Selon le rapport d’Emergen Research*, le marché du traitement automatique du langage naturel (TALN) devrait connaître une expansion remarquable, passant de 12,43 milliards de dollars en 2021 à 98,05 milliards en 2030, avec un taux de croissance annuel composé de 25,7%. Cette croissance spectaculaire témoigne de la révolution que l’intelligence artificielle (IA) a apportée dans la manière dont les machines interagissent avec le langage humain. Au cœur de cette transformation se trouvent les domaines du traitement de langage naturel (NLP), comportant deux “sous domaines” que sont la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG). Il est donc essentiel de comprendre en détail les composants de ce marché en constante évolution. Cet article explore chacun de ces domaines, en fournissant une analyse approfondie de leurs fonctions, de leurs applications et de leur importance dans l’évolution de l’IA.
Traitement du Langage Naturel (NLP)
Le Natural Language Processing (NLP) englobe les méthodes et les technologies qui permettent aux ordinateurs de lire, comprendre et interpréter le langage humain. Le NLP se concentre sur le traitement automatique du langage naturel dans sa forme brute, en se basant souvent sur des règles grammaticales et des modèles statistiques. Le NLP peut traiter des tâches basiques de traitement du langage, mais il ne comprend pas nécessairement le sens ou la sémantique des mots et des phrases. Il s’agit d’un champ plus large qui inclut notamment le NLU et le NLG.
Cette technologie est omniprésente. Qu’il s’agisse de nos objets connectés, du traitement de la relation client ou de la recherche data dans la finance, l’ajout d’une technologie de NLP est nécessaire pour comprendre le texte et exploiter tout son potentiel dans l’ensemble des secteurs d’activité.
Ces trois domaines, bien qu’indépendants, sont souvent interconnectés dans des systèmes d’IA complexes. Par exemple, un assistant vocal utilise le NLP pour extraire l’information, le NLU pour en comprendre le sens et le NLG pour formuler une réponse naturelle.
Génération de Langage Naturel (NLG)
Dans le NLG se concentre la génération d’un langage naturel à partir de données structurées (en savoir plus). C’est une étape essentielle pour les interactions humain-machine en rendant les réponses plus accessibles pour l’utilisateur.
Quelques applications du NLG
- Rédaction de rapports automatique : Créer des résumés ou des rapports à partir de grandes quantités de données, comme des rapports financiers ou météorologiques
- Chatbots: Générer des réponses naturelles dans les dialogues avec les utilisateurs
- Création de contenu marketing : Générer des descriptions de produits, des publicités et des campagnes marketing personnalisées (images, textes…)
- Rédaction juridique : Elle peut aider les avocats en générant des documents juridiques tels que des contrats et des avis juridiques
Compréhension du Langage Naturel (NLU)
La NLU est une branche de l’IA qui permet aux machines de comprendre et d’interpréter le langage humain tel qu’il est parlé ou écrit. Elle va au-delà de la simple reconnaissance du langage par le NLP, pour y saisir justement le sens complet, y compris le contexte et l’intention derrière les paroles ou les textes. (cf: Pourquoi l’IA de Golem.ai n’est pas un ctrl+f). Le NLU nécessite une compréhension approfondie du langage humain et de ses subtilités pour interpréter correctement les informations contenues dans un texte.
Par ailleurs, la compréhension du langage naturel peut être réalisée grâce à deux approches distinctes : l’analyse syntaxique et l’analyse sémantique. L’analyse syntaxique implique l’examen du langage en respectant les règles grammaticales, ce qui signifie qu’elle se concentre sur des groupes de mots plutôt que sur des mots individuels. En revanche, l’analyse sémantique est le processus permettant de saisir le sens ou la logique d’une déclaration.
Quelques applications du NLU
- Traitement automatique des messages : Analyser les emails et leurs pièces jointes, catégoriser les messages, répondre automatiquement…
- Analyse de formulaire : extraction des textes libres dans les formulaires
- Assistants vocaux intelligents : Comprendre les requêtes vocales (sans transformer la voix en texte et inversement, c’est le rôle du TTS et STT)
- Analyse de sentiment : Identifier les émotions dans les textes des médias sociaux, des critiques, etc.
- Systèmes de réponse aux questions : Comprendre et répondre aux questions posées en langage naturel
- Analyse des enquêtes de satisfaction : Identification des points positifs, négatifs ou axes d’amélioration, identification des services concernés…
- Traitement des sinistres en assurance : analyse des données pour faciliter le travail des actuaires ou experts
Le NLU, une technologie au service des métiers
Le Natural Language Understanding est une intelligence artificielle dite analytique, qui comporte des usages très différents de l’IA générative. Son rôle n’est donc pas de générer du texte comme le NLG, mais bien d’analyser des données non structurées souvent présentes en grande quantité dans les entreprises, et d’en comprendre le sens.
Par ailleurs, parmi les technologies NLU deux méthodes se différencient par leur approche. Une méthode dite “statistique” qui consiste à s’entraîner sur de grands volumes de données, une méthode dite “Symbolique”, la technologie de Golem.ai, qui repose sur des règles et des connaissances.
L’avantage d’une technologie NLU symbolique permet d’éviter certains biais comme le manque d’explicabilité et de transparence, la consommation massive de données (parfois personnelles) ou la souveraineté car elle n’est pas basée sur des entraînements massifs. Un avantage dans de nombreux secteurs où la donnée est critique comme la santé, la Défense, la finance ect.
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*https://www.actuia.com/actualite/le-marche-du-nlp-devrait-atteindre-plus-de-98-milliards-de-dollars-en-2030/
