LE NLP

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

Le traitement du langage naturel (NLP pour Natural Language Processing) est une discipline de l’intelligence artificielle qui consiste à permettre à l’ordinateur de comprendre le langage humain et de l’employer.

Le NLP pour Natural Language Processing est une discipline qui porte donc essentiellement sur la compréhension, la manipulation et la génération du langage naturel par les machines. 

Ainsi, le NLP est réellement à l’interface entre la science informatique et la linguistique. Il porte donc sur la capacité de la machine à interagir directement avec l’humain.

Le NLP mobilise plusieurs technologies permettant à la machine de comprendre la structure et le sens du langage humain. Il exécute des tâches comme la reconnaissance vocale, la compréhension du langage naturel et la génération du langage naturel.

En analysant et interprétant le langage, le NLP permet à la machine d’extraire les informations utiles, de répondre à des questions et de tenir une conversation. Ainsi, les assistants virtuels, comme Alexa, peuvent par exemple comprendre et fournir des informations sur la température extérieure, sur les titres de l’actualité ou encore sur le poids moyen d’une orque.

Traduction automatique

Le développement d’algorithmes de traduction automatique a réellement révolutionné la manière dont les textes sont traduits aujourd’hui. Des applications, telles que Google Translator, sont capables de traduire des textes entiers sans aucune intervention humaine.
Le langage naturel étant par nature ambigu et variable, ces applications ne reposent pas sur un travail de remplacement mot à mot, mais nécessitent une véritable analyse et modélisation de texte, connue sous le nom de Traduction automatique statistique (Statistical Machine Translation en anglais).

Sentiment analysis

Aussi connue sous le nom de « Opinion Mining », l’analyse des sentiments consiste à identifier les informations subjectives d’un texte pour extraire l’opinion de l’auteur.

À titre exemple, lorsqu’une marque lance un nouveau produit, elle peut exploiter les commentaires recueillis sur les réseaux sociaux pour identifier le sentiment positif ou négatif globalement partagé par les clients.

De manière générale, l’analyse des sentiments permet de mesurer le niveau de satisfaction des clients vis-à-vis des produits ou services fournis par une entreprise ou un organisme. Elle peut même s’avérer bien plus efficace que des méthodes classiques comme les sondages.

En effet, si l’on rechigne souvent à passer du temps à compléter de longs questionnaires, une partie croissante des consommateurs partage aujourd’hui fréquemment leurs opinions sur les réseaux sociaux. Ainsi, la recherche de textes négatifs et l’identification des principales plaintes permettent d’améliorer les produits, d’adapter la publicité et de réduire le niveau d’insatisfaction des clients.

Marketing

Les spécialistes du marketing utilisent également le NLP pour rechercher des personnes étant susceptible d’effectuer un achat.

Ils s’appuient pour cela sur le comportement des internautes sur les sites, les réseaux sociaux et les requêtes aux moteurs de recherche. C’est grâce à ce type d’analyse que Google génère un profit non négligeable en proposant la bonne publicité aux bons internautes. Chaque fois qu’un visiteur clique sur une annonce, l’annonceur reverse jusqu’à 50 dollars !

De manière plus générale, les méthodes de NLP peuvent être exploitées pour dresser un portrait riche et complet du marché existant, des clients, des problèmes, de la concurrence et du potentiel de croissance des nouveaux produits et services de l’entreprise.

Les sources de données brutes pour cette analyse comprennent les journaux de ventes, les enquêtes et les médias sociaux…

Chatbots

Les méthodes NLP sont au cœur du fonctionnement des Chatbots actuels. Bien que ces systèmes ne soient pas totalement parfaits, ils peuvent aujourd’hui facilement gérer des tâches standards telles renseigner des clients sur des produits ou services, répondre à leurs questions, etc. Ils sont utilisés par plusieurs canaux, dont l’Internet, les applications et les plateformes de messagerie. L’ouverture de la plateforme Facebook Messenger aux chatbots en 2016 a contribué à leur développement.

Autres domaines d’application

Classification de texte : cela consiste à attribuer un ensemble de catégories prédéfinies à un texte donné. Les classificateurs de texte peuvent être utilisés pour organiser, structurer et catégoriser à ensemble de textes.
Reconnaissance de caractères : Cela permet d’extraire, à partir de la reconnaissance des caractères, les principales informations des reçus, des factures, des chèques, des documents de facturation légaux, etc.
Correction automatique : la plupart des éditeurs de texte sont aujourd’hui muni d’un correcteur orthographique qui permet de vérifier si le texte contient des fautes d’orthographe.
Résumé automatique : les méthodes NLP sont également utilisées pour produire des résumés courts, précis et fluides d’un document texte plus long.