Le traitement du langage naturel (NLP) est devenu omniprésent - il est utilisé dans le filtrage des courriels, les assistants vocaux, les moteurs de recherche, la prédiction de texte et les chatbots d'IA.
Les entreprises utilisent les systèmes de PNL pour améliorer leur fonctionnement et les particuliers s'en servent quotidiennement chez eux.
Bien qu'elle soit omniprésente, la PNL est un processus complexe auquel peu d'entre nous réfléchissent lorsque nous utilisons un service de traduction linguistique ou que notre téléphone prédit le prochain mot que nous allons taper.
Pour comprendre la PNL, il faut d'abord définir ce qu'elle est. Commençons par là !
Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?
Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains par le biais du langage naturel.
Il permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de produire du langage humain d'une manière qui soit à la fois significative et utile.
Pourquoi utiliser la PNL ?
La popularité de la PNL n'est plus à démontrer, tant pour les organisations que pour les individus. Voici quelques-unes des raisons les plus courantes d'utiliser la PNL :
Automatisation rentable
Les systèmes NLP sont souvent utilisés pour automatiser des tâches telles que l'assistance à la clientèle, le filtrage des courriers électroniques et la classification des documents. Comme tout autre type d'automatisation, ils permettent aux organisations de gagner du temps et d'économiser des ressources.
Informations sur les données
Les systèmes NLP peuvent être utilisés par les entreprises pour fournir des informations ou identifier des tendances. En analysant d'importants volumes de données textuelles, telles que les commentaires des clients, les évaluations ou les messages sur les médias sociaux, un système NLP peut contribuer à améliorer les produits ou les services.
Optimisation de la recherche
La recherche s'est améliorée au fil des ans, en partie grâce à la PNL.
Le NLP permet d'obtenir des résultats de recherche plus précis, que ce soit par la voix ou par le texte, ce qui permet aux utilisateurs de trouver des informations plus rapidement. Nous pouvons constater ces avantages chaque fois que nous effectuons une recherche sur Google, que nous demandons à Siri d'appeler un taxi ou que nous décrivons le type de produit que nous voulons au chatbot IA d'un magasin.
Personnalisation
Comme les systèmes NLP analysent les modèles de langage et les préférences de chacun, leurs réponses peuvent être adaptées à chaque interaction individuelle.
Par exemple, un chatbot d'assistance à la clientèle peut proposer des excuses ou une réduction à un client agité, ou un assistant d'IA peut suggérer une marque de vêtements correspondant aux préférences antérieures de l'utilisateur.
Différence entre NLU, NLP et NLG
Le NLP est un vaste domaine qui englobe plusieurs sous-disciplines, notamment la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération de langage naturel (NLG).
Le NLP est le domaine général, tandis que le NLU et le NLG sont des domaines spécialisés. En effet, le traitement du langage naturel doit impliquer à la fois la compréhension et la génération au cours d'une conversation en va-et-vient.
Compréhension du langage naturel (NLU)
Le NLU est nécessaire pour extraire le sens des données fournies par l'utilisateur.
En tant que sous-ensemble du NLP, le NLU se concentre sur l'aspect compréhension du traitement du langage. Son objectif principal est de permettre aux machines de comprendre et d'interpréter le langage humain de manière significative.
Le NLU consiste à analyser le texte pour déterminer l'intention derrière les mots, reconnaître les entités et saisir la signification contextuelle de la langue.
Par exemple, lorsqu'un utilisateur dit "Réserver une table au restaurant", la NLU est chargée de comprendre que l'intention est de faire une réservation et que le "restaurant" est l'entité où l'action doit avoir lieu.
Génération de langage naturel (NLG)
Le NLG, quant à lui, s'intéresse à l'aspect production du traitement du langage. Une fois qu'une machine a compris l'entrée de l'utilisateur (grâce au NLU), le NLG prend le relais pour générer une réponse cohérente et adaptée au contexte.
Par exemple, un utilisateur demande à un chatbot : "Quel temps fera-t-il demain ?" Le système NLG formulera une réponse du type : "Demain, le temps sera ensoleillé et la température maximale atteindra 75°F."
Le NLG consiste à sélectionner les bons mots, à structurer correctement les phrases et à s'assurer que le résultat est naturel et semblable à celui d'un être humain. Il s'agit d'un élément essentiel du NLP qui transforme la compréhension de la machine en langage communicatif.
11 Composantes de la PNL
Le traitement du langage naturel est un traitement complexe qui comporte plusieurs éléments qui se recoupent.
Si vous souhaitez mieux comprendre le fonctionnement de la PNL, voici 11 éléments qui illustrent la complexité du processus.
Pour expliquer ces composantes, j'utiliserai l'exemple d'un CMO qui fait la demande suivante à un chatbot interne : Veuillez programmer une réunion avec l'équipe marketing à 15 heures demain.
1. Expressions
L'énoncé est la phrase exacte prononcée ou tapée par l'utilisateur. Dans le cas présent, il s'agit de : "Planifier une réunion avec l'équipe marketing à 15 heures demain".
L'énoncé est l'entrée que le système NLP analysera pour déterminer l'intention et extraire les entités pertinentes.
2. Entités
Les entités de cette phrase fournissent des détails spécifiques liés à l'intention.
Par exemple, l'une des entités est "l'équipe marketing", car elle précise avec qui la réunion a lieu. Une autre entité est "15 heures demain", car elle indique l'heure et la date de la réunion.
Les entités fournissent au chatbot les informations nécessaires pour planifier correctement la réunion.
3. Intentions
Dans notre phrase d'exemple ci-dessus, l'intention est l'objectif de l'utilisateur : planifier une réunion.
Une interface conversationnelle, comme un chatbot d'IA, reconnaîtra que l'intention derrière le message de l'utilisateur est d'organiser une réunion.
4. La tokenisation
La tokenisation est une étape du processus NLP. Elle consiste à décomposer une phrase en parties plus petites, appelées tokens, qui peuvent être des mots individuels, des phrases ou même des signes de ponctuation.
Par exemple, notre énoncé peut être divisé en jetons tels que "Schedule", "a", "meeting", "marketing team", "3 PM" et "tomorrow".
Cela permet au système NLP d'analyser plus efficacement chaque partie de la phrase, ce qui facilite la compréhension du sens général et permet de répondre avec précision.
5. Lemmage et lemmatisation
Le stemming et la lemmatisation sont des techniques qui peuvent être utilisées par les systèmes de PNL pour simplifier les mots à leur base ou à leur racine. Le stemming réduit un mot à sa base, comme le fait de marquer le mot "scheduling" en tant que "schedule".
La lemmatisation convertit les mots en versions normalisées, existantes dans un dictionnaire. Ainsi, au lieu de simplement supprimer les suffixes, la lemmatisation peut marquer "wowza" ou "tight" comme le mot "good".
Ces techniques aident le système NLP à reconnaître que des mots ayant des terminaisons ou des formes différentes peuvent avoir le même sens.
6. Marquage des parties du discours
Dans cette étape, le système NLP marque chaque mot de la phrase avec son rôle grammatical :
- Calendrier (verbe)
- a (déterminant)
- réunion (nom)
- avec (préposition)
- le (déterminant)
- marketing (adjectif)
- équipe (nom)
- à (préposition)
- 3 (nombre)
- PM (nom)
- demain (nom)
L'étiquetage des parties du discours (PoS) aide le système NLP à mieux comprendre la structure de la phrase et les relations entre les mots.
7. Reconnaissance des entités nommées (NER)
Le système identifie des entités spécifiques dans la phrase, telles que "équipe marketing" (une organisation ou un groupe) et "15 heures demain" (une expression temporelle). Le NER aide le système à comprendre avec qui la réunion doit avoir lieu et quand elle doit être programmée.
8. Analyse des sentiments
L'analyse de sentiment évalue le ton de l'entrée.
Si le CMO disait : "Prévoyez une autre réunion avec l'équipe marketing avant que je ne m'arrache les cheveux", le système PNL reconnaîtrait le sentiment négatif.
Une fois le sentiment identifié, le système NLP peut agir en conséquence : il peut rassurer le CMO ou s'excuser. L'analyse des sentiments est particulièrement utile lorsqu'une interface conversationnelle interagit avec les clients, car elle permet de mesurer le nombre de personnes satisfaites et le nombre de personnes frustrées.
9. Compréhension du contexte
Les systèmes NLP utilisent la compréhension du contexte pour interpréter le sens des mots et des phrases en fonction du texte qui les entoure. Il s'agit d'analyser non seulement les mots individuels, mais aussi la manière dont ils sont liés les uns aux autres dans une phrase ou une conversation.
10. L'apprentissage automatique
Les systèmes NLP améliorent leur capacité à comprendre et à générer du langage en utilisant un modèle d'apprentissage machine (ML).
Le modèle de 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 "15 heures demain") 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 et d'assurer des réponses cohérentes basées sur les données précédentes.
Si le CMO mentionne le matin qu'il a besoin de rencontrer l'équipe marketing, il peut dire : "Programmez cette réunion pour moi à 15 heures". Le système s'en souviendrait et confirmerait qu'il voulait la réserver à l'équipe de marketing.
Exemples concrets de PNL
Si vous utilisez la technologie tous les jours, il est probable que vous utilisiez quotidiennement des systèmes de traitement du langage naturel. Voici quelques exemples de la manière dont vous pouvez interagir avec les programmes de traitement du langage naturel.
Assistants virtuels
Vous l'avez probablement dans votre poche : les assistants intelligents comme Siri, Alexa et Google Assistant utilisent la PNL pour comprendre les commandes vocales et y répondre.
Lorsque vous demandez "Quel temps fait-il aujourd'hui ?", un assistant IA traite votre discours, comprend votre intention, recherche les données météorologiques et vous répond avec les informations pertinentes.
Chatbots d'IA
De nombreuses entreprises utilisent des chatbots alimentés par le NLP pour répondre aux demandes des clients. Par exemple, si vous demandez à un chatbot sur un site de commerce électronique: "Où en est ma commande ?", le chatbot peut interpréter votre requête, accéder aux informations de suivi de la commande et vous fournir une mise à jour.
Traduction linguistique
Le NLP est au cœur des services de traduction, permettant aux utilisateurs de traduire un texte ou un discours d'une langue à une autre.
Ces systèmes analysent la structure et le sens de la langue d'origine et génèrent un texte équivalent dans la langue cible. Cela signifie que chaque fois que vous utilisez Google Translate, vous devez remercier le NLP.
Applications voix-texte
Les applications de conversion de la voix en texte, comme Siri ou les outils de dictée, convertissent le langage parlé en texte écrit à l'aide du NLP.
Lorsque vous utilisez la saisie vocale sur votre téléphone ou que vous transcrivez l'enregistrement d'une réunion, la PNL décompose les sons en mots, reconnaît les structures de la parole et produit un texte précis.
Filtrage des courriels indésirables
Bien que nous ne le considérions pas comme un domaine proche de l'IA, le filtrage des spams est une application courante de la PNL.
Les systèmes NLP peuvent analyser le contenu des courriers électroniques, à la recherche de certains modèles, phrases ou comportements qui indiquent un spam ou un phishing - comme des mots-clés spécifiques, des liens étranges ou un formatage bizarre.
Synthèse et génération de textes
Ces types d'outils condensent de longs articles, rapports ou documents en des résumés plus courts et plus faciles à digérer - et ils le font grâce à la PNL.
Et tous les étudiants de l'ère ChatGPT ont utilisé un générateur de texte. Ces générateurs NLP peuvent souvent créer un contenu cohérent et significatif, qu'il s'agisse d'une strophe rimée, d'un essai en anglais ou d'une description de produit.
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