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

Pourquoi le traitement du langage naturel est-il important ?

Les entreprises utilisent de grandes quantités de données textuelles non structurées et ont besoin d'un moyen de les traiter efficacement. Une grande partie des informations créées en ligne et stockées dans des bases de données est constituée de langage humain naturel et, jusqu'à récemment, les entreprises ne pouvaient pas analyser efficacement ces données. C'est là que le traitement du langage naturel s'avère utile.

Le NLP permet aux ordinateurs de reconnaître et de comprendre le texte stocké dans le langage humain. Il génère également du texte en langage naturel, ce qui permet aux utilisateurs humains de tirer des informations et des conclusions utiles à partir des données afin d'optimiser les décisions et les actions dans le monde réel.

La capacité des ordinateurs dotés de la technologie NLP à traiter rapidement et avec précision de grandes quantités de textes non structurés est l'une des raisons pour lesquelles la taille du marché NLP est en pleine croissance. Selon Statista, le marché du NLP devrait atteindre une valeur de 53,42 milliards de dollars en 2025. Il devrait également continuer à croître à un taux de croissance annuel moyen de 24,76 % (2025-2031). D'ici 2031, le volume du marché devrait atteindre 201,49 milliards de dollars.

Les avantages du traitement du langage naturel sont évidents si l'on considère les deux affirmations suivantes : "L'assurance de l'informatique en nuage devrait faire partie de tout accord de niveau de service" et "Un bon accord de niveau de service garantit une nuit de sommeil plus facile, même dans l'informatique en nuage". Si un utilisateur s'appuie sur le traitement du langage naturel pour effectuer une recherche, le programme reconnaîtra que l'informatique en nuage est une entité, que nuage est une forme abrégée d'informatique en nuage et que SLA est un acronyme industriel pour accord de niveau de service.

Ce sont les types d'éléments vagues qui apparaissent fréquemment dans le langage humain et que les algorithmes d'apprentissage automatique ont historiquement mal interprétés. Aujourd'hui, grâce aux améliorations apportées aux méthodes d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique, les algorithmes peuvent les interpréter efficacement. Ces améliorations élargissent l'étendue et la profondeur des données pouvant être analysées, ce qui permet aux employés de gagner du temps. L'automatisation basée sur le NLP réduit également le risque d'erreurs - un problème courant avec l'analyse et l'interprétation manuelles de documents dépendant de l'homme.

De même, le NLP a favorisé le développement de l'IA générative (GenAI). Lorsqu'une personne interagit avec un chatbot GenAI ou un assistant vocal IA comme Siri sur son téléphone, elle n'a pas besoin d'utiliser un langage spécifique prédéfini ou un jargon technique complexe. Au lieu de cela, elle peut interagir avec le chatbot ou l'assistant vocal en utilisant sa diction habituelle et un langage simple et familier. L'assistant vocal sera toujours en mesure de les comprendre et de répondre à leurs questions dans un langage tout aussi naturel et compréhensible par l'homme.

De nombreuses solutions logicielles d'entreprise intègrent également des fonctionnalités NLP. Ces solutions peuvent reconnaître, analyser et générer du texte en langage humain pour soutenir divers processus et activités de l'entreprise. Par exemple, les organisations peuvent utiliser des outils NLP pour effectuer les opérations suivantes :

• Automatisez certains flux de travail de l'entreprise qui reposaient auparavant exclusivement sur le travail humain, afin de gagner du temps, de rationaliser les processus et d'accroître la productivité des employés.
• Analyser les transcriptions des appels des clients et les journaux de discussion pour évaluer le sentiment des clients et, en fin de compte, améliorer l'assistance à la clientèle.
• Simplifier les processus RH relatifs à l'embauche, à l'intégration, à la sortie et à la formation afin que le personnel RH puisse se concentrer sur d'autres tâches stratégiques.
• Analyser les modèles de transaction et les données de communication pour identifier les transactions suspectes et les fraudes potentielles.

Avantages du traitement du langage naturel

Le principal avantage de la PNL est qu'elle améliore la façon dont les humains et les ordinateurs communiquent entre eux. La manière la plus directe de manipuler un ordinateur est le code, c'est-à-dire le langage de l'ordinateur. Le fait de permettre aux ordinateurs de comprendre le langage humain rend l'interaction avec les ordinateurs beaucoup plus intuitive pour les humains, qui n'ont donc pas besoin de connaître ou d'utiliser des langages de programmation. Au lieu de cela, les utilisateurs peuvent saisir des commandes, des demandes ou des questions dans un langage naturel simple et s'attendre à recevoir des réponses appropriées dans le même langage.

En facilitant la communication entre les humains et les machines, le NLP simplifie de nombreuses tâches qui, autrement, exigeraient beaucoup de temps et d'efforts. Par exemple, elle peut aider à automatiser des tâches telles que la traduction de textes, la saisie de données et la synthèse de contenu, ainsi que des tâches liées au traitement de documents et à l'assistance à la clientèle.

Les machines dotées de la PNL peuvent également effectuer les opérations suivantes :

• Extraire des données utiles à partir de formulaires et d'autres documents.
• Analyser et traiter des documents contenant des données non structurées, tels que des contrats, des accords de niveau de service et des messages sur les médias sociaux.
• Classer et filtrer les informations du contenu.
• Afficher des informations en réponse à des commandes humaines (par exemple, itinéraires ou météo).

Voici quelques-uns des autres avantages de la PNL :

• Amélioration de la précision et de l'efficacité de la documentation.
• Les organisations peuvent utiliser les chatbots pour les demandes de support client de routine, ce qui permet aux agents humains de se concentrer sur des questions plus complexes.
• Le NLP peut automatiquement faire un résumé lisible d'un texte original plus grand et plus complexe, accélérant ainsi le traitement et l'analyse des documents.
• Les organisations peuvent procéder à l'analyse de données non structurées tout en minimisant la nécessité d'une saisie humaine et en réduisant le risque d'erreurs et de ralentissements.
• Les assistants personnels tels qu'Alexa peuvent comprendre la parole et répondre à des commandes humaines.
• Les équipes de service clientèle peuvent mieux comprendre les messages des médias sociaux, les enquêtes et les commentaires afin d'effectuer une analyse du sentiment des clients.
• Les entreprises peuvent utiliser le NLP pour optimiser la génération de leads en identifiant automatiquement les prospects à fort potentiel, en qualifiant les leads et en adaptant le contenu pour maximiser le potentiel de conversion.
• Les outils NLP permettent d'obtenir des informations avancées à partir d'analyses qui étaient auparavant inaccessibles en raison de la taille et de la variabilité (différents types de données) des ensembles de données.

Les défis du traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel présente de nombreux défis, dont la plupart se résument au fait que le langage naturel évolue constamment, qu'il est quelque peu ambigu et qu'il n'a pas encore été perfectionné. Par conséquent, l'analyse sémantique peut encore être un défi, ce qui signifie que le système de traitement du langage naturel peut avoir du mal à comprendre le sens et le contexte du langage humain et à interpréter correctement l'intention sous-jacente de l'utilisateur.

Voici quelques-uns des principaux défis que pose le NLP:

• La précision. Traditionnellement, les ordinateurs exigent que les humains leur parlent dans un langage de programmation précis, sans ambiguïté et très structuré, ou par le biais d'un nombre limité de commandes vocales clairement énoncées. Le langage humain, cependant, n'est pas toujours précis ; il est souvent ambigu et la structure linguistique peut dépendre de nombreuses variables complexes, notamment l'argot et les expressions idiomatiques, les dialectes régionaux, les erreurs de prononciation, la grammaire incorrecte et le contexte social. Ces variations peuvent conduire le NLP à mal interpréter ou à mal comprendre les entrées humaines et à générer des sorties incorrectes.
• Utilisation abstraite du langage. L'utilisation abstraite du langage est généralement délicate et complexe à comprendre pour les programmes. Par exemple, le traitement du langage naturel ne détecte pas facilement le sarcasme ou ne comprend pas les émotions humaines telles que la confusion ou l'horreur. Pour ce faire, la machine doit comprendre les mots utilisés et leur contexte dans une conversation, ce qu'elle n'est pas encore en mesure de faire.
• Différents sens pour une même phrase. Dans certains cas, le sens d'une phrase peut changer complètement, en fonction du mot ou de la syllabe sur lequel le locuteur met l'accent. Par exemple, une phrase comme "Je n'ai pas dit que je ne l'aimais pas" peut avoir des significations différentes, selon que l'accent est mis sur le premier "je" ou sur le mot "dire". Mettre l'accent sur le premier I : "Je n'ai pas dit que je ne l'aimais pas" signifie que l'utilisateur ne l'a pas dit mais que quelqu'un d'autre l'a fait, tandis que mettre l'accent sur dire : "Je n'ai pas dit que je ne l'aimais pas" peut signifier que l'utilisateur a seulement pensé à ne pas l'aimer mais ne l'a pas dit. Les machines ne peuvent pas analyser ces différences subtiles, ce qui donne lieu à une analyse sémantique incorrecte ou peu fiable et à des résultats imprécis.
• Variations de la voix, du ton, de l'inflexion. Lors de la reconnaissance vocale, les algorithmes du NLP peuvent manquer les subtiles mais importantes variations de ton de la voix d'une personne qui peuvent complètement changer le sens d'un mot ou d'une phrase. Prenons l'exemple d'une phrase simple comme "Excusez-moi". Lorsqu'elle est prononcée à voix basse, elle indique que le locuteur demande l'attention de quelqu'un ou de l'espace, mais lorsqu'elle est prononcée à voix haute, elle peut indiquer le dégoût, la frustration ou la colère du locuteur à l'égard d'une personne ou d'une situation. Le NLP ne peut pas faire la différence entre les deux tons et peut donc mal interpréter la signification.
• Les accents. Le risque de mauvaise interprétation de la langue par le NLP augmente en raison des accents. De nombreux modèles de traitement automatique des langues sont formés sur des données linguistiques exprimées avec un accent spécifique (américain, par exemple), de sorte que lorsque le système rencontre un accent différent dans le monde réel, il peut ne pas être en mesure de comprendre l'utilisateur. Le problème le plus courant avec les accents est la variation de la prononciation, du ton et de l'inflexion de la parole. Ces éléments peuvent être difficiles à analyser pour un algorithme NLP.
• L'évolution de l'utilisation de la langue. Le traitement du langage naturel est également confronté au fait que la langue - et la façon dont les gens l'utilisent - évolue continuellement. Bien qu'il existe des règles linguistiques, aucune n'est gravée dans le marbre et elles sont sujettes à des changements au fil du temps. Les règles informatiques strictes qui fonctionnent aujourd'hui peuvent devenir obsolètes, car les caractéristiques du langage réel évoluent avec le temps. Par exemple, un nouveau vocabulaire est continuellement ajouté à presque toutes les langues humaines. Si le modèle NLP n'est pas régulièrement formé à de nouveaux mots, phrases, expressions idiomatiques, etc., il risque de ne pas produire des résultats précis ou fiables lorsqu'il est confronté à de nouvelles entrées inédites.
• Biais. Les données de formation biaisées introduisent des biais dans les systèmes NLP. Ce biais peut être lié au sexe, à l'origine ethnique, à l'âge, etc. Si les données de formation sont orientées vers un sexe, une race ou un groupe d'âge spécifique, le modèle NLP n'apprendra qu'à partir de ces données et capturera par conséquent des relations sémantiques biaisées. Cela peut avoir pour effet de renforcer les stéréotypes existants. Il pourrait également avantager ou désavantager injustement certaines personnes ou certains groupes, ce qui conduirait à la discrimination. Il s'agit d'un problème connu dans les domaines de l'application de la loi, des soins de santé et de l'embauche, qui peut conduire à de mauvaises décisions organisationnelles, entraîner des sanctions financières imposées par les autorités de réglementation, nuire à la réputation de l'organisation et même entraîner des blessures physiques ou la mort.

À quoi sert le traitement du langage naturel ?

Les algorithmes de traitement du langage naturel s'appuient sur une modélisation du langage humain basée sur des règles pour reconnaître, interpréter et générer des textes en langage naturel. Ce faisant, ils peuvent exécuter de nombreuses fonctions et tâches.

Voici quelques-unes des principales fonctions et tâches de traitement du langage naturel exécutées par les algorithmes de traitement du langage naturel :

• Classification des textes. Cette fonction attribue des balises aux textes pour les classer dans des catégories. Elle peut être utile pour l'analyse des sentiments, qui aide l'algorithme de traitement du langage naturel à déterminer le sentiment, ou l'émotion, qui se cache derrière un texte. Par exemple, lorsque la marque A est mentionnée dans un nombre X de textes, l'algorithme peut déterminer combien de ces mentions sont positives et combien sont négatives. Il peut également être utile pour la détection de l'intention, qui permet de prédire ce que le locuteur ou le rédacteur pourrait faire sur la base du texte qu'il produit.
• Extraction de texte. Cette fonction permet de résumer automatiquement un texte et de trouver des éléments de données importants. L'extraction de mots-clés en est un exemple : elle permet d'extraire les mots les plus importants du texte, ce qui peut être utile pour l'optimisation des moteurs de recherche. Le traitement du langage naturel nécessite un peu de programmation ; il n'est pas entièrement automatisé. Toutefois, il existe de nombreux outils simples d'extraction de mots clés qui automatisent la majeure partie du processus, l'utilisateur se contentant de définir des paramètres dans le programme. Par exemple, un outil peut extraire les mots les plus fréquemment utilisés dans le texte. Un autre exemple est la reconnaissance d'entités, qui permet d'extraire du texte les noms de personnes, de lieux et d'autres entités.
• Traduction automatique. Dans ce processus, un ordinateur traduit un texte d'une langue, comme l'anglais, vers une autre langue, comme le français, sans intervention humaine.
• Génération de langage naturel. Ce processus utilise des algorithmes de traitement du langage naturel pour analyser des données non structurées et produire automatiquement du contenu sur la base de ces données. Les modèles linguistiques tels que le transformateur génératif pré-entraîné de troisième génération (GPT-3), qui peut analyser un texte non structuré et générer des articles crédibles à partir de ce texte, en sont un exemple.

Les fonctions énumérées ci-dessus sont utilisées dans une variété d'applications et d'industries du monde réel. Voici quelques-unes des applications les plus populaires de la PNL :

• Analyse des commentaires des clients. Les outils utilisant l'IA peuvent analyser les commentaires sur les médias sociaux et filtrer les commentaires et les requêtes d'une entreprise.
• L'IA au service de l'expérience client. Les assistants vocaux sur une ligne téléphonique de service à la clientèle peuvent utiliser la reconnaissance vocale pour comprendre ce que dit le client, afin d'orienter correctement son appel.
• Traduction automatique. Des outils tels que Google Translate, Bing Translator et Translate Me permettent de traduire des textes, des fichiers audio et des documents dans une autre langue.
• Recherche et analyse universitaires. Les outils utilisant l'IA peuvent analyser d'énormes quantités de matériel universitaire et de documents de recherche en se basant sur les métadonnées du texte ainsi que sur le texte lui-même.
• Analyse et catégorisation des dossiers médicaux. Les outils basés sur l'IA peuvent utiliser les informations pour prédire et, idéalement, prévenir les maladies.
• Détection du plagiat. Des outils tels que Copyleaks et Grammarly utilisent la technologie de l'intelligence artificielle pour analyser les documents et détecter les correspondances de texte et le plagiat.
• Prévisions boursières et informations sur les transactions financières. Les outils et plates-formes NLP peuvent analyser l'historique des marchés et les rapports annuels qui contiennent des résumés complets des performances financières d'une entreprise.
• Recrutement de talents dans les ressources humaines. Les organisations peuvent utiliser des outils basés sur l'IA pour réduire les délais d'embauche en automatisant le processus de recherche et de sélection des candidats.
• Automatisation des litiges de routine. Les outils alimentés par l'IA peuvent effectuer des recherches, identifier les problèmes éventuels et résumer les affaires plus rapidement que les avocats humains.
• Détection du spam. Les outils basés sur le NLP peuvent être utilisés pour classer les textes en fonction du langage souvent utilisé dans les tentatives de spam ou d'hameçonnage. Par exemple, les outils basés sur l'IA peuvent détecter les fautes de grammaire, les noms mal orthographiés, les appels à l'action urgents et les termes menaçants.

Le NLP est de plus en plus utilisé dans de nombreux secteurs et départements, notamment les suivants :

• Juridique. Les affaires juridiques exigent presque toujours des avocats et des assistants juridiques qu'ils passent au crible un grand nombre de documents contenant d'énormes volumes de données non structurées. Les outils NLP peuvent rapidement traiter ces documents à grande échelle et rationaliser l'analyse des données afin d'aider les professionnels du droit à effectuer des tâches complexes liées à la recherche juridique, à la rédaction de documents, à l'analyse de contrats, à la diligence raisonnable et à la gestion des risques.
• RH. Le personnel des RH peut utiliser le NLP pour simplifier les tâches fastidieuses telles que la recherche de candidats, la sélection de CV, la planification des entretiens et l'analyse des sentiments des employés. Le temps gagné peut être utilisé pour accélérer le recrutement, améliorer l'expérience des candidats et mettre en œuvre de nouvelles initiatives pour améliorer l'engagement des employés et l'expérience sur le lieu de travail.
• Opérations. Les systèmes dotés du NLP sont utiles pour un large éventail de tâches opérationnelles et de flux de travail, notamment l'assistance à la clientèle, la maintenance prédictive, le contrôle de la qualité, l'automatisation des processus et la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Le NLP peut fournir une assistance automatisée, générer des informations exploitables, classer les informations et traiter les documents - autant d'éléments qui peuvent aider les responsables d'entreprise à accroître l'efficacité opérationnelle, à réduire les coûts et les risques, et à prendre des décisions plus éclairées.
• Analyse des données. Le NLP peut extraire des informations clés de documents non structurés et de grands ensembles de données afin d'identifier des schémas et des tendances utiles qui ne sont pas forcément évidents lors d'une analyse manuelle (c'est-à-dire humaine "à l'œil"). Différents types d'organisations peuvent utiliser les informations générées par le système NLP pour éclairer leurs processus et leurs décisions.
• Santé. Les outils basés sur le NLP formés aux bons types de données peuvent analyser les dossiers médicaux, les résumés de sortie, les documents de recherche et d'autres types de documents médicaux afin d'en extraire les informations clés et d'en faire des résumés précis. Ces informations et ces résumés permettent aux prestataires de soins de prendre de meilleures décisions, notamment en matière de diagnostic, en se fondant sur les données. Certains systèmes NLP peuvent contribuer à la découverte de médicaments et à la recherche ; d'autres peuvent détecter certaines conditions médicales chez un patient et prédire son état de santé futur ; d'autres encore peuvent automatiser des tâches administratives telles que la génération de rapports, la gestion de documents ou la transcription. Les chatbots alimentés par le NLP peuvent interagir avec les patients de manière personnalisée et humaine, améliorant ainsi l'accès des patients aux soins et renforçant l'engagement entre les prestataires et les patients.
• L'assurance. Les systèmes NLP peuvent extraire automatiquement des informations clés des demandes d'indemnisation, ce qui permet d'accélérer le traitement et la résolution des sinistres et de réduire les erreurs. Certains outils peuvent évaluer le risque des individus en fonction de leurs informations personnelles, de leurs antécédents médicaux, de leurs antécédents financiers et d'autres paramètres, afin de permettre aux assureurs de fixer la prime, les conditions et les modalités de leurs polices d'assurance.

Comment fonctionne le traitement du langage naturel ?

Le NLP utilise de nombreuses techniques différentes pour permettre aux ordinateurs de comprendre le langage naturel comme le font les humains. Que la langue soit parlée ou écrite, le traitement du langage naturel peut utiliser l'IA pour prendre des données du monde réel, les traiter et leur donner un sens compréhensible par un ordinateur. Tout comme les êtres humains disposent de différents capteurs, tels que des oreilles pour entendre et des yeux pour voir, les ordinateurs ont des programmes pour lire et des microphones pour recueillir des données audio. Et tout comme les humains ont un cerveau pour traiter ces données, les ordinateurs ont un programme pour traiter leurs données respectives. À un certain stade du traitement, l'entrée est convertie en un code que l'ordinateur peut comprendre.

Le traitement du langage naturel comporte quatre phases principales : le prétraitement des données, l'extraction des caractéristiques, le développement d'algorithmes et l'apprentissage des modèles.

Prétraitement des données

Le prétraitement des données consiste à préparer et à nettoyer les données textuelles afin que les machines puissent les analyser. Le prétraitement met les données sous une forme exploitable et met en évidence les caractéristiques du texte avec lesquelles un algorithme peut travailler. Il existe plusieurs façons de procéder, dont les suivantes :

• La tokenisation. La tokenisation remplace les informations sensibles par des informations non sensibles, ou par un jeton. La tokenisation est souvent utilisée dans les transactions de paiement pour protéger les données des cartes de crédit.
• Suppression des mots vides. Les mots courants sont supprimés du texte, ce qui permet de conserver les mots uniques qui offrent le plus d'informations sur le texte.
• La lemmatisation et le stemming. La lemmatisation regroupe les différentes versions infléchies d'un même mot. Par exemple, le mot "marcher" serait réduit à sa forme racine, "marche" à traiter.
• Marquage de la partie du discours. Les mots sont étiquetés en fonction de la partie du discours à laquelle ils correspondent, comme les noms, les verbes ou les adjectifs.

Extraction des caractéristiques

L'extraction de caractéristiques est le processus de conversion d'un texte brut - qui a déjà été nettoyé et normalisé - en représentations numériques structurées à l'aide de techniques telles que le sac de mots (BoW), les enchâssements de mots ou le TF-IDF. L'objectif de ces conversions est de s'assurer qu'une machine peut analyser et interpréter le texte qui lui est fourni en entrée.

Une fois le texte converti en une forme plus simple, lisible par la machine, celle-ci peut identifier des modèles dans le texte, mettre en évidence les informations clés qu'il contient et faire des prédictions. L'extraction de caractéristiques accélère l'apprentissage des modèles NLP et améliore leurs performances et leurs résultats.

Développement d'algorithmes

Une fois les données prétraitées, un algorithme est développé pour les traiter. Il existe de nombreux algorithmes de traitement du langage naturel, mais les deux principaux types suivants sont couramment utilisés :

• Système basé sur des règles. Ce système utilise des règles linguistiques soigneusement conçues. Cette approche a été utilisée très tôt dans le développement du traitement du langage naturel et l'est encore aujourd'hui.
• Système basé sur l'apprentissage automatique. Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent des méthodes statistiques. Ils apprennent à effectuer des tâches sur la base des données d'entraînement qui leur sont fournies et ajustent leurs méthodes au fur et à mesure que d'autres données sont traitées. En combinant l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux, les algorithmes de traitement du langage naturel affinent leurs propres règles par le biais d'un traitement et d'un apprentissage répétés.

Modèle de formation

Une fois l'algorithme sélectionné, le modèle est entraîné sur les données traitées. Idéalement, les données d'entraînement devraient ressembler étroitement aux problèmes du monde réel. Cela permet au modèle d'identifier des modèles et d'apprendre des corrélations dans les données, ce qui lui permettra ensuite de produire des résultats plus précis sur de nouvelles données.

Les organisations peuvent utiliser de nombreuses sources de données pour entraîner leurs modèles NLP. Des ensembles de données et des bibliothèques open source réputés sont disponibles pour l'entraînement des modèles, mais il est également possible de générer des données synthétiques afin d'améliorer le modèle et d'atténuer les biais. Une fois le modèle formé, il est important de l'affiner en permanence. Cela permet d'améliorer sa précision et sa pertinence pour les tâches de TAL dans le monde réel.

Techniques et méthodes de traitement du langage naturel

L'analyse syntaxique et l'analyse sémantique sont deux techniques principales utilisées dans le traitement du langage naturel.

La syntaxe est l'agencement des mots dans une phrase pour lui donner un sens grammatical. Le NLP utilise la syntaxe pour évaluer le sens d'une langue sur la base de règles grammaticales. Les techniques du NLP en matière de syntaxe sont les suivantes

• L'analyse syntaxique. Il s'agit de l'analyse grammaticale d'une phrase. Par exemple, un algorithme de traitement du langage naturel reçoit la phrase "Le chien a aboyé". L'analyse syntaxique consiste à décomposer cette phrase en parties du discours, c'est-à-dire que le chien est un nom et que l'aboiement est un verbe, ce qui est utile pour des tâches de traitement plus complexes en aval. Les algorithmes de NLP peuvent effectuer soit une analyse de dépendance, soit une analyse de circonscription. La phrase ci-dessus est un exemple d'analyse syntaxique de dépendance où le modèle examine les relations entre les mots pour différencier les différentes parties du discours. L'analyse syntaxique de circonscription consiste à construire un arbre syntaxique qui représente correctement la structure syntaxique d'une phrase afin de la rendre compréhensible pour le modèle NLP et les utilisateurs finaux.
• Segmentation des mots. Également connue sous le nom de "tokenisation", la segmentation des mots consiste à prendre une chaîne de texte et à en déduire des formes de mots. Par exemple, une personne scanne un document manuscrit dans un ordinateur. L'algorithme peut analyser la page et reconnaître que les mots sont divisés par des espaces blancs. La tokenisation permet d'obtenir un index des mots qui associe chaque mot unique à un identifiant numérique spécifique, ainsi qu'un texte tokenisé dans lequel chaque mot du texte est remplacé par son jeton numérique correspondant. Ces éléments sont importants pour de nombreuses tâches de NLP, notamment les traductions et l'étiquetage de la partie du discours.
• La rupture de phrase. Cette fonction permet de délimiter les phrases dans les textes volumineux. Par exemple, un algorithme de traitement du langage naturel reçoit le texte suivant : "Le chien a aboyé. Je me suis réveillé." L'algorithme peut utiliser le découpage des phrases pour reconnaître le point qui sépare les phrases. Diverses bibliothèques de traitement du langage naturel, des règles prédéfinies ou des modèles pré-entraînés sont utilisés pour identifier des phrases individuelles dans un corps de texte et les rendre disponibles pour des tâches de traitement du langage naturel utiles telles que le résumé de contenu.
• Segmentation morphologique. Elle divise les mots en parties plus petites et significatives appelées morphèmes. Par exemple, le mot non testable serait décomposé en [[non[[test]able]], l'algorithme reconnaissant "un", "test" et "able" comme des morphèmes. Cette méthode est particulièrement utile pour la reconnaissance des entités nommées (NER), la traduction automatique et la reconnaissance vocale. Il existe plusieurs méthodes de segmentation morphologique, notamment la segmentation de surface et la segmentation canonique.
• Le tronc commun. Il divise les mots contenant des désinences en formes racines. Cela permet d'améliorer le traitement et l'analyse des textes. Par exemple, dans la phrase "Le chien a aboyé", l'algorithme reconnaît que la racine du mot "aboyé" est "bark". C'est utile si un utilisateur analyse un texte pour y trouver toutes les occurrences du mot "aboiement", ainsi que toutes ses conjugaisons. L'algorithme peut voir qu'il s'agit essentiellement du même mot, même si les lettres sont différentes.

Techniques de NLP sémantique

La sémantique concerne l'utilisation et le sens des mots. Le traitement du langage naturel applique des algorithmes pour comprendre le sens et la structure des phrases. Les techniques sémantiques comprennent les éléments suivants :

• Désambiguïsation du sens des mots. Elle permet de déduire le sens d'un mot en fonction du contexte. Les mêmes mots peuvent être utilisés dans des contextes différents et le modèle NLP doit être capable d'identifier les différences pour démontrer qu'il peut comprendre le texte avec précision. Prenons par exemple la phrase suivante : "Le cochon est dans l'enclos". Ici, le mot "enclos" a des significations différentes, selon qu'il désigne un instrument d'écriture ou un endroit où l'on héberge des cochons. Un algorithme NLP utilisant cette méthode peut comprendre que l'utilisation du mot ici fait référence à une zone clôturée pour les cochons, et non à un instrument d'écriture.
• Reconnaissance des entités nommées. La reconnaissance des entités nommées détermine les mots ou les phrases utiles - généralement appelés "entités" - qui peuvent être classés dans différents groupes. Par exemple, un algorithme utilisant cette méthode pourrait analyser un article de presse et identifier toutes les mentions d'une certaine entreprise ou d'un certain produit. En utilisant la sémantique du texte, il pourrait différencier les différentes entités représentées par le même mot. Par exemple, dans la phrase "Le fils de Daniel McDonald est allé chez McDonald's et a commandé un Happy Meal", l'algorithme pourrait reconnaître les deux occurrences de "McDonald's" comme deux entités distinctes, l'une étant un restaurant et l'autre une personne.
• Génération de langage naturel (NLG). La génération de langage naturel utilise une base de données pour déterminer la sémantique des mots et générer un nouveau texte. Par exemple, un algorithme pourrait rédiger automatiquement un résumé des résultats d'une plateforme de veille stratégique (BI), en associant certains mots et phrases aux caractéristiques des données de la plateforme BI. Un autre exemple serait la génération automatique d'articles d'actualité ou de tweets sur la base d'un certain corpus de texte utilisé pour la formation. NLG est le plus souvent utilisé pour générer les réponses automatiques des chatbots et des assistants virtuels. Il est également employé pour automatiser les courriels, personnaliser les réponses aux courriels, générer des scripts d'assistance à la clientèle, résumer des rapports d'actualité et créer des descriptions de produits pour le commerce électronique.

Traitement du langage naturel et apprentissage profond

Les approches actuelles du traitement du langage naturel sont basées sur l'apprentissage profond, un type d'IA qui examine et utilise des modèles dans les données pour améliorer la compréhension d'un programme. Les modèles d'apprentissage profond nécessitent des quantités massives de données étiquetées pour que l'algorithme de traitement du langage naturel puisse s'entraîner et identifier les corrélations pertinentes, et l'assemblage de ce type d'ensemble de données est l'un des principaux obstacles au traitement du langage naturel.

Les approches antérieures du traitement du langage naturel étaient davantage fondées sur des règles : on indiquait aux algorithmes d'apprentissage automatique les mots et les phrases à rechercher dans un texte et on leur donnait des réponses spécifiques lorsque ces phrases apparaissaient. L'apprentissage profond est une approche plus souple et plus intuitive dans laquelle les algorithmes apprennent à identifier l'intention du locuteur à partir de nombreux exemples, un peu comme un enfant apprendrait le langage humain.

Les outils du NLP

Trois outils open source sont couramment utilisés pour le traitement du langage naturel : Natural Language Toolkit (NLTK), Gensim et NLP Architect d'Intel AI Lab.

• NLTK. Il s'agit d'un module Python avec des ensembles de données et des tutoriels. Il permet aux utilisateurs de créer des programmes Python capables de travailler avec des données en langage naturel. Avec NLTK, les utilisateurs peuvent identifier des entités nommées, symboliser et étiqueter du texte, et afficher des arbres d'analyse. La plateforme fournit également des bibliothèques de traitement de texte pour le stemming, l'analyse syntaxique et le raisonnement sémantique.
• Gensim. Il s'agit d'une bibliothèque Python pour la modélisation de sujets et l'indexation de documents. Elle présente des interfaces intuitives et peut être étendue à d'autres algorithmes de l'espace vectoriel. Les paquets Python NumPy et Scipy sont nécessaires pour installer et utiliser Gensim.
• NLP Architect par Intel AI Lab. Il s'agit d'une bibliothèque Python open source pour les topologies et les techniques d'apprentissage profond. Elle fournit de nombreux modèles NLP de base qui peuvent être utilisés pour de nombreuses tâches et applications NLP. En même temps, elle est flexible, de sorte que de nouveaux composants de réseaux neuronaux et de nouvelles méthodes de traitement des données peuvent être ajoutés pour former et exécuter de nouveaux modèles.

L'évolution du traitement du langage naturel

Le NLP s'inspire de diverses disciplines, notamment de l'informatique et de la linguistique computationnelle, dont les développements remontent au milieu du 20e siècle. Son évolution a été marquée par les grandes étapes suivantes :

1950s

Le traitement du langage naturel trouve ses racines dans cette décennie, lorsque Alan Turing a mis au point le test de Turing pour déterminer si un ordinateur est réellement intelligent ou non. Ce test fait appel à l'interprétation automatique et à la génération de langage naturel comme critère d'intelligence.

Années 1950-1990

Le NLP était largement basé sur des règles, utilisant des règles élaborées à la main par des linguistes pour déterminer comment les ordinateurs traiteraient le langage. L'expérience Georgetown-IBM de 1954 est devenue une démonstration notable de traduction automatique, traduisant automatiquement plus de 60 phrases du russe vers l'anglais. Les années 1980 et 1990 ont vu le développement de l'analyse syntaxique, de la morphologie, de la sémantique et d'autres formes de compréhension du langage naturel fondées sur des règles.

1990s

L'approche descendante et linguistique du traitement du langage naturel a été remplacée par une approche plus statistique, car les progrès de l'informatique en ont fait un moyen plus efficace de développer la technologie NLP. Les ordinateurs devenaient plus rapides et pouvaient être utilisés pour développer des règles basées sur des statistiques linguistiques sans qu'un linguiste ne crée toutes les règles. Le traitement du langage naturel basé sur les données s'est généralisé au cours de cette décennie. Le traitement du langage naturel est passé d'une approche basée sur les linguistes à une approche basée sur les ingénieurs, s'appuyant sur une plus grande variété de disciplines scientifiques au lieu de se plonger dans la linguistique.

2000-2020s

Le terme "traitement du langage naturel" a connu une croissance spectaculaire en termes de popularité. Les processus de NLP utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés et semi-supervisés ont également été explorés. Grâce aux progrès de la puissance de calcul, le traitement du langage naturel a également trouvé de nombreuses applications dans le monde réel. Le traitement du langage naturel a également commencé à alimenter d'autres applications telles que les chatbots et les assistants virtuels. Aujourd'hui, les approches du traitement du langage naturel combinent la linguistique classique et les méthodes statistiques.

Années 2020-aujourd'hui

Les développements dans le domaine du NLP se sont accélérés après 2020. L'un des développements les plus visibles et les plus médiatisés est le lancement de ChatGPT, un chatbot d'IA avancé qui utilise un grand modèle de langage (LLM) pour comprendre les données humaines en langage naturel et fournir ensuite des réponses rapides et pertinentes sur le plan contextuel, également en langage naturel.

ChatGPT a été lancé pour la première fois en novembre 2022 et était basé sur le LLM GPT-3.5. OpenAI, la société qui a construit ChatGPT, a publié l'itération LLM suivante, GPT-4, avec des capacités génératives plus avancées en 2023. L'entreprise a lancé GPT-5 en août 2025, le modèle le plus avancé qui alimente ChatGPT et qui, selon l'entreprise, est "disponible pour tout le monde".

L'émergence de modèles multimodaux est un autre développement important du NLP. Ces modèles peuvent prendre en compte et interpréter les données de l'utilisateur sous plusieurs formes, et pas seulement sous forme de texte. Par exemple, CLIP d'OpenAI peut comprendre et traiter à la fois des images et du texte afin de fournir des résultats de meilleure qualité et d'améliorer l'expérience des utilisateurs avec le NLP.

Parallèlement aux LLM, les petits modèles de langage (SLM) font également leur apparition dans le paysage du NLP. Les SLM sont plus petits et ont moins de capacités que les LLM. Ces modèles peuvent être affinés sur des ensembles de données spécifiques à un domaine pour être utilisés dans des applications spécialisées telles que les chatbots ou pour répondre aux besoins de recherche d'informations d'industries spécifiques.

Ces dernières années, la recherche s'est étendue à plusieurs domaines liés au NLP ou adjacents au NLP, tels que l'atténuation des biais, l'éthique de l'IA et l'apprentissage à partir de zéro. En outre, les chercheurs développent des techniques pour former efficacement les modèles afin de réduire les besoins en calcul et d'augmenter l'accessibilité et la performance des modèles. Ces développements sont susceptibles de contribuer à de nouvelles avancées dans le domaine du NLP et de créer davantage d'applications pour l'utilisation du NLP dans le monde réel.

Le traitement du langage naturel joue un rôle essentiel dans la technologie et la façon dont les humains interagissent avec elle. Malgré ses difficultés, le traitement du langage naturel devrait devenir plus précis grâce à des modèles plus sophistiqués, plus accessible et plus pertinent dans de nombreux secteurs. Le traitement du langage naturel continuera à jouer un rôle important dans l'industrie et dans la vie de tous les jours.

Le traitement du langage naturel fait des progrès considérables dans de nouveaux domaines, et il devient de plus en plus important pour les développeurs d'apprendre comment il fonctionne. Découvrez comment développer vos compétences en matière de création de programmes de traitement du langage naturel.