[FR] Translation of chapter 2 & event + Review of chapters 0 & 5

chapters/en/chapter2/8.mdx

@@ -105,7 +105,7 @@
 	choices={[
 		{
 			text: "A model that automatically trains on your data",
-			explain: "Incorrect. Are you mistaking this with our <a href='https://huggingface.co/autonlp'>AutoNLP</a> product?"
+			explain: "Incorrect. Are you mistaking this with our <a href='https://huggingface.co/autotrain'>AutoTrain</a> product?"
 		},
 		{
 			text: "An object that returns the correct architecture based on the checkpoint",

chapters/fr/_toctree.yml

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   - local: chapter0/1
     title: Introduction
 
+- title: 2. Utilisation de 🤗 Transformers
+  sections:
+  - local: chapter2/1
+    title: Introduction
+  - local: chapter2/2
+    title: Derrière le pipeline
+  - local: chapter2/3
+    title: Modèles
+  - local: chapter2/4
+    title: Tokenizers
+  - local: chapter2/5
+    title: Manipulation de plusieurs séquences
+  - local: chapter2/6
+    title: Tout assembler
+  - local: chapter2/7
+    title: Utilisation de base terminée !
+  - local: chapter2/8
+    title: Quiz de fin de chapitre
+    quiz: 2
+
 - title: 5. La bibliothèque 🤗 Datasets
   sections:
   - local: chapter5/1
     title: Introduction
   - local: chapter5/2
-    title: Que faire si mon ensemble de données n'est pas sur le Hub ?
+    title: Que faire si mon jeu de données n'est pas sur le Hub ?
   - local: chapter5/3
     title: Il est temps de trancher et de découper
   - local: chapter5/4
-    title: Big Data? 🤗 Des jeux de données à la rescousse !
+    title: Données massives ? 🤗 Des jeux de données à la rescousse !
   - local: chapter5/5
     title: Création de votre propre jeu de données
   - local: chapter5/6
@@ -21,4 +41,4 @@
     title: 🤗 Datasets, vérifié !
   - local: chapter5/8
     title: Quiz de fin de chapitre
-    quiz: 5
+    quiz: 5

chapters/fr/chapter0/1.mdx

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 # Introduction
 
-Bienvenue au cours Hugging Face ! Cette introduction vous guidera dans la mise en place d'un environnement de travail. Si vous venez de commencer le cours, nous vous recommandons de consulter d'abord le [Chapitre 1](/course/chapter1), puis de revenir et de configurer votre environnement afin de pouvoir essayer le code vous-même.
+Bienvenue au cours d'Hugging Face ! Cette introduction est là pour vous guider dans la mise en place d'un environnement de travail. Si vous venez de commencer le cours, nous vous recommandons de consulter d'abord le [Chapitre 1](/course/fr/chapter1) puis de revenir et de configurer votre environnement afin de pouvoir essayer le code vous-même.
 
-Toutes les bibliothèques que nous utiliserons dans ce cours sont disponibles sous forme de packages Python. Nous allons donc vous montrer comment configurer un environnement Python et installer les bibliothèques spécifiques dont vous aurez besoin.
+Toutes les bibliothèques que nous utiliserons dans ce cours sont disponibles sous forme de *packages* Python. Nous allons donc vous montrer comment configurer un environnement Python et installer les bibliothèques spécifiques dont vous aurez besoin.
 
-Nous aborderons deux façons de configurer votre environnement de travail, en utilisant un notebook google Colab ou un environnement virtuel Python. N'hésitez pas à choisir celle qui vous convient le mieux. Pour les débutants, nous vous recommandons vivement de commencer par utiliser un notebook google colab.
+Nous aborderons deux façons de configurer votre environnement de travail : soit en utilisant un *notebook* Google Colab, soit en utilisant un environnement virtuel Python. N'hésitez pas à choisir celle qui vous convient le mieux. Pour les débutants, nous vous recommandons vivement de commencer en utilisant un *notebook* Google Colab.
 
-Notez que nous ne couvrirons pas le système Windows. Si vous travaillez sous Windows, nous vous recommandons de suivre le cours en utilisant un cahier Colab. Si vous utilisez une distribution Linux ou macOS, vous pouvez utiliser l'une des deux approches décrites ici.
+Notez que nous ne couvrirons pas le système Windows. Si vous travaillez sous Windows, nous vous recommandons de suivre le cours en utilisant un *notebook* Google Colab. Si vous utilisez une distribution Linux ou macOS, vous pouvez utiliser l'une des deux approches décrites ci-dessous.
 
-La plupart du cours repose sur le fait que vous ayez un compte Hugging Face. Nous vous recommandons d'en créer un dès maintenant :[créer un compte](https://huggingface.co/join).
+La plupart du cours repose sur le fait que vous ayez un compte Hugging Face. Si vous n'en disposez pas d'un, nous vous recommandons d'en créer un dès maintenant : [créer un compte](https://huggingface.co/join).
 
-## Utilisatoin d'un notebook  Google Colab 
+## Utilisatoin d'un *notebook* Google Colab
 
-L'utilisation d'un notebook google Colab est la configuration la plus simple possible ; démarrez un notebook colab dans votre navigateur et passez directement au codage !
+L'utilisation d'un *notebook* Google Colab est la configuration la plus simple possible. Démarrez un *notebook* dans votre navigateur et passez directement au codage !
 
-Si vous n'êtes pas familier avec Colab, nous vous recommandons de commencer par suivre les [introduction](https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb).Colab vous permet d'utiliser du matériel d'accélération, comme les GPU ou les TPU, et il est gratuit pour les petites charges de travail.
+Si vous n'êtes pas familier avec Colab, nous vous recommandons de commencer par suivre l'[introduction](https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb). Colab vous permet d'utiliser du matériel comme les GPUs ou les TPUs et est gratuit pour les petites charges de travail.
 
-Une fois que vous vous sentez à l'aise dans Colab, créez un nouveau notebook et commencez à le configurer :
+Une fois que vous vous sentez suffisamment à l'aise avec Colab, créez un nouveau *notebook* et commencez à le configurer :
 
 <div class="flex justify-center">
 <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter0/new_colab.png" alt="An empty colab notebook" width="80%"/>
 </div>
 
-L'étape suivante consiste à installer les bibliothèques que nous allons utiliser dans ce cours. Nous utiliserons `pip` pour l'installation, qui est le gestionnaire de paquets pour Python. Dans les notebooks, vous pouvez exécuter des commandes système en les faisant précéder du caractère `!`, vous pouvez donc installer la bibliothèque 🤗 Transformers comme suit :
+L'étape suivante consiste à installer les bibliothèques que nous allons utiliser dans ce cours. Nous utiliserons `pip` pour l'installation qui est le gestionnaire de *packages* pour Python. Dans les *notebooks*, vous pouvez exécuter des commandes système en les faisant précéder du caractère `!`. Vous pouvez donc installer la bibliothèque 🤗 *Transformers* comme suit :
+
 ```
 !pip install transformers
 ```
@@ -37,22 +38,24 @@ import transformers
 <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter0/install.gif" alt="A gif showing the result of the two commands above: installation and import" width="80%"/>
 </div>
 
-Cela installe une version très légère de 🤗 Transformers. En particulier, aucun framework d'apprentissage automatique spécifique (comme PyTorch ou TensorFlow) n'est installé. Comme nous utiliserons de nombreuses fonctionnalités différentes de la bibliothèque, nous recommandons d'installer la version de développement, qui est livrée avec toutes les dépendances requises pour à peu près tous les cas d'utilisation imaginables :
+Cela installe une version très légère de 🤗 *Transformers*. En particulier, aucun *framework* d'apprentissage automatique spécifique (comme PyTorch ou TensorFlow) n'est installé. Comme nous utiliserons de nombreuses fonctionnalités différentes de la bibliothèque, nous recommandons d'installer la version de développement qui est livrée avec toutes les dépendances requises pour à peu près tous les cas d'utilisation imaginables :
 
 ```
 !pip install transformers[sentencepiece]
 ```
+
 Cela prendra un peu de temps, mais vous serez alors prêt pour le reste du cours !
 
+
 ## Utilisation d'un environnement virtuel Python
 
 Si vous préférez utiliser un environnement virtuel Python, la première étape consiste à installer Python sur votre système. Nous vous recommandons de suivre [ce guide](https://realpython.com/installing-python/) pour commencer.
 
-Une fois que Python est installé, vous devriez être en mesure d'exécuter des commandes Python dans votre terminal. Vous pouvez commencer par exécuter la commande suivante pour vous assurer qu'il est correctement installé avant de passer aux étapes suivantes : `python --version`. Cette commande devrait vous indiquer la version de Python disponible sur votre système.
+Une fois Python installé, vous devriez être en mesure d'exécuter des commandes Python dans votre terminal. Vous pouvez commencer par exécuter la commande suivante pour vous assurer qu'il est correctement installé avant de passer aux étapes suivantes : `python --version`. Cette commande devrait vous indiquer la version de Python disponible sur votre système.
 
-Lorsque vous exécutez une commande Python dans votre terminal, comme `python --version`, vous devez considérer le programme qui exécute votre commande comme la fonction "main" Python sur votre système. Nous vous recommandons de garder cette installation principale libre de tout paquet, et de l'utiliser pour créer des environnements séparés pour chaque application sur laquelle vous travaillez - de cette façon, chaque application peut avoir ses propres dépendances et paquets, et vous n'aurez pas à vous soucier de problèmes potentiels de compatibilité avec d'autres applications.
+Lorsque vous exécutez une commande Python dans votre terminal, comme `python --version`, vous devez considérer le programme qui exécute votre commande comme la fonction « main » Python sur votre système. Nous vous recommandons de garder cette installation principale libre de tout *package* et de l'utiliser pour créer des environnements séparés pour chaque application sur laquelle vous travaillez. De cette façon, chaque application peut avoir ses propres dépendances et *packages*, et vous n'aurez pas à vous soucier de problèmes potentiels de compatibilité avec d'autres applications.
 
-En Python, cela se fait avec les [*environnements virtuels*](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html), qui sont des arbres de répertoires autonomes contenant chacun une installation Python avec une version particulière de Python ainsi que tous les paquets dont l'application a besoin. La création d'un tel environnement virtuel peut se faire à l'aide d'un certain nombre d'outils différents, mais nous utiliserons le paquetage officiel de Python à cette fin, qui s'appelle [`venv`](https://docs.python.org/3/library/venv.html#module-venv).
+En Python, cela se fait avec les [*environnements virtuels*](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html), qui sont des arbres de répertoires autonomes contenant chacun une installation Python avec une version particulière de Python ainsi que tous les *packages* dont l'application a besoin. La création d'un tel environnement virtuel peut se faire à l'aide d'un certain nombre d'outils différents, mais nous utiliserons le *package* officiel de Python : [`venv`](https://docs.python.org/3/library/venv.html#module-venv).
 
 Tout d'abord, créez le répertoire dans lequel vous souhaitez que votre application se trouve. Par exemple, vous pouvez créer un nouveau répertoire appelé *transformers-course* à la racine de votre répertoire personnel :
 ```
@@ -98,10 +101,10 @@ which python
 
 ### Installation des dépendances
 
-Comme dans la section précédente sur l'utilisation des instances Google Colab, vous devez maintenant installer les packages requis pour continuer. Encore une fois, vous pouvez installer la version de développement de 🤗 Transformers à l'aide du gestionnaire de packages `pip` :
+Comme dans la section précédente sur l'utilisation des instances Google Colab, vous devez maintenant installer les *packages* requis pour continuer. Encore une fois, vous pouvez installer la version de développement de 🤗 *Transformers* à l'aide du gestionnaire de packages `pip` :
 
 ```
 pip install "transformers[sentencepiece]"
 ```
 
-Vous êtes maintenant prêt !
+Vous êtes maintenant prêt !

chapters/fr/chapter2/1.mdx

@@ -0,0 +1,24 @@
+# Introduction
+
+Comme vous l'avez vu dans le [Chapitre 1](/course/fr/chapter1), les *transformers* sont généralement très grands. Pouvant aller de plusieurs millions à des dizaines de milliards de paramètres, l'entraînement et le déploiement de ces modèles est une entreprise compliquée. De plus, avec de nouveaux modèles publiés presque quotidiennement et ayant chacun sa propre implémentation, les essayer tous n'est pas une tâche facile.
+
+La bibliothèque 🤗 *Transformers* a été créée pour résoudre ce problème. Son objectif est de fournir une API unique à travers laquelle tout modèle de *transformers* peut être chargé, entraîné et sauvegardé. Les principales caractéristiques de la bibliothèque sont :
+
+- **la facilité d'utilisation** : en seulement deux lignes de code il est possible de télécharger, charger et utiliser un modèle de NLP à l'état de l'art pour faire de l'inférence,
+- **la flexibilité** : au fond, tous les modèles sont de simples classes PyTorch `nn.Module` ou TensorFlow `tf.keras.Model` et peuvent être manipulés comme n'importe quel autre modèle dans leurs *frameworks* d'apprentissage automatique respectifs,
+- **la simplicité** : pratiquement aucune abstraction n'est faite dans la bibliothèque. Avoir tout dans un fichier est un concept central : la passe avant d'un modèle est entièrement définie dans un seul fichier afin que le code lui-même soit compréhensible et piratable.
+
+Cette dernière caractéristique rend 🤗 *Transformers* très différent des autres bibliothèques d'apprentissage automatique. 
+Les modèles ne sont pas construits sur des modules partagés entre plusieurs fichiers. Au lieu de cela, chaque modèle possède ses propres couches. 
+En plus de rendre les modèles plus accessibles et compréhensibles, cela vous permet d'expérimenter des choses facilement sur un modèle sans affecter les autres.
+
+Ce chapitre commence par un exemple de bout en bout où nous utilisons un modèle et un *tokenizer* ensemble pour reproduire la fonction `pipeline()` introduite dans le [Chapitre 1](/course/chapter1). 
+Ensuite, nous aborderons l'API *model* : nous nous plongerons dans les classes de modèle et de configuration, nous verrons comment charger un modèle et enfin comment il traite les entrées numériques pour produire des prédictions. 
+
+Nous examinerons ensuite l'API *tokenizer* qui est l'autre composant principal de la fonction `pipeline()`. 
+Les *tokenizers* s'occupent de la première et de la dernière étape du traitement en gérant la conversion du texte en entrées numériques pour le réseau neuronal et la reconversion en texte lorsqu'elle est nécessaire. 
+Enfin, nous montrerons comment gérer l'envoi de plusieurs phrases à travers un modèle dans un batch préparé et nous conclurons le tout en examinant de plus près la fonction `tokenizer()`.
+
+<Tip>
+⚠️ Afin de bénéficier de toutes les fonctionnalités disponibles avec le Model Hub et le 🤗 *Transformers*, nous vous recommandons <a href="https://huggingface.co/join">de créer un compte</a>.
+</Tip>