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 exploite la linguistique informatique et l’apprentissage machine pour analyser le texte et la parole, permettant ainsi des interactions humain-machine efficaces.
Depuis l’introduction du concept d’intelligence artificielle, le langage constitue un obstacle naturel à son développement. En d’autres termes, les machines ne communiquent pas de la même manière que les êtres vivants. L’ambiguïté, les nuances et les couches de connotation du langage humain n’ont pas la structure rigide et les définitions claires sur lesquelles les machines s’appuient. C’est l’une des raisons pour lesquelles la programmation informatique intègre des langages de codage spéciaux. Si vous souhaitez dire à un ordinateur quoi faire, vous devez lui parler d’une manière très spécifique. Mais depuis le développement du NLP, ce n’est plus le cas.
NLP est l’acronyme de « Natural Language Processing » (traitement du langage naturel). Cette technologie a été conçue pour établir une passerelle afin que la communication humaine soit comprise par les machines. Le NLP permet aux systèmes informatiques d’interpréter le langage naturel de la même manière 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 20e siècle, où certains des premiers grands principes linguistiques ont été formulés par Ferdinand de Saussure. Les avancées se sont poursuivies avec le travail d’Alan Turing dans les années 1950, qui a ouvert la voie aux systèmes NLP sophistiqués d’aujourd’hui. À mesure que la puissance de calcul et les techniques d’IA évoluaient, le NLP s’est développé, formant un domaine à part entière caractérisé par sa capacité à interpréter et recréer un langage humain complexe, avec toutes ses nuances.
Le résultat idéal du traitement du langage naturel est de permettre aux humains et aux machines de communiquer aussi facilement que les personnes communiquent entre elles. Les étapes nécessaires pour y parvenir incluent de nombreuses tâches plus petites, allant de l’analyse et de la compréhension du texte à la génération de réponses de type humain. Chacune des tâches suivantes traite d’un aspect spécifique du langage, ce qui permet aux machines de gérer certaines des interactions les plus complexes avec le langage humain :
L’analyse des sentiments est une technique utilisée pour détecter l’émotion derrière les mots. Elle est particulièrement utile dans le cadre du marketing, du service client et de la surveillance des réseaux sociaux, car elle aide les entreprises à comprendre les opinions des consommateurs et les sentiments (souvent non exprimés) qui sous-tendent les réponses. En analysant les données textuelles, les entreprises peuvent évaluer le sentiment du public vis-à-vis des produits, des marques ou des services et ajuster leurs stratégies en conséquence.
Convertissant le langage parlé en texte, la reconnaissance vocale est fondamentale pour créer des systèmes à activation vocale réactifs tels que les assistants digitaux et les serveurs vocaux interactifs (IVR). Cette tâche consiste à analyser les ondes sonores de la parole et à utiliser des algorithmes pour interpréter le contenu et le convertir sous forme écrite, ce qui le rend accessible pour un traitement ultérieur.
Le balisage grammatical (également appelé balisage des unités grammaticales) consiste à étiqueter chaque mot dans 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. Le balisage est essentiel dans diverses applications de traitement du langage qui nécessitent une compréhension approfondie de la grammaire, telles que les outils de correction de texte et les systèmes avancés d’analyse de contenu.
La reconnaissance d’entités nommées (NER) identifie et classe les éléments clés dans le texte en catégories prédéfinies : noms des personnes, entreprises, lieux, expressions de temps, quantités, valeurs monétaires, etc. La NER est utilisée dans les systèmes de recommandation de contenu, la récupération d’informations à partir de bases de données volumineuses et les systèmes automatisés d’assistance clientèle, pour extraire des informations pertinentes à partir de données non structurées.
La résolution des coréférences vise à trouver toutes les expressions qui font référence à la même entité dans un texte, ce qui permet de comprendre parfaitement et sans ambiguïté le sujet abordé. Ceci est essentiel pour les activités telles que la synthèse de documents, la réponse aux questions et la gestion 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 des données en texte lisible. Cette tâche reflète le processus de production du langage humain et permet aux machines de créer des réponses souvent impossibles à distinguer de celles des humains.
Le concept de base de la machine capable de comprendre et générer du langage naturel peut sembler relativement simple, mais il ouvre un éventail illimité de possibilités dans divers domaines. Voici quelques-uns des principaux cas d’utilisation du NLP :
- Traduction automatiquement
La technologie NLP ne se limite pas à un seul langage ; la traduction automatique permet aux systèmes digitaux de traduire automatiquement du texte ou des paroles d’une langue à une autre, ce qui facilite la communication sur les marchés internationaux et au sein de populations diverses. - Agents virtuels et chatbots
Ces programmes simulent les conversations avec les utilisateurs humains pour fournir une assistance aux clients, recueillir des informations ou automatiser des tâches. Les systèmes digitaux capables d’interagir directement avec les utilisateurs permettent de résoudre plus rapidement les problèmes et fournissent une meilleure accessibilité. - Analyse des sentiments des clients
Grâce à l’analyse détaillée des sentiments, il est possible d’examiner en détail le contexte et la signification cachés dans les contenus publiés sur les réseaux sociaux, les enregistrements des centres d’appels, les informations sur la perception des clients et les conditions du marché. - Détection de spams
La technologie de détection de spams identifie et filtre les e-mails indésirables en analysant les schémas de texte et en signalant les contenus suspects ou non sollicités, ce qui est essentiel pour préserver la facilité d’utilisation et la sécurité des échanges par e-mails. - Résumé et classification de texte
Le résumé de texte utilise la technologie NLP pour générer automatiquement des versions condensées de documents longs ou complexes, ce qui permet aux lecteurs humains d’en identifier rapidement les points clés et de les classer sans en lire l’intégralité.
Les cas d’utilisation répertoriés ci-dessus ne représentent qu’une petite partie des possibilités offertes par le NLP. Le traitement du langage naturel a le potentiel de transformer de nombreux secteurs, en améliorant le fonctionnement des entreprises et leurs relations avec les acheteurs. Les entreprises collectent de plus en plus de données non structurées provenant de diverses sources. Le NLP joue donc un rôle de plus en plus important dans l’extraction d’informations exploitables et l’automatisation des processus essentiels. Cela permet aux entreprises de parfaire leur approche de la prise de décision et d’améliorer considérablement l’expérience client.
Parallèlement, les technologies NLP aident les entreprises à surmonter les différences linguistiques et à étendre leur portée à des clients et marchés en dehors de leur région géographique immédiate. Grâce à l’automatisation de la traduction et à la simplification de l’assistance multilingue, la barrière de la langue ne limite plus le développement des entreprises.
Les entreprises qui maîtrisent le NLP bénéficient d’un important avantage concurrentiel, car elles peuvent exploiter pleinement le potentiel de leurs données et améliorer leurs offres de services afin de mieux répondre aux attentes de leurs clients.
L’importance du NLP ne doit pas être sous-estimée, en particulier alors que l’IA continue d’évoluer et de s’intégrer à nos vies quotidiennes. Mais cela ne veut pas dire que le traitement du langage naturel est parfait. Il existe plusieurs considérations et préoccupations importantes qui doivent être prises en compte :
Dans le NLP, le contexte est roi. La signification des mots et expressions peut changer en fonction de la façon dont ils sont utilisés dans une phrase. Il est donc nécessaire d’avoir recours à des algorithmes pour interpréter correctement le contexte afin de bien comprendre l’intention et le sens. Une des solutions utilisées consiste à mettre en œuvre des algorithmes contextuels qui vont plus loin, pour prendre en compte le texte environnant et aider l’IA à comprendre plus précisément l’utilisation et la signification des mots.
Détecter l’ironie et le sarcasme dans un texte est déjà assez difficile pour les humains ; pour des machines, c’est presque impossible. Cela s’explique par le fait qu’il s’agit de nuances souvent comprises grâce au ton ou au contexte, et pas seulement grâce à la signification littérale des mots. Les systèmes NLP doivent discerner ces subtilités pour interpréter avec précision les sentiments et les intentions. Les techniques avancées d’analyse des sentiments, y compris les modèles d’apprentissage profond formés sur de grands ensembles de données annotés qui incluent des exemples d’ironie et de sarcasme, peuvent contribuer à améliorer la reconnaissance de ces nuances.
Le développement et la maintenance de systèmes NLP avancés peuvent s’avérer coûteux. Ils nécessitent un investissement important pour acquérir des données, et obtenir les ressources informatiques et le personnel qualifié. Cet investissement peut être prohibitif pour certaines entreprises ou certains chercheurs avec de faibles financements. L’utilisation de services NLP basés sur le cloud peut réduire les coûts en fournissant des ressources et une maintenance évolutives. Les outils et les structures Open Source permettent également d’accéder plus facilement à ces systèmes en fournissant des modèles prédéfinis soutenus par des communautés en ligne efficaces.
Les systèmes NLP doivent gérer les erreurs dans les données d’entrée, telles que les fautes de frappe dans le texte ou les erreurs de prononciation dans les discours, ce qui peut compliquer la compréhension et le traitement des informations. Des étapes complètes de prétraitement (vérification orthographique, correction grammaticale et 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 ne communique pas dans le langage standard enseigné à l’école. La nature informelle des discours et l’utilisation de l’argot varient considérablement selon la culture et la communauté concernée. Il est donc extrêmement difficile de maintenir les NLP à jour, d’assurer leur pertinence et d’échanger avec les différentes audiences dans leur langage particulier. La mise à jour continue des modèles de langage avec les ensembles de données actuels et l’intégration des réseaux sociaux et d’autres sources d’utilisation des langues en temps réel peuvent aider à maintenir les systèmes à jour malgré l’évolution des tendances linguistiques.
De nombreux modèles de NLP, en particulier ceux basés sur l’apprentissage profond, ne révèlent pas facilement comment ils parviennent à leurs conclusions. Il peut donc être difficile pour les utilisateurs de comprendre les processus de prise de décision du système ou de leur faire confiance. Pour décrire ce phénomène, on utilise le terme de « boîte noire ». Des techniques telles que la propagation de la pertinence par couche (LRP) ou les explications additives de Shapley (SHAP) peuvent offrir des informations sur les entrées qui influencent le plus les sorties, augmentant ainsi leur transparence et leur fiabilité globales.
La création de systèmes NLP capables de traiter efficacement plusieurs langues implique de comprendre et d’intégrer les nuances syntaxiques, sémantiques et pragmatiques de chaque langue, ce qui nécessite des données étendues et des techniques de modélisation sophistiquées. Les modèles multilingues capables de transférer l’apprentissage d’une langue à l’autre peuvent résoudre ce problème en tirant parti des similitudes entre les langues pour améliorer l’efficacité du traitement, même lors d’interactions avec de nombreuses langues locales.
Malgré les défis inhérents au traitement du langage naturel, il existe également des avantages indéniables, en particulier pour les entreprises. Parmi les plus intéressants, citons les suivants :
- Analyse de grands ensembles de données
Le NLP peut rapidement traiter et analyser de grandes quantités de données textuelles non structurées, que les humains ne pourraient pas analyser seuls. Cette capacité permet aux entreprises de découvrir des informations précieuses à partir des commentaires des clients, des conversations sur les réseaux sociaux et d’autres sources. - Rationalisation des processus quotidiens et amélioration de la productivité
En automatisant les tâches routinières telles que la saisie de données, l’assistance clientèle et la récupération d’informations, le NLP peut rationaliser les opérations quotidiennes, libérant ainsi des ressources humaines pour des tâches plus complexes. - Analyse objective
Le NLP fournit des outils pour effectuer une analyse impartiale et cohérente des données textuelles. Cette objectivité est cruciale dans des domaines tels que les études de marché et l’examen des documents juridiques, où les préjugés humains peuvent fausser les résultats. - Informations exploitables
De l’analyse des sentiments à la détection des tendances, le NLP aide les entreprises à comprendre les schémas et sentiments sous-jacents dans les données textuelles, en fournissant des conclusions claires qui peuvent soutenir la prise de décision et la planification stratégique. - Amélioration de l’expérience client
Le NLP améliore les interactions entre les clients et les entreprises grâce à des chatbots et des assistants virtuels capables de comprendre le langage humain et de réagir de manière naturelle. Cela améliore l’engagement, la satisfaction et la fidélité des clients.
Le traitement du langage naturel implique toute une série d’étapes pour interpréter et générer automatiquement le langage humain, regroupant divers aspects de l’apprentissage machine, de l’apprentissage profond, de la linguistique informatique et de diverses autres sciences informatiques. Bien que le processus soit extrêmement complexe, il suit généralement les étapes ci-dessous :
- Collecte de données
Avant que le NLP puisse analyser et comprendre le langage, il doit être entraîné pour ce langage. Cela implique de collecter un large éventail de données textuelles et vocales non structurées provenant de diverses sources. - Prétraitement
Les données sont nettoyées et organisées, un processus qui inclut la tokénisation, la suppression des mots vides, la génération de texte et la lemmatisation pour simplifier le texte. - Entraînement des modèles
Les systèmes NLP utilisent des techniques d’apprentissage machine et d’apprentissage profond pour s’entraîner sur les données prétraitées afin de localiser les schémas et les structures linguistiques. - Extraction de fonctionnalités
Des fonctionnalités spécifiques sont identifiées et extraites des données. Elles permettent de créer des jeux de données extrêmement détaillés pour la prédiction, la classification et la mise en grappe. - Développement d’algorithmes
Des algorithmes sont développés et affinés pour aider le système à interpréter et générer avec précision le langage en se basant sur les données d’entraînement. - Test et validation
Les performances du modèle sont évaluées sur la base de nouvelles données jamais rencontrées afin de garantir son exactitude et son efficacité. - Déploiement
Le modèle NLP est intégré aux applications pour l’utilisation finale. - Apprentissage continu
À mesure que de nouvelles données sont disponibles, le modèle est mis à jour pour améliorer le système et l’adapter aux tendances linguistiques en constante évolution.
La façon dont les humains et les machines communiquent est en train de changer, et à mesure que l’application du traitement du langage naturel se développe, son importance pour les entreprises est de plus en plus évidente. Cependant, pour profiter pleinement des avantages du NLP tout en gérant ses complexités, il est souvent nécessaire de faire appel à un fournisseur de services expérimenté. ServiceNow, le leader de l’automatisation améliorée par l’IA, a la solution : la Now Platform®.
Offrant des fonctionnalités NLP complètes, intégrées dans une suite étendue d’outils d’automatisation adaptés aux entreprises, la Now Platform vous fournit tout ce dont vous avez besoin pour améliorer votre approche du traitement du langage naturel. Utilisez des agents virtuels pour interagir naturellement avec les utilisateurs dans différentes langues. Utilisez l’intelligence prédictive pour transformer les sentiments écrits en informations fiables. Détectez les lacunes en matière de connaissances et créez des solutions de support automatisées pour réduire le volume des appels et le délai moyen de résolution (MTTR). Optimisez les résultats de recherche des utilisateurs grâce à des recommandations judicieuses. ServiceNow place l’IA et le NLP au centre de votre entreprise, pour rationaliser vos workflows et booster vos capacités.
Éliminez la barrière de la langue entre vous, vos clients et vos systèmes digitaux essentiels : essayez ServiceNow dès aujourd’hui.