Master

TRAITEMENT AUTOMATIQUE DES LANGUES

NANTERRE, Île-de-France

Communication Lettres, sciences du langage, arts Mon Master Apprentissage

Insertion professionnelle

Données 30 mois après le diplôme pour les diplômés de Lettres, langues, arts à Université Paris Nanterre (2020)

89% Taux d'emploi
2 170 € Salaire net médian / mois
76% Emplois stables (CDI)
Taux d'insertion 93%
Emplois cadre 70%
Temps plein 93%
Boursiers dans la promo 28.61%
Salaire brut annuel estimé 33 800 €

Source : enquête insertion professionnelle du Ministère de l'Enseignement Supérieur (data.gouv.fr)

À propos de cette formation

Le Master en Traitement Automatique des Langues (TAL) proposé par l'Université Paris Nanterre te plonge dans l'univers fascinant de la linguistique appliquée à l'informatique. Tu apprendras à utiliser des outils numériques avancés pour développer des solutions innovantes dans le domaine du traitement des données langagières.

Ce programme est idéal pour les étudiants passionnés par les langues et la technologie. En te formant ici, tu acquerras des compétences variées allant de la modélisation linguistique à la création d’applications d’intelligence artificielle. Tu seras formé à des outils pointus comme le machine learning et les bibliothèques Python spécifiques au traitement des langues.

Au fil des semestres, tu seras amené à mener des projets concrets, tels que le développement de logiciels pour l'analyse de données linguistiques ou la création d'interfaces multimodales. C'est une formation qui allie théorie et pratique, te préparant à relever les défis du secteur.

Conseils de candidature

Le Master TAL à Paris Nanterre est assez sélectif. Pour maximiser tes chances d'admission, il est conseillé de préparer un dossier solide, mettant en avant tes compétences en linguistique et en informatique. N'hésite pas à valoriser toute expérience pertinente, qu'elle soit académique ou professionnelle.

Il est également utile de te familiariser avec les outils et concepts liés à l'intelligence artificielle, car une bonne maîtrise des bases de la programmation et des algorithmes te sera bénéfique. Prépare-toi à des entretiens qui pourraient explorer ta passion pour les langues et ta curiosité pour les nouvelles technologies.

Débouchés et insertion

Les diplômés du Master en Traitement Automatique des Langues peuvent s'orienter vers plusieurs métiers. Les postes de linguiste ou de chercheur/euse en linguistique sont les plus courants, mais tu pourrais également travailler dans des entreprises de technologie, des start-ups ou même des institutions académiques.

Le secteur du traitement automatique des langues est en pleine expansion, surtout avec la montée en puissance de l'intelligence artificielle. En Île-de-France, la demande pour des profils spécialisés est forte, notamment au sein des grandes entreprises du web et des PME innovantes. Le salaire médian à l'embauche est de 2170€ par mois, ce qui témoigne de l'attractivité de ce domaine.

Compétences visées

Activités visées

Développement de projets logiciels sur les données langagières Constitution de ressources en langue naturelle pour mener des expérimentations à l’échelle Pilotage de projets informatique à forte composante d'innovation Construction de solutions pour le développement d’outils et de méthodes de l’intelligence artificielle (IA) Explication et communication de résultats scientifiques au niveau de l’état de l’art Déploiement d’outils sémantiques (recherche de documents, d’informations, système intelligent, etc) Gestion de documents (catégorisation et structuration de documents textuels) Gestion de contenu (veille et d’intelligence économique, analyse automatique de formulaires et de textes, visualisation cartographique, …) Production d’Interfaces vocales et multimodales (domotique, kiosques et bornes multimédias, solutions embarquées, jeux vidéos et de divertissement, enceintes connectées) Déployer les applications de support, pédagogiques et de e-learning (apprentissage des langues, aide au handicap) Maîtrise de moteurs de recherche intelligents et Web sémantique

Compétences attestées

Compétences transversales - Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention - Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine - Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l’avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d’études, comme base d’une pensée originale - Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l’interface de plusieurs domaines - Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines - Apporter des contributions novatrices dans le cadre d’échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux - Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d’une demande ou d’une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la règlementation - Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation - Communiquer à des fins de formation ou de transfert de connaissances, par oral et par écrit, en français et dans au moins une langue étrangère - Gérer des contextes professionnels ou d’études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles - Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d'une équipe - Conduire un projet (conception, pilotage, coordination d’équipe, mise en œuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif - Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d'une démarche qualité - Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité sociale et environnementale - Prendre en compte la problématique du handicap et de l'accessibilité dans chacune de ses actions professionnelles Compétences spécifiques - Modéliser et formaliser un problème. - Expliquer et mobiliser des résultats scientifiques - Construire des ressources adaptées aux problèmes de l'IA - Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation - Expliquer et documenter la mise en œuvre d'une solution informatique innovante au sein d’une équipe - Développer des applications d'acquisition et de traitements de données. - Définir une architecture d’apprentissage en fonction d’une tâche - Créer des solutions d’IA : connaître et savoir déployer des solutions techniques (bibliothèques de logiciels, moteurs de recherche) pour créer des solutions d’IA - Situer une problématique ou une application dans le champ des données langagières - Articuler des solutions sur le traitement de la parole, du texte et de la connaissance - Produire de la documentation scientifique - Piloter un projet pour présenter des solutions complexes - Identifier et mobiliser les principaux concepts permettant de décrire et d’expliquer le fonctionnement du langage humain et des langues du monde dans toutes leurs dimensions, et ce dans le cadre de toute étude menée, qu’il s’agisse d’un contexte académique (présentation, exposé, analyse d’un corpus) ou professionnel (étude de terrain, étude de contexte, étude des modalités d’apprentissage d’une langue maternelle ou seconde) - Repérer la diversité des structures langagières, en apprécier les similitudes et différences - Identifier et décrire la diversité des usages langagiers - Maîtriser les interfaces vocales et multimodales - Caractériser les principaux mécanismes mentaux de l’acquisition, de la compréhension et de la production du langage - Analyser les données linguistiques d'une situation de communication, en tenant compte à la fois de la forme du message et du contexte de sa production - Concevoir et expliciter une problématique de linguistique et mettre en œuvre son traitement scientifique avec les outils et méthodes de référence, notamment les outils informatiques spécifiques de la discipline - Recueillir et exploiter des matériaux linguistiques (lexiques, retranscriptions, corpus...) - Maîtriser la machine Learning et Deep Learning, la modélisation de texte (modeling text), les Modèles transformers (Transformers), les très grands modèles de langue (Large language models - LLM), l’extraction d'informations (information extraction), la traduction automatique (machine translation) et l’exploitation d'opinion (opinion mining) - Pratiquer aisément le dialogue multimodal (multi-modal dialogue), les questions-réponses (question & answering), la recherche d’informations (information retrieval), l’apprentissage interactif, spacy (bibliothèque logicielle Python de traitement automatique des langues), sklearn (bibliothèque libre Python destinée à l'apprentissage automatique), tensorflow (outil open source d'apprentissage automatique), pytorch (bibliothèque logicielle Python open source d'apprentissage machine) et interactive learning (formation interactive). Dans certains établissements, d'autres compétences spécifiques peuvent permettre de décliner, préciser ou compléter celles qui sont proposées dans le cadre de la mention au niveau national. Pour en savoir plus se reporter au site de l'établissement.

Métiers et débouchés

Secteurs d'activité

Le secteur du traitement automatique des langues et de l’ingénierie linguistique comprend : - grands acteurs du web et du logiciel - PME qui développent des outils personnalisés pour les entreprises et les particuliers

Certification

Code RNCP : RNCP39460

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