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# System prepended metadata

title: idl_01

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# idl_01 

programme : https://alicemillour.github.io/idl/

Mode de rendu à venir.

## Introduction à l'ingéniérie des langues 

- Ingénierie des langues IDL
- Traitement automatique des langues TAL
- Natural language processing NLP


### L'ingénierie des langues au quotidien 

#### :question: Quels sont les *outils* issus de cette discipline que vous utilisez régulièrement ?

... outre :star: ChatGPT :star: 


:::spoiler
- moteurs de recherche (extraction d'information)
- traduction automatique
- agents conversationnels
- correcteurs orthographiques 
- suggestion de texte
- outils de recommandation (eg. Netflix)
- détection de spam
- identification de langue (cf. google translate)
- résumé automatique
- reconnaissance / sythèse de la parole
:::


#### :question:  Quels *domaines* d'application de ces technologies ?

:::spoiler
- la guerre (espionnage, surveillance)
- la santé (diagnostic automatique)
- le droit (détection plagiat, analyse de documents juridiques, recherche jurisprudencielle)
- linguistique (étude de phénomènes linguistiques)
- humanités numériques (traitement de grands volumes de données)
- industries privées : veille de réputation (entreprise, produit), conseil clientèle
:::


Question subsidiaire : qui recrute ? [Voir les offres](https://www.linkedin.com/jobs/search/?currentJobId=3802132660&keywords=NLP&origin=JOBS_HOME_SEARCH_BUTTON&refresh=true)

### Couches de traitement sur la langue 

#### :question: Quelle est la traduction de la phrase suivante ? Quelles sont les étapes auxquelles vous avez dû procéder pour la traduire et de quelles informations (implicites) avez vous eu besoin ?

:gb: *Marc gives his laptop to Jane. She's still mad so she takes her book and his apple computer and goes to listen to some rock with Claire. They are best friends.*

##### Traduction humaine (sans ordinateur !)  
1. Vers le français

    :::spoiler
    :fr: :+1: Marc donne son ordinateur portable à Jane. Elle est toujours *énervée* donc elle prend son *livre* et son *ordinateur Apple* et va écouter du *rock* avec Claire. *Elles* sont *meilleures amies*.
    :::

2. Traduisez de nouveau vers l'anglais

    :::spoiler
    :gb: Mark gives his portable computer to Jane. She is *still* mad so she takes her book and her Apple computer and goes to listen to rock with Claire. They are best friends. 
    :::

##### Les étapes (explicites et implicites)
Personne ne donne la solution suivante :

:::danger
:fr: :-1: "Marc donne son ordinateur portable à Jane. **Elle's** toujours **folle** donc elle prend son ***réserver*** et son ***Pomme*** ordinateur et va écouter du ***pierre*** avec Claire. ***Ils*** sont ***meilleurs** **amis***." 
:::

... car vous procédez *naturellement* à ces différentes étapes : 

1. Segmentation, 
2. analyse morphosyntaxique, 
3. analyse syntaxique, 
4. reconnaissance des entités nommées, 
5. analyse sémantique.

Détail des étapes : 

:::spoiler

1. She's = she is : **segmentation** (ou tokénisation) 
2. (she takes her) book = livre : la position dans la phrase vous assure que book est ici un nom commun (pas le verbe "réserver") : analyse **morphosyntaxique** 
3. She's tired = elle est fatiguéE, c'est "elle" le sujet de "être fatigué" : analyse **syntaxique** 
4. Apple computer : ordinateur Apple : extraction des **entités nommées**.
5. They are best friends = elles sont meilleures amies, car vous savez qu'il s'agit de Jane et Claire // Son ordinateur = his computer. Vous savez que l'ordinateur est à Marc : analyse de **co-références**.
6. mad = énervée, dans ce contexte mad ne se traduit pas par folle ! : analyse **sémantique** 
:::

:question: Est-ce que c'est plus dur que la traduction de python vers de l'assembleur mips ?

:::spoiler
- obstacles linguistiques : ambiguïté 
- obstacles techniques : quelles sont les méthodes mises en place pour arriver à ce résultat ?
:::

#### Traduction automatique
- Quelle traduction donne Google Translate ?
    :::spoiler
    :gb: :computer: Marc donne son ordinateur portable à Jane. Elle est toujours en colère alors elle prend son livre et son ordinateur Apple et va écouter du rock avec Claire. **Ils** sont meilleurs **amis**.
    => pas mal !
    :::

- Quelle traduction donne DeepL ? https://www.deepl.com/translator#en/fr/Marc%20gives%20his%20laptop%20to%20Jane.%20She's%20still%20mad%20so%20she%20takes%20her%20book%20and%20her%20apple%20computer%20and%20goes%20to%20listen%20some%20rock%20with%20Claire.%20They%20are%20best%20friends.

    :::spoiler

    :gb: :computer: Marc donne son ordinateur portable à Jane. Elle est toujours en colère et prend son livre et son ordinateur pour aller écouter du rock avec Claire. **Elles sont les meilleures amies du monde**.
    => pas mal non plus.
    :::

:question: Mais comment font les outils ? 

Revenons à la traduction humaine :
1. ==Analyse== -> construction d'une représentation du sens dans votre tête, sans que vous n'ayez vraiment "pensé" à la traduction
2. ==Génération== -> production de la traduction attendue. 
    - traduction de certains mots que vous connaissez "par coeur" (= lexique bilingue) ... mais vous ne connaissez pas la traduction de toutes les phrases possibles et imaginables par coeur !
    - connaissance de correspondances entre certaines structures de phrases:
        - *she `goes` to listen* = *elle `va` écouter*
        - *she `goes` crazy* = *elle `devient` folle*.
    - connaissance de la langue cible qui vous permet de produire une traduction syntaxiquement correcte. 
        - *she goes `to` listen* = *elle va `[ ]` écouter*
        - *she goes `to` Los Angeles* = *elle va `à` Los Angeles*.

Vous avez emmagaziné assez de connaissances de la langue source, de la langue cible et des liens entre les deux pour traiter des phrases que vous n'aviez jamais vues ni entendues. 

:question: comment avez-vous emmagaziné ces connaissances ? Les machines peuvent-elles faire pareil ?

:::spoiler
- manuels
- cours de langue
- traduction ("que veut dire ceci ?")
- livres / musiques / films / conversations 
:::


Les machines font (quasiment) pareil : de nos jours, nombre d'outils fonctionnent sur des ==mécanismes d'apprentissage== qui ne sont pas fondamentalement éloignés des nôtres.

Cela n'a pas toujours été le cas ! Les premières approches (qui datent de la seconde guerre mondiale et poursuivent un objectif militaire - comprendre l'ennemi) fonctionnaient par traduction "mot-à-mot", grâce à de petits lexiques bilingues, plus tard améliorées en intégrant la syntaxe c'est-à-dire avec réalignement des phrases. Puis les approches statistiques, fondées sur "l'apprentissage" sont apparues. 

:question: Mais comment fonctionne *réellement* cet apprentissage ?

- des **données** : lexiques, corpus, corpus annotés, corpus bilingues alignés ;
- des algorithme d'apprentissage.

Pour faire des outils de traitement des langues de nos jours, on a donc besoin :
- :books: de ressources linguistiques ;
    - https://oscar-project.github.io/documentation/versions/oscar-2301/
    - https://cocoon.huma-num.fr/exist/crdo/meta/cocoon-262c6f48-fc06-375b-9313-dd4142d55732
- :pencil: d'enrichir ces ressources avec des informations d'ordre linguistique ;
    - https://universaldependencies.org
- :gear: d'alimenter des algorithmes d'apprentissage ;
- :female-teacher: de savoir évaluer les performances des outils entraînés. 




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## Qu'allons nous faire dans ce cours ?  

- Apprendre à **structurer et à enrichir des données** pour les rendre exploitables par une machine (TP1, TP2, TP3)
- Apprendre à **évaluer des outils** d'ingénierie des langues (TP4)
- Coder un petit **agent conversationnel** à base de règles (TP5)
- **Créer un corpus** de textes à partir de Wikipédia (TP6)
- Étudier la représentation des mots : **comment *encoder*** la sémantique, *ie* **le sens d'un mot** ? (TP7) // un ordinateur comprend généralement mieux les chiffres que les mots. 
- Tester différentes méthodes de **classification de documents** (TP8 - TP9)
- Aborder les fondamentaux des LLMs

### Avant de se quitter : pourquoi nous nous intéressons à ce domaine ?
La question de la diversité linguistique. 
Exemple : traduction du français vers le Quechua
![Capture d’écran du 2024-01-18 12-08-21](https://hackmd.io/_uploads/Syfkvt8F6.png)

![image](https://hackmd.io/_uploads/BJ4TUtLta.png)

Exemple de projet en cours : https://yezharvro.codeberg.page/map


#### Modalités d'évaluation : 
- TP à rendre avant la séance suivante ;
- projet final avec soutenance ;
- \+ si vous n'apprenez pas le cours d'une fois sur l'autre, des interros surprise avec des questions de cours. 

