Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre et de générer du langage humain. Cette technologie tire parti de la linguistique informatique et de l’apprentissage machine pour analyser le texte et la parole, ce qui permet des interactions humain-ordinateur efficaces
Depuis le lancement du concept, le langage est un obstacle naturel au développement d’une intelligence artificielle efficace. En bref, les machines ne communiquent pas de la même façon que les êtres vivants. L’ambiguïté, les nuances et les couches de connotation dans le langage humain n’ont pas la structure rigide et la définition claire sur laquelle les machines comptent. C’est l’une des raisons pour lesquelles la programmation informatique intègre des langages de codage spéciaux. Si vous voulez indiquer à un ordinateur quoi faire, vous devez lui parler de façon très précise. Ou du moins, c’était le cas avant le développement du NLP.
NLP signifie traitement du langage naturel (natural language processing en anglais). Son but est de faire le lien entre la communication humaine et la compréhension des machines. Le NLP permet aux systèmes informatiques d’interpréter le langage naturel de la même façon que les humains, ce qui en fait une technologie fondamentale dans le domaine en pleine expansion de l’intelligence artificielle.
L’origine du NLP remonte au début du XXe siècle, avec certaines des premières idées de Ferdinand de Saussure concernant la linguistique. Les progrès ont continué avec le travail d’Alan Turing dans les années 1950, qui a ouvert la voie aux systèmes sophistiqués de NLP d’aujourd’hui. Au fur et à mesure de l’évolution de la puissance de calcul et des techniques d’IA, le NLP est devenu un domaine à part entière, caractérisé par sa capacité à interpréter et à recréer un langage humain complexe, avec ses nuances et autres caractéristiques.
Le résultat idéal du traitement du langage naturel est de permettre aux gens et aux machines de communiquer aussi facilement que les humains entre eux. Les étapes nécessaires pour y parvenir nécessitent de nombreuses tâches plus petites, allant de l’analyse et de la compréhension du texte à la génération de réponses humaines. Chacune des tâches suivantes concerne un aspect précis du langage, ce qui permet aux machines de gérer même certaines des interactions de langage humain les plus complexes :
L’analyse de sentiment est une technique utilisée pour détecter le ton émotionnel derrière les mots. Elle est particulièrement utile dans la surveillance des médias sociaux, le marketing et le service à la clientèle, car elle aide les entreprises à comprendre les opinions des consommateurs et les sentiments (souvent inexprimés) derrière les réponses. En analysant les données textuelles, les entreprises peuvent évaluer le sentiment du public envers les produits, les marques ou les services, et ajuster leurs stratégies en conséquence.
Capable de convertir la langue parlée en texte, la reconnaissance vocale est essentielle à la création de systèmes réactifs à commande vocale comme les assistants numériques et les systèmes de réponse vocale interactive (RVI). Cette tâche consiste à analyser les ondes sonores de la parole et à utiliser des algorithmes pour interpréter le contenu et le convertir en forme écrite pour le rendre accessible pour un traitement ultérieur.
L’étiquetage grammatical (aussi appelé étiquetage morphosyntaxique) consiste à étiqueter chaque mot d’une phrase en fonction de son rôle grammatical : nom, verbe, adjectif, etc. Cela aide le système à comprendre la structure des phrases et améliore la précision de l’analyse linguistique. L’étiquetage est essentiel pour diverses applications de traitement du langage qui nécessitent une compréhension approfondie de la grammaire, comme les outils de correction de texte et les systèmes d’analyse de contenu avancés.
La reconnaissance d’entités nommées (REN) identifie et classe les éléments clés du texte en catégories prédéfinies telles que les noms des personnes, des organisations, des emplacements, des expressions de temps, des quantités, des valeurs monétaires et autres. La REN est utilisée dans les systèmes de recommandation de contenu, la récupération d’informations à partir de grandes bases de données et les systèmes automatisés de soutien à la clientèle pour extraire les détails pertinents des données non structurées.
Le but de la résolution de co-référence est de trouver toutes les expressions qui font référence à la même entité dans un texte, ce qui permet de développer une compréhension complète et sans ambiguïté de ce dont on parle. Cela est essentiel pour les activités telles que la synthèse des documents, la réponse aux questions et la mise à jour du contexte dans les systèmes de dialogue.
La génération du langage naturel transforme les données structurées en langage naturel dans des applications telles que la génération de rapports, la création automatisée de contenu et la traduction en temps réel de données en texte lisible. Cette tâche reflète le processus de production du langage humain et donne aux machines la capacité de créer des réponses qui sont souvent impossibles à distinguer de celles faites par des humains.
Bien que le concept de base de la compréhension et de la génération du langage naturel des machines puisse sembler relativement simple, il ouvre un éventail illimité de possibilités dans divers domaines. Voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus importants du NLP :
- Traduction automatique
Le NLP n’est pas limité à une seule langue; la traduction automatique permet aux systèmes numériques de traduire automatiquement du texte ou de la parole d’une langue à une autre, ce qui facilite la communication dans les marchés mondiaux et dans les populations diverses. - Agents virtuels et robots conversationnels
Ces programmes simulent des conversations avec des utilisateurs humains afin de fournir un soutien à la clientèle, de recueillir des informations ou d’automatiser des tâches. Les systèmes numériques capables d’interagir directement avec les utilisateurs permettent une résolution plus rapide des problèmes et une accessibilité accrue. - Analyse du sentiment de la clientèle
Grâce à une analyse détaillée des sentiments, cette approche effectue un examen approfondi du contexte et du sens caché dans le contenu des médias sociaux, des enregistrements de centre d’appels, des aperçus utiles sur les perceptions des clients et les conditions du marché. - Détection de pourriels
La détection de pourriels identifie et filtre les courriels indésirables en analysant les modèles de texte et en signalant le contenu suspect ou non sollicité, ce qui est essentiel pour maintenir la convivialité et la sécurité des courriels. - Synthèse et classification de texte
La synthèse de texte utilise la technologie NLP pour générer automatiquement des versions condensées de documents longs ou complexes, ce qui permet aux lecteurs humains de comprendre rapidement les points clés et de classer les textes sans lire le contenu en entier.
Les cas d’utilisation énumérés ci-dessus ne sont qu’une infime partie de ce que le NLP peut faire. Le traitement du langage naturel pourrait transformer plusieurs secteurs, ce qui permettrait aux entreprises de progresser dans leur fonctionnement et d’interagir avec leurs acheteurs. Comme les entreprises recueillent de plus en plus de données non structurées de sources diverses, le NLP joue un rôle toujours plus important dans l’extraction d’aperçus exploitables et l’automatisation de processus essentiels. Cela crée des occasions pour les organisations de mieux appréhender la prise de décision et d’améliorer considérablement l’expérience client.
Dans le même temps, les technologies de NLP aident les entreprises à surmonter les obstacles linguistiques et à atteindre des clients et des marchés en dehors de leur région proche. En automatisant la traduction et en facilitant le soutien à la clientèle multilingue, l’expansion des entreprises n’est pas restreinte par la fluidité verbale.
Ensemble, la familiarité avec le NLP peut offrir aux entreprises un avantage concurrentiel, leur permettant de tirer profit du plein potentiel de leurs données et d’améliorer leurs offres de services afin de mieux répondre aux attentes de leurs clients.
L’importance du NLP ne peut pas être sous-estimée, particulièrement lorsque l’IA continue d’évoluer et de s’intégrer à la vie quotidienne. Mais cela ne veut pas dire que le traitement du langage naturel est parfait; plusieurs considérations et préoccupations clés doivent être prises en compte :
Le contexte est roi dans le NPL. La signification des mots et des expressions peut changer en fonction de leur utilisation dans une phrase, ce qui nécessite des algorithmes pour interpréter correctement le contexte afin de bien comprendre l’intention et la signification. Une solution consiste à mettre en œuvre des algorithmes qui tiennent compte du contexte et qui vont plus loin pour examiner le texte environnant et aider l’IA à mieux comprendre l’utilisation et la signification des mots.
Détecter l’ironie et le sarcasme dans le texte est assez difficile pour les humains; c’est quasiment impossible pour les machines. Ils impliquent tous deux des nuances qui sont souvent comprises grâce au ton ou au contexte, et non seulement grâce au sens littéral des mots. Les systèmes de NLP doivent discerner ces subtilités pour interpréter les sentiments et les intentions avec précision. Des techniques avancées d’analyse des sentiments, y compris des modèles d’apprentissage profond formés sur des ensembles de données annotés de grande taille qui comprennent des exemples d’ironie et de sarcasme, peuvent aider à améliorer la reconnaissance.
Le développement et la maintenance de systèmes de NLP avancés peuvent être coûteux. Ils nécessitent un investissement important dans l’acquisition de données, les ressources informatiques et le personnel qualifié, ce qui peut être prohibitif pour certaines organisations ou des chercheurs sous-financés. L’utilisation de services de NLP basés sur le nuage peut réduire les coûts en fournissant des ressources et une maintenance évolutives. Les outils et les infrastructures logicielles libres offrent également une plus grande accessibilité en fournissant des modèles prédéfinis appuyés par des communautés en ligne utiles et favorables.
Les systèmes de NLP doivent traiter les erreurs dans les données d’entrée, comme des fautes de frappe dans le texte ou une mauvaise prononciation dans un énoncé, qui peuvent compliquer la compréhension et le traitement. Des étapes complètes de prétraitement (comme la vérification orthographique, la correction de la grammaire et la réduction du bruit dans les entrées vocales) peuvent améliorer la précision des données avant qu’elles ne soient traitées par le NLP.
Tout le monde n’utilise pas la langue standard pour communiquer. La nature informelle du langage familier et de l’argot varie grandement selon la culture et la communauté, le NLP doit donc rester à jour et pertinent, et interagir avec les publics à leurs façons. La mise à jour continue des modèles de langue grâce à des ensembles de données actuels et l’intégration des médias sociaux et d’autres sources de langue en temps réel peuvent aider les systèmes à rester à jour avec les tendances linguistiques en évolution constante.
De nombreux modèles de NLP, surtout ceux basés sur l’apprentissage profond, ne révèlent pas facilement comment ils arrivent à des conclusions précises. Les utilisateurs ont alors des difficultés à comprendre les processus de prise de décision du système ou à s’y fier. C’est ce que l’on appelle souvent le problème de la « boîte noire ». Les techniques telles que la propagation de la pertinence par couche (PRL) ou la méthode d’explications SHAP peuvent offrir des aperçus sur les intrants qui influencent le plus les extrants, ce qui augmente la transparence globale et la fiabilité.
La création de systèmes de NLP qui peuvent traiter efficacement plusieurs langues implique la compréhension et l’intégration des nuances syntaxiques, sémantiques et pragmatiques de chaque langue, qui nécessitent des données importantes et des techniques de modélisation sophistiquées. Les modèles multilingues qui peuvent transférer l’apprentissage dans différentes langues peuvent résoudre ce problème en tirant parti des similarités entre les langues pour améliorer l’efficacité du traitement, même dans le cas de dialectes variés.
Malgré les défis inhérents au traitement du langage naturel, il y a aussi des avantages indéniables, en particulier pour les entreprises. Voici quelques-uns des avantages les plus intéressants :
- Analyse de grands ensembles de données
Le NLP peut rapidement traiter et analyser de grandes quantités de données de texte non structuré, tâche qu’un humain aurait du mal à effectuer seul. Cette capacité permet aux organisations de découvrir des aperçus précieux provenant des commentaires des clients, des conversations sur les médias sociaux et d’autres sources. - Simplification des processus quotidiens et amélioration de la productivité
En automatisant les tâches routinières comme la saisie de données, le soutien à la clientèle et la récupération d’informations, le NLP peut simplifier les opérations quotidiennes, libérant ainsi les ressources humaines pour des tâches plus complexes. - Analyse objective
Le NLP offre des outils pour une analyse impartiale et cohérente des données textuelles. Cette objectivité est essentielle dans des domaines comme l’étude de marché et l’examen des documents juridiques, où les préjugés humains peuvent fausser les résultats. - Aperçus exploitables
De l’analyse de sentiment à la détection de tendances, le NLP aide les entreprises à comprendre les motifs et les sentiments sous-jacents dans les données textuelles, en fournissant des conclusions claires qui peuvent éclairer la prise de décision et la planification stratégique. - Amélioration de l’expérience client
Le NLP améliore l’interaction des clients avec les entreprises grâce à des robots conversationnels et des assistants virtuels qui peuvent comprendre le langage humain et lui répondre de manière naturelle. L’engagement est amélioré, tandis que la satisfaction et la fidélité de la clientèle augmentent.
Le traitement du langage naturel comprend une série d’étapes pour interpréter et générer automatiquement le langage humain, rassemblant divers aspects de l’apprentissage machine, de l’apprentissage profond, de la linguistique informatique et de diverses autres sciences informatiques. Bien que le processus lui-même soit extrêmement complexe, il comporte généralement les étapes suivantes :
- Collecte de données
Avant que le NLP puisse commencer à analyser et à comprendre le langage, il doit être formé en langue. Cela implique la collecte d’une vaste gamme de données non structurées de texte et de parole provenant de diverses sources. - Prétraitement
Les données sont nettoyées et organisées, un processus qui comprend la segmentation en unités lexicales, la suppression des mots vides, l’indexation par racines et la lemmatisation pour simplifier le texte. - Entraînement des modèles
Les systèmes de NLP utilisent des techniques d’apprentissage machine et d’apprentissage en profondeur pour l’entraînement avec les données prétraitées afin de localiser les motifs et les structures linguistiques. - Extraction des fonctionnalités
Les caractéristiques spécifiques des données sont identifiées et extraites. Ces fonctions sont utilisées pour créer des ensembles de données très détaillés à utiliser pour la prédiction, la classification et le regroupement. - Développement d’algorithmes
Des algorithmes sont développés et affinés pour aider le système à interpréter et à générer le langage en fonction des données de formation. - Tests et validation
La performance du modèle est évaluée à l’aide de nouvelles données inconnues pour en assurer l’exactitude et l’efficacité. - Déploiement
Le modèle NLP est intégré aux applications pour utilisation finale. - Apprentissage continu
À mesure que de nouvelles données sont disponibles, le modèle est mis à jour pour améliorer et adapter le système aux tendances linguistiques en évolution.
La façon dont les humains et les machines communiquent change et, au fur et à mesure que l’application du traitement du langage naturel s’étend, son importance dans les affaires devient évidente. Cependant, pour profiter pleinement des avantages du NLP tout en maîtrisant ses complexités, il faut souvent collaborer avec un fournisseur de services expérimenté. ServiceNow, chef de file de l’automatisation optimisée par l’IA, offre la solution : Now PlatformMD.
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