Traitement du langage naturel – Part1

Les êtres humains sont considérés comme l’espèce la plus évoluée de la planète Terre, et ce qui nous a permis d’atteindre un succès exceptionnel est notre capacité à communiquer et à partager des informations et des expériences.
C’est là qu’intervient le concept de développement d’une langue, qui devient l’un des éléments les plus diversifiés et les plus complexes de notre existence, avec plus de 6500 langues différentes dans le monde.

Selon les estimations de l’industrie, seulement 20% des données disponibles sont présentes sous la forme structurée, les 80% restants représentent quant à eux des données sous forme non structurée.

Aujourd’hui, la majorité des données existe sous forme textuelle, non structurée, c’est pourquoi il est important de se familiariser avec les techniques d’analyse de texte et le traitement du langage naturel, afin de produire des informations significatives et exploitables à partir de ces données.*

Le traitement du langage naturel est en un mot le processus de dérivation d’informations significatives à partir de texte en langage naturel. Il implique généralement la capacité pour un programme informatique par exemple de comprendre comment fonctionne le langage humain lorsque l’on parle différentes langues.

Je vous mentirais si je vous disais que les ordinateurs peuvent comprendre le langage humain de la même façon que nous, mais ce que je peux vous assurer, c’est qu’ils sont doté d’une intelligence artificielle incroyable ! Et devinez quoi ? Le traitement de langage naturel est la principale raison derrière tout cela.

Ci-dessous, j’ai sélectionné quelques exemples de cas d’utilisation intersectorielle du traitement de langage naturel à plusieurs fins commerciales :

Assistant Virtuel :

Il s’agit essentiellement d’un système intelligent capable de comprendre la voix humaine sans avoir à utiliser le clavier. Basés uniquement sur la voix, les dispositifs d’assistance virtuelle peuvent effectuer plusieurs tâches comme l’organisation de calendriers, l’envoi de messages texte, la gestion des e-mails et l’élaboration de listes.

En d’autres termes, c’est une sorte d’assistant intelligent personnel que vous engagez gratuitement (bien pas vraiment gratuitement… Disons que vous venez de lui payer un bonus de signature), qui fournit un service 24/7, ne prend pas de pauses ou de vacances, assez intelligent pour parler et comprendre un tas de langues et disponible tout le temps via votre smartphone, montre connectée, enceinte connectée… juste pour rendre votre vie plus facile, Intelligemment.
Vous pouvez découvrir cette grande fonctionnalité avec Cortana développée par Microsoft, Siri par Apple ou Alexa par Amazon…

Chatbots :

Comme son nom l’indique, c’est un robot conçu pour mener des conversations avec des utilisateurs humains. Le chatbot a porté l’expérience de soutien à la clientèle à un nouveau niveau en économisant du temps, de l’énergie et des ressources humaines. Avant l’entrée des chatbots, l’expérience de soutien à la clientèle ressemblait à peu près à ceci : Vous appelez un numéro « hotline », vous avez 10mn d’attente sur la ligne (et vous êtes facturé pour cela), et vous écoutez la chanson la plus ennuyeuse en attente … Si vous survivez à ces 10mn, parfois même plus, vous êtes assez chanceux qu’ils n’aient pas annulé votre appel, vous avez enfin l’occasion de parler pour obtenir un homme/femme assis dans une salle bruyante, qui sonne comme une salle de trading de Wall Street.

Généralement vous pouviez à peine l’entendre, le brouhaha vous rend fou et l’appel se termine avec le célèbre dicton « nous avons pris note de votre demande et nous vous contacterons bientôt » . Ça n’arrive jamais. Maintenant, avec les chatbots, c’est une expérience complètement différente. C’est un service gratuit, disponible 24/7 et assez intelligent pour répondre à toutes vos questions.

Dans le cas où il ne pourrait pas répondre à votre demande, il vous redirige vers la personne en charge de mieux vous servir. Plus que cela, il enregistre votre historique de conversations afin de vous fournir un suivi et une expérience personnalisée. C’est à peu près comme si vous aviez embauché un consultant personnel pour régler n’importe quel problème que vous pourriez avoir avec un produit ou un service. De cette façon, nous évitons non seulement de bombarder l’équipe de support avec des appels, mais nous avons également la possibilité d’accéder à l’information rapidement et efficacement afin d’augmenter la productivité.

Traduction automatique neuronale :

Ce qui a déjà semblé comme une tentative absurde de remplacer, même imiter la traduction professionnelle est maintenant devenu incontournable. Grâce au traitement de langage naturel, certaines technologies d’intelligence artificielle sont aujourd’hui capables de traduire des tonnes de texte, dans n’importe quelle langue, juste en un clin d’oeil. La traduction automatique neuronale a poussé cette expérience encore plus loin en fournissant de grands modèles de réseaux neuronaux artificiels, formés conjointement (de bout en bout), capables de prédire une séquence de mots réaliste, afin de maximiser les performances de traduction.

Je sais que c’est dur de l’admettre, mais la traduction automatique neuronale est derrière les suppressions d’emplois de centaines de traducteurs professionnels aujourd’hui, ces modèles sont suffisamment performants pour qu’ils puissent simuler, même contourner, le travail des professionnels. C’est ce que fait la technologie, remplacer continuellement des emplois par de nouveaux afin que nous puissions évoluer en tant qu’êtres humains.

En 2016, Microsoft a lancé la technologie de traduction automatique neuronale avec Microsoft Bing, ouvrant la voie à Google et Amazon qui tentent de fournir des outils sophistiqués de traduction automatique sur le marché.

Analyse des sentiments :

Dans le cadre du suivi de la marque et de l’ajustement de la stratégie de vente, il est essentiel d’analyser les rétroactions des clients et de déterminer leurs attentes.

C’est là que l’analyse des sentiments entre en ligne de compte comme processus d’identification et de catégorisation des opinions exprimées dans un texte, afin de récupérer des informations importantes pour déterminer si l’attitude de l’auteur à l’égard d’un sujet, d’un produit, etc. est positive, négative ou neutre.

Grâce aux technologies d’analyse des sentiments, les entreprises peuvent analyser les rétroactions des clients au moyen de blogues, de commentaires ou de médias sociaux, et déterminer ce qu’ils pensent de leurs produits ou services.

Microsoft Azure fournit une pile de services cognitifs, qui sont des algorithmes intelligents qui « apportent l’agilité et l’innovation de l’informatique en nuage à votre environnement sur place ».

Azure Cognitive Services fournit une API puissante : Text Analytics API, qui permet aux utilisateurs d’intégrer des algorithmes NLP pré-formatés à leur code. L’API d’analyse de texte comprend une capacité d’analyse des sentiments « utile pour détecter les sentiments positifs et négatifs dans les médias sociaux, les commentaires des clients et les forums de discussion », afin d’améliorer la gestion des relations avec la clientèle.

Ecrit par Sofiene AZABOU.