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À la découverte du Natural Language Processing

Natural Language Processing

L’homme a créé de nombreuses machines dont l’essence est d’accomplir ce qui n’est pas à la portée du genre humain. Au-delà de leur création, il est indispensable de communiquer avec elles. Aujourd’hui, c’est désormais possible grâce à l’ingénierie linguistique (chatbots, IA, langage de programmation). Nous irons à la découverte de ce domaine dans notre article via la thématique du Natural Language Processing.

Le Natural Language Processing

Le Natural Language Processing (NLP) veut dire en français Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). C’est la frontière commune entre l’informatique, la linguistique et l’intelligence artificielle.

Le Natural Language Processing voit le jour dans les années 50 dans un contexte de guerre froide où les moyens de communication, mais surtout la traduction de langues, sont des éléments cruciaux pour les parties belligérantes. De nos jours, c’est un domaine du numérique très important au cœur duquel est placée l’interprétation du langage humain (texte, vocal et autre) par les machines. Autrement dit, les NLP sont des logiciels informatiques conçus pour comprendre le langage humain.

Comment marche le Natural Language Processing ?

Extraire de l’information et de l’intelligence, voilà le mot d’ordre du NLP. Le NLP fonctionne sur la base d’un réseau de neurones artificielles qui génèrent des matrices compréhensibles par les machines à partir d’informations reçues textuellement ou vocalement. Autrement dit, le NLP capture le langage humain à partir de logiciels, d’applications puis le stocke dans des bases de données relationnelles afin de l’analyser et d’y répondre lorsqu’il sera sollicité. C’est un procédé d’intelligence artificielle axé sur le deep learning et sur le word embeding pour des résultats plus précis.

Les différents procédés utilisés en Natural Language Processing

Les NLP sont des interfaces de langages qui utilisent des procédés propres à elles et que nous utilisons au quotidien. Ces procédés prennent racine dans l’analyse syntaxique et l’analyse sémantique des données textuelles et vocales. Voici les plus répandus :

La reconnaissance optique des caractères

Il s’agit de la mémorisation puis de la conversion des caractères (textes écrits ou imprimés) en langage naturel en un langage compréhensible par les machines.

La reconnaissance vocale

C’est la conversion des mots parlés en des données qu’un ordinateur peut comprendre. En effet, à partir d’une simple émission de voix, le NLP interprète les mots qu’il a reçu et les enregistre dans son langage avant de les faire ressortir en données naturelles. Il s’agit ici du speech-to-text ou du text-to-speech qui n’est rien d’autre qu’une conversation profonde de l’humain avec la machine.

L’analyse de sentiments

Ici, ce sont les commentaires, les avis, les réactions et les sentiments des utilisateurs qui sont analysés de déterminer s’ils sont positifs, négatifs ou neutres. Le NLP y prélève également toutes informations complémentaires à toutes fins utiles.

La recherche axée sur la sémantique

La sémantique est l’étude de la signification des mots, notamment dans le langage. Le programme reçoit des « questions » via une voix humaine ou en texte écrit. Il y répondra également de façon naturelle sur une base sémantique. Vous n’aurez pas besoin de formuler votre demande de façon particulière. Le logiciel trouvera lui-même le sens et le contexte de ce que vous émettez et y répondra.

La génération de langage naturel

Dans ce cas de figure, le logiciel lui-même génèrera de l’information en langage humain en fonction de son paramétrage. L’intelligence artificielle y est de mise. Et, si vous posez des questions en langage naturel, la réponse sera en langage naturel et dans le même registre. Les assistants intelligents tels que Siri, Cortana, Google ainsi que les chatbot, voicebot, callbot, les claviers, les correcteurs de texte et bien d’autres encore sont les parfaits exemples du procédé de génération de langage naturel par le NLP.

La traduction automatique de langue

S’il y a bien un domaine dans lequel le NLP nous sauve la mise, c’est celui de la traduction automatique d’un texte ou d’un audio d’une langue à une autre. C’est possible grâce à l’analyse du champ sémantique, à la traduction contextuelle et à bien d’autres combinaisons effectuées par le programme.

La programmation en langage naturel

Dans le domaine de la programmation, le NLP est aussi un allié sûr. Pour coder et programmer, vous n’aurez plus besoin d’utiliser nécessairement un langage de programmation. En effet, avec le NLP, la machine reçoit directement les commandes en langage naturel et s’exécute comme vous le souhaitez.

Défis et perspectives du Natural Language Processing

Le NLP s’utilise surtout dans l’univers des solutions numériques. On le sollicite aussi dans tous les domaines dans lesquels on effectue des analyses approfondies. Ses utilisateurs se basent sur des commentaires textes ou vocaux afin d’obtenir des résultats ( planification, statistique, marketing, services publics ). Toutefois, il est confronté à des défis majeurs comme les vocabulaires et les intonations changeantes à travers le monde. On retrouve aussi la création de nouveaux mots, la sur-pollution du web avec des quantités considérables d’infox, les abréviations, les émoticônes, etc.

Si vous souhaitez approfondir vos connaissances en NLP et mieux découvrir les merveilles de l’ingénierie linguistique, cliquez ici.

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