De plus en plus, les intelligences artificielles voient le jour et s’incrustent dans le quotidien de l’Homme. Les besoins d’automatisation et de traitement rapide de l’information ont fortement concouru à l’essor de ces algorithmes puissants. Le NLP constitue l’une des grandes familles de ces technologies. Qu’entend-on par NLP ? En quoi sont-ils utiles ? Présentent-ils des inconvénients ? Découvrez dans cet article tout ce qu’il importe de savoir sur les NLP.
Le NLP : de quoi s’agit-il concrètement ?
Le sigle NLP signifie Natural Language Processing. L’équivalent de nlp en français est TLAN (Traitement Automatique du Langage Naturel). Pour faire court, le NLP englobe les expressions langagières de l’Homme, son décodage et son encodage informatique. Nous pouvons le scinder en deux sous-groupes.
Le NLU
Le Natural Language Understanding. C’est l’ensemble des processus mis en place pour cerner le sens des textes et autres expressions du langage des hommes. C’est la branche la plus ancienne du NLP. En bref, le NLU se consacre uniquement à la compréhension contextuelle des paroles et des écrits des humains.
Le NLG
Il correspond au Natural Language Generation. C’est le compartiment du NLP qui s’occupe de la génération automatique de textes dans un langage humain. Ce processus permet à la machine de produire des contenus. Ces derniers sont optimaux et ont un sens correct dans un contexte précis. De même, ils respectent la plupart des règles grammaticales et syntaxiques.
Si le NLU se charge de comprendre les écrits de l’humain, le NLG, quant à lui, génère des textes en l’imitant.
Comment fonctionne le NLP ?
Le cycle de fonctionnement du Natural Language Processing est très simple. Il se décline en trois phases bien définies. Il fait intervenir deux acteurs majeurs : l’être humain d’une part et d’autre part la machine. Ils sont tous impliqués dans l’exécution des tâches du NLP.
- Étape 1 : Elle consiste notamment en une demande explicite de l’humain adressée à un ordinateur ou à un téléphone… La requête peut revêtir deux formes : écrite ou oralisée. Ici, c’est seulement l’Homme qui agit, car la machine est passive.
- Étape 2 : Cette phase est la plus déterminante de la procédure d’exécution d’un NLP. Ici, c’est la machine qui est en action. Elle décrypte la requête émise précédemment par l’Homme. Pour donner une réponse juste, elle procède à une analyse en deux temps. En premier lieu, elle tient compte des règles de grammaire, d’orthographe et des syntaxes. Ensuite, elle prend en considération l’aspect sémantique du message. Ainsi, elle comprend non seulement le sens de la phrase du point de vue de l’agencement des mots, mais également le sens intrinsèque et propre au contexte. Ses différents niveaux d’analyse impliquent l’intervention de deux programmes artificiels. Ce sont le Machine Learning et le Deep Learning. Ils sont complémentaires et aident à optimiser le traitement de la demande humaine.
- Étape 3 : C’est la phase finale. Dans la pratique, elle correspond à la réponse de la machine à la requête initiale. Sa réussite nécessite celle des deux précédentes étapes. Une fois les données émises et analysées, la machine répond. Cela peut se faire oralement ou par écrit, selon le cas.
Tel se décrit le fonctionnement du Natural Language Processing. Ce rouage se cache derrière vos applications de traduction automatique, les enceintes liseuses d’histoires, les voitures intelligentes…”
Quels avantages présente le NLP ?
Le NLP est bénéfique en deux nombreux points. Au prime abord, il a permis de révolutionner l’expérience client au sein des entreprises. Grâce au NLP, les sociétés arrivent à gérer les demandes des clients très rapidement. En effet, le Natural Language Processing est automatique et s’exécute en quelques secondes. Lorsque les clients appellent, il analyse leurs requêtes et donne la réponse appropriée après traitement. La particularité de ce système est sa disponibilité. De ce fait, votre service client est ouvert et fonctionnel 7 jours sur 7, ce qui est un avantage majeur pour vous sur le plan concurrentiel. En outre, recourir à cette technologie aide les sociétés à mieux satisfaire votre clientèle. Elle enregistre et catégorise les différentes demandes des clients de façon automatique. Aussi, faut-il souligner que le NLP intervient dans la production automatique de textes. C’est un puissant allié qui fait gagner un temps précieux aux créateurs de contenus. De plus, le Natural Language Processing intervient également dans le secteur de la langue. Les applications d’apprentissage et de traduction s’en servent.
Quelles sont ses limites ?
Le Natural Language Processing est une technologie de pointe en intelligence artificielle. De ce fait, il coûte très cher, ce qui se révèle contraignant pour bon nombre d’entreprises et particuliers. En outre, il faut noter que son rendement s’améliore progressivement. C’est à force d’exercice que le programme informatique se familiarise au champ lexical et sémantique de l’entreprise où il est employé. En effet, à ses débuts, il est difficile au NLP de décrypter les argots, les abréviations et les figures de style de l’humain. Au fil du temps, il s’accommode et devient un important levier dans votre organisation.