Classification de textes : catégorisation et étiquetage

• 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

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

Connaissances de base en traitement du langage naturel recommandées

• 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

• 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

• 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