Les secrets du traitement du langage naturel décryptés

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

Le NLP concerne les interactions entre les machines et le langage humain. Il consiste en la capacité d’un système informatique à analyser le langage humain, à l’interpréter et à le générer d’une manière à la fois pertinente et utile. Le NLP emploie divers outils, techniques et algorithmes de l’apprentissage machine, ainsi que l’IA symbolique, pour permettre aux machines de comprendre et de traiter des données de langage naturel, y compris le texte et le discours.

Au moyen de modèles statistiques, de l’apprentissage machine et de règles linguistiques, le NLP permet à la machine d’exécuter des tâches comme l’analyse des sentiments, la classification de textes, la traduction automatique ou encore le développement de chatbots.

Recevoir des informations par e-mail

Restez informé des dernières nouveautés en matière d'intelligence artificielle et de normes connexes.

S'abonner *

Almost done! 
You are only one step away from joining the ISO subscriber list. Please confirm your subscription by clicking on the email we've just sent to you. You will not be registered until you confirm your subscription. If you can't find the email, kindly check your spam folder and/or the promotions tab (if you use Gmail).

* Newsletter en anglais

Comment vos données seront utilisées

Veuillez consulter notre avis de confidentialité. Ce site est protégé par reCAPTCHA et les conditions d'utilisation de la politique de confidentialité de Google s'appliquent.

Comment le traitement du langage naturel fonctionne-t-il ?

Le processus d’apprentissage machine comporte de nombreuses étapes qui rendent possible l’exécution de tâches de NLP courantes. Ces éléments du NLP fonctionnent ensemble pour faciliter une compréhension globale du langage humain par la machine.

Dans un premier lieu, le NLP passe par l’étape du prétraitement, de réduction, d’indexation et de codage des données. À ce stade, les données sont du texte pouvant provenir d’un ou de plusieurs sites Internet ou d’autres sources. Cette étape se compose des tâches suivantes :

• Le nettoyage des données, qui peut consister par exemple en l’écriture d’un script Python pour extraire le texte du code HTML d’un site Internet.
• La tokenisation, qui consiste à décomposer le texte en unités plus petites, comme l’unité de mot, appelées tokens. On rencontre souvent le terme de token dans le contexte des grands modèles de langage d’IA générative (ou LLM pour Generative AI Large Language Models).
• L’étiquetage des parties du discours, ou le processus permettant d’identifier des catégories de mots, comme les noms communs, les verbes et les adjectifs.

Une fois les données prétraitées, un algorithme d’apprentissage machine peut être élaboré pour entraîner les modèles de NLP. Ce processus nécessite d’alimenter le logiciel en grandes quantités d’échantillons de données pour accroître le degré de précision du modèle.

Il peut alors servir à exécuter des tâches qui décomposent le texte ou le discours pour le rendre plus facile à comprendre par les programmes informatiques. Cette décomposition peut notamment s’organiser autour de la syntaxe (agencement des mots), de la sémantique (sens des mots et des phrases), de la pragmatique (sens contextuel) et du discours (articulation des phrases dans le texte).

Outils du traitement du langage naturel

Quels sont les principaux outils et technologies employés dans le NLP ? Quelques exemples de NLP sont présentés ci-après.

L’outil le plus couramment utilisé dans le NLP est le Natural Language Toolkit (NLTK), un module en accès libre bâti selon le langage de programmation populaire Python. Par chance, il n’est pas nécessaire d’être expert du codage pour appliquer le traitement du langage naturel avec Python. Les outils comme NLTK sont assortis de librairies d’ensembles de données et de didacticiels et offrent des fonctions et des modèles prédéfinis pouvant être intégrés à des tâches et sous-tâches courantes de NLP, comme la tokenisation et le raisonnement sémantique, qui consiste en la capacité à parvenir à une conclusion logique sur la base des faits extraits du texte.

À quoi le traitement du langage naturel sert-il ?

On trouve aujourd’hui le NLP dans une grande variété d’applications courantes et cette technologie trouve des débouchés dans divers secteurs, comme la santé et la finance. Voici quelques-unes des applications de NLP les plus courantes et les domaines dans lesquels on peut rencontrer le traitement du langage naturel dans l’IA :

• Les chatbots et assistants virtuels : les applications fonctionnant avec l’IA, comme Siri et Alexa, utilisent des techniques de NLP pour interagir avec les utilisateurs à travers des conversations en langue naturelle.
• Traduction automatique : les modèles de NLP peuvent être entraînés à partir de grandes quantités de données bilingues, de sorte qu’ils peuvent traduire avec exactitude du texte en tenant compte des règles de grammaire et des nuances contextuelles.
• Moteurs de recherche : les systèmes de réponse à des questions, comme les moteurs de recherche, utilisent des algorithmes de NLP pour comprendre les questions posées par les utilisateurs et leur fournir des réponses pertinentes. Ces systèmes analysent le contexte de la question, identifient les informations clés, recherchent des documents ou des bases de connaissances pertinents, et en tirent des réponses précises pour faire suite à la requête de l’utilisateur.
• Filtrage des e-mails : les boîtes de réception remplies d’innombrables e-mails non lus sont un problème largement rencontré. On utilise le NLP pour filtrer les e-mails et les classer en différentes catégories. Les technologies les plus avancées de détection de spams utilisent les capacités de classification de textes du NLP pour balayer les e-mails et déceler des éléments de texte indiquant la présence de spams ou d’hameçonnage.

Le NLP est par ailleurs devenu un outil indispensable dans divers secteurs, en venant révolutionner la manière dont nous interagissons avec les technologies :

• Santé : le NLP est essentiel dans le secteur de la santé en ce qu’il permet des analyses efficaces des dossiers médicaux, des données relatives aux patients et des notes cliniques. Il aide à améliorer les diagnostics, à identifier des schémas, à prédire des résultats et à optimiser la prise en charge globale des patients.
• Finances : le NLP joue un rôle déterminant dans le secteur de la finance en ce qu’il permet d’automatiser des tâches jusqu’alors manuelles, comme l’analyse des rapports financiers, des articles sur l’actualité financière et les commentaires des clients. Il permet l’analyse des sentiments, la détection de la fraude, l’évaluation des risques et la personnalisation des recommandations financières.
• Service client : le NLP est essentiel pour les départements de services clients car il permet aux chatbots et assistants virtuels de comprendre les requêtes des clients et d’y répondre en temps opportun, ce qui améliore la satisfaction client et réduit la charge de travail pour les équipes.
• E-commerce : le NLP est utilisé dans le secteur du e-commerce à diverses fins, comme les recommandations de produits fondées sur les préférences utilisateurs et l’historique de navigation. Il aide également à l’analyse des sentiments dans les avis clients pour comprendre leur appréciation des produits et services.
• Services juridiques : le NLP aide les professionnels du secteur juridique en automatisant des tâches comme l’analyse des contrats et l’examen des documents juridiques, ce qui permet des économies de temps et d’effort.
• Éducation : le NLP apporte de grands avantages au secteur de l’éducation en permettant la mise en œuvre de systèmes de tutorat intelligents qui personnalisent les expériences d’apprentissage des apprenants.
• Ressources humaines : le NLP aide les départements des ressources humaines dans l’exécution de tâches comme l’analyse des CV, l’examen de l’adéquation des candidats et l’analyse des sentiments dans les observations des collaborateurs.

Difficultés et limites du traitement du langage naturel

À l’instar de tout domaine complexe, le NLP a sa part de difficultés. La complexité algorithmique des tâches du NLP peut représenter une limite significative par exemple. Le traitement de très grands volumes de données textuelles nécessite une puissance de calcul conséquente et beaucoup de temps, ce qui rend difficile l’analyse en temps réel ou quasi réel. L’amélioration de l’efficacité et de la rapidité des algorithmes du NLP constitue un autre point de difficulté à surmonter. Cependant, de telles difficultés, comme celles énumérées ci-après, représentent aussi de formidables marges de manœuvre pour l’innovation et la croissance.

• Compréhension et mémoire contextuelles limitées : les modèles de NLP ont souvent des difficultés à interpréter ou retenir le sens des mots ou des phrases en fonction du contexte dans lequel ces mots ou phrases sont utilisés. Ce problème peut donner lieu à des erreurs d’interprétation ou des analyses de données textuelles erronées.
• Ambiguïté et polysémie : nombre de mots et de phrases ont plusieurs sens, ce qui rend difficile pour les modèles de NLP de déterminer avec précision l’usage prévu d’une unité linguistique dans un contexte donné. Cette difficulté peut aboutir à des analyses erronées ou des malentendus.
• Variations de la langue et idiomes : la grande diversité des langues et de leurs déclinaisons régionales (dialectes, idiomes, argot, expressions familières) complique pour les modèles de NLP l’analyse et l’interprétation exacte des textes selon les différents contextes linguistiques. Les chercheurs travaillent à la mise à jour continue des modèles et à leur adaptation à l’évolution de la langue.
• Manque de bon sens : si les humains peuvent déduire des informations implicites d’un texte grâce à leur culture générale et au bon sens, les modèles de NLP sont souvent dépourvus de cette capacité. Cette lacune entrave la capacité de ces modèles à comprendre les nuances d’un texte ou à formuler des prédictions précises en fonction des informations implicites.
• Qualité des données et biais : la qualité des données utilisées pour entraîner des modèles de NLP joue un rôle crucial dans la performance des résultats. Des ensembles de données biaisés ou incomplets peuvent donner lieu à des résultats tout aussi biaisés, et entraîner une aggravation des préjugés et stéréotypes dans la société.
• Questions d’éthique et de respect de la vie privée : l’accroissement du recours au NLP dans diverses applications a fait naître des préoccupations sur le terrain de l’éthique et du respect de la vie privée. Les sujets comme la confidentialité, la sécurité et l’utilisation abusive des données dans la technologie du NLP soulèvent d’importantes questions concernant le développement et le déploiement responsables des systèmes de NLP.

Apprivoiser et discipliner la technologie

Face à l’intégration croissante des modèles de NLP à des secteurs critiques comme la santé, les finances ou les transports, il devient essentiel d’en assurer la sécurité, la fiabilité ainsi qu’une utilisation éthique. Aussi, les Normes internationales offrent à cet égard un cadre de cohérence et de qualité à travers différentes utilisations, notamment les diverses applications du NLP. La création de normes dédiées à l’IA, comme celles élaborées par le groupe d’experts d’ISO/IEC JTC 1/SC 42, souligne l’engagement de l’ISO à veiller à ce que les technologies d’IA soient développées et utilisées de manière responsable et efficace.

• ISO/IEC 42001:2023Intelligence artificielle – Système de management
• ISO/IEC 23894:2023Intelligence artificielle – Recommandations relatives au management du risque

Dans le cadre de son programme de travail élargi sur l’IA, une initiative conjointe est à l’étude concernant les systèmes de traitement du langage naturel, en collaboration avec ISO/TC 37, le comité expert sur le langage et la terminologie. Cette initiative bénéficie d’une grande variété d’expertises en IA, couvrant le langage parlé et écrit et impliquant de nombreux participants à travers le monde. L’élargissement du programme de travail de l’ISO traduit l’importance des Normes internationales comme solutions favorisant une adoption responsable de la technologie.

Quel avenir pour le traitement du langage naturel ?

Le NLP est sur le point de redéfinir complètement la communication numérique, en améliorant notre capacité à communiquer non seulement avec les machines, mais aussi les uns avec les autres. Son avenir promet une intégration encore plus poussée à d’autres domaines de l’IA, ce qui améliorera ses capacités. L’émergence des réseaux de neurones dans le NLP, par exemple, transforme déjà la manière dont fonctionnent les tâches de recherche. Quand auparavant, leurs résultats étaient produits à partir de bases de données, aujourd’hui, les réseaux de neurones cherchent et proposent les résultats les plus pertinents en fonction de l’historique des interactions de l’utilisateur avec la machine. À terme, cette capacité ne fera que gagner en précision.

Il est toutefois primordial de répondre aux inquiétudes légitimes que suscite cette technologie pour veiller à ce qu’elle serve l’intérêt de tous. Si nous y parvenons, au moyen de normes rigoureuses bien en place et mises en œuvre, alors le NLP peut contribuer à bâtir un avenir où l’IA et l’intelligence humaine travaillent en harmonie pour le progrès commun.