Masterclass

Machine Learning & Deep Learning

Créer des Chatbots Intelligents avec le Machine Learning & le Deep Learning

4 jours

En ligne ou en présentiel

Certificat de réalisation

NOUVEAUTÉ

Machine Learning & Deep Learning

Formation Complète

à partir de

900 € HT/jr

par participant

Comprendre les enjeux du traitement automatique du langage (NLP)

Mettre en œuvre des modèles prédictifs pour classer et interpréter des intentions

Créer, entraîner et évaluer un réseau de neurones pour la conversation

Utiliser des modèles pré-entraînés pour affiner un chatbot sur des données spécifiques

Intégrer un chatbot intelligent dans une interface et le tester en conditions réelles

* Accessibilité aux personnes en situation de handicap : Nous contacter
* Les formations sont réalisées dans un délai convenu avec nos clients en fonction de leurs besoins et sous réserve de disponibilité de nos formateurs

🧠 Introduction

Fini les robots qui répondent à côté de la plaque.
Aujourd’hui, les chatbots peuvent comprendre un message, analyser le contexte, et même apprendre de chaque interaction. Grâce à cette formation experte, vous allez apprendre à concevoir un assistant conversationnel réellement intelligent, en exploitant toute la puissance du Machine Learning et du Deep Learning.

À la clé : un chatbot NLP de bout en bout, dopé à l’intelligence artificielle, que vous aurez vous-même entraîné, optimisé et déployé.

Pourquoi participer ?

Créer un vrai chatbot intelligent capable d’interpréter et traiter le langage naturel

Comprendre et utiliser les modèles avancés de ML et de Deep Learning (RNN, LSTM, Transformers…)

Maîtriser l’entraînement, l’optimisation et la mise en production d’un assistant IA

Exploiter des frameworks performants : Scikit-learn, TensorFlow, Keras, HuggingFace…

Utiliser des modèles pré-entraînés (BERT, GPT…) pour booster votre bot

Matériel requis

  • Ordinateur portable avec navigateur web à jour
  • Compte Google pour Google Colab ou accès à un environnement Python local
  • Environnement de travail fourni (notebooks, données, exemples)

Objectifs pédagogiques

Comprendre les enjeux du traitement automatique du langage (NLP)

Mettre en œuvre des modèles prédictifs pour classer et interpréter des intentions

Créer, entraîner et évaluer un réseau de neurones pour la conversation

✅ Utiliser des modèles pré-entraînés pour affiner un chatbot sur des données spécifiques

Intégrer un chatbot intelligent dans une interface et le tester en conditions réelles

Pré-requis

  • Solide maîtrise de Python (fonctions, classes, librairies)
  • Connaissance de base en machine learning ou en IA (algorithmes, données, supervision)
  • Expérience avec Jupyter/Colab, Pandas, Numpy souhaitée

Public cible

  • Data scientists, data analysts, développeurs IA
  • Ingénieurs R&D, chefs de projets techniques
  • UX designers ou product managers explorant les agents IA
  • Étudiants avancés en informatique ou IA

Les plus de la formation

Formation 100% orientée projet : vous repartez avec un chatbot intelligent que vous avez construit

Notebooks fournis, datasets inclus, exemples de conversations réels

Bonus : utilisation de modèles de type GPT ou BERT sans avoir besoin d’entraîner un modèle from scratch

Focus sur la mise en production et le suivi d’un assistant IA

Modalités pédagogiques

  • Alternance théorie et pratique (40/60)
  • Ateliers guidés, démos live, notebooks commentés
  • Accès aux supports, notebooks, replays et modèles pendant 6 mois
  • Encadrement par un formateur expert IA & NLP

Suivi & Évaluation

  • Quiz intermédiaires pour valider les connaissances
  • Auto-positionnement en début et fin de formation
  • Présentation d’un projet final de chatbot

Indicateurs de résultats

  • Formation en lancement : indicateurs en cours de collecte
  • Objectif : 95% de taux de satisfaction et 100% de chatbot fonctionnels livrés

Modules proposés (bonus)

  1. Fondamentaux NLP & Machine Learning appliqués aux chatbots
    Comprendre comment l’IA interprète le langage naturel et classifie les intentions.
  2. Entraîner des modèles classiques et supervisés pour le texte
    Créer et optimiser des modèles de prédiction avec Scikit-learn.
  3. Deep Learning appliqué aux séquences (RNN, LSTM, GRU)
    Utiliser TensorFlow/Keras pour créer des modèles qui comprennent le contexte conversationnel.
  4. Exploiter des modèles pré-entraînés (BERT, GPT, etc.)
    Accélérer la création d’un chatbot intelligent grâce au Transfer Learning.
  5. Construire & déployer son chatbot intelligent
    Assembler le tout dans une interface et tester les conversations en direct.

Programme de formation

🧩 Comprendre le langage naturel : enjeux & structure

Introduction au NLP, types de données textuelles, nettoyage et vectorisation

Notions : tokenisation, TF-IDF, embeddings, stop words

Activité : préparation d’un jeu de données de conversations

🧩 Créer un classifieur d’intentions avec Scikit-learn

Régression logistique, arbres de décision, Random Forest pour la classification de texte

Outils : Pandas, Scikit-learn, Jupyter

Activité : entraînement d’un modèle d’intention de chatbot

🧩 Évaluer, optimiser et interpréter ses modèles

Métriques (précision, rappel, F1), validation croisée, grille de recherche

Activité : ajustement et visualisation des performances du modèle

🧩 Bases du Deep Learning avec TensorFlow/Keras

Réseaux multicouches, fonctions d’activation, surapprentissage, early stopping

Outils : TensorFlow 2.x, Keras, GPU Colab

Activité : entraînement d’un modèle dense simple sur des intentions

🧩 Créer un modèle séquentiel avec RNN, LSTM, GRU

Comprendre les données séquentielles, mémoire des modèles, padding

Modèles : SimpleRNN, LSTM, GRU

Activité : entraînement d’un modèle sur des conversations avec dépendances

🧩 Utiliser des embeddings de mots personnalisés

Word2Vec, GloVe, Embedding layers, sémantique vectorielle

Activité : représentation sémantique d’intentions & visualisation

🧩 Transfer Learning avec les Transformers (BERT, DistilBERT, etc.)

Encodage du langage avec modèles de HuggingFace

Outils : Transformers, Tokenizer, pipeline de classification

Activité : fine-tuning d’un modèle BERT sur des intentions de chatbot

🧩 Extraire les entités et analyser le contexte conversationnel

NER (reconnaissance d’entités nommées), analyse de sentiment

Activité : enrichir le chatbot avec des réponses contextuelles

🧩 Connecter et tester son assistant IA dans une interface

Création d’une interface avec Gradio ou Streamlit

Activité : tester en live le flux conversationnel avec son modèle NLP

🧩 Structurer un projet complet de chatbot intelligent

Pipeline NLP complet : nettoyage, tokenisation, vectorisation, prédiction

Activité : démarrage du projet final par binôme

🧩 Créer un chatbot personnalisé entraîné sur ses propres données

Activité : démarrage du projet final par binôme

Activité : démarrage du projet final par binôme

🧩 Déployer son assistant IA et le superviser

Export du modèle, mise en ligne sur Streamlit, supervision des prédictions

Activité : mise en production sur une URL Gradio/Colab + démo devant le groupe

Maxime formateur IA

Maxime

Expert

1738052821112

Corentin

Expert

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4 jours de formation

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Accès à la communauté

Suivi post-formation

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    Florian Meurin et Charles Meurin

    Team NoCode IA Toulouse

    Téléphone

    06 31 15 38 54

    Mail

    contact@nocodetoulouse.fr

    Localisation

    Région Occitanie / Région Aquitaine

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