Interfaces web pour le TAL — M2 PluriTAL 2026

News

2025-11-24 Premier cours du semestre le 02/12/2025.

Infos pratiques

Quoi « Interfaces web pour le TAL »
Où Salle ???, bâtiment de la formation continue.
Quand 8 séances, les mardi de 09:30 à 12:30, du 24/11/2025 au ???/2026
Contact L. Grobol lgrobol@parisnanterre.fr

Liens utiles

Prendre rendez-vous pour des office hours en visio : mon calendrier

Séances

Les liens dans chaque séance vous permettent de télécharger les fichiers .ipynb à utiliser (et données additionnelles éventuelles). Attention : pour les utiliser en local, il faudra installer les packages du requirements.txt (dans un environnement virtuel). Si vous ne savez pas comment faire, allez voir « Utilisation en local »

Vos solutions pour les exercices du notebook REST sont à envoyer dans un zip à lgrobol@parisnanterre.fr avant le 29/01. L’objet du message devra être [Web 2026] TP REST et le nom de fichier devra être de la forme prénom_nom-établissment.zip, établissement étant Nanterre, P3 ou Inalco et vos prénoms et noms doivent être présents dans le corps du message. Ce n’est pas grave si vous n’arrivez pas à finir le dernier exercice, mais essayez !

Utilisation en local

Environnements virtuels et packages

Je cite le Crash course Python:

Les environnements virtuels sont des installations isolées de Python. Ils vous permettent d’avoir des versions indépendantes de Python et des packages que vous installez
- Gérez vos environnements et vos packages avec uv. Installez-le, lisez la doc.
- Pour créer un environnement virtuel : uv venv /chemin/vers/…
- La convention, c’est uv venv .venv, ce qui créée un dossier (caché par défaut sous Linux et Mac OS car son nom commence par .) : .venv dans le dossier courant (habituellement le dossier principal de votre projet). Donc faites ça.
- Il est obligatoire de travailler dans un environnement virtuel. L’idéal est d’en avoir un par cours, un par projet, etc. - uv est assez précautionneux avec l’espace disque, il y a donc assez peu de désavantage à avoir beaucoup d’environnements virtuels.
- Un environnement virtuel doit être activé avant de s’en servir. Concrètement ça remplace la commande python de votre système par celle de l’environnement. - Dans Bash par exemple, ça se fait avec source .venv/bin/activate (en remplaçant par le chemin de l’environnement s’il est différent) - deactivate pour le désactiver et rétablir votre commande python. À faire avant d’en activer un autre.
On installe des packages avec uv pip ou python -m pip (mais plutôt uv pip, et jamais juste pip).
- uv pip install numpy pour installer Numpy.
- Si vous avez un fichier avec un nom de package par ligne (par exemple le requirements.txt du cours) : uv pip install -U -r requirements.txt
- Le flag -U ou --upgrade sert à mettre à jour les packages si possible : uv pip install -U numpy etc.
Je répète : on installe uniquement dans un environnement virtuel, on garde ses environnements bien séparés (un par cours, pas un pour tout le M2).
- Dans un projet, on note dans un requirements.txt (ou .lst) les packages dont le projet a besoin pour fonctionner.
- Les environnements doivent être légers : ça ne doit pas être un problème de les effacer, de les recréer… Si vous ne savez pas recréer un environnement que vous auriez perdu, c’est qu’il y a un problème dans votre façon de les gérer.
Si vous voulez en savoir plus, et je recommande très fortement de vouloir en savoir plus, c’est vital de connaître ses outils de travail, il faut : lire les documentations de tous les outils et toutes les commandes que vous utilisez.

Maintenant à vous de jouer :

Installez uv
Créez un dossier pour ce cours
Dans ce dossier, créez un environnement virtuel nommé .venv
Activez-le
Téléchargez le requirements.txt et installez les packages qu’il liste

Notebooks Jupyter

Si vous avez une installation propre (par exemple en suivant les étapes précédentes), vous pouvez facilement ouvrir les notebooks du cours :

Téléchargez le notebook du Crash course Python et mettez-le dans le dossier que vous utilisez pour ce cours.
Dans un terminal (avec votre environnement virtuel activé) lancez jupyter avec jupyter notebook python_crash_course.py.ipynb.
Votre navigateur devrait s’ouvrir directement sur le notebook. Si ça ne marche pas, le terminal vous donne dans tous les cas un lien à suivre.

Alternativement, des IDE comme vscode permettent d’ouvrir directement les fichiers ipynb. Pensez à lui préciser que le kernel à utiliser est celui de votre environnement virtuel s’il ne le trouve pas tout seul.

Utilisation avancée

Vous pouvez aussi (mais je ne le recommande pas forcément car ce sera plus compliqué pour vous de le maintenir à jour) cloner le dépôt du cours. Tous les supports y sont, sous forme de fichiers Markdown assez standards, qui devraient se visualiser correctement sur la plupart des plateformes. Pour les utiliser comme des notebooks, il vous faudra utiliser l’extension Jupytext (qui est dans le requirements.txt). C’est entre autres une façon d’avoir un historique git propre.

Ressources

Il y a beaucoup, beaucoup de ressources disponibles pour apprendre Python. Ce qui suit n’est qu’une sélection.

Livres

How to think like a computer scientist, by Jeffrey Elkner, Allen B. Downey, and Chris Meyers. Vous pouvez l’acheter. Vous pouvez aussi le lire ici
Dive into Python, by Mark Pilgrim. Ici Un peu ancien, mais toujours pas mal. Vous pouvez le lire en ligne ou télécharger le pdf.
Learning Python, by Mark Lutz.
Beginning Python, by Magnus Lie Hetland.
Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language, by Magnus Lie Hetland.
Programmation Efficace. Les 128 Algorithmes Qu’Il Faut Avoir Compris et Codés en Python au Cours de sa Vie, by Christoph Dürr and Jill-Jênn Vie. Si le cours vous paraît trop facile. Le code Python est clair, les difficultés sont commentées.

Web

Il vous est vivement conseillé d’utiliser un (ou plus) des sites et tutoriels ci-dessous.

Real Python, des cours et des tutoriels souvent de très bonne qualité et pour tous niveaux.
Coding Game. Vous le retrouverez dans les exercices hebdomadaires.
Code Academy
newcoder.io. Des projets commentés, commencer par ‘Data Visualization’
Google’s Python Class. Guido a travaillé chez eux. Pas ce Guido, celui-là
Mooc Python. Un mooc de l’INRIA, carré.
Code combat

Licences

Sauf indication contraire, les fichiers présents dans ce dépôt sont distribués selon les termes de la licence Creative Commons Attribution 4.0 International. Voir le README pour plus de détails.

Un résumé simplifié de cette licence est disponible à https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Le texte intégral de cette licence est disponible à https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode