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

Le traitement du langage naturel (NLP, Natural Language Processing) est un type d'intelligence artificielle (IA) dédié à l'interaction entre les systèmes et le langage humain. Lorsque vous communiquez avec un chatbot ou un assistant vocal basé sur l'IA, le NLP est la technologie qui interprète votre discours ou votre texte, comprend l'intention derrière vos mots et génère des réponses appropriées.

Le traitement du langage naturel est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain.

Évolution du NLP

Les débuts du NLP remontent aux années 1950, lorsque les pionniers de la linguistique computationnelle ont commencé à utiliser des systèmes basés sur des règles pour traiter le langage. Ces systèmes, appelés NLP symboliques, s'appuyaient sur des algorithmes créés manuellement pour analyser la syntaxe, la grammaire et la structure des phrases.

À mesure que l'apprentissage automatique (ML, Machine Learning) s'est développé dans les années 2000, les chercheurs ont développé d'autres approches du NLP :

• NLP statistique: Utilise des algorithmes qui analysent et apprennent des modèles à partir de grands ensembles de données, plutôt que de se reposer sur des règles manuelles.
• NLP hybride: Combine des méthodes symboliques et statistiques et prend souvent en charge des techniques complexes telles que l'analyse des sentiments et la traduction automatique.

Vous vous demandez peut-être : Le NLP est-il de l'apprentissage automatique ? La réponse est simple : non. En revanche, le NLP avancé utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour traiter le texte brut. Par exemple, vous pouvez utiliser les deux technologies pour résumer automatiquement du contenu, ce qui vous fait gagner du temps et vous aide à extraire les points clés des contrats, des documents de recherche ou des notes de réunion.

NLP et LLM : Principales différences

Les grands modèles de langage (LLM) et le NLP traitent tous deux de la compréhension et de la génération du langage, mais ces domaines de l'IA ont des objectifs différents. Voici une description détaillée :

Techniques de NLP

Le NLP utilise différentes techniques pour prendre en charge des tâches telles que la création de contenu basée sur l'IA, la réponse aux questions, la traduction, etc.

Voici quelques exemples de techniques de traitement du langage naturel :

• Tokenisation: Processus consistant à décomposer le texte en mots ou phrases pour mieux comprendre ses composants de base.
• Analyse syntaxique: Analyse de la structure grammaticale d'une phrase pour identifier les relations entre les mots et apprendre comment ils forment des phrases ou des clauses.
• Lemmatisation: Normalisation des mots pour s'assurer que la forme résultante est correcte dans la langue. Par exemple, « stratégies » devient « stratégie » et « administration » devient « administrer ».
• Racinisation: Suppression de préfixes ou de suffixes pour réduire les mots à leur forme racine, en normalisant leurs variantes. En suivant le même exemple, « stratégies » devient « stratég » et « administration » est réduit à « administr ».
• Analyse des sentiments: Évaluation du ton émotionnel d'un texte, en le classant comme positif, négatif ou neutre.
• Traduction automatique: Conversion automatique de la parole ou du texte d'une langue à une autre, en exploitant les algorithmes de NLP et les modèles d'apprentissage profond pour comprendre le contexte, la grammaire et la signification dans toutes les langues.

De nombreux systèmes d'IA intègrent ces techniques pour améliorer la précision des tâches de NLP. Imaginons que vous mettiez en œuvre une solution d'Intelligent Content Management pour recueillir des informations à partir de données non structurées. Le système s'appuiera probablement sur des techniques telles que la tokenisation, l'analyse syntaxique et l'analyse des sentiments pour extraire des informations pertinentes, comprendre leur contexte et les classer en conséquence.

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Pourquoi le NLP est-il important ?

À mesure que l'adoption de l'IA en entreprise prend de l'essor, vous devez chercher de nouvelles façons d'étendre les applications technologiques de votre entreprise. Selon le rapport State of AI at Work d'Asana, les travailleurs utilisent l'IA pour cinq tâches différentes en moyenne. Les cas d'utilisation les plus populaires incluent la génération d'e-mails, la synthèse d'informations, la création de contenu, la rédaction technique, ainsi que l'idéation et le brainstorming. Grâce au traitement du langage naturel, vous aidez les équipes à trouver des données non structurées dans le stockage ou à rédiger du contenu en temps réel, en étendant les capacités d'IA à tous les services.

Voici les principaux avantages du NLP :

• Efficacité et productivité accrues: Market.us indique que les grandes entreprises détiennent plus de 62,1 % de la part de marché globale du NLP. La technologie du NLP aide les entreprises riches en données à rationaliser la gestion du cycle de vie des données grâce à la génération, au résumé et à la récupération instantanés de contenu, ce qui permet de gagner des heures de travail manuel et d'accéder plus rapidement aux informations.
• Expérience client optimisée: Les technologies basées sur la technologie du NLP, telles que les chatbots, les assistants virtuels et les outils d'analyse des sentiments, identifient l'intention derrière les requêtes des clients en temps réel. Cette capacité permet aux équipes de tous les services, de l'assistance client à la vente, de répondre plus rapidement et plus efficacement aux préoccupations des clients en matière d'achat, en favorisant la fidélité et la confiance.
• Amélioration de l'analyse des données: Selon un livre blanc IDC parrainé par Box, 50 % des participants à l'enquête déclarent que les données non structurées de leur entreprise sont majoritairement ou complètement cloisonnées. Grâce aux outils de traitement du NLP, vous pouvez briser ce cloisonnement en permettant la recherche, la récupération et l'analyse des documents. Ainsi, vous pouvez augmenter la valeur de votre contenu en extrayant des informations à partir d'informations auparavant inaccessibles.

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Traitement du langage naturel dans l'IA : Exemples par secteur

Selon les prévisions de Fortune Business Insights, la taille du marché mondial du traitement du langage naturel atteindra 158,04 milliards de dollars d'ici 2032, avec un taux de croissance annuel moyen de 23,2 % entre 2024 et 2032. Grâce à l'essor des solutions basées sur le cloud, les cas d'utilisation du NLP bénéficient des avancées rapides de l'IA et de l'apprentissage automatique, ce qui permet un traitement et une analyse plus précis du langage.

Voyons comment tirer le meilleur parti de cette technologie.

Comment fonctionne le NLP ?

Grâce à des plateformes basées sur l'IA ou des outils NLP, vous intégrez différentes techniques dans vos applications ou flux de travail d'entreprise. Pour comprendre le fonctionnement général de ce processus, passons en revue les étapes essentielles d'un pipeline de NLP.

1. Collecte et préparation des données

La première étape consiste à collecter des données de texte brutes à partir de différentes sources, telles que des documents, des présentations ou des rapports dans votre stockage de données dans le cloud.

Le système nettoie ensuite les données pour supprimer les informations non pertinentes (caractères spéciaux, par exemple) et les normalise en convertissant le texte en minuscules, en corrigeant les fautes de frappe et en ajoutant des métadonnées pertinentes pour améliorer l'analyse.

2. Étiquetage morpho-syntaxique

L'étiquetage morpho-syntaxique (POS tagging, Part-of-speech tagging) implique la reconnaissance et l'étiquetage des catégories grammaticales des mots qui composent une phrase, comme les noms, les verbes, les adjectifs et les adverbes. L'objectif est de comprendre le rôle de chaque mot dans la phrase.

Tout comme dans les moteurs de recherche, si vous saisissez « stratégies marketing pour les petites entreprises » dans votre système de gestion de documents, la plateforme applique l'étiquetage morpho-syntaxique pour récupérer des rapports, des présentations et d'autres fichiers qui mentionnent spécifiquement des stratégies marketing pour ce public.

3. Reconnaissance d'entités nommées

La reconnaissance d'entités nommées (NER, Named Entity Recognition) se concentre sur la détection d'entités nommées dans le texte, telles que les noms d'organisations, de personnes, de dates, d'emplacements ou de valeurs financières. Cette étape vous permet de classer et d'extraire des informations importantes pour rationaliser les tâches telles que le profilage des clients, la catégorisation des documents et le balisage du contenu.

4. Analyse syntaxique et sémantique

Après avoir préparé et catégorisé les données, l'étape suivante consiste à aider les outils de traitement du langage naturel à analyser la structure et la signification du texte. Bien que l'analyse syntaxique, ou parsing, comprenne les relations entre les mots d'une phrase, l'analyse sémantique va au-delà de la grammaire pour comprendre la signification de ces mots et expressions.

5. Analyse des sentiments et du contexte

L'utilisation de l'IA pour analyser les retours des clients permet d'analyser les sentiments et le contexte afin d'identifier le ton du texte et l'intention qui le sous-tend. Par exemple, si vous utilisez ces techniques pour évaluer une transcription de conversation avec un client, votre équipe d'assistance client peut :

• Découvrir si le ton global du client est positif, négatif ou neutre
• Déterminer si le client a l'intention de demander de l'aide, d'effectuer un achat ou de faire remonter un problème
• Mettre en évidence des mots ou des expressions qui révèlent des émotions fortes telles que « frustré » ou « utile »
• Classer le contenu de la conversation par sujets, tels que la facturation, les fonctionnalités du produit ou les réclamations de service

6. Entraînement et évaluation du modèle

À ce stade, les modèles d'apprentissage automatique sont entraînés sur les données traitées pour effectuer des tâches spécifiques, telles que l'identification des sentiments ou la détection des erreurs de grammaire pour accélérer le processus de révision de contenu. Les modèles de ML et de NLP apprennent à partir des données et évaluent leur performance à l'aide de métriques telles que la précision et la matrice de confusion, qui permettent d'évaluer les erreurs commises par le modèle.

7. Génération du résultat

La dernière étape consiste à générer des résultats basés sur les informations issues de l'analyse. Cela pourrait inclure un score de sentiment, une classification textuelle ou un résumé généré par l'IA, selon la tâche du NLP.

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Box permet la création, le stockage, le partage, la collaboration sur des documents, etc., sur une plate-forme centralisée où les équipes gèrent le cycle de vie du contenu en toute sécurité. L'Intelligent Content Management offre des fonctionnalités d'IA avancées, notamment la technologie de NLP pour analyser et interpréter le texte, ce qui vous permet d'extraire en toute transparence toute la valeur de vos informations.

Intégrez Box AI à vos flux de travail pour créer, résumer, personnaliser, rechercher et récupérer des informations pertinentes en temps réel. Donnez à votre équipe les moyens de poser des questions et d'obtenir des réponses immédiates en fonction de vos documents, en exploitant les informations basées sur l'IA pour prendre des décisions avec assurance.

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*Bien que nous affirmions notre engagement inébranlable de proposer des produits et services avec la meilleure protection de la vie privée, de la sécurité et de la conformité, les informations fournies dans cet article de blog ne constituent en aucun cas un conseil juridique. Nous encourageons vivement nos clients actuels et potentiels à faire preuve de diligence raisonnable lorsqu'ils évaluent la conformité aux lois applicables.