- La compréhension du langage naturel (NLU) est un aspect de l’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre ce que les gens veulent vraiment dire lorsqu’ils parlent ou écrivent, en identifiant leurs intentions et les informations importantes.
- Elle fonctionne en décomposant les phrases, en repérant les mots-clés ou les noms, et en reliant les mots à leur rôle dans la phrase pour saisir le contexte.
- La NLU est utilisée dans de nombreux outils du quotidien, comme les assistants vocaux (Siri, Alexa), les chatbots du service client, le tri des e-mails et l’analyse des retours pour détecter des tendances ou des sentiments dans les textes.
- Les techniques clés de la NLU incluent la tokenisation (découpage des phrases en mots), l’étiquetage grammatical, la détection des noms ou des dates, la compréhension de l’intention de l’utilisateur, et l’utilisation du contexte des conversations précédentes pour améliorer les réponses.
La NLU peut sembler être un acronyme de plus dans l’univers de l’IA, mais elle est essentielle pour que l’IA comprenne réellement ce que nous voulons dire.
Comment Siri fait-il la différence entre une demande d’itinéraire et une demande pour écouter une chanson ?
Comment un agent IA distingue-t-il une question sur un produit d’une demande d’assistance ?
Voyons comment fonctionne la NLU et pourquoi elle est indispensable pour des interactions plus intelligentes avec l’IA.
Qu’est-ce que la NLU ?
La compréhension du langage naturel (NLU) est une branche du traitement du langage naturel (NLP) qui permet aux machines d’interpréter et de comprendre le langage humain.
La NLU est utilisée dans les chatbots IA, les assistants virtuels et les outils d’analyse de sentiments. Elle permet aux machines de comprendre précisément l’intention de l’utilisateur – que ce soit à l’écrit ou à l’oral – afin de pouvoir réagir de façon appropriée.
La NLU est considérée comme un problème difficile en IA (aussi appelé AI-complete), c’est-à-dire qu’elle nécessite l’intelligence artificielle pour être résolue. La NLU est impossible sans intelligence artificielle (IA).
Comment fonctionne la NLU ?
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La NLU décompose le langage humain pour en interpréter le sens et l’intention. Voici les étapes du processus :
1. Prétraitement du texte
Avant l’analyse, le texte est nettoyé en supprimant les éléments inutiles comme la ponctuation et les mots vides pour se concentrer sur le contenu pertinent.
2. Identification des éléments clés
Le système extrait les entités, mots-clés et expressions, en repérant les parties les plus importantes du texte pour l’analyse.
3. Analyse de la structure de la phrase
En examinant les relations entre les mots et la grammaire, la NLU détermine comment les mots et concepts interagissent dans la phrase.
4. Correspondance avec les intentions et objectifs
Les éléments extraits sont associés à des intentions ou objectifs prédéfinis, ce qui aide le système à comprendre le but de l’utilisateur.
5. Affinement de la compréhension grâce au contexte
Les interactions passées et les indices contextuels permettent d’améliorer la précision, en adaptant les réponses selon l’historique de la conversation.
6. Génération d’une sortie structurée
Enfin, le système produit une réponse structurée qui peut déclencher des actions, exécuter des commandes ou fournir des informations pertinentes.
Exemple concret
Prenons un exemple pour mieux comprendre.
Patrick utilise un agent IA au travail qui s’intègre à toutes ses applications principales, y compris son agenda.
Patrick écrit à son agent IA : « Planifie une réunion avec Anqi à 13h demain, ou à un horaire proche. Prévois un suivi deux semaines après. »
Dans le cadre de son workflow agentique IA, son agent va :
- Identifier l’intention : L’agent comprend que Patrick souhaite organiser une réunion.
- Extraire les entités clés : L’agent repère qu’il s’agit du contact ‘Anqi’, de l’heure ‘13h’ et de la date ‘demain’.
- Analyse de l’énoncé : L’agent identifie que l’action à réaliser est la planification, que cela concerne Anqi, et que la date et l’heure sont 13h demain.
- Compréhension du contexte : L’agent vérifie les agendas de Patrick et Anqi pour s’assurer de leur disponibilité. Si 13h demain n’est pas libre, il proposera un horaire similaire, comme demandé.
- Action finale : L’agent planifie la réunion et le suivi en envoyant des invitations à Patrick et Anqi.
Utilisations concrètes de la NLU
Il est probable que vous croisiez la NLU dans votre quotidien, souvent sans vous en rendre compte. Voici quelques applications parmi les plus répandues :
Génération de leads
La NLU est un élément clé de la génération de leads par IA, une méthode de qualification des prospects via l’IA conversationnelle. Grâce à la compréhension du langage naturel, les chatbots peuvent identifier les besoins et capacités des prospects. Ils peuvent même prendre directement rendez-vous avec un commercial après qualification.
Assistants vocaux
Les assistants vocaux comme Siri, Alexa ou Google Assistant s’appuient sur la NLU pour comprendre l’intention derrière vos commandes vocales.
Par exemple, si vous dites « Rappelle-moi mon rendez-vous manucure à 14h », l’assistant décompose votre phrase, identifie l’intention (créer un rappel) et extrait les entités (rendez-vous manucure, demain, 14h).
La NLU permet à ces assistants de comprendre les demandes orales et d’y répondre correctement.
Chatbots de service client
Lorsque vous échangez avec un chatbot de support client et tapez « Où est mon colis? », le bot utilise la NLU pour comprendre que votre intention est de vérifier le statut de livraison.
Il extrait l’entité nécessaire – les informations de votre commande – et fournit la bonne mise à jour. Cette capacité à comprendre et répondre à différentes demandes clients fait de la NLU un pilier de l’automatisation du service client moderne.
Tri et automatisation des e-mails
La NLU est également présente derrière les systèmes d’automatisation des e-mails. Par exemple, des outils basés sur la NLU peuvent lire les e-mails entrants, comprendre leur contenu et les classer automatiquement dans des catégories comme « urgent », « promotions » ou « réunions ».
Ces systèmes peuvent même générer des réponses adaptées selon le contenu de l’e-mail, ce qui fait gagner du temps aux entreprises dans la gestion des communications.
Analyse de texte pour retours et enquêtes
Les entreprises utilisent souvent la NLU pour analyser les retours issus d’enquêtes, d’avis ou de publications sur les réseaux sociaux.
La NLU aide à repérer des tendances et des sentiments dans les textes, ce qui permet de mieux comprendre les besoins et avis des clients.
Par exemple, un système NLU peut analyser des centaines d’avis clients et déterminer si la majorité des utilisateurs sont satisfaits ou non d’une fonctionnalité grâce à l’analyse de sentiment.
Éléments clés
Tokenisation
La tokenisation consiste à découper une phrase en unités plus petites, comme des mots ou des groupes de mots, pour faciliter le traitement par l’IA.
Exemple : « Planifie une réunion à 15h demain » est découpé en [« Planifie », « une », « réunion », « à », « 15h », « demain »].
Étiquetage grammatical (Part-of-Speech, POS)
L’étiquetage grammatical identifie la structure d’une phrase en indiquant la nature de chaque mot : nom, verbe, adjectif, etc.
Exemple : Dans « Planifie une réunion », l’IA identifie « Planifie » comme verbe et « réunion » comme nom.
Reconnaissance d’entités nommées (NER)
La reconnaissance d’entités nommées (NER) détecte et classe les entités importantes comme les noms, lieux ou dates dans le texte.
Exemple : Dans « Réserve un vol pour New York vendredi prochain », l’IA identifie « New York » comme lieu et « vendredi prochain » comme date.
Classification d’intention
La classification d’intention détermine l’objectif ou le but de l’utilisateur derrière sa demande.
Exemple : « Réserver une table pour deux » est classé comme une intention de faire une réservation.
Analyse de dépendances
L’analyse de dépendances étudie les relations entre les mots pour comprendre la structure grammaticale de la phrase.
Exemple : Dans « Envoie le rapport à Maria », l’IA identifie que « Maria » est la destinataire du rapport.
Analyse contextuelle
L’analyse contextuelle utilise les conversations environnantes ou les interactions précédentes pour garantir des réponses pertinentes et précises.
Exemple : si un utilisateur a déjà posé une question sur un projet spécifique, l’IA pourra adapter ses réponses futures en fonction de ce contexte.
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Avec l’évolution rapide de l’IA, tout le monde peut désormais créer un agent doté de capacités NLU.
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FAQ
1. Quel est le lien entre la compréhension du langage naturel (NLU), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond ?
La NLU (compréhension du langage naturel) s’appuie sur le machine learning pour repérer des motifs dans les textes et sur le deep learning pour modéliser des structures linguistiques complexes. Les architectures de deep learning comme les transformers permettent aux systèmes NLU d’interpréter le contexte et l’intention avec une grande précision.
2. Quelle est la différence entre la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG) ?
La NLU (compréhension du langage naturel) sert à interpréter et extraire le sens des messages utilisateurs, tandis que la NLG (génération de langage naturel) consiste à produire des réponses proches du langage humain. En résumé, la NLU lit et comprend, la NLG rédige et répond.
3. Quelle est la précision de la NLU aujourd'hui et quels sont les facteurs qui influencent cette précision ?
Les systèmes NLU modernes peuvent dépasser 90 % de précision dans des domaines bien définis. Cependant, leur performance dépend de la qualité des données d’entraînement, de la diversité linguistique, de la complexité du domaine et de la capacité du modèle à gérer l’ambiguïté ou les requêtes à intentions multiples.
4. Quelle quantité de données faut-il généralement pour créer un modèle NLU fiable ?
Pour obtenir un modèle NLU fiable, il faut généralement des milliers d’exemples annotés par intention ou entité. Toutefois, l’utilisation de l’apprentissage par transfert et de modèles pré-entraînés (comme BERT ou GPT) peut réduire ce besoin à quelques centaines d’exemples par classe.
5. Comment intégrer un moteur NLU avec d'autres outils comme un CRM, un agenda ou une base de données ?
On intègre un moteur NLU à d’autres outils en le connectant à des API, ce qui permet au système d’agir dès qu’il détecte une intention utilisateur — par exemple, créer un rendez-vous, récupérer des informations de contact ou mettre à jour des données. Cela passe par des scripts côté serveur ou l’utilisation d’une plateforme offrant des intégrations natives.
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