Photo par ODINTSOV ROMAIN
 

Imaginez un monde où les machines sont capables de comprendre ce que vous dites et ce que vous ressentez ; où vous pouvez parler à un ordinateur et il répondra ; et où la technologie peut parcourir le texte et le résumer pour vous. Attends une minute. Vous n’avez rien à imaginer – c’est une réalité aujourd’hui, avec l’adoption de la PNL.

En tant que sous-domaine de l’IA, le traitement du langage naturel (NLP) est apparu comme une percée technologique, permettant aux ordinateurs de communiquer en utilisant le langage humain. C'est la taille du marché était évalué à 18.9 milliards de dollars en 2023 et devrait atteindre 68 milliards de dollars d'ici 2028. Cela n'a rien de surprenant, compte tenu des diverses applications de la PNL dans le monde moderne, des chatbots à la traduction automatique en passant par l'analyse de documents.

Dans cet article, nous discutons de l'impact transformateur de la PNL sur les entreprises, de ses cas d'utilisation et d'exemples concrets par secteur. Nous abordons également brièvement les avantages du traitement du langage naturel, ses défis et les opportunités futures qu'il nous apporte.

Le NLP est une combinaison de techniques linguistiques, statistiques et d'apprentissage automatique (ML) qui permettent le traitement d'énormes quantités de données. Cela permet aux ordinateurs de saisir les nuances du langage humain, de comprendre le contexte et d’y répondre de manière significative. En d’autres termes, les algorithmes NLP visent à relier la communication humaine avec l’IA.

Mais cela n'a pas toujours été le cas. L'infographie ci-dessous couvre l'évolution de la PNL au fil du temps jusqu'à ce qu'elle atteigne son potentiel actuel. Les principaux facteurs déterminants de l’adoption de la PNL étaient l’amélioration de la puissance de calcul, les progrès de l’IA et de l’apprentissage automatique, ainsi que la disponibilité des données. Cette dernière évolution est due en grande partie au cloud, qui offre une meilleure évolutivité et des coûts de stockage et de traitement des données inférieurs.

L'évolution de la PNL
 

L’évolution du NLP s’est également accompagnée d’une transition des systèmes basés sur des règles vers les algorithmes ML, qui peuvent apprendre à « comprendre » le langage. Dans une approche basée sur des règles, un expert encode manuellement chaque règle en PNL. C'est pourquoi ces systèmes sont plus statiques et non adaptables que l'apprentissage automatique.

En explorant davantage la nature de la PNL, nous devrions mentionner ses objectifs fondamentaux : comprendre et interagir avec le langage humain. Ainsi, nous distinguons :

• Compréhension du langage naturel (NLU), qui concerne l'extraction de sens. Il aide à comprendre les subtilités et les nuances de la langue écrite et parlée, en traitant des ambiguïtés et des variations contextuelles. Par exemple, NLU s’avère pratique pour différencier les accents ou comprendre l’argot.
• Natural Language Generation (NLG), qui consiste à produire des réponses de type humain à partir de données. En utilisant des méthodes statistiques et des modèles linguistiques pour analyser de gros volumes de données, NLG aide à « répondre » aux requêtes des utilisateurs de manière conversationnelle. Il gère également le résumé de texte, la traduction automatique et la création de contenu.

Compréhension du langage naturel et génération du langage naturel
 

Nous pouvons maintenant expliquer comment fonctionne la PNL. En gros, il y a 2 étapes :

1. Transformer le texte en quelque chose qu'une machine peut comprendre
2. Analyser le texte pour réellement comprendre le contexte et la langue et en extraire le sens

Dans le même temps, beaucoup de choses se passent sous le capot d’un système de traitement du langage naturel pour permettre à la machine d’effectuer ces deux actions. Jetons un coup d'œil rapide aux composants clés de la PNL pour comprendre comment elle fonctionne mieux :

• Tokenisation : pour diviser un texte en unités plus petites comme des mots ou des phrases (jetons) pour les traiter en morceaux plus petits et gérables
• Analyse syntaxique : analyser les structures grammaticales pour bien comprendre les relations syntaxiques dans les phrases
• Marquage de parties du discours : pour attribuer des balises grammaticales (par exemple, nom, verbe, etc.) aux mots d'une phrase à ajouter à l'analyse syntaxique
• Analyse sémantique : pour comprendre le sens et le contexte des mots, des expressions et des phrases
• Analyse des sentiments : pour déterminer le sentiment ou l'émotion exprimé dans le texte comme positif, négatif ou neutre
• Reconnaissance d'entités nommées (NER) : pour identifier et catégoriser les entités, c'est-à-dire les noms, les organisations, les emplacements, etc.
• Modèles statistiques et ML : pour traiter et analyser des volumes de données. Les algorithmes de ML supervisé fonctionnent mieux pour des tâches telles que la classification de texte et l'analyse des sentiments, tandis que les algorithmes non supervisés pour le clustering et la modélisation de sujets.
• Modèles de langage : pour prédire la probabilité de séquences de mots dans un contexte. Cette technique est largement utilisée dans les tâches d'auto-complétion et de génération de langage.
• Modèles de traduction linguistique : pour convertir du texte d’une langue à une autre. Les modèles avancés, tels que la traduction automatique neuronale, peuvent améliorer considérablement la précision de la traduction.
• Techniques de génération de langage : pour générer des réponses de type humain basées sur des données ou un contexte donné. Cette approche est utilisée pour les chatbots, la synthèse de texte, etc.

La combinaison et l'intégration de ces composants permettent aux data scientists de créer de puissants systèmes NLP et de contribuer à de meilleurs résultats de communication par l'IA.

Le traitement du langage naturel ne fait que prendre de l’ampleur dans tous les secteurs et de nouvelles applications apparaissent chaque année. Ci-dessous, nous passons en revue les cas d'utilisation les plus courants de la PNL pour en savoir plus sur le potentiel commercial de votre entreprise en matière de transformation de la communication grâce à la PNL.

Principales applications de la PNL

IA conversationnelle et chatbots

Les assistants virtuels intelligents et les chatbots sont les premiers qui vous viennent à l’esprit lorsque l’on pense à la PNL. Les systèmes d'IA conversationnelle PNL d'aujourd'hui sont suffisamment sophistiqués pour engager des dialogues authentiques et contextuellement appropriés avec les utilisateurs.

Les assistants virtuels comme Siri ou Alexa sont utilisés quotidiennement, gérant des tâches mineures telles que définir des rappels, passer et recevoir des appels téléphoniques et trouver où se garer. Les chatbots basés sur la PNL contribuent aux entreprises en faisant évoluer les services d'assistance et en améliorant la personnalisation.

Regardez le chatbot Lyro ci-dessous développé par Tidio. Contrairement aux chatbots classiques, Lyro ne nécessite aucune formation de la part des agents d'assistance : l'entreprise l'active et commence immédiatement à répondre aux requêtes des utilisateurs.

Image de Tidio

Traduction automatique

La traduction automatique est le deuxième cas d’utilisation le plus important de la PNL. Aujourd'hui, les étudiants, les traducteurs, les touristes et bien d'autres ne peuvent pas imaginer leur vie sans Google Translate. Et bien que la traduction automatique existait bien avant la PNL, elle l’a amenée à un nouveau niveau en :

• Ajouter plus de précision et de fluidité grâce à l'utilisation de transformateurs
• Promouvoir et faciliter la traduction linguistique en temps réel
• Rendre possible la traduction contextuelle, qui a laissé dans le passé les méthodes traditionnelles de traduction mot à mot.
• Aider à la localisation du contenu pour prendre en compte les préférences culturelles et les dialectes locaux

Pour le rendre plus illustratif, voici DeepL, un concurrent moins connu de Google Translate. L'outil prend en charge la traduction dans 26 langues pour aider les utilisateurs à éliminer les barrières linguistiques. Il dispose également d'une intégration d'applications et d'un widget de traduction de site Web.

Image de Deepl

Gestion de documents

La PNL dispose également de fonctionnalités uniques de synthèse vocale qui contribuent à améliorer la précision et l'efficacité de la documentation. En laissant de côté les cas d’utilisation simplistes comme dicter du texte au lieu de le taper, nous pouvons également parler des cas suivants :

• Résumé de texte : les résumés automatiques fournis par l'IA sont utiles lorsqu'il faut digérer rapidement de grandes quantités d'informations. La PNL ne résume pas simplement de longs textes : l'extraction de mots clés et le classement des phrases permettent à la PNL de résumer un texte de manière cohérente en capturant les points clés.
• Extraction d'informations : parmi d'autres approches de la PNL, la NER est particulièrement efficace pour la récupération automatisée d'informations et la découverte de connaissances. Cela permet au chercheur d'économiser considérablement du temps et des efforts en évitant de parcourir une grande quantité d'informations.
• Classification de texte : lorsqu'il s'agit de grands volumes de données textuelles, la PNL peut aider à les catégoriser. Tout en organisant mieux les données, l’entreprise bénéficie également d’une meilleure accessibilité aux informations.

Génération de contenu

En raison de sa capacité à saisir l’essence des événements et des données, la PNL peut générer du contenu basé sur les informations fournies. Tout le monde en a probablement déjà entendu parler ChatGPT et comment il crée un contenu unique et significatif avec les bonnes invites. Des modèles comme celui-ci peuvent faciliter la vie des créateurs de contenu en les aidant à rédiger des instructions sur les produits, des publications sur les réseaux sociaux, des articles, des e-mails et autres.

Prenons un exemple moins courant d'outil de création de contenu d'IA que GPT. OwlyWriter IA peut économiser des heures de travail aux spécialistes du marketing en matière de SMM. De la création de légendes pour les publications à la génération d'idées de contenu en passant par la rédaction de publications, l'outil aide les professionnels des médias sociaux à vaincre le blocage de l'écrivain et à travailler plus efficacement.

Image de Hootsuite

Reconnaissance vocale

Une autre application intéressante de la PNL est la reconnaissance vocale, qui permet aux machines de traduire le langage parlé en texte écrit. Là encore, les assistants vocaux comme Siri ou Google Assistant sont les exemples les plus éclairants dans ce cas.

Il existe encore de nombreux autres cas d’utilisation de la reconnaissance vocale, comme les services de transcription ou les appareils à commande vocale. N'oubliez pas la fonctionnalité qui permet aux conducteurs de contrôler les voitures en toute sécurité et en mains libres. De plus, les appareils domestiques intelligents sont tous développés sur la base du NLP.

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments, en tant qu'une des techniques de PNL, fonctionne mieux pour analyser les avis des clients et les sentiments des médias sociaux afin d'obtenir l'opinion du public sur le produit ou le service ou de suivre les tendances.

Par exemple, la PNL peut aider les entreprises à analyser les commentaires des clients sur le lancement récent d'un produit afin de prendre des décisions plus éclairées pour la satisfaction des clients. Il alimente également les applications de surveillance des médias sociaux, comme Montre de marque. Ceux-ci surveillent le contenu des réseaux sociaux pour permettre aux entreprises de connaître les opinions et les sentiments du public à l'égard des marques, de suivre les tendances et de gérer leur réputation en ligne.

Image Montre de marque

SEO

Les moteurs de recherche comme Google utilisent la PNL pour améliorer la précision de leurs résultats de recherche. Cette approche permet de mieux comprendre l'intention de l'utilisateur derrière la requête et de la faire correspondre aux résultats de recherche les plus pertinents.

Filtrage de Spam

Un autre domaine que la PNL a révolutionné est celui du filtrage du spam. Et ici, nous ne parlons pas seulement de courrier électronique mais aussi d'autres applications. Par exemple, YouTube utilise NLP pour filtrer les données de spam dans la section commentaires de ses vidéos. Il utilise un outil appelé TubeSpam, qui a été formé à l'aide du classificateur Naïve Bayes pour filtrer le spam.

La liste des applications PNL est beaucoup plus longue. Nous avons discuté des cas d'utilisation les plus importants, mais avons laissé de côté les plus petits comme les fonctionnalités de correction et de saisie semi-automatique, la détection de fraude, etc. Pour approfondir notre recherche, parlons d'exemples réels de la façon dont la PNL transforme les industries.

Bien que la PNL soit mise en œuvre avec succès dans divers secteurs, sa plus grande part de marché se situe dans les domaines de la technologie, de la santé, de la vente au détail, des services financiers, de l'assurance et du marketing. Découvrez chacun d’eux en détail.

Part de marché mondiale de la PNL par secteur

Service à la clientèle

Les chatbots et les assistants virtuels basés sur la PNL ont modifié le service client une fois pour toutes. Désormais, les clients peuvent bénéficier d'une assistance 24h/7 et XNUMXj/XNUMX tandis que les agents bénéficient d'une charge de travail réduite. Erica – le chatbot créé par Bank of America – fournit un soutien financier et des conseils aux clients et les aide à naviguer dans les services bancaires en ligne. La PNL permet à Erica de connaître les préférences et les besoins des utilisateurs et de fournir des recommandations personnalisées.

Examinons des exemples spécifiques d'utilisation de la PNL dans le service client :

• Assistants vocaux basés sur la PNL pour comprendre la demande de l'utilisateur et la diriger vers le bon agent humain
• Chatbots automatisés pour des tâches simples comme répondre à des questions, vérifier des informations, planifier des rendez-vous, etc.
• Utilisation d'assistants virtuels pour des interactions mains libres avec des appareils et des services
• Analyse des commentaires des clients et analyse des sentiments : par exemple, un chatbot peut commencer par des excuses lorsqu'il traite avec un client frustré.

Commerce électronique et vente au détail

Les sites Web de commerce électronique les plus réputés aujourd'hui, comme Amazon, eBay ou Walmart, utilisent la recherche sémantique basée sur la PNL, ce qui améliore la visibilité des produits et l'expérience de recherche. Contrairement aux mots-clés correspondants, la recherche sémantique est plus intuitive et vise à comprendre l'intention de l'utilisateur derrière la requête.

Outre la recherche sémantique, la PNL a d’autres applications dans le commerce de détail :

• Analyse du sentiment des clients pour mieux comprendre la fidélité à la marque et, à terme, renforcer la marque
• Commerce conversationnel avec assistants vocaux
• Recommandations de produits personnalisées

Éducation

Dans le domaine de l’éducation, la PNL présente les cas d’utilisation les plus créatifs. Un bon exemple est le système de recommandation de cours de Coursera, qui aide les utilisateurs à trouver les meilleurs cours en fonction de leurs intérêts. Pensez également à Grammarly, une solution basée sur la PNL qui rend votre écriture claire et sans erreur.

D'autres exemples de PNL dans l'éducation incluent, sans s'y limiter :

• Systèmes de tutorat intelligents
• Génération de questions d'examen basées sur des manuels ou d'autres supports de formation
• Notation automatisée et analyse des commentaires
• Logiciel de détection de plagiat
• Apprentissage adaptatif, enseignement personnalisé et feedback aux étudiants

Finances et banque

Avez-vous déjà reçu un appel de la banque vous informant d'une activité suspecte sur votre compte ? Ces appels sont généralement déclenchés par la PNL. La détection de fraude est l’une des plus grandes applications du NLP dans le domaine financier. À une certaine époque, Mastercard Decision Intelligence, spécialement développée pour détecter les activités frauduleuses, aidait l'entreprise à réduire la fraude de 50 %. Vérifiez vous-même le potentiel de la solution :

https://mastercard-a.akamaihd.net/global-risk/videos/DecisionIntelligenceExternalVideoGLOBALJul19.mp4

Balise Alt : Mastercard Decision Intelligence

Deux autres façons d’utiliser la PNL dans le secteur financier comprennent :

• Analyse des sentiments sur diverses données textuelles telles que des rapports financiers, des publications sur les réseaux sociaux et des articles de presse pour prédire les cours des actions et les fluctuations du marché et, ainsi, aider les traders et les investisseurs à prendre des décisions plus éclairées.
• Extraction de données à partir de rapports et de documents financiers ainsi que synthèse de l'actualité financière pour des mises à jour rapides

Système de santé

La technologie PNL est utile aux prestataires médicaux pour résumer et catégoriser les notes cliniques et les informations sur les patients. De cette façon, ils peuvent accéder aux données plus rapidement et organiser la documentation. Les dossiers de santé électroniques sont devenus possibles principalement grâce au traitement du langage naturel.

En outre, la PNL peut aider à la transcription, permettant aux médecins de dicter des notes et de minimiser la saisie manuelle des données. Les systèmes de PNL clinique peuvent faciliter les diagnostics, la composition du plan de traitement et les recommandations thérapeutiques personnalisées. Par exemple, Merative LP utilise des algorithmes NLP pour élaborer des plans de traitement du cancer pour ses patients.

Assurance

Comme en finance, la PNL en assurance est utilisée pour identifier les réclamations frauduleuses. En analysant différents types de données telles que les profils clients, la communication et les réseaux sociaux, NLP détecte les indicateurs de fraude et envoie ces réclamations pour une inspection plus approfondie. Le Compagnie d'assurance turque a amélioré son retour sur investissement de 210 % après être passé au système de détection de fraude basé sur le ML.

Comment fonctionne un système de détection de fraude ML
 

Les entreprises d'assurance peuvent également bénéficier de la PNL en surveillant les tendances du secteur à l'aide de l'exploration de textes et de l'intelligence du marché. De cette façon, les entreprises obtiennent des informations sur les performances de leurs concurrents et prennent des décisions davantage basées sur les données.

Droit applicable et juridiction compétente

Dans le secteur juridique, la PNL est la plus utile lorsqu'il s'agit de travailler avec des documents. Les professionnels du droit peuvent utiliser cette technologie pour examiner et analyser des contrats, résumer des textes, analyser les résultats d'un cas, etc. Les algorithmes PNL aident les avocats et les avocats à parcourir de nombreux textes juridiques pour trouver des dates, des conditions ou des clauses spécifiques.

Luminance utilise la PNL pour augmenter l'efficacité de la diligence raisonnable et de l'examen des contrats. Contrairement au GPT plus généraliste, le modèle a été formé sur plus de 150 millions de documents juridiques et vérifié par des experts du secteur. L'entreprise promet aux utilisateurs jusqu'à 90% de gain de temps grâce au traitement automatisé des contrats.

En dehors de cela, les professionnels du droit appliquent la PNL dans la surveillance de la conformité réglementaire, l’analyse des transcriptions de surveillance et la recherche juridique.

Fabrication et chaîne d'approvisionnement

Comme partout ailleurs, la PNL dans la fabrication et la chaîne d’approvisionnement fonctionne mieux pour organiser les données et rationaliser la communication. Par exemple, cela peut aider à analyser et à trier des volumes de documents d’expédition et à résoudre des problèmes logistiques.

Les chatbots peuvent être utiles pour répondre plus rapidement aux requêtes des clients ou des fournisseurs. Tesla a intégré il y a longtemps des chatbots pour offrir des expériences client exceptionnelles. Ceux-ci planifient des essais routiers et répondent à des questions simples sur les voitures Tesla.

En intégrant les chatbots à l'ERP du fabricant ou à d'autres systèmes existants, les chatbots peuvent également contribuer à conserver les informations au même endroit et à améliorer la collaboration entre les services.

Stratégie

Comme mentionné, l’analyse des sentiments est largement utilisée en marketing pour comprendre les opinions des clients sur les marques. Cela permet de suggérer des produits ou des services personnalisés aux clients et de faciliter la prise de décision. Par exemple, McDonald's utilise la PNL pour surveiller les plaintes des clients sur les réseaux sociaux et former les employés à répondre correctement à ces plaintes.

Avec l'aide de NER, la PNL est également exploitée pour identifier les sujets d'actualité et les informations sur les clients afin de les utiliser davantage dans les supports de vente ou dans l'amélioration de la conception des produits.

Recrutement

Lors du recrutement, la PNL est utilisée pour la sélection des candidats afin d'améliorer la précision et la rapidité. Par exemple, une plateforme de recherche d'emploi B2B développée par Intelliarts peut faire correspondre les profils de candidats sur les sites de recherche d'emploi et les sites de médias sociaux comme LinkedIn avec des descriptions de poste. De plus, la solution respecte les principes de diversité, d'équité et d'inclusion (DEI). À la sortie, le client bénéficie d'une recherche de candidats rationalisée, mais avec les exigences DEI comme prévu.

Plateforme de recherche d'emploi B2B

Malgré la popularité croissante de la PNL dans les industries et ses progrès, certains défis subsistent sur la voie de son intégration dans les systèmes existants. Voici à la fois les défis et les solutions potentielles :

Défis et solutions pour la PNL

La PNL continue de se développer et de nouvelles solutions émergent pour relever les défis ci-dessus. Dans le même temps, de nouvelles applications et tendances apparaissent dans la recherche en PNL. Voyons les derniers développements de la PNL et comment ils pourraient révolutionner encore plus les interactions homme-IA :

• Pré-formation et apprentissage par transfert : les modèles pré-entraînés comme GPT-3 ou T5 sont aujourd'hui l'une des avancées les plus importantes de la PNL. Et cette tendance perdure grâce à ses résultats efficaces, ainsi qu'à la possibilité de transférer l'apprentissage pour adapter les connaissances acquises d'une tâche à d'autres tâches et domaines.
• PNL multimodale : la PNL va enfin au-delà du texte et les chercheurs testent ses capacités dans la parole, les vidéos et les images. La multimodalité trouve ses applications dans différents domaines, du sous-titrage vidéo aux véhicules autonomes en passant par une analyse plus précise des sentiments.
• IA conversationnelle : la multimodalité de la PNL se manifeste également dans les avancées de l'IA conversationnelle, qui vise à rendre l'interaction homme-IA plus naturelle et intuitive. Les assistants vocaux pour les maisons intelligentes sont probablement ceux qui intéressent le plus les chercheurs à l’heure actuelle.
• PNL multilingue : la PNL multilingue et multilingue intéresse les chercheurs en raison de ses opportunités d'améliorer la communication mondiale, d'accroître l'accès à l'information et la diversité culturelle.
• IA explicable et digne de confiance : la demande d'une IA explicable et digne de confiance fait référence au renforcement de la confiance, de la responsabilité et de la responsabilité des utilisateurs dans la PNL. Cela est particulièrement pertinent pour les domaines sensibles comme la santé, l’éducation et le droit.
• IA éthique et responsable : les chercheurs visent également à répondre aux préjugés, à l’équité et aux préoccupations éthiques en matière de PNL afin de créer des applications d’IA plus responsables. Un bon exemple ici est la détection des deepfakes pour identifier et signaler les informations vidéo et audio manipulées par l’IA.

Domaines de recherche en cours en PNL

Le concept de PNL a révolutionné les interactions homme-machine, remodelant la manière dont les informations sont accessibles et la communication s'effectue. Grâce à l'intégration de l'IA avec l'apprentissage profond, les ordinateurs ont acquis la capacité de lire des textes, d'interpréter la parole, d'analyser des conversations, de déterminer des sentiments et bien d'autres encore, prouvant ainsi la puissance de la PNL pour extraire des informations précieuses à partir des données.

Nous voyons aujourd’hui des possibilités infinies avec la PNL, allant des chatbots et assistants virtuels à l’analyse des sentiments en passant par la traduction linguistique. Celles-ci ont déjà transformé de nombreux secteurs et amélioré l’expérience utilisateur. Mais la recherche et le développement en cours en PNL promettent un avenir encore plus brillant, marqué par davantage d’avancées et de tendances. Cela a le potentiel de rendre la communication plus transparente et plus inclusive que jamais.

Olena Jerebetska est rédacteur de contenu chez Intelliarts, écrivant sur les dernières nouvelles et innovations en matière de science des données et de ML. Elle a 7 ans d’expérience en rédaction et aime approfondir ses recherches sur des sujets technologiques.

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• La source: https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai