Je me présente d'abord Ilana Sasso, je suis enseignante chercheuse à l'université de Tours au département langue étrangère appliquée où j'enseigne l'anglais, notamment la traduction, grammaire et le traitement automatique de la langue. En recherche, je suis médiéviste, je travaille sur des manuscrits médiévaux que j'édite avec l'aide de collègues extraordinaires qui sont ici présents parmi nous, notamment Georges Fins, qui est un cher ami etroit collaborateurs sur un projet ANR qui s'appelle Psalteratio, où avec l'équipe, nous sommes en train de proposer une édition numérique d'un ensemble de psautiers médiévaux du 13e, 14e siècle en français et en anglais médiéval et on utilise pas mal le numérique. Donc ça, c'est pour le petit préambule. Avant de passer, avant de parler des applications en recherche, je vais vous parler, vous montrer notamment ce que je fais avec les étudiants de L1 et L2 dans le cours de traitement automatique de la langue. Donc, je vais donc vous partager mon écran. Voilà, je pense que là vous vous voyez tous autant que vous êtes et il n'y a pas plus simple que... Vous voyez là mon écran ? Oui, super. Donc ça, c'est la page Célène du cours pour les premières années. C'est un cours que j'ai commencé à proposer à partir de l'année dernière, année où nous avons, comme vous savez, la plupart d'entre vous, changé d'offre de formation ou de maquette. Donc, c'était une nouveauté, un nouveau cours. Donc, il y a eu beaucoup de ratés, mais il y a eu aussi beaucoup de choses plutôt intéressantes. Pour rejoindre ma collègue tout à l'heure sur son intervention de la traduction automatique, pour les étudiants, le réflexe en cours de traduction, c'était d'aller sur Reverso, quelle horreur ? Et Google Traduction. Quelques-uns allaient vers DeepL, mais ce n'était pas leur choix de prédilection, c'était Google Trad. Et le premier cours, c'était intitulé tout simplement « Pourquoi Google Trad ? C'est de la daube, pour rester poli ». C'est un cours où on fait l'introduction des modèles de traduction statistique, où les mots sont traduits, non pas avec du sens et en contexte, mais en fonction de leur probabilité statistique de s'enchaîner. Un petit quiz autoréflexif sur les outils de traitement automatique du langage naturel, Natural Language Processing Tools, où ils avaient ce petit devoir à faire. Voilà, qu'est-ce que j'utilise, pourquoi et quand ? Ils étaient invités à être candides sur la démarche, parce que, voilà, tout le monde dit « Mais non, madame, je vous jure, j'ai fait ma traduction tout seul ». Hum, dis donc, ça sonne vachement à du Google Trad. Ensuite, on commençait avec des concepts très théoriques. Qu'est-ce que c'est que le Natural Language Processing ? Et justement, à la fin de chaque cours, pour leur montrer la standardisation dont ma collègue tout à l'heure avait parlé, l'appauvrissement du langage, le AI Language, je générais un petit compte-rendu des notes de cours avec ChatGPT. Vous reconnaîtrez sans doute le format. Pardon. Ensuite, on passait sur la façon dont les Natural Language Processing, le traitement automatique de la langue fonctionne, le texte pre-processing, feature extraction, text analysis and model training, avec leurs applications respectives, mais ça restait uniquement introductif. Les étudiants n'avaient pas encore de prise en main. Dans les applications, on regardait des exemples très spécifiques ou dans les domaines d'application de la santé, de la finance, le domaine légal et aussi le domain…