Comment dynamiser votre entreprise grâce au traitement automatique du langage naturel (TLN) ?

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel et comment fonctionne-t-il ?

Le traitement du langage naturel (TLN) est une combinaison puissante de linguistique et d'informatique qui, grâce à l'étude du langage et à la création de systèmes intelligents, rend le langage humain aussi intelligible pour les machines qu'il le serait pour un être humain, que ce soit sous forme de texte ou de parole.

En tant que branche de l'intelligence artificielle (IA), le TLN permet aux ordinateurs et aux machines de comprendre, interpréter et manipuler le langage humain en utilisant la linguistique informatique, des modèles statistiques, des méthodes d'apprentissage automatique et des processus d'apprentissage profond.

Les connaissances extraites par ces technologies sont converties en algorithmes qui apprennent aux machines à effectuer une infinité de tâches infiniment précieuses pour les entreprises. Plus les algorithmes de TLN reçoivent de données, plus les modèles d'analyse de texte deviennent précis.

Approches et techniques du TLN

Le TLN inclut une immense diversité de techniques, allant des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique aux approches algorithmiques et basées sur des règles. Il existe un large éventail d'approches en raison de la variété des données textuelles et vocales, ainsi que de leurs applications pratiques.

Avant de passer en revue les techniques les plus pertinentes du TLN, il est important de comprendre qu'il existe des outils spécifiques destinés à effectuer ces tâches automatiquement, sans avoir à investir trop de temps et de travail pour les programmer manuellement.

Syntaxe et sémantique

L'analyse syntaxique et sémantique sont deux des principales techniques utilisées dans le TLN. La syntaxe fait référence à l'utilisation de règles grammaticales pour que la disposition des mots dans une phrase ait un sens grammatical. La sémantique, quant à elle, implique l'utilisation et le sens des mots grâce à l'application d'algorithmes permettant la désambiguïsation du sens des concepts.

Systèmes basés sur des algorithmes

Le TLN combine les traditionnels systèmes basés sur des règles avec des systèmes plus complexes basés sur des méthodes d'apprentissage automatique. Il utilise des méthodes statistiques capables de comprendre et de donner du sens à la signification de la langue en question. À mesure qu'ils apprennent à effectuer des tâches basées sur les données d'entraînement qu'ils reçoivent, ils ajustent et perfectionnent leurs méthodes au fur et à mesure que davantage de données sont traitées.

Techniques de traitement des données

Étant l'une des techniques les plus utilisées en traitement sémantique, la tokenisation se charge de convertir des séquences de caractères, de mots ou de paragraphes en inputs pour la machine, segmentant de grandes quantités de texte pour pouvoir le traiter de manière plus efficace et significative.

Capacités et fonctions du TLN

Pour pouvoir comprendre la structure et la signification du langage humain, le TLN analyse différents aspects de la source, tels que la syntaxe, la sémantique, la pragmatique et la morphologie, afin de mener à bien des tâches qui décomposent les données textuelles et vocales de manière à donner du sens à ce que les machines ingèrent. Certaines des plus remarquables incluent :

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est une tâche du TLN par laquelle des modèles d'apprentissage automatique sont entraînés pour classer le texte par polarité d'opinion (positive, négative ou neutre). En extrayant les qualités subjectives du texte, comme les attitudes et les émotions, le TLN parvient à identifier des opinions subjectives au sein de grandes quantités de texte. C'est très utile pour comprendre la réaction d'un groupe de consommateurs ou de clients potentiels par rapport à un fait spécifique.

Classification et résumé de textes

En extrayant l'information la plus pertinente d'une grande quantité de sources, le TLN simplifie le processus de résumé de données pour créer une version abrégée d'un document sans perdre ses points clés. Celui-ci peut être basé sur l'extraction (en extrayant contextuellement des phrases d'un texte existant) ou sur l'abstraction (en créant un résumé à partir de zéro qui restitue toute la valeur de la source originale).

Traduction automatique

Cette fonction implique la traduction automatique de texte ou de voix d'une langue à une autre. La traduction automatique (TA) est de plus en plus capable de comprendre le contexte et de préserver le sens de phrases complètes grâce aux nouveaux réseaux neuronaux et à une plus grande quantité de sources de big data disponibles.

Autres tâches du TLN

Le TLN offre une infinité de tâches en plus de celles mentionnées, incluant la conversion de la voix en texte et vice versa, l'anonymisation de textes, la classification de documents, l'étiquetage grammatical, la désambiguïsation des mots ou la modélisation de sujets.

Applications du TLN

La reconnaissance de modèles et la statistique appliquée du TLN ont ouvert les portes à un nouveau niveau de communication mondiale. Son application trouve largement sa place dans les environnements juridiques et économico-financiers, entre autres, lorsqu'il s'agit de traduire des documents, d'identifier et de relier des acteurs et des entités dans de grandes quantités de données, d'aider à respecter le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) via l'anonymisation ou de créer des données parallèles pour l'entraînement de systèmes d'IA.

De plus, le TLN est particulièrement utile dans des secteurs comme celui des assurances, de la santé ou de l'industrie, les aidant à accélérer leurs processus d'efficacité et de transformation numérique. Grâce à la reconnaissance et à la synthèse de la parole, par exemple, des chatbots capables de maintenir des conversations fluides avec des utilisateurs internationaux et de répondre automatiquement aux questions peuvent être créés.

Les applications du TLN englobent en réalité tous les secteurs et constituent le cœur d'outils quotidiens, des logiciels de traduction, chatbots, filtres spam et moteurs de recherche, jusqu'aux logiciels de correction grammaticale, assistants vocaux et outils de surveillance sur les réseaux sociaux.

Comment le traitement du langage naturel peut-il aider votre entreprise ?

Quels avantages le TLN apportera-t-il à votre entreprise ? Ci-dessous, nous vous proposons une série de bénéfices qui propulseront votre entreprise vers une utilisation de l'information plus efficace et un avantage concurrentiel certain.

Extraction d'informations exploitables

Le TLN aide les machines à comprendre et analyser automatiquement de grandes quantités de données non structurées, telles que les tickets de service client, les avis en ligne et les rapports d'actualités. En réalisant une analyse rapide et à grande échelle, il permet l'acquisition d'informations approfondies dans toutes les langues, augmentant ainsi la capacité de prise de décision.

Des prévisions de marché aux investissements financiers annuels, le TLN extrait des informations des actualités, rapports et documents avec la capacité de les transformer en une prise de décision algorithmique. De cette manière, l'information extraite devient une source de détermination stratégique.

Parité humaine dans la traduction

Le TLN rapproche plus que jamais la traduction automatique de la qualité d'une traduction humaine. Il permet de comprendre et d'interpréter le langage et les structures de la parole, rendant possibles des conversations naturelles en incluant un sens fondamental qui convertit l'output en un résultat infiniment plus cohérent et précis.

Éliminer les barrières linguistiques pour aider les personnes à communiquer est, par conséquent, l'un des objectifs principaux du TLN. Grâce à des méthodes d'apprentissage automatique nourries par les mégadonnées disponibles, la science des données est de plus en plus capable d'imiter la manière dont les personnes corrigent le texte traduit par une machine.

Solutions linguistiques personnalisées

Le TLN utilise une technologie intelligente et profondément adaptative pour accélérer le traitement de contenu multilingue et l'acquisition de connaissances. Les algorithmes de TLN peuvent s'adapter aux besoins et critères individuels, comme le langage complexe et spécifique de chaque industrie.

En combinant l'utilisation de capacités humaines uniques avec les derniers développements en logiciels de TLN, il est possible d'offrir des solutions personnalisées dans différents domaines linguistiques.

Automatisation des processus en temps réel

L'intelligence artificielle nécessite une grande quantité de données et, par conséquent, la science des données est nécessaire pour stocker, gérer et nettoyer toute cette information. Le TLN permet d'organiser les tâches pour qu'elles s'effectuent automatiquement, réalisant une recherche, une classification et une analyse beaucoup plus rapides et exhaustives.

En réduisant considérablement l'effort humain nécessaire pour les tâches traditionnellement manuelles et répétitives, on améliore l'efficacité opérationnelle, ce qui permet à votre entreprise de croître de manière évolutive en allouant les ressources de la manière la plus efficace pour réduire les coûts et les inefficacités.

Pangeanic : services de TLN pour la publication et la traduction de documents

Pangeanic et sa plateforme ECO permettent de couvrir les besoins de ses clients, quelle que soit la langue, dans des services tels que la traduction automatique, l'anonymisation, la classification de données ou l'analyse des sentiments, entre autres.

Un outil entièrement personnalisable avec lequel vous pourrez traduire des documents et extraire une connaissance approfondie des textes, sans barrières de langue ni de temps.