En tant que consommateurs, notre quotidien est envahi par des applications qui, afin de nous offrir une expérience numérique plus intuitive et plus profitable, sont propulsées par le TLN. Les plus courantes prennent la forme de systèmes GPS à commande vocale, d'assistants numériques et de chatbots, entre autres, mais le TLN joue également un rôle de plus en plus important dans la simplification des processus critiques des entreprises.

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel (TLN) ?

Le traitement du langage naturel (TLN) est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui utilise des machines cognitives pour comprendre, interpréter et analyser le langage humain sous toutes ses formes. En fusionnant la linguistique informatique avec des modèles statistiques intelligents, les ordinateurs sont capables de traiter et de répondre à des données textuelles ou vocales en saisissant l'intention et le sentiment du locuteur ou de l'auteur.

Comment fonctionne le TLN et pourquoi est-il important ?

Grâce à des algorithmes basés sur des méthodes d'apprentissage automatique (Machine Learning), le traitement du langage naturel est capable de lire et d'extraire des données pertinentes d'un contenu non structuré, de manière automatique et quasi immédiate. Une fois qu'il a déterminé quelles données sont significatives pour l'exploitation, le TLN les analyse, les normalise et les résume dans des formats propres et comparables.

Dans les longs articles, par exemple, le TLN trouve l'idée centrale et ignore tout contenu inutile. Mais au-delà de la synthèse, il aide à clarifier des textes complexes et à identifier des liens entre eux, offrant ainsi une compréhension plus précise de l'information et apportant normalisation, structure et enrichissement aux textes et aux récits.

En supprimant la barrière de temps et de ressources qu'implique le déchiffrage de contenus non structurés, le TLN permet aux organisations du monde entier d'exploiter la valeur de groupes de données avec une efficacité et une précision sans précédent.

Applications clés du traitement du langage naturel

Rationaliser les opérations commerciales, augmenter la productivité des employés et étendre les activités à l'échelle mondiale ne sont que quelques-uns des aspects où le TLN joue un rôle fondamental en tant que stratégie de données dans le paysage corporatif actuel.

Sa mise en œuvre dans des logiciels permet la traduction automatique de textes, la découverte automatisée via la recherche sémantique dans les moteurs de recherche ou la reconnaissance vocale.

Cependant, les applications du traitement du langage naturel sont également exécutables dans une infinité de tâches beaucoup moins connues, comme la capacité à générer un langage humain totalement réaliste, comme l'explique The Conversation. Nous proposons certaines de ces applications ci-dessous.

Reconnaissance vocale

Alors que les outils de reconnaissance vocale identifient et interprètent des mots et des phrases pour ensuite saisir l'information reçue sous forme de texte, c'est le TLN qui permet de donner du sens à cette information, en reconnaissant des modèles dans la parole et en déduisant leur signification pour fournir des réponses utiles et sensées. 

Il y a longtemps que la reconnaissance vocale n'est plus un simple dispositif de dictée ; sa complémentarité avec le traitement du langage naturel est responsable de la révolution dans la façon dont les humains et les machines interagissent. Avec le temps, le traitement du langage naturel est devenu capable de comprendre de plus en plus d'indices contextuels, répondant même avec humour ou de manière conceptuelle.

Grâce à l'application du TLN dans les outils de reconnaissance vocale, les entreprises peuvent créer des graphes de connaissances personnalisés appliqués à des interfaces intelligentes pilotées par la voix. Ainsi, le système devient plus personnel et précis, identifiant les concepts pertinents dans le domaine de l'utilisateur.

Étiquetage grammatical

L'étiquetage grammatical (POS tagging) consiste à attribuer une catégorie grammaticale à chacun des mots d'un texte, désambiguïsant ainsi sa grammaire (nom, verbe ou adjectif, entre autres) dans un contexte linguistique. 

Pour rendre cela possible, le TLN détermine la fonction de chaque mot séparément, en reliant chaque concept aux mots adjacents dans une phrase ou un paragraphe. Une fois la morphologie analysée, il s'appuie sur des algorithmes d'auto-apprentissage pour implémenter des étiquettes descriptives prédéfinies. 

L'un de ses principaux avantages est la construction de modèles de langage à partir d'un point de vue linguistique déterminé. De cette façon, il facilite l'inclusion de sources d'information de plus en plus complexes qui apportent un contenu plus utile et enrichissant. 

Gestion du Big Data

Les mégadonnées (Big Data) sont la source centrale d'informations constantes qui guident les stratégies de millions d'entreprises sous forme de pétaoctets stockés dans le cloud. En plus d'être en grande partie non structurées, elles sont en croissance constante et fournissent une perspective globale sur les tendances actuelles ou projetées du marché.

Ce type de données serait de peu d'utilité sans l'aide du traitement du langage naturel comme outil pour en dériver l'information de manière révélatrice et compréhensible. Le processus d'intelligence décisionnelle (Business Intelligence) se sert donc du TLN pour effectuer des opérations de recherche sur des requêtes saisies en langage naturel, couvrant ainsi tous les scénarios possibles et minimisant les erreurs statistiques.

Au-delà du retour d'information officiel des clients ou du marché, le traitement du langage naturel parvient à dresser une image concluante pour savoir, par exemple, si un produit ou un service particulier est ou sera bien accueilli dans les segments de marché cibles.

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments fait référence à l'utilisation du traitement du langage naturel, de la linguistique informatique et de l'analyse de texte pour identifier le sentiment d'une chaîne de texte, en extrayant des informations subjectives des ressources disponibles grâce à l'IA. 

Elle est largement utilisée comme outil pour élucider si un article de presse, par exemple, est favorable ou non par rapport à un sujet ou une tendance concrète. Elle est aussi très souvent utilisée par les entreprises pour surveiller le sentiment envers la marque et le produit dans les commentaires des clients. 

Grâce aux réseaux de neurones, on peut classer les entrées comme positives, négatives ou neutres en utilisant des représentations de mots sous forme de vecteurs, pour identifier, extraire, quantifier et étudier systématiquement les états affectifs et tout type de feedback subjectif. Avoir une bonne connaissance théorique n'est que le début : le TLN simplifie la charge des tâches complexes en offrant la capacité de schématiser leur sens pratique.

Pangeanic : une vision stratégique du traitement du langage naturel

Les applications proposées ne sont que quelques-unes des innombrables opportunités qu'offre le traitement du langage naturel dans le présent et le futur immédiat. Nous sommes d'accord avec Jaxenter pour dire que nous ne voyons que la partie émergée de l'iceberg de ce que le TLN a à offrir.

Sa mise en œuvre gagne du terrain dans l'humanisation et la démocratisation de l'intelligence artificielle, tant pour les entreprises que pour leurs clients. Les nouvelles technologies créent des consommateurs plus intelligents et des modèles de demande beaucoup plus complexes ; la seule façon de maintenir un avantage concurrentiel stratégique est donc de faire de ces technologies nos alliées de la connaissance.