Modéliser le texte et l’image

La modélisation du texte

Le traitement du langage naturel (NLP, pour Natural Language Processing) est un domaine essentiel de la data science, visant à permettre aux machines d’interagir efficacement avec le langage humain. Comme évoqué dans le chapitre Analyse des données, les phases de prétraitement et de vectorisation sont cruciales pour préparer les données textuelles et réaliser une modélisation efficace.

Pour celles et ceux qui n’ont pas parcouru le chapitre Analyse des données, voici un schéma récapitulatif des étapes de prétraitement :

Python propose plusieurs modules pour cette préparation, parmi lesquels NLTK, TextBlob et spaCy.

pip install nltk 

import nltk 
nltk.download('popular') 

# Ressource de tokenisation 
nltk.download('punkt') 
 
# Ressource pour baliser les parties du discours 
nltk.download('averaged_perceptron_tagger') 
 
# Ressource pour la lemmatisation 
nltk.download('wordnet') 
 
# Ressource pour les mots à exclure 
nltk.download('stopwords') 

La modélisation des images

Dans un monde inondé par les images, les besoins en termes de modélisation sont très importants. Comme pour le NLP, c’est une discipline à part entière en data science qui est très riche en termes de possibilités. Les opérations de modélisation sont communes aux autres domaines mais nécessitent un prétraitement qui peut s’avérer extrêmement complexe dans certains cas. En effet, pour extraire correctement l’information contenue dans les images, il est souvent nécessaire d’appliquer diverses transformations, telles que le redimensionnement, la conversion de formats, et l’application de filtres ou d’algorithmes spécifiques.

L’introduction des Convolutional Neural Networks (CNN) a marqué un tournant décisif dans ce domaine. Conceptualisés dans les années 80, les CNN ont connu un essor majeur à partir de 2012, révolutionnant le domaine de la vision par ordinateur. Ils automatisent une grande partie des étapes complexes de prétraitement des images, permettant ainsi d’extraire directement les caractéristiques à partir des données brutes. Cette automatisation simplifie considérablement le processus d’analyse des données visuelles et améliore significativement les performances de classification.

Néanmoins, tout le monde ne cherche pas forcément à automatiser complètement le traitement d’images et les modules classiques restent encore largement utilisés car elles permettent, dans certains domaines applicatifs, de gérer finement chaque étape de transformation.

Nous allons donc commencer par un tour d’horizon des modules Python dédiés au traitement d’images, en explorant ensuite leurs fonctionnalités pratiques à travers des exemples concrets. Enfin, nous aborderons les Convolutional Neural Networks (CNN), en montrant comment s’initier facilement à cette technologie.