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L'Intelligence Artificielle agence aujourd'hui une multitude de technologies surprenantes. Le NLU (Natural Language Understanding) en est notamment une des plus réussies. Liée au traitement du langage (NLP), elle aide les organisations dans les analyses conversationnelles pointues. Mais qu'est-ce donc exactement ?
NLU : définition
Le NLU est tout d'abord l'acronyme de Natural Language Understanding, ce qui signifie compréhension du langage naturel. C'est une technologie qui est liée à l'IA (Intelligence Artificielle) et au Machine Learning. Ccomme son nom l'indique, le NLU vise notamment à automatiser la compréhension du langage naturel. En tant que tel, celle-ci se rattache directement à la technologie de langage naturel tel que le Natural Language Processing. Plus exactement, il s'agit d'une branche de la NLP.
Son but est de saisir la signification d'un texte dans son ensemble. Autrement dit, cette solution basée sur l'IA s'implique pour que les machines puissent mieux comprendre le sens global des mots et des textes. Explicitement, le NLU cherche à comprendre et interpréter les connotations et les sens implicite dans la communication humaine. Cela peut s'agir de l'émotion, de l'effort, de l'intention ou même de l'objectif précis derrière la déclaration d'un individu. Cela dit, cette technologie est intrinsèquement liée à l'analyse conversationnelle et l'analyse sentimentale parce qu'elle permet la réelle compréhension des énoncés et des écrits.
Le traitement automatique du langage naturel c'est quoi ?
Le traitement du langage naturel est une branche de l'intelligence artificielle. Il emploie des algorithmes d'apprentissage automatique pour aider les ordinateurs à comprendre le langage humain naturel.
Par ailleurs, le NLP est le terme générique qui englobe tout ce qui concerne la fabrication de machines de traitement du langage naturel. Cela peut notamment impliquer de recevoir l'entrée, de comprendre l'entrée ou de générer une réponse.
NLU et NLP, quelle est la différence ?
Presque similaires, ces deux technologies sont très souvent confondues. En fait, le NLU est un sous-domaine du NLP. Néanmoins, il existe une différence entre ces deux concepts. Le NLP (Natural Language Processing ou Traitement naturel du language) vise à interpréter littéralement les écrits ou conversations orales humaines. Le NLU, en revanche, a pour objectif d'identifier les intentions ainsi que la signification réelle des écrits et des énoncés.
Cela veut dire que cette dernière permet une compréhension largement plus profonde et plus pointue que le NLP.
Comment fonctionne le NLU ?
La première question qui arrive à l'esprit est notamment celle-ci : comment une machine peut interpréter correctement la signification d'un écrit ou d'une conversation si même un humain y éprouve des difficultés ? Voici donc la réponse. En fait, de gros volumes de textes et d'exemples sont attribués à une machine et à ses réseaux de neurones artificiels pour permettre son apprentissage. Dans le cas du NLU, ces data favorisent sa connaissance du lexique, de la grammaire et de la sémantique. Ces exemples sont aussi ce qui lui permet de découvrir les corrélations entre les mots et expressions. Suite à ces apprentissages, la machine sera parfaitement en mesure de traiter un texte original et d'en saisir les subtilités.
Pour mener à bien sa mission, la compréhension du langage naturel utilise des algorithmes pour analyser les données dans le but de former une ontologie structurée. Ces algorithmes sont des définitions et des concepts qui permettent de comprendre les relations. La technologie est alors capable de reconnaître l'entité et l'intention. Par conséquent, elle peut répondre indépendamment de l'erreur humaine qu'il s'agisse d'une faute d'orthographe ou d'une mauvaise prononciation. Concernant ces deux types de reconnaissance, voici ce qu'il en est :
La reconnaissance d'intention
Ce premier type de reconnaissance utilise le traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique. En fait, c'est la première étape pour bien comprendre le sens du texte ainsi que des paroles énoncés.
La reconnaissance d'entité
En ce qui concerne ce type de reconnaissance, elle identifie les entités dans le texte ou la parole. Conséquemment, les machines peuvent comprendre les informations clés. Dès lors, le NLU comprend deux types d'entités : numériques et nommées. Les entités numériques sont classées par nombres, devises et pourcentages. Quant aux entités nommées, elles sont classées par personnes, entreprises et lieux.
Utilisation de la technologie NLU
D'après toutes les explications précédentes, le NLU vise à comprendre le contexte et le sens profond des écrits ainsi que des paroles. En tant que tel, son domaine est alors particulièrement axé sur le développement des stratégies et des techniques. Par ailleurs, le machine learning, que ce soit des règles ou des statistiques, sert beaucoup à la technologie NLU. En fait, ce dernier permet d'étiqueter et de catégoriser des contenus avec une approche humaine.
Ensemble, le NLU et le machine learning s'avèrent particulièrement efficaces pour résoudre certaines tâches. Cela concerne par exemple l'analyse de contenu, la modélisation de sujets, la traduction automatique ou encore la réponse pertinente aux questions. D'ailleurs, les systèmes de compréhension du langage naturel aident les analystes à répartir de gros volumes de textes ou de commentaires oraux en groupes cohérents sans avoir à les traiter un par un.
Cas d'utilisation de la compréhension du langage naturel
Ce n'est peut-être pas évident mais le NLU est utilisée partout. Que ce soit dans les longues journées passées sur un ordinateur, une simple visite sur une page d'entreprise (recherche d'une assistance via un chatbox par exemple). Ce sont tous des cas d'interaction avec une quelconque forme de compréhension du langage naturel. Aussi, la plupart des entreprises utilisent le NLU dans leurs chatbots et leurs assistants artificiellement intelligents. Ainsi, elles peuvent trier les tickets clients et comprendre les commentaires des clients. Par exemple, l'IA du support client de Forethhough utilise cette technologie dans le cadre de son processus de compréhension. Elle le fait notamment avant de catégoriser les tickets et de suggérer des réponses aux préoccupations des clients. Néanmoins, la compréhension du langage naturel n'agit pas seulement aux supports clients, en voici également d'autres cas.
Routage des messages IVR
L'IVR, ou Interactive Voice Response, est une technologie permettant aux appelants entrants d'utiliser des messages et des options préenregistrés pour envoyer des appels à un opérateur en direct. Des stratégies de routage peuvent également s'y faire. L'IVR utilise la reconnaissance vocale et le NLU pour comprendre les besoins d'une personne.
Cela dit, la compréhension du langage naturel est donc une composante importante de l'IVR étant donné que la réponse vocale interactive prend et traite les mots de l'appelant pour prendre en compte de ses intentions et de ses sentiments. Dès lors, l'IVR présente un avantage considérable pour les équipes de support client. Ces dernières utilisant le téléphone comme canal, l'IVR contribue à atténuer les besoins de support pour les agents.
Capture de données
La capture de données est un processus en deux étapes. D'abord, elle extrait les informations à partir de documents papier ou électroniques. Ensuite, elle se charge de les convertir en données pour les systèmes clés.
Dans ce cas, le NLU est indispensable car les données capturées doivent être traitées et comprises par un algorithme afin de produire les résultats nécessaires.
Traduction automatique
Le NLU joue également un important rôle dans la traduction automatique. Egalement connue sous l'appellation de traduction automatisée, c'est un processus par lequel un logiciel informatique effectue la traduction d'une langue. Il s'agit notamment de traduire un texte d'une langue à une autre sans intervention humaine.
Interfaces conversationnelles
Les interfaces conversationnelles se trouvent notamment sur le front-end d'un site Web. Communément appelé chatbots, ces dernières permettent aux clients d'entrer en relation avec l'entreprise. Dès lors, les interfaces conversationnelles ont été conçues pour imiter une conversation humaine. C'est notamment pour cette raison que la compréhension et le traitement du langage naturel sont primordiaux dans la capacité des systèmes à faire leur travail.
Assistance et service client via des assistants personnels IA
Personne ne se douterait certainement pas que les assistants IA du service client utilisent aussi la compréhension du langage naturel. En effet, l'IA et le NLU ne sont pas uniquement indispensables dans les chatbots pour permettre de meilleures interactions avec les clients. Au contraire, on utilise également ces deux puissantes technologies dans les assistants d'IA des agents. Ici, leur rôle est d'aider les représentants du support à exécuter leur travail non seulement mieux, mais plus efficacement.
En tant que tel, l'organisation a bien éloigné les périodes où le client ne pouvait pas trouver certaines informations que revendiquent les clients. Désormais, ils peuvent compiler toutes les données et informations historiques dans un même dossier. C'est un dossier qui se trouve sur le service assistance d'une entreprise et est capable de générer des informations basées sur les tickets passés et actuels.
Le NLU et l'avenir du langage
En bref, le NLU ou « Natural Language Understanding » (compréhension du langage naturel) permet aux machines de comprendre un ensemble de textes, que ceux-ci soient écrits ou énoncés. Pour cela, elle a pour mission de s'efforcer de comprendre la langue du texte. Jusqu'à ce jour, les cas d'utilisation du NLU et du NLP sont déjà assez nombreux. D'ailleurs, plus des progrès se réaliseront, plus ces cas d'utilisations se multiplierons et ce, dans tous les espaces.
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On voit bien que l’informatique reste pour la plupart une boîte noire et que l’intelligence artificielle en est une encore plus opaque. Les réseaux de neurones (terminologie abusive et trompeuse) ne font rien d’autre que de rechercher des similarités entre les données sans qu’il y ait une quelconque compréhension des entités qu’ils traitent. Ces données ne sont pour la machine que des 0 et des 1 (système binaire), que des étiquettes… A aucun moment, on peut parler de sémantique et encore moins d’intention. Ils ne font qu’essayer d’établir superficiellement des regroupements, peut-on même les appeler des classes !
L’intelligence articielle n’existe pas, il n’y a pas une IA qui pourrait tout faire comme semble nous le présenter les médias et le cinéma. Ceci reste de la science fiction.
Tout juste existe-t-il des programmes qui assistent les utilisateurs que nous sommes pour traiter de grandes quantités d’informations alimentées de façon exponentielle par le Web. Mais l’intelligence reste humaine car elle est bien trop complexe et dépend de beaucoup de facteurs. Nous ne savons même pas comment fonctionne notre cerveau.