Technologies des langues - Traitement automatique des langues, informatique et traduction

Objectifs

L'objectif du master Technologies des langues est de permettre aux étudiantes et étudiants titulaires d’une licence de langues (Langues étrangères appliquées, Langues, littératures et civilisations étrangères et régionales) ou de lettres (Lettres Modernes, Sciences du langage) d'obtenir une double compétence, à la fois en langues ou linguistique (selon l'option: Informatique et Traduction ou Traitement automatique des langues) et en informatique. Cette double compétence leur permettra de candidater à des postes en lien avec leur première compétence en langue et demandant des compétences linguistiques et informatiques (constitution de ressources linguistiques numériques multilingues, annotation de données, analyse de données, évaluation et contrôle de qualité de systèmes de traitement automatique des langues, documentation et rédaction technique) ou des postes à dominante informatique nécessitant de solides compétences en langues (développement informatique dans le domaine de l’ingénierie des langues).

Aménagements pour les publics ayant un profil spécifique

Consulter la rubrique Aménagements pour profils spécifiques du site Unistra

Insertion professionnelle

Des stages sont proposés en M1 et en M2 afin de consolider le projet professionnel et de préparer l'insertion professionnelle.

Présentation et organisation de l’équipe pédagogique

Responsables pédagogiques :

• Delphine Bernhard : dbernhard @ unistra.fr
• Amalia Todirascu : todiras @ unistra.fr

Les + de la formation

✨ Les langues sont votre force ? Transformez-les en compétences d'avenir avec un master qui allie votre expertise linguistique à l'innovation technologique.

Liste des compétences

• Maîtriser les techniques algorithmiques les plus courantes dans le développement logiciel, la programmation impérative et orientée objet.
• Connaître les standards et technologies du web ;
• Maîtriser les traitements nécessaires à la collecte, au pré-traitement, à la représentation et à l'analyse de données textuelles, les expressions régulières, les principes de base des systèmes de gestion de bases de données.
• Connaître les concepts de base en terminographie, savoir construire des bases terminologiques ;
• Développer des applications dans le domaine du Traitement Automatique des Langues (fouille de textes, veille documentaire, extraction d'informations) ;
• Créer, maintenir, documenter et annoter des ressources linguistiques (dictionnaires, grammaires, corpus) pour les outils de Traitement Automatique des Langues, d'aide à la traduction ou à la rédaction technique ;
• Maîtriser les outils d'étiquetage et d'analyse syntaxique;
• Connaître les méthodes de traitement statistique de corpus ;
• Connaître le mode de fonctionnement des outils de recherche d'information et de traduction automatique ;
• Être capable de collecter des informations et mettre en place des dispositifs de veille documentaire et informationnelle ;
• Maîtriser deux langues de rédaction scientifique et technique : l'anglais et le français ;
• Maîtriser les techniques de communication orale en anglais et en français ;
• Être capable de mener à bien un projet de recherche personnel, de piloter des projets et connaître les outils de gestion du travail collaboratif en équipe.

Pour l'option informatique et traduction :

• Maîtriser les techniques avancées de communication orale et écrite en anglais ;

Pour l'option Traitement Automatique des Langues :

• Maîtriser les notions fondamentales en linguistique ;
• Connaître les concepts de base en lexicologie, lexicographie ou d'autres domaines de la linguistique.

🎓Parcours d'alumni

• Guillaume Bertrand, responsable d'édition
• Ioana Buhnila, titulaire d'un doctorat en linguistique informatique réalisé au sein du laboratoire Linguistique, langues et parole (LiLPa)
• Laurine Sottani, ingénieure intelligence artificielle

📘Exemples de mémoires de Master

• Adapting multilingual LLMs to downstream tasks : the case of biomedical text simplification in French
• Analyse computationnelle de textes de théâtre français : Classification automatique du type de didascalies
• Annotation morphosyntaxique du corse
• Annotation outillée des langues des signes : Étude de cas des entités nommées
• Classification automatique de textes en niveau CECRL : Impact des caractéristiques linguistiques additionnelles dans les modèles hybrides
• Constitution de corpus : publier au format XML-TEI des dictionnaires et des encyclopédies de la Chine ancienne
• Contribution à une éthique des chatbots : correction des biais de genre
• Corpus Baladi : constitution d’un corpus annoté du dialecte levantin libanais
• Défis posés par l’écriture inclusive au traitement automatique du français : le cas de la traduction automatique français-anglais
• Détection automatique des émotions dans le discours des patients cérébrolésés
• Détection des émotions dans les poèmes professionnels et amateurs
• Étude de la vitalité des mots du français régional
• Identification automatique des variétés linguistiques régionales de l’allemand
• Identification de fragments parallèles dans des corpus comparables pour les langues régionales de France
• Lemmatisation et annotations des formes verbales du français médiéval
• Neutralisation automatique du genre à travers l’utilisation de noms collectifs en français
• Projet NHUMA : Classification de Noms d’Humains Classification automatique des noms de fonctions, de métiers et de spécialistes
• Traduction automatique des dialectes alsaciens vers l’allemand standard
• Utilisation de la terminologie pour améliorer la traduction automatique de textes spécialisés

Campus

• Campus Esplanade

Géolocalisation

Contacts

Responsable(s) de parcours

Delphine Bernhard

Amalia Todirascu

Pièces jointes à télécharger

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