Le langage naturel est le type de données le plus complexe : le texte n’a pas de structure numérique native, les mots dépendent du contexte et la signification est définie par l’ensemble de la séquence. Ce chapitre part du début : comment transformer du texte en nombres (intégrations), comment l'attention permet à un modèle de voir tout le contexte à la fois (Transformer), en quoi BERT diffère de GPT, comment RAG fonctionne et pourquoi LoRA rend le réglage fin pratique. PyTorch + Hugging Face sont la pile pratique.