Le traitement du langage naturel (NLP) est une technologie révolutionnaire qui permet aux machines de comprendre et de communiquer avec le langage humain, grâce à l'IA.

Comment un ordinateur, qui comprend généralement un langage de programmation précis, balisé et structuré, peut-il comprendre un langage humain imprécis et ambigu ?

NLP Définition

Selon François Yvon, chercheur spécialisé dans NLP, cette technologie désigne "l'ensemble des recherches et développements visant à modéliser et à reproduire, à l'aide de machines, la capacité humaine à produire et à comprendre des énoncés linguistiques à des fins de communication".

L'origine du NLP :

La capacité de comprendre le langage humain n'est pas un concept nouveau ; dès 1950, le célèbre mathématicien Alan Turing a organisé un test qui évaluait l'intelligence d'une machine par sa capacité à tenir une conversation humaine.

C'est au cours des années 1950 que les premiers tests de NLP ont été effectués. D'abord, par le gouvernement américain qui voulait déchiffrer les communications soviétiques pendant la guerre froide. Puis, en 1954, par l'université de Georgetown et IBM, qui traduisent une soixantaine de phrases russes en anglais, réalisant ainsi la première démonstration influente de traduction automatique.

Néanmoins, les ressources investies sont restées très faibles et les résultats peu significatifs. En effet, ces premières tentatives étaient basées sur des faits et des règles dont il était difficile de comprendre le sens et de gérer la contextualisation et les ambiguïtés du langage humain.

NLP a été largement critiquée à l'époque et n'a pas vraiment décollé avant l'arrivée de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond.

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Techniques de traitement du langage naturel :

Il existe plusieurs façons de capturer le langage humain : à partir de textes ou de contenus déjà numérisés dans une image, dans un manuscrit, par reconnaissance vocale ou en extrayant des informations de pages web, comme le font les moteurs de recherche.

Les deux principales techniques utilisées pour le traitement du langage naturel sont l'analyse syntaxique et l'analyse sémantique.

Analyse syntaxique

Qui comprend lui-même :

- Parsing : qui identifie les règles grammaticales d'une phrase et en déchiffre le sens.

- La segmentation des mots: qui décompose le texte en unités

- La segmentation morphologique: qui divise les mots en groupes.

Analyse sémantique

Qui consiste à analyser le contexte d'une phrase pour en comprendre le sens.

Quels sont les domaines d'application du NLP ?

Aujourd'hui, le traitement du langage naturel est l'un des principaux moteurs de l'IA et couvre un très large champ d'application :

Analyse des sentiments

Il s'agit d'identifier les informations subjectives dans un texte pour en extraire l'opinion de l'auteur. Cela permet de mesurer le niveau de satisfaction des clients et des utilisateurs.

Chatboat

Il s'agit d'un robot logiciel qui va discuter avec un individu ou un consommateur par le biais d'un service de conversation automatisé. Les chatbots fonctionnent selon différentes briques : comprendre la question, reconnaître les mots, déterminer le sens et le contexte, prendre la bonne décision, formuler la réponse.

Traduction automatique

Les algorithmes de traduction automatique qui automatisent la traduction.

Classification des textes

Il s'agit d'organiser, de structurer et de catégoriser un ensemble de textes. Elle est particulièrement utilisée dans le contexte de la modération de contenu, par exemple pour détecter les fake news. Le site NLP analysera les mots-clés et comparera les articles à ceux de sources fiables pour évaluer la crédibilité des informations.

mais aussi :

- Reconnaissance des caractères

- Correction automatique

- Synthèse automatique

Les limites de la technologie NLP

Bien que NLP soit un axe majeur de l'intelligence artificielle et que cette technologie révolutionne certaines problématiques d'entreprise telles que le service à la clientèle, elle est néanmoins confrontée à divers défis. La compréhension du langage humain reste complexe en raison de :

Ambiguïté: les différents sens d'un même mot en fonction d'un contexte donné, de la grammaire...

Synonymie: il existe plus de 44 000 synonymes dans la langue française.

Styles d'écriture: selon les émotions et les intentions de l'auteur, la même idée peut être exprimée de différentes manières. Le site NLP sera difficilement capable de discerner le sarcasme ou l'ironie.

Le langage humain est infiniment complexe, voire insoluble, et la machine a toujours besoin des humains pour saisir ce qui reste insaisissable.

Lier l'intelligence artificielle et l'intelligence humaine : comment fonctionne isahit ?

Chez isahit, nous avons choisi de faire le lien entre les humains et les machines en mettant en place une plateforme technologique et agile d'intelligence artificielle, augmentée d'intelligence humaine.  

Ce choix de fonctionnement nous permet de relever les défis du site NLP et d'accompagner nos clients en leur garantissant une réelle compréhension de la technologie.

Nous avons développé notre propre outil afin de mieux accompagner nos clients, qui, comme L'Oréal par exemple, ont fait appel à nous pour mieux qualifier leurs données (découvrez notre cas d'usage avec L'Oréal).

Si vous voulez en savoir plus, visitez notrepage dédiée NLP ou rencontrez nos experts.