Comment fonctionne la compréhension du langage naturel (NLU) ?

La compréhension du langage naturel (NLU) a transformé la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. La capacité à déchiffrer les intentions des clients à partir de messages textuels, de courriels et d'autres formes de communication est devenue essentielle pour les entreprises, grandes et petites.

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Qu'est-ce que la compréhension du langage naturel (NLU) ?

La compréhension du langage naturel (NLU) est une branche de l'intelligence artificielle (IA). La compréhension du langage naturel est l'un des principaux sous-domaines du traitement du langage naturel (NLP), un domaine qui applique la linguistique informatique de manière significative et passionnante.

Le NLP est un terme large qui englobe plusieurs sous-domaines tels que la recherche et l'extraction d'informations, l'exploration de textes, la reconnaissance vocale, les modèles de langage, la gestion du dialogue, la traduction automatique, les interfaces conversationnelles, la génération de langage naturel (NLG), et bien d'autres encore. Le NLU est l'un des domaines les plus importants du NLP, car il permet aux machines de nous comprendre.

L'objectif du NLU est de permettre aux logiciels informatiques de comprendre le langage humain naturel sous forme verbale et écrite. Le NLU utilise des algorithmes pour convertir le discours humain en un modèle de données bien défini de définitions sémantiques et pragmatiques.

Il y a deux concepts fondamentaux dans le NLU:

Reconnaissance des intentions

L'objectif de la reconnaissance d'intention est d'identifier le sentiment de l'utilisateur dans un corps de texte et de déterminer l'objectif de la communication en cours. Parce qu'elle établit le sens du texte, la reconnaissance d'intention peut être considérée comme la partie la plus importante des systèmes NLU.

Reconnaissance des entités

L'objectif de la reconnaissance d'entités est d'identifier les entités d'un message afin d'en extraire les informations les plus importantes. La reconnaissance d'entités est basée sur deux types principaux d'entités, appelées entités numériques et entités nommées. Une entité numérique peut faire référence à n'importe quel type de valeur numérique, y compris les nombres, les devises, les dates et les pourcentages. En revanche, les entités nommées peuvent être des noms de personnes, d'entreprises ou de lieux.

Par exemple, une demande de billet d'avion pour l'île de Man le 11 janvier peut être décomposée de la manière suivante :

• Billet d'avion [intention]
• Voyage en avion [intention]
• Île de Man [localisation]
• 11 janvier [date]

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L'objectif des données de formation NLU

Également appelées "exemples d'énoncés", les données de formation sont un ensemble d'exemples écrits du type de communication avec lequel un système exploitant l'UAL est censé interagir. L'objectif de l'utilisation de données d'entraînement NLU est de préparer un système NLU à traiter des exemples réels de discours humain.

Les données d'apprentissage organisent le langage non structuré en ensembles appelés "buckets". L'objectif de ces ensembles est de contenir des exemples de discours qui, bien que différents, ont une signification identique ou similaire. Par exemple, le même panier peut contenir les phrases "réservez-moi une course" et "s'il vous plaît, appelez un taxi à l'endroit où je me trouve", car l'intention des deux phrases fait allusion à la même action.

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Comment fonctionne le NLU dans un chatbot ?

La compréhension du langage naturel est utilisée par chatbots pour comprendre ce que les gens disent lorsqu'ils utilisent leurs propres mots. Cela permet des conversations fluides entre les humains et chatbots . Pour qu'une IA puisse déployer avec succès la compréhension du langage naturel, elle doit d'abord être entraînée. En utilisant des données d'entraînement, chatbots , doté de capacités d'apprentissage automatique, peut comprendre comment dériver un contexte à partir d'un langage non structuré.

Dans le cas de chatbots créé pour être l'assistant virtuel des clients, les données de formation qu'ils reçoivent seront pertinentes pour leurs tâches et ils ne comprendront pas les concepts liés à d'autres sujets. Tout comme les humains, si une IA n'a pas reçu les bons concepts, elle ne disposera pas des informations nécessaires pour gérer des tâches complexes.

Si la reconnaissance automatique de la parole est intégrée à l'infrastructure du chatbot, celui-ci sera capable de convertir la parole en texte pour l'analyse NLU. Cela signifie que les entreprises peuvent aujourd'hui créer des assistants conversationnels qui comprennent ce que disent les utilisateurs, peuvent suivre des instructions et même répondre à l'aide de la parole générée.

Pour réussir à mettre en œuvre le NLU, un chatbot doit être capable de :

• Comprendre et produire des parties du discours
• Extraire et comprendre les entités
• Déterminer le sens des mots
• Utiliser d'autres activités de traitement pour relier les concepts, les phrases et la grammaire en une image de l'intention et de la signification.

La différence entre l'intelligence artificielle et l'intelligence conversationnelle

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Un exemple de compréhension du langage naturel

Votre boîte de réception est un bon exemple de l'utilisation de l'UNL. Toutes les grandes solutions de messagerie sont dotées de fonctions de filtrage des spams alimentées par la NLU. Celles-ci organisent les courriels entrants afin d'éliminer les spams et les virus informatiques. Les entreprises peuvent également utiliser des filtres de messagerie pour inspecter les messages sortants afin de s'assurer que tous les employés respectent la politique de l'entreprise.

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Applications et cas d'utilisation de la compréhension du langage naturel

Conversationnel chatbots

Le support client a été révolutionné par l'introduction de l'IA conversationnelle. Grâce à la mise en œuvre du service client chatbots, les clients n'ont plus à subir de longs temps d'attente au téléphone pour obtenir de l'aide sur les produits et services.

En mettant en œuvre le NLU, chatbots qui, autrement, ne pourrait fournir que des réponses sommaires, peut utiliser la reconnaissance de mots-clés pour amplifier ses capacités conversationnelles. Le site chatbots alimenté par NLU peut fournir une assistance clientèle instantanée, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, à chaque étape du parcours du client. Cette compétence améliore considérablement la satisfaction des clients en établissant un canal de communication rapide pour résoudre les problèmes courants.

Le service à la clientèle chatbots , qui s'appuie sur la NLU, est en mesure de.. :

• Répondre aux FAQ
• Simplifier le paiement et l'expédition
• Fournir des informations et des orientations personnalisées

NLU chatbots permet aux entreprises de répondre à un plus grand nombre de demandes d'utilisateurs à un coût opérationnel réduit. Ces chatbots peuvent prendre les rênes du service à la clientèle dans des domaines où les agents humains ne sont pas toujours à la hauteur. Par exemple, un centre d'appel qui utilise chatbots peut rester accessible aux clients à tout moment de la journée. Comme chatbots ne se fatigue pas et ne se sent pas frustré, il est en mesure d'adopter constamment un ton positif, ce qui permet de préserver la réputation d'une marque. Le NLU peut conférer à chatbots un certain degré d'intelligence émotionnelle, lui donnant la capacité de formuler des réponses émotionnellement pertinentes à des clients exaspérés.

Support de billetterie automatisé

La gestion manuelle de la billetterie peut entraîner une série de désagréments. Il s'agit notamment de retards, d'un nombre incalculable d'e-mails et de clients frustrés. Grâce à l'ULA, ces processus manuels à fort volume peuvent être facilement remplacés par des procédures automatiques alimentées par l'IA. 

Un système NLU capable de comprendre le texte de chaque ticket peut le filtrer correctement et l'acheminer vers l'expert ou le service adéquat. Parce que le logiciel NLU comprend la demande réelle, il peut permettre à la personne ou à l'équipe concernée de répondre plus rapidement. Le système peut fournir aux clients et aux employés des informations fiables en temps voulu.

Bien que cette capacité soit utile à tous les niveaux, elle profite particulièrement au service clientèle et aux départements informatiques. Les systèmes NLU sont capables de signaler les tickets les plus urgents et de recommander des solutions grâce à leur capacité à comprendre le contexte et la signification des différentes demandes avec lesquelles ils interagissent.

Analyse des sentiments

Comprendre les opinions, les besoins et les désirs des clients est l'une des principales priorités des organisations et des marques. En disposant d'informations tangibles sur les expériences positives ou négatives des clients, les entreprises peuvent repenser et améliorer la façon dont elles proposent leurs produits et services. L'analyse des sentiments par NLU est une méthode très efficace pour capter la voix du client, extraire les émotions du texte et les utiliser pour améliorer les relations entre le client et la marque.

Dans sa forme la plus élémentaire, l'analyse des sentiments permet d'identifier le ton qui se cache derrière les entrées en langage naturel, telles que les messages sur les médias sociaux. En allant plus loin, le logiciel peut organiser des données non structurées en rapports compréhensibles sur les réactions des clients, qui définissent l'opinion générale de ces derniers. Ces données permettent aux équipes marketing d'être plus stratégiques lorsqu'il s'agit d'exécuter des campagnes.

Examen automatisé des documents

L'examen manuel de documents complexes peut s'avérer une épreuve très lourde, fatigante et chronophage. En outre, les tâches banales et répétitives sont souvent exposées au risque d'erreur humaine, ce qui peut avoir des répercussions désastreuses si les documents cibles sont de nature sensible.

En revanche, les systèmes NLU peuvent examiner n'importe quel type de document avec une rapidité et une précision sans précédent. En outre, le logiciel peut également effectuer des tâches secondaires utiles telles que l'extraction automatique d'entités pour identifier les informations clés qui peuvent être utiles pour prendre des décisions commerciales en temps opportun.

Automatisation des processus d'entreprise et chatbots

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Services de développement de la compréhension du langage naturel

Botpress vous permet d'exploiter les technologies d'IA les plus avancées, y compris les systèmes NLU de pointe. En utilisant la plateforme open-source Botpress , vous pouvez créer des sites chatbots alimentés par NLU qui ont une longueur d'avance tout en coûtant moins d'argent et de ressources.

Tous les chatbots doivent être formés avant d'être déployés, mais Botpress accélère considérablement ce processus. Chatbots créé par le biais de Botpress peut être capable de saisir des concepts avec seulement 10 exemples d'intention, ce qui a un impact direct sur la vitesse à laquelle un chatbot est prêt à engager de vrais humains.

En outre, Botpress prend en charge nativement plus de 10 langues, dont l'anglais, le français, l'espagnol, l'arabe et le japonais. Les utilisateurs peuvent également profiter du modèle FastText pour avoir accès à 157 langues différentes. Grâce à cela, un seul chatbot est capable de créer des expériences conversationnelles multilingues et de répondre instantanément aux besoins de différents marchés.

Commencez !

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