Présentation du défi

Votre mission est de développer un programme Python capable d’analyser des phrases en français et de détecter si elles expriment une émotion positive, négative, ou neutre. Ce processus repose sur des techniques d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel (TAL), permettant d’identifier des mots ou expressions associés à une charge émotionnelle.

Votre programme devra également intégrer la capacité d’évaluer les nuances dans le contexte des phrases afin de classer ces dernières de manière précise. En parallèle, vous devez concevoir une capsule vidéo expliquant votre démarche et les choix techniques réalisés. Cette vidéo mettra en lumière l’approche adoptée et vulgarisera les principes sous-jacents.

En combinant programmation, techniques d’IA, et analyse linguistique, ce défi est une opportunité de démontrer comment l’intelligence artificielle peut être appliquée pour traiter des problématiques pratiques comme l’analyse des émotions.

Étapes du projet

Préparer les données : Nettoyer et organiser les phrases en catégories d’émotions.
Créer un modèle : Utiliser un modèle Naïve Bayes ou une autre méthode pour classer les phrases.
Tester : Évaluer votre programme avec de nouvelles phrases.
Capsule vidéo : Présenter votre travail dans une vidéo de 5 minutes.

Liens utiles

Informations pratiques

Durée : 4 heures

Équipe : 3 élèves par groupe

Résultat attendu : Un programme fonctionnel et une capsule vidéo de 5 minutes.

Critères d’évaluation

Pertinence de la solution (8 points) : Le programme fonctionne-t-il correctement ?
Clarté du code (4 points) : Le code est-il bien organisé et compréhensible ?
Originalité (4 points) : Ajout de fonctionnalités supplémentaires (visualisation, etc.).
Capsule vidéo (4 points) : Présentation claire et bien structurée.

Actions

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