Le traitement automatique du langage naturel (TALN) est un sous-domaine de l'IA utilisé dans un certain nombre d'applications quotidiennes : les assistants numériques tels que Siri ou Alexa, les systèmes GPS et la saisie prédictive sur les smartphones.

Les versions antérieures du TALN utilisaient la linguistique informatique basée sur des règles, des méthodes statistiques et l'apprentissage automatique pour comprendre et recueillir des informations à partir de publications sur les réseaux sociaux, d'avis et d'autres données. Les approches plus récentes tirent parti des réseaux neuronaux et des grands modèles de langage (LLM pour Large language model) pour accomplir les tâches ci-dessous

Pour faciliter le traitement automatique du langage naturel, un certain nombre de sous-tâches sont souvent effectuées, notamment :

  • La tokenisation, qui divise le texte en entités simples plus petites.
  • La racinisation, qui consiste à regrouper les mots qui ont la même racine. Par exemple, les mots « optimiser », « optimal » et « optimisation » ont la même racine.
  • La lemmatisation, qui consiste à réduire les mots à leur forme canonique pour regrouper toutes les formes que peut prendre un mot unique. Par exemple, le mot « bon » peut prendre diverses formes, comme « mieux » et « meilleur ».
  • La suppression de stopwords, qui consiste à supprimer les mots tels que les prépositions et les articles.
  • L'étiquetage morpho-syntaxique (POS tagging), qui attribue une étiquette aux noms, aux verbes, aux adjectifs, aux adverbes, aux pronoms, etc.

Pour faciliter la communication conversationnelle avec un être humain, le TALN s'appuie sur deux autres sous-branches : la compréhension du langage naturel (ou NLU pour natural language understanding) et la génération automatique de texte (ou NLG pour natural language generation). Le NLU inclut des algorithmes qui analysent le texte pour comprendre les mots dans leur contexte, tandis que le NLG permet de générer des mots qui ont du sens comme le ferait le cerveau humain. Ensemble, ces deux sous-domaines sont le moteur des chatbots intelligents tels que ChatGPT.

Voici les principales techniques de NLP utilisées dans les environnements commerciaux et B2C.

  1. Les résumés textuels : les algorithmes de NLP analysent de grandes quantités de données et condensent les informations pour générer un résumé avec des points clés.
  2. La reconnaissance vocale : cette technique analyse les données audio pour les traduire en texte ou les associer à des mots connus. Étant capable de capter l'audio, la reconnaissance vocale joue un rôle essentiel dans les applications pour les personnes malentendantes.
  3. La traduction automatique : cette technique traduit automatiquement les mots dans différentes langues pour permettre aux utilisateurs d'avoir facilement accès à des informations en langue étrangère. Google Translate en est un bon exemple
  4. Les systèmes de questions-réponses : les algorithmes de NLP analysent les données et recherchent des informations pertinentes pour fournir des réponses à un utilisateur. Ces systèmes peuvent être basés sur des règles ou sur des modèles génératifs pré-entraînés, tels que ChatGPT, qui font émerger des informations en accédant à des données accessibles au public sur Internet.
  5. La reconnaissance d'entités nommées : une technique de TALN qui identifie et extrait des entités telles que des personnes, des lieux, des marques, des objets, des devises, etc.
  6. La recherche sémantique : une technique de recherche qui permet aux utilisateurs de récupérer des informations en comprenant l'intention de la recherche au lieu de simplement utiliser des mots-clés.
  7. L'analyse des sentiments : les algorithmes de TALN peuvent catégoriser les émotions au sein d'un texte pour indiquer si ce dernier est positif, négatif ou neutre et dans quelle mesure.
  8. L'analyse du sentiment basée sur l'aspect : cette technique avancée analyse le sentiment dans les aspects qui ont été extraits des sujets dans un texte. Cette vision précise du sentiment du marché permet aux marques d'identifier exactement les points qu'elles doivent améliorer et ceux qui n'en ont pas besoin.

    9. Toutes les techniques et les sous-tâches du TALN décrites ci-dessus sont utilisées de concert pour fournir, entre autres, des données d'analyse pertinentes concernant le sentiment des clients et la perception qu'ont ces derniers d'une marque à partir des données extraites des réseaux sociaux.