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Il n'est jamais évident de savoir quoi faire après sa licence, ni de savoir comment les options que l'on choisit vont avoir ou pas une influence sur les possibilités de continuation d'études après la licence et aussi après les masters associés. 

 Nous présentons ici un premier éventail des possibilités offertes en liaison avec la partie informatique du diplôme, nous étendrons plus tard cette étude aux autres aspects.


==== Combiner informatique et linguistique ====

Il existe un certain nombre de Masters mêlant Linguistique et Informatique, dont le master Langue et informatique de Sorbonne Université. Ces masters sont destinés à former des personnes avec des compétences combinant l'expertise linguistique, l'expression à l'écrit (beaucoup plus importante qu'on le pense) et la capacité d'utiliser des outils informatiques évolués (avec ou sans programmation).

Sur les dernières années, les étudiants de Sciences du Langage (et de l'ancienne licence LFTI) se sont régulièrement orientés vers ce domaine porteur. Voici quelques exemples d'orientations professionnels observés chez d'anciens étudiants :
  

  * Ingénieur Linguiste
  * Responsable de projet TAL/Ingénierie des connaissances
  * Consultant Infor-linguiste
  * Thèse en Informatique (TAL et ingénierie des Connaissances)
  * Enseignant-chercheur en informatique/Sciences du langage


==== Témoignages d'anciens étudiants ====


=== Elias BENAISSA, promotion 2016 ===

Premier emploi dans le cadre d'un CDD d'un an et deux mois en tant qu'ingénieur linguiste à l'**institut de recherche INRIA Paris** au sein de l'équipe Almanach (Automatic Language Modelling and Analysis & Computational Humanities). 
Échantillon de mes tâches : gestion des tâches liées à l'annotation de corpus pour des projets de recherche européen : annotation des golds labels, création et revue du schéma d'annotation, documentation, calcul inter-annotateur et intra-annotateur.

Deuxième emploi depuis 2018 dans le cadre d'un CDI en tant qu'ingénieur logiciel au sein de la **société Orange France** au sein des équipes s'occupant du développement des solutions chatbots pour le groupe basé sur des technologies NLU en open source et solutions SaaS. Échantillon de mes tâches : utilisation des conteneurs docker, déploiement des chatbots en production, gestion des bases de connaissance des chabots, amélioration des modèles de prédiction, et diverses tâches liées à l'analyse des données de prod.

=== Gaël GUIBON, promotion 2010 ===

En plus de la linguistique, la licence LFTI (Langue Française et Techniques Informatique, ancien nom de la licenec Sciences du Langage) m’a permis d’obtenir de fortes compétences en logique et en algorithmique, malgré mon profil littéraire en sortie du BAC, ainsi qu’en programmation orientée objet (Java) et bases de données. Après LFTI j’ai enchaîné sur une année de master 1 ILGII puis je me suis essayé au droit (Paris 1) afin d’explorer d’autres possibilités, avant de  revenir en Master 2 PluriTAL avec un stage au LaTTiCe et LIGM.

Le premier emploi fut en CDD au CNRS-INIST sur le projet ISTEX dans lequel mes tâches consistaient à l'enrichissement des articles scientifiques en vue de l'extraction terminologique. Concrètement, cela consistait à la mise en place d'un module Java UIMA pour l'étiquetage morphosyntaxique et la curation automatique des documents structurés.

S'en est suivi une vacation à l'ENS et au LaTTiCe pour la mise en place des résultats de publications de stage sur l'analyse syntaxique de l'ancien français : une application web d'analyse syntaxique en ancien français.

Durant ma thèse CIFRE au laboratoire d’informatique et systèmes (LIS) sur la recommandation automatique et adaptative d'emojis, l'algorithmique et l’orienté objet m'ont servi quotidiennement pour l'apprentissage automatique de modèles prédictifs. La pragmatique et la sémantique apprises en LFTI m'ont servi à mieux identifier les erreurs des modèles ainsi qu'à orienter leur conception. Mon premier post-doctorat en a également bénéficié. Il portait sur l'évolution lexicale du français au sein de l’équipe-projet d’Inria Paris, ALMAnaCH. Le Java m'y a été utile à la mise en place d’une plateforme collaborative de curation de lexique morphologique.

Enfin, je suis actuellement en post-doctorat sur la détection d’émotion par apprentissage profond dans des données de t’chat. Ce post-doc entraîne des tâches d’annotation des données, d’apprentissage de modèles prédictifs et de définition des émotions autant d’un point de vue sémantique que pragmatique.
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