Traitement du langage naturel (NLP) et intelligence artificielle (IA)

Le traitement du langage naturel (NLP) est à l'origine de pratiquement tous les programmes informatiques capables d'« entendre » et de répondre à des commandes vocales, de traduire des textes entre différentes langues, ou de résumer ou produire de grandes quantités de textes rapidement.

Par Nathan Reiff

4 min de lecture

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui aide les ordinateurs à comprendre le texte écrit ou parlé. L'objectif du NLP est de faciliter la capacité à comprendre, analyser et produire du texte au même niveau qu'un être humain.

Le sous-domaine du NLP fait partie de l'informatique, mais il comprend également une variété d'autres domaines et disciplines, notamment la linguistique computationnelle, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, les statistiques, et plus encore.

Le NLP est à l'origine de pratiquement tous les programmes informatiques capables d'«entendre» et de répondre à des commandes vocales, de traduire des textes entre différentes langues, ou de résumer ou produire de grandes quantités de textes rapidement. Certains de ces programmes ou applications comprennent l'assistant virtuel Siri d'Apple, le service de traduction populaire de Google, et le chatbot ChatGPT désormais omniprésent, lancé par OpenAI en novembre 2022.

Comment fonctionne le NLP

Le traitement du langage naturel comprend généralement deux processus composants : la prétraitement des données et le développement d'un algorithme.

Comme son nom l'indique, le prétraitement des données consiste à préparer les données pour que les machines puissent les interpréter. Grâce au prétraitement, les données sont converties en une forme exploitable, les informations supplémentaires sont «nettoyées» et les données sont rendues plus facilement compréhensibles par le système d'apprentissage. Le prétraitement peut inclure la suppression de certains mots courants d'un bloc de texte, la division d'un morceau de texte en unités plus petites, la réduction des mots à leurs formes de base ou l'étiquetage des mots pour indiquer les parties du discours qu'ils représentent.

Le deuxième processus composant est le développement d'un algorithme. Les algorithmes de NLP utilisent souvent des règles basées sur la linguistique, mais ils peuvent également se concentrer de plus en plus sur les principes de l'apprentissage automatique. Grâce à l'apprentissage automatique, le système d'IA traite un grand volume de données à la recherche de motifs ou d'incohérences, «apprenant» ainsi sur les données et les tendances courantes au fur et à mesure.

Applications du NLP

Le NLP a une grande variété d'applications dans de nombreuses entreprises et industries. Outre celles mentionnées ci-dessus, le NLP est applicable à toute entreprise qui traite un volume important de données textuelles. Une grande partie des informations créées et stockées en ligne est en langage naturel humain, ce qui rend difficile le traitement par des systèmes non-NLP. De plus, le NLP peut apporter de la structure au monde extrêmement complexe et diversifié du langage humain.

Le NLP peut être utilisé pour identifier l'humeur dans une grande quantité de texte, pour convertir des commandes vocales en texte écrit ou vice versa, pour extraire certains types d'informations de sources textuelles, pour générer automatiquement des résumés de grands volumes de texte, pour traduire entre les langues, pour tenter de capturer le sens ou les thèmes dans des textes ou des collections de textes, et plus encore.

ChatGPT

Les systèmes de traitement du langage naturel ont attiré une attention supplémentaire ces derniers mois grâce à l'avènement de ChatGPT d'OpenAI, un puissant chatbot. Microsoft a investi 10 milliards de dollars dans le créateur de cette technologie et a déjà commencé à intégrer ChatGPT dans son moteur de recherche Bing et plusieurs autres applications. ChatGPT a déjà révolutionné la façon dont les logiciels sont écrits, dont les gens recherchent des informations en ligne, voire la façon dont les étudiants font (ou trichent) leurs devoirs.

Fiche de référence

  • Le traitement du langage naturel est une branche de l'intelligence artificielle qui vise à faciliter le processus de compréhension et de création d'un langage semblable à celui des humains dans les machines.
  • NLP est une technologie utilisée dans des assistants virtuels comme Siri, dans des applications et des outils de traduction, pour les chatbots et dans de nombreuses utilisations similaires.
  • NLP repose sur une procédure appelée prétraitement des données pour analyser, étiqueter et mieux comprendre le langage naturel humain.
  • Il utilise également un algorithme tel qu'un système d'apprentissage automatique pour traiter de vastes quantités de données, apprenant ainsi le fonctionnement du langage.
  • Les utilisations de NLP comprennent la résumé de textes, la traduction, la conversion de texte oral en écrit et vice versa, la compréhension et la réponse aux questions, et plus encore.

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