Preparing Text for AI Models

Ce cours porte sur la collecte, la préparation et la structuration de données textuelles pour entraîner ou adapter des modèles d’IA. Il montre comment transformer un corpus hétérogène en matériau exploitable pour des usages de traitement du langage.

Les notions les plus structurantes concernent la découverte de jeux de données, le nettoyage de texte, le formatage, la tokenisation, l’annotation et les considérations juridiques ou éthiques liées aux corpus textuels. Le cours est utile parce qu’il relie directement qualité des données textuelles et qualité des usages IA.

Pour moi, cela me permet de mieux accompagner un COMEX sur les questions de préparation documentaire, de qualité de corpus et de gouvernance des contenus dans les projets fondés sur des modèles de langage. Cela renforce ma capacité à cadrer les conditions d’un usage fiable plutôt qu’un simple effet de démonstration.

Preparing Images for AI Models

Ce cours porte sur la préparation de données d’image pour l’entraînement de modèles d’IA. Il traite des conditions dans lesquelles un jeu de données devient exploitable, fiable et suffisamment documenté pour produire des résultats robustes.

Les notions les plus structurantes concernent l’acquisition de datasets, le prétraitement, l’augmentation, l’organisation des données, la qualité des annotations et les questions de diversité, de représentativité et de traçabilité. Le cours est utile parce qu’il rappelle que la performance d’un modèle dépend largement de la qualité de ses données d’entrée.

Pour moi, cela renforce ma capacité à aider un COMEX à poser les bonnes questions sur la qualité des données dans un projet IA, au lieu de concentrer l’attention uniquement sur les modèles. Cela m’aide à mieux relier performance attendue, gouvernance de la donnée et soutenabilité des usages.