Le Natural Language Processing (NLP) est une discipline clé de l’intelligence artificielle qui vise à doter les machines de la capacité de comprendre et de produire du langage humain. Ce cours propose un parcours structuré allant des bases de la représentation textuelle aux modèles avancés de deep learning. Nous aborderons les techniques essentielles telles que le prétraitement, l’analyse syntaxique et sémantique, l’extraction de caractéristiques ainsi que les architectures modernes comme les RNN et les Transformers. L’ensemble sera illustré par des applications concrètes telles que la traduction automatique, l’analyse de sentiments... L’objectif est de permettre une maîtrise progressive des concepts et outils afin de concevoir des solutions innovantes en IA linguistique.

Après avoir traité la reconnaissance des chiffres en niveaux de gris avec le dataset MNIST, nous passons à un jeu de données plus riche: CIFAR-10. Celui-ci contient des images couleur 32×32 réparties en 10 classes d’objets et d’animaux. Il constitue une étape essentielle pour expérimenter la reconnaissance visuelle avec des CNN car il introduit la complexité des images RGB tout en restant suffisamment simple pour l’apprentissage et l’évaluation de modèles.

Par Mohamed CHINY

Publié le 26/04/2026

Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert qui permet aux modèles de langage de se connecter à des outils et données externes, transformant ainsi des IA isolées en véritables agents intelligents. MCP facilite des cas d’usage concrets comme la génération d’applications, l’interrogation de bases internes ou l’automatisation de workflows et bénéficie déjà d’une adoption par les grands acteurs du secteur. Toutefois, cette puissance s’accompagne de risques: vulnérabilités, accès non autorisés et enjeux de gouvernance. MCP représente donc une...