Traitement du langage naturel
Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ?
Le traitement du langage naturel est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui permet aux systèmes informatiques de comprendre, d’interpréter, de contrôler et de comprendre le langage humain. Il utilise la linguistique computationnelle en association avec des modèles de machine learning et de deep learning pour traiter le langage humain. Le langage humain est traité sous forme de données textuelles ou vocales dans le but de comprendre l’intention ou le ressenti des utilisateurs.
Des programmes informatiques spécialisés sont développés afin de faciliter la traduction de textes d’une langue à une autre, de répondre à des commandes ou de résumer de grands volumes de données en temps réel. Par exemple, les entreprises utilisent des formats texte et audio pour communiquer par e-mail, sur les médias sociaux, sous forme de contenus audio/vidéo, etc.
Importance du NLP
- Traiter, évaluer et archiver des informations
- Déployer des chatbots de service client
- Classifier et extraire du texte
Le traitement du langage naturel utilise les techniques suivantes pour analyser le langage humain.
- Analyse de sentiments : analyse les textes en vue d’identifier les sentiments et de comprendre l’opinion des clients.
- Production de résumés : condense des textes longs en conservant les points et les informations les plus importants.
- Extraction de mots clés : identifie et extrait les mots clés essentiels pour le référencement, la visualisation des données et l’analytique.
- Tokenisation : divise les mots et les caractères en petites unités appelées tokens (jetons) en vue de leur prétraitement, de leur segmentation et du traitement du langage.
Comment fonctionne le traitement du langage naturel ?
Le traitement du langage naturel (NLP) utilise des algorithmes informatiques pour traiter et analyser le langage humain de telle sorte que des systèmes informatiques puissent le comprendre et y répondre, c’est-à-dire analyser et créer des textes, des messages et des conversations pertinents.
Les algorithmes de traitement du langage naturel déploient différents outils et techniques pour analyser et comprendre le langage humain. Toutes ces techniques nécessitent d’extraire des informations spécifiques du texte considéré. Ces techniques incluent la tokenisation, l’étiquetage morphosyntaxique, l’analyse syntaxique, la reconnaissance d’entités nommées, l’analyse sémantique et la génération de langage.
La tokenisation est l’étape initiale du NLP, qui consiste à diviser le texte en mots ou en expressions distincts appelés tokens. En divisant le texte en tokens, les algorithmes obtiennent une compréhension de base de la structure et du contexte du texte, ce qui facilite son traitement et son analyse. Les tokens de mot sont séparés par des espaces et les tokens de phrase par des points. La tokenisation de haut niveau est utilisée pour les collocations (mots qui vont ensemble), telles que « fast food ».
L’étiquetage morphosyntaxique consiste à attribuer une étiquette appropriée à chaque token pour indiquer sa catégorie grammaticale (par exemple, nom, verbe, adjectif, pronom, préposition ou conjonction). Cela aide à comprendre la structure grammaticale de la phrase à analyser. L’analyse syntaxique consiste à analyser la structure des phrases pour comprendre les relations entre les différents mots et expressions. Elle permet ainsi à l’algorithme de comprendre la signification des phrases, en identifiant le sujet, le prédicat et l’objet de la phrase.
En outre, la reconnaissance d’entités nommées (ou NER, Named Entity Recognition) permet d’identifier et de catégoriser les entités nommées telles que les noms, les lieux ou les organisations. Elle extrait des informations importantes du texte et facilite l’extraction d’informations ainsi que l’analyse des sentiments. Par exemple, dans la phrase « George enseigne l’anglais », une personne (George) est liée à une discipline (l’anglais) par la catégorie sémantique « enseigne ».
L’analyse sémantique va au-delà de la syntaxe pour comprendre le sens du texte et extraire des informations pertinentes. Elle analyse le texte et interprète son intention. Enfin, la génération de langage consiste à créer des réponses humaines ou à générer un texte cohérent à partir des données extraites des étapes précédentes.
Dans quels domaines le NLP peut-il être utilisé ?
Le traitement du langage naturel peut être utilisé dans différents secteurs, dont les principaux sont énumérés ci-après :
Santé : le NLP permet d’extraire et d’analyser des informations médicales à partir de notes cliniques, d’articles de recherche et de dossiers médicaux afin d’améliorer l’efficacité et la fiabilité documentaire. Il analyse les symptômes et les antécédents médicaux du patient pour appuyer le diagnostic et les recommandations de traitement. Il permet d’automatiser des tâches telles que le codage et la facturation des actes médicaux, d’améliorer la prise de décision clinique en analysant les symptômes des patients et les dossiers de traitement, et même de faciliter l’extraction d’informations exploitables à partir de vastes corpus de données médicales pour les besoins de la recherche clinique.
Finance : le NLP joue un rôle déterminant dans l’analyse des actualités financières, la synthèse des rapports d’analyste, et l’extraction d’informations à partir de documents financiers tels que des rapports annuels et des documents réglementaires. L’analyse de données textuelles présentant des schémas suspects contribue à la prévention des failles de sécurité et des activités frauduleuses.
Le NLP peut également contribuer à la gestion des risques en extrayant et en analysant les renseignements contenus dans des contrats juridiques et des accords financiers. Les chatbots dotés du NLP permettent aux entreprises du secteur bancaire et financier de fournir des services de conseil financier personnalisés et d’automatiser les processus de support client.
Commerce en ligne et vente au détail : le NLP analyse les remarques et les commentaires des clients afin de comprendre leurs sentiments vis-à-vis des produits ou des services et de trouver des moyens de les améliorer. En outre, il est possible d’envoyer des recommandations de produits personnalisées en fonction des préférences des clients et de leur historique de navigation. Avec l’aide du NLP, les entreprises peuvent surveiller les processus mis en œuvre par leurs concurrents, ainsi que les tendances du marché.
Service client : le NLP permet d’améliorer l’expérience client et de rationaliser les opérations. Les chatbots et les assistants virtuels dotés du NLP sont capables de comprendre les requêtes des clients, de fournir des réponses pertinentes et de gérer les transactions de base. Le NLP permet également d’analyser les remarques des clients, les publications sur les médias sociaux ou les interactions avec le support client pour obtenir des informations sur le ressenti des clients et affiner la qualité de service.
Marketing et publicité : le NLP permet de faciliter l’automatisation de la création de contenus pour les campagnes marketing, le marketing e-mail et les descriptions de produits. Il facilite également le suivi de la présence de la marque sur les différents canaux de médias sociaux afin de gérer sa réputation et de construire une base de clients solide.
Enseignement : les établissements d’enseignement peuvent s’aider du NLP pour noter les devoirs et les rédactions afin de fournir un retour plus rapide aux élèves. Le NLP peut aussi assister les élèves dans leur apprentissage de la grammaire, de la prononciation et du vocabulaire.
Ressources humaines : les entreprises peuvent utiliser le NLP pour scanner des CV et des demandes d’emploi afin de choisir les candidats les plus adaptés en identifiant les compétences et les qualifications recherchées. Elles peuvent aussi s’en servir pour analyser les enquêtes réalisées auprès des employés afin d’évaluer le ressenti et l’implication du personnel.
Administration et services publics : le NLP permet d’analyser des documents administratifs et des textes législatifs pour obtenir des informations, évaluer les répercussions des politiques et améliorer la prise de décision.
Comment pouvons-nous utiliser le NLP ?
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