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Traitement naturel du langage : tout savoir sur le Natural Language Processing

Le traitement naturel du langage, aussi appelé Natural Language Processing ou NLP en anglais, est une technologie permettant aux machines de comprendre le langage humain grâce à l’intelligence artificielle. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet.

Avec l’essor annoncé de l’intelligence artificielle, nous serons bientôt amenés à côtoyer des robots et autres entités numériques au quotidien. Cependant, pour pouvoir coopérer ou même cohabiter avec les machines, il est nécessaire de pouvoir communiquer avec elles. Telle est la raison d’être de la technologie de Traitement Naturel du Langage.

Qu’est-ce que le traitement naturel du langage ?

Le traitement naturel du langage, ou Natural Language Processing (NLP) en anglais, est une technologie d’intelligence artificielle visant à permettre aux ordinateurs de comprendre le langage humain.

L’objectif de cette technologie est de permettre aux machines de lire, de déchiffrer, de comprendre et de donner sens au langage humain. D’importants progrès ont été effectués dans ce domaine au fil des dernières années, et le traitement naturel du langage est aujourd’hui exploité pour une large variété de cas d’usage…

Quels sont les cas d’usage ?

Vous l’ignorez peut-être, mais de nombreuses applications que vous utilisez au quotidien reposent sur le traitement naturel du langage. En guise d’exemple, on peut citer les applications de traduction telles que Google Translate ou encore les assistants personnels tels que Apple Siri, Microsoft Cortana, Amazon Alexa ou Microsoft Cortana. Il en va de même pour tous les chatbots.

De même, les traitements de texte comme Microsoft Word et Grammarly utilisent le NLP pour vérifier la grammaire et l’orthographe des textes. Enfin, les applications de type Interactive Voice Response (IVR) utilisent par les centres d’appel permettent de traiter automatiquement certaines requêtes.

Il ne s’agit là que de quelques exemples concrets utilisés par le commun des mortels. Cependant, il existe une myriade d’applications pour cette technologie. De manière générale, tous les programmes basés sur la compréhension du langage par une machine reposent sur le NLP.

Comment fonctionne le traitement naturel du langage ?

La plupart des techniques de traitement naturel du langage reposent sur le Deep Learning ou apprentissage profond. Les algorithmes d’intelligence artificielle sont entraînés à partir de données afin d’apprendre analyser le langage humain pour y trouver des patterns et des corrélations.

Les algorithmes ont pour rôle d’identifier et d’extraire les règles du langage naturel, afin de convertir les données de langage non structuré sous une forme que les ordinateurs pourront comprendre.

Par le passé, les anciennes approches de traitement naturel du langage reposaient sur une approche basée sur des règles. Les algorithmes de Machine Learning de l’époque recevaient pour consigne de chercher des mots et des phrases dans un texte et donnaient des réponses spécifiques en fonction. Cependant, le Deep Learning permet une approche plus flexible, plus intuitive, et donc plus proche du langage naturel et de la façon dont les humains l’apprennent pendant l’enfance.

En règle générale, une interaction entre humains et machines via le NLP repose se déroule de la façon suivante : dans un premier temps, l’humain parle à la machine. La machine capture le son, et le convertit en texte. Les données textuelles sont traitées, puis à nouveau converties sous forme de données audio. La machine exécute le fichier audio pour répondre à l’interlocuteur humain.

Quelles sont les différentes techniques de NLP ?

Les deux principales techniques utilisées pour le traitement naturel du langage sont l’analyse syntaxique et l’analyse sémantique. L’analyse syntaxique consiste à identifier les règles grammaticales dans une phrase afin d’en déchiffrer le sens.

Plusieurs techniques d’analyse sémantique existent. Le  » parsing « consiste à analyser la grammaire d’une phrase. La segmentation par mot consiste à diviser un texte en unités, tandis que la segmentation morphologique divise les mots en groupes.

L’analyse sémantique quant à elle consiste à déchiffrer directement le sens d’un texte en utilisant des algorithmes pour analyser les mots et la structure des phrases. Les algorithmes peuvent notamment se baser sur le contexte, ou comparer les textes avec des bases de données pour en comprendre le sens. Cependant, il s’agit d’une approche complexe et aucun algorithme réellement capable de comprendre le sens d’un texte de cette façon n’existe pour l’instant…

Quelles sont les difficultés liées au traitement naturel du langage ?

Le traitement naturel du langage est loin d’être une tâche aisée. Pour cause, le langage humain est par nature complexe et ses différentes règles sont difficiles à comprendre pour un ordinateur.

Certaines de ces règles peuvent être très abstraites. Par exemple, lorsqu’une personne utilise une remarque sarcastique pour faire passer un message subtil. Il est presque impossible pour une machine actuelle de percevoir de telles nuances.

De même, l’utilisation de la lettre  » s  » pour signifier la pluralité est complexe à assimiler pour une machine. Pour véritablement comprendre le langage humain, il est nécessaire de comprendre à la fois les mots et la façon dont les concepts sont connectés pour délivrer un message.

Si les humains peuvent facilement maîtriser un langage, l’ambiguïté et les caractéristiques imprécises du langage rendent la tâche bien plus compliquée pour les machines qui ne sont pas habituées à  » penser  » de cette manière. D’ordinaire, les humains  » parlent  » aux ordinateurs en utilisant des langages de programmation précis, concrets et hautement structurés.

Cependant, les investissements et la recherche dans le domaine du Traitement Naturel du Langage sont de plus en plus importants. Au fil des années à venir, cette technologie va se développer à vive allure et les machines seront très bientôt capables de communiquer de façon totalement naturelle avec les humains

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