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Un ingénieur en TAL (Traitement Automatique du Langage) est un spécialiste ayant des compétences dans les domaines des mathématiques appliquées, de la linguistique et du développement logiciel.
En tant que spécialiste technique, un ingénieur en TAL est responsable de doter les entreprises de capacités de traitement du langage naturel. Il met en œuvre des règles et des algorithmes nécessitant une grande quantité de connaissances et utilise des outils d'apprentissage automatique (Machine Learning - ML).
En outre, un ingénieur en TAL résout des tâches d'analyse et d'extraction d'informations à partir de textes, en incluant les méthodes de ML. Cependant, ses tâches peuvent ne pas se limiter à l'apprentissage automatique, certaines d'entre elles requérant des connaissances avancées en mathématiques, en linguistique et en théorie des algorithmes.
Et bien sûr, un ingénieur en TAL doit être un bon programmeur. Pour analyser et extraire des données à partir de textes, il faut non seulement répondre à de nombreux défis d'ingénierie, mais aussi être capable de préparer correctement ces données.
En 2017, il y a eu une révolution dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. L'architecture de réseau neuronal "transformer" est apparue. Elle a permis d'obtenir des résultats incroyables dans la résolution de tâches de traitement automatisé des données textuelles.
Les ingénieurs en TAL ont obtenu des outils qui, en peu de temps, ont considérablement amélioré la qualité de l'analyse des informations non structurées.
Compétences spécifiques, sans lesquelles le spécialiste ne pourra pas accomplir les tâches qui lui sont assignées :
Connaissance de la base mathématique du profil.
Compréhension basique de la langue anglaise (morphologie, sémantique, cas).
Connaissance de la programmation à un niveau intermédiaire ou supérieur.
Connaissance de Python, en particulier pour un ingénieur en TAL.
Capacité à trouver la solution la plus simple - c'est toujours la meilleure.
Compréhension des algorithmes d'apprentissage automatique : réseaux neuronaux, algorithmes de clustering, régression logistique.
Connaissance des langages de développement industriels : C++, C#, Java.
Les qualités personnelles vous permettent de mener à bien les tâches des cours en ligne de TAL et de progresser dans votre carrière.
Les emplois en TAL nécessitent dans la plupart des cas une spécialisation en informatique, en mathématiques computationnelles, en physique ou dans des domaines connexes. Parfois, au moins un Master ou une spécialisation.
Mais il existe d'autres options : par exemple, des cours d'apprentissage profond en TAL. Pour cela, il faut remplir un formulaire de candidature sur le site web et vous êtes déjà étudiant. Ne perdez pas de temps, rejoignez dès maintenant les cours d'apprentissage automatique en TAL.
Le pool de travail dans la profession de formation de réseau neuronal basé sur le langage naturel dépend directement de l'objectif commercial spécifique. Par exemple, un grand marché veut un système de traitement des requêtes pour comprendre le texte entré par l'homme et montrer le bon produit. Dans ce cas, un ingénieur en TAL procédera après les cours de programmation neuro-linguistique comme suit :
créer un algorithme qui traitera et catégorisera les requêtes des utilisateurs;
configurer le système pour qu'il reconnaisse et enrichisse automatiquement les requêtes en langage naturel;
former le modèle sur la base de requêtes réelles;
utiliser l'infrastructure hadoop pour travailler avec les big data.
Une profession en apprentissage automatique et en traitement du langage naturel implique une combinaison de trois composants. Le spécialiste doit avoir une connaissance approfondie des mathématiques et des statistiques, être capable de programmer à un haut niveau, et avoir une compréhension de la linguistique. La profession d'ingénieur en TAL est assez nouvelle et tous les employeurs ne la séparent pas d'un ingénieur en Machine Learning (ingénieur ML), bien que les spécificités du travail et les connaissances de ces spécialistes puissent être très différentes!
