Définition

Le traitement du langage naturel ou NLP est une forme d’intelligence artificielle qui permet aux machines d’analyser, de comprendre le langage humain et d’avoir des interactions. Cette technologie transforme les données brutes en conversation intelligente. Ainsi, les humains et les appareils peuvent parler le même langage. Grâce à ce système, les machines peuvent analyser les phrases issues d’un utilisateur, pour prendre les bonnes décisions.

Histoire et Évolution du Traitement du langage naturel

L’histoire de cette forme d’intelligence artificielle commence dans les années 50 avec la traduction automatique des textes simples. Pendant la Guerre froide, les Américains essayaient d’analyser les communications soviétiques : le traitement du langage naturel est né.

Dans les années 60 et 70, les premiers chabots sont créés (ex. : ELIZA en 1964). À la fin des années 80, les recherches ont mis au point les premiers algorithmes de Machine Learning. Avec ces deux technologies, le traitement et la reconnaissance du langage s’améliorent.

Aujourd’hui, le NLP évolue grâce à l’apprentissage automatique, soutenu par le Machine Learning ou le Deep Learning.

Méthodes et techniques de Base

Le fonctionnement du NLP repose sur deux méthodes : le prétraitement et l’apprentissage. La première méthode consiste à prétraiter et transformer les informations brutes en données exploitables. Cette phase se déroule en différentes étapes :

• le nettoyage,
• la normalisation des données à travers la tokenisation, le stemming, la lemmatisation et d’autres opérations,
• le Term-Frequency,
• le Term Frequency-Inverse Document Frequency.

Au cours de la phase d’apprentissage, un algorithme est développé pour les interpréter. Pour cela, on distingue 3 approches de traitement du langage naturel : les modèles de deep learning, ceux de Machine Learning et les méthodes basées sur des règles.

Algorithmes et modèles avancés

Les algorithmes de NLP sont des instructions basées sur le Machine Learning. Ils sont répartis en trois catégories : symboliques, statistiques et hybrides.

Les algorithmes symboliques sont chargés d’analyser le sens de chaque texte brut et de s’en servir pour établir un lien entre différents concepts.

Les algorithmes statistiques facilitent le travail des machines en parcourant les phrases pour mieux les comprendre et en extraire le sens. Ils sont très efficaces, parce qu’ils aident les appareils à apprendre le langage humain. Cet algorithme de traitement du langage naturel  permet aux machines de prédire en temps réel le mot le plus adapté après un autre.

Les algorithmes hybrides combinent la puissance des modèles statistiques et symboliques pour générer des conversations réalistes et plus efficaces.

Applications pratiques du Traitement du langage naturel

Le Traitement du langage naturel (NLP) trouve de nombreuses applications concrètes dans notre vie quotidienne et dans divers secteurs professionnels. Les assistants vocaux utilisent le NLP pour comprendre et répondre aux requêtes des utilisateurs.

Dans le domaine de la traduction, des outils s’appuient sur des algorithmes de NLP avancés pour fournir des traductions de plus en plus précises.

Les entreprises exploitent l’analyse de sentiments basée sur le NLP pour évaluer l’opinion des clients sur leurs produits ou services à partir des réseaux sociaux et des avis en ligne.

Dans le secteur médical, le NLP aide à extraire des informations pertinentes des dossiers médicaux et à faciliter la recherche clinique.

Les chatbots utilisés dans le service client et le support technique sont également des applications directes du NLP, permettant une interaction plus naturelle et efficace avec les utilisateurs.

Ces exemples illustrent comment le NLP transforme notre façon d’interagir avec la technologie et d’analyser les données textuelles à grande échelle.

Défis et limites du Traitement du langage naturel

Le NLP présente un certain nombre de défis et limites. Pour bien fonctionner, les ordinateurs ont besoin que les humains fournissent un langage précis, structuré et sans ambiguïté. Or, le langage humain n’est pas toujours précis. Des facteurs tels que le ton de la voix et les inflexions peuvent influencer la performance des algorithmes de NLP.

Qui est concerné ?

Quel que soit leur secteur d’activité, les entreprises peuvent utiliser les algorithmes de traitement du langage naturel pour améliorer l’efficacité de leurs centres de contact. Le NLP est dédié aux PME et grandes sociétés qui veulent avoir un support client autonome, personnalisé et efficient.

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