Qu’est-ce que le traitement du langage naturel (NLP) ?

Aux débuts de l’IA, le traitement du langage naturel fonctionnait de manière très aléatoire. On entendait parfois des employés frustrés crier devant leur écran lorsque le système comprenait mal leurs instructions. Mais aujourd’hui, le traitement du langage naturel (NLP pour Natural Language Processing) est arrivé à maturité. Avec l’évolution rapide des technologies d’IA et d’apprentissage automatique, vous pouvez désormais poser à votre système une question claire et obtenir une réponse utile et structurée à chaque fois. Et lorsque le NLP est intégré à vos systèmes, il peut accéder aux données et informations de toute l’entreprise, offrant aux utilisateurs des résultats non seulement précis, mais aussi robustes et exploitables.

Signification et définition du NLP 

Le traitement du langage naturel (NLP) est un type d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain. Il s’appuie sur la linguistique informatique, l’apprentissage automatique et les modèles statistiques pour rendre le langage exploitable par les machines - non seulement en termes de mots, mais aussi de sens, d’intention et de ton. Le NLP permet aux utilisateurs d’interagir avec des systèmes au moyen d’un langage naturel, plutôt que de devoir recourir à des commandes techniques ou à des entrées prédéfinies.

Comment fonctionne le NLP ?

Le traitement du langage naturel commence par décomposer le langage en éléments que l’ordinateur peut traiter, comme des mots, des parties de discours e ou même des syllabes. Il attribue ensuite une signification à ces éléments en fonction de ce qu’il a appris. Les données sont le carburant qui permet à tous les systèmes d’IA et d’apprentissage automatique de se développer, car, tout comme les humains, plus un système rencontre d’exemples, meilleur il devient pour repérer la manière dont le langage se comporte généralement.

La plupart des NLP (Natural Language Processing) utilisent un type d’IA appelé apprentissage profond. Ces systèmes ne se contentent pas d’un ensemble de règles fixes - ils apprennent plutôt à partir d’immenses quantités de situations linguistiques réelles. Au fur et à mesure qu’ils évoluent, ils commencent à capturer non seulement la syntaxe et la grammaire, mais aussi le ton, la nuance et le contexte. Les modèles d’apprentissage profond ne traitent pas chaque mot séparément. Ils examinent comment les mots se relient les uns aux autres dans une phrase ou un paragraphe entier, ce qui les aide à comprendre l’intention et la signification plus profonde.

Les anciens systèmes de NLP devaient établir le contexte et les relations mot par mot. Les résultats ont été lents et assez rudimentaires. Aujourd’hui, les technologies de traitement du langage utilisent des modèles basés sur des transformateurs. Ces modèles lisent de larges segments de texte d’un seul coup, plutôt que morceau par morceau. Cela leur permet de repérer des indices subtils comme le sarcasme ou la confusion, et d’extrapoler le sens à partir d’instructions techniques partielles.

Quelles sont les principales fonctions du NLP ?

Le traitement du langage naturel regroupe un ensemble de techniques permettant aux machines d’interpréter et de générer le langage humain. L’apprentissage profond est à l’origine de nombreuses récentes avancées en traitement du langage naturel. Mais les approches plus traditionnelles, fondées sur des règles ou sur des méthodes statistiques, continuent de jouer un rôle majeur dans de nombreux cas d’usage en entreprise.

NLP vs NLU vs NLG : Quelle est la différence ? 

Toutes les techniques énumérées ci-dessus peuvent être appliquées à différents modèles et cas d’utilisation. Mais fondamentalement, la NLP est un peu une pièce à deux faces. Pour fonctionner de manière optimale, elle doit être capable de comprendre les entrées du langage humain et tout aussi capable de générer des résultats que ces mêmes humains peuvent facilement comprendre. La NLU (compréhension du langage naturel) et la NLG (génération du langage naturel) représentent les deux facettes de cette pièce linguistique.

• La compréhension du langage naturel (NLU) englobe l’analyse des sentiments, la détection des intentions et la reconnaissance vocale. Elle se concentre sur l’interprétation, même lorsque le langage est vague ou ambigu. Grâce à la NLU, les systèmes peuvent détecter l’état émotionnel, reconnaître des entités, extraire le sens et comprendre quand deux phrases différentes signifient la même chose.
• La génération du langage naturel (NLG), en revanche, gère la génération du langage naturel pour expliquer et résumer des idées complexes. Elle peut amalgamer des formats de données disparates, en compilant, par exemple, des rapports linéaires, des tableaux ou des graphiques avec du texte libre. La NLG génère un langage fluide, logique et facile à comprendre à partir de pratiquement n’importe quelle source de données.