- Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain. Il alimente notamment les assistants vocaux, les chatbots, les moteurs de recherche et les outils de traduction.
- Le NLP rend des tâches comme le support client, l’analyse de texte et les recommandations personnalisées plus efficaces, en permettant aux machines de saisir le sens, de détecter l’intention et de produire des réponses naturelles.
- Le NLP comprend des sous-domaines comme la compréhension du langage naturel (NLU), qui interprète les requêtes des utilisateurs, et la génération du langage naturel (NLG), qui produit des réponses proches de celles d’un humain.
Le traitement du langage naturel (NLP) est devenu omniprésent : il intervient dans le filtrage des e-mails, les assistants vocaux, les agents IA, les moteurs de recherche, la prédiction de texte et les chatbots IA.
Les entreprises utilisent des systèmes NLP pour améliorer leurs opérations et les particuliers s’en servent au quotidien chez eux.
Mais même s’il est partout, le NLP reste un processus complexe auquel nous pensons rarement lorsque nous utilisons un service de traduction ou que notre téléphone prédit le prochain mot que nous allons taper.
La première étape pour comprendre le NLP est de définir ce que c’est. Allons-y !
Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ?
Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’intelligence artificielle qui s’intéresse à l’interaction entre les ordinateurs et les humains via le langage naturel.
Il permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain de façon pertinente et utile.
Pourquoi utiliser le NLP ?
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Le NLP est populaire pour de bonnes raisons, aussi bien pour les organisations que pour les particuliers. Voici quelques-unes des raisons les plus courantes d’utiliser le NLP :
Automatisation économique
Les systèmes NLP servent souvent à automatiser des tâches comme le support client, le filtrage des e-mails ou la classification de documents. Comme toute automatisation, cela fait gagner du temps et des ressources aux organisations.
Analyses des données
Les entreprises peuvent aussi utiliser le NLP pour obtenir des analyses ou détecter des tendances. En analysant de grands volumes de données textuelles issues de chatbots d’entreprise – comme les retours clients, avis ou publications sur les réseaux sociaux – un système NLP peut aider à améliorer des produits ou services.
Optimisation de la recherche
La recherche s’est nettement améliorée au fil des années, notamment grâce au NLP.
Le NLP permet d’obtenir des résultats de recherche plus précis, que ce soit à l’oral ou à l’écrit, pour trouver l’information plus rapidement. On en profite à chaque recherche Google, quand on demande à Siri d’appeler un taxi, ou quand on décrit un produit à un chatbot IA en magasin.
Personnalisation
Puisque les systèmes NLP analysent les habitudes et préférences de chaque utilisateur, leurs réponses peuvent être adaptées à chaque interaction.
Par exemple, un chatbot de support client peut présenter des excuses ou proposer une remise à un client mécontent, ou un assistant IA peut suggérer une marque de vêtements correspondant aux préférences passées de l’utilisateur.
Différence entre NLU, NLP et NLG
Le NLP est un domaine large qui englobe plusieurs sous-disciplines, dont la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG).
Le NLP est le domaine principal, tandis que la NLU et la NLG sont des sous-domaines spécialisés. En effet, le traitement du langage naturel implique à la fois la compréhension puis la génération lors d’un échange.
Compréhension du langage naturel (NLU)
La NLU est indispensable pour extraire le sens des requêtes utilisateurs.
En tant que sous-ensemble du NLP, la NLU se concentre sur la compréhension du langage. Son objectif principal est de permettre aux machines de comprendre et d’interpréter le langage humain de façon pertinente.
La NLU consiste à analyser le texte pour déterminer l’intention, reconnaître les entités et saisir le contexte du langage.
Par exemple, si un utilisateur dit « Réserve une table au restaurant », la NLU doit comprendre que l’intention est de faire une réservation, et que « restaurant » est l’entité concernée.
Génération du langage naturel (NLG)
La NLG, à l’inverse, concerne la production du langage. Une fois que la machine a compris la demande de l’utilisateur (grâce à la NLU), la NLG intervient pour générer une réponse cohérente et adaptée au contexte.
Par exemple, si un utilisateur demande à un chatbot « Quel temps fera-t-il demain ? », le système NLG formulera une réponse comme : « Le temps sera ensoleillé demain avec une température maximale de 24 °C. »
La NLG consiste à choisir les bons mots, structurer correctement les phrases et garantir que la réponse soit naturelle et fluide. C’est un élément clé du NLP qui transforme la compréhension de la machine en langage communicatif.
11 composants du NLP
Le traitement du langage naturel est un processus complexe qui fait intervenir de nombreux composants.
Pour mieux comprendre le fonctionnement du NLP, voici 11 éléments qui illustrent la complexité du processus.
Pour expliquer ces composants, prenons l’exemple d’un directeur marketing qui fait la demande suivante à un chatbot interne : Merci de planifier une réunion avec l’équipe marketing demain à 15h.
1. Énoncés
L’énoncé est la phrase exacte prononcée ou tapée par l’utilisateur. Ici, il s’agit de : « Planifie une réunion avec l’équipe marketing demain à 15h. »
L’énoncé est l’entrée que le système NLP va analyser pour déterminer l’intention et extraire les entités pertinentes.
2. Entités
Les entités dans cette phrase apportent des précisions liées à l’intention.
Par exemple, « équipe marketing » est une entité car elle précise avec qui la réunion doit avoir lieu. « Demain à 15h » est une autre entité, car elle indique la date et l’heure.
Les entités fournissent au chatbot les informations nécessaires pour planifier correctement la réunion.
3. Intentions
Dans notre exemple, l’intention correspond à l’objectif de l’utilisateur : planifier une réunion.
Une interface conversationnelle, comme un chatbot IA, reconnaîtra que l’intention du message est d’organiser une réunion.
4. Tokenisation
La tokenisation est une étape du processus NLP. Elle consiste à découper une phrase en éléments plus petits, appelés tokens, qui peuvent être des mots, des groupes de mots ou même des signes de ponctuation.
Par exemple, notre énoncé pourrait être découpé en tokens comme « Planifie », « une », « réunion », « équipe marketing », « 15h » et « demain ».
Cela aide le système NLP à analyser chaque partie de la phrase plus efficacement, pour mieux en comprendre le sens global et répondre de façon précise.
5. Racines et lemmatisation
La racinisation et la lemmatisation sont des techniques utilisées par les systèmes NLP pour ramener les mots à leur forme de base. La racinisation réduit un mot à sa racine – par exemple, « scheduling » devient « schedule ».
La lemmatisation transforme les mots en leur version normalisée, telle qu’on la trouve dans un dictionnaire. Au lieu de simplement retirer les suffixes, la lemmatisation peut par exemple rapprocher « wowza » ou « tight » du mot « bon ».
Ces techniques aident le système NLP à reconnaître que des mots ayant des formes différentes peuvent avoir le même sens.
6. Étiquetage grammatical
À cette étape, le système NLP attribue à chaque mot de la phrase son rôle grammatical :
- Planifie (verbe)
- une (déterminant)
- réunion (nom)
- avec (préposition)
- l’ (déterminant)
- marketing (adjectif)
- équipe (nom)
- à (préposition)
- 3 (nombre)
- PM (nom)
- demain (nom)
L’étiquetage grammatical (PoS) aide le système NLP à mieux comprendre la structure de la phrase et les relations entre les mots.
7. Reconnaissance d’entités nommées (NER)
Le système identifie les entités spécifiques dans la phrase, comme « équipe marketing » (un groupe ou une organisation) et « demain à 15h » (une expression temporelle). La NER aide le système à comprendre avec qui la réunion doit avoir lieu et quand elle doit être planifiée.
8. Analyse de sentiment
L’analyse de sentiment évalue le ton de la demande.
Si le directeur marketing disait : « Planifie encore une réunion avec l’équipe marketing avant que je ne m’arrache les cheveux », le système NLP reconnaîtrait le ton négatif.
Une fois qu’un sentiment est détecté, le système NLP peut agir en conséquence : il peut rassurer le CMO ou présenter des excuses. L’analyse de sentiment est particulièrement utile lorsqu’une interface conversationnelle interagit avec des clients, car elle permet de mesurer combien sont satisfaits et combien sont frustrés.
9. Compréhension contextuelle
Les systèmes NLP utilisent la compréhension contextuelle pour interpréter le sens des mots et expressions en fonction du texte qui les entoure. Cela implique d’analyser non seulement chaque mot, mais aussi la façon dont ils se relient entre eux dans une phrase ou une conversation.
10. Apprentissage automatique
Les systèmes NLP améliorent leur capacité à comprendre et à générer du langage grâce à un modèle d’apprentissage automatique (ML).
Le modèle ML est entraîné sur un vaste ensemble de phrases, ce qui lui permet d’interpréter correctement l’intention (« Planifier une réunion »), d’identifier les entités (comme « équipe marketing » et « demain à 15h ») et de générer une réponse appropriée.
11. Gestionnaire de dialogue
La gestion du dialogue dans les systèmes NLP permet de suivre le contexte d’une conversation, garantissant des réponses cohérentes en fonction des échanges précédents.
Si le CMO a mentionné le matin qu’il devait rencontrer l’équipe marketing, il pourrait dire : « Planifie cette réunion pour moi à 15h. » Le système s’en souviendrait et confirmerait qu’il souhaite la réserver avec l’équipe marketing.
Exemples concrets de NLP
Si vous utilisez la technologie au quotidien, il est probable que vous interagissiez avec des systèmes NLP chaque jour. Voici quelques exemples courants d’utilisation des programmes de traitement du langage naturel.
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Assistants virtuels
Vous l’avez sûrement dans votre poche : des assistants intelligents comme Siri, Alexa et Google Assistant utilisent le NLP pour comprendre et répondre à vos commandes vocales.
Lorsque vous demandez « Quel temps fait-il aujourd’hui ? », un assistant IA traite votre voix, comprend l’intention, récupère les données météo et vous répond avec l’information pertinente.
Chatbots IA
De nombreuses entreprises utilisent des chatbots alimentés par le NLP pour gérer les demandes clients. Par exemple, si vous demandez à un chatbot sur un site e-commerce « Où est ma commande ? », le bot peut comprendre votre question, accéder au suivi de commande et vous fournir une mise à jour.
Traduction de langues
Le NLP est au cœur des services de traduction, permettant de traduire du texte ou de la parole d’une langue à une autre.
Ces systèmes analysent la structure et le sens de la langue d’origine pour générer un texte équivalent dans la langue cible. Ainsi, chaque fois que vous utilisez Google Traduction, c’est grâce au NLP.
Applications de reconnaissance vocale
Les applications de reconnaissance vocale, comme Siri ou les outils de dictée, transforment la parole en texte écrit grâce au NLP.
Quand vous utilisez la saisie vocale sur votre téléphone ou que vous transcrivez un enregistrement de réunion, le NLP décompose les sons en mots, reconnaît les schémas de la parole et produit un texte fidèle.
Filtrage des spams dans les e-mails
Même si on n’y pense pas comme à de l’IA, le filtrage des spams dans les e-mails est une application courante du NLP.
Les systèmes NLP peuvent analyser le contenu des e-mails, à la recherche de certains schémas, expressions ou comportements qui signalent un spam ou une tentative de phishing : mots-clés spécifiques, liens suspects ou formatage étrange.
Synthèse et génération de texte
Ces outils condensent de longs articles, rapports ou documents en résumés courts et faciles à lire – et ils le font grâce au NLP.
Et chaque étudiant à l’ère de ChatGPT a déjà utilisé un générateur de texte. Ces générateurs NLP peuvent souvent produire des contenus cohérents et pertinents, que ce soit une strophe rimée, une dissertation en anglais ou des descriptions de produits.
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FAQ
En quoi le NLP diffère-t-il du traitement du langage basé sur des règles traditionnelles ?
Les systèmes traditionnels basés sur des règles reposent sur des règles linguistiques écrites manuellement, ce qui les rend rigides et longs à maintenir. À l’inverse, le NLP utilise des méthodes statistiques et l’apprentissage automatique pour apprendre les schémas linguistiques à partir des données, offrant ainsi plus de flexibilité et d’évolutivité.
Quelle est la différence entre le NLP et l’apprentissage automatique général ?
Le NLP est une branche spécialisée de l’IA qui applique l’apprentissage automatique à la compréhension et à la génération du langage humain, tandis que l’apprentissage automatique général couvre un éventail plus large de données comme les images, les chiffres ou les signaux.
Quelle est la différence entre un modèle NLP spécifique à un domaine et un modèle généraliste ?
Un modèle NLP spécifique à un domaine est entraîné sur des textes d’un secteur particulier, comme le droit ou la médecine, ce qui lui permet de comprendre le vocabulaire et le contexte spécialisés avec plus de précision. Les modèles généralistes, plus polyvalents, peuvent manquer de précision dans des domaines techniques ou de niche.
Comment les petites entreprises peuvent-elles bénéficier des technologies NLP ?
Les petites entreprises peuvent utiliser le NLP pour automatiser le service client avec des chatbots, améliorer la recherche sur leur site web, analyser les retours clients pour détecter le sentiment et aider à la création de contenu, ce qui permet de rationaliser les opérations même sans grande équipe technique.
Existe-t-il des préoccupations éthiques ou des biais connus dans les modèles NLP ?
Oui, les modèles NLP peuvent involontairement apprendre et amplifier les biais présents dans leurs données d’entraînement, ce qui peut conduire à des résultats injustes ou problématiques. C’est pourquoi une formation responsable et des audits réguliers sont essentiels.
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