Classification de textes : catégorisation et étiquetage

Objectifs

Comprendre les principes de la classification automatique de textes
Catégoriser et étiqueter des contenus à l’aide de techniques d’intelligence artificielle
Mettre en œuvre des modèles de classification pour automatiser le traitement documentaire

Participants

Data analysts, documentalistes, développeurs, professionnels de l’information

Pré-requis

Connaissances de base en traitement du langage naturel recommandées

Programme

Découvrir les fondamentaux de la classification de textes et ses applications métiers
Comprendre les différents types de classification : binaire, multi-classes et multi-étiquettes
Préparer les données textuelles : nettoyage, normalisation et enrichissement
Transformer les textes en données exploitables (vectorisation, embeddings)
Découvrir les principaux algorithmes de classification et leurs usages
Construire et entraîner un modèle de catégorisation automatique
Mettre en place des mécanismes d’étiquetage manuel et automatisé
Évaluer les performances d’un modèle à l’aide d’indicateurs adaptés
Intégrer la classification dans des processus documentaires ou décisionnels
Appliquer les bonnes pratiques d’amélioration continue, de gouvernance et d’éthique des modèles

Exercices pratiques

Préparer un corpus de documents pour la classification
Construire un modèle simple de catégorisation automatique
Étiqueter un ensemble de documents et analyser les résultats obtenus

Aptibox

Guide méthodologique de classification et d’étiquetage de textes
Bibliothèque d’outils, modèles et jeux de données de référence
Check-list d’évaluation et d’amélioration des modèles de classification textuelle

Référence

IAF185

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

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Coaching
Entrainement intensif
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