Natural Language processing (NLP) : vers la compréhension du langage humain

Vous avez entendu ce terme plusieurs fois quand on parle d'IA. Mais avec les LLM, les deep learning, machine learning, RAG, et autres acronymes vous êtes perdus. Pas de souci, je vous explique ça 😉

mai 19, 2024

Mais avant de commencer, voici mon récap de la semaine !

Je suis dans ma 4^ème semaine de formation avec MIT pour approfondir l’usage de l’IA dans des stratégies business. On parle Robotique dans le business. Plus j’avance dans cette formation et plus c’est passionnant ! Je savoure chaque minute et échange de ce moment. Et je vous partage un maximum d’information dans ma newsletter 😉 C’est l’une des raisons pour lesquelles aujourd’hui on parle NLP. Je suis allée voir l’exposition Keops en casque de réalité virtuelle que je vous recommande vivement si vous voulez découvrir la pyramide et son histoire.

C’est moi après 45 min de casque de VR sur la tête. Le rouge n’est pas un effet spécial ;)

Bienvenue dans cette 66 ème édition de la newsletter d’Elodie Chenol. Nous sommes désormais 735 ! Que vous soyez les premiers à me suivre ou que vous veniez de me découvrir, merci de me lire 🫶🫶🫶 !

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Le Natural Language Processing (NLP) c’est quoi exactement ?

Le NLP est un domaine à l'intersection de l'informatique, de la linguistique et de l'intelligence artificielle.

Aujourd’hui je me donne pour objectif de démystifier les concepts du NLP, explorer ses techniques et mettre en lumière ses contributions aux avancées technologiques, à travers notamment le deep learning.

1. Comprendre le Natural Language processing (NLP)

Le traitement du langage naturel englobe la capacité d'un système informatique à comprendre, interpréter et générer le langage humain de manière significative et utile. Le NLP est au cœur de diverses applications que nous utilisons quotidiennement, comme les assistants virtuels (Siri, Google Home et Alexa), les systèmes de reconnaissance vocale et les services de traduction linguistique.

Pourquoi le NLP est difficile ?

Le langage humain est intrinsèquement complexe et nuancé. Contrairement aux ordinateurs, qui traitent des instructions explicites, le langage humain implique l'ambiguïté, l'ironie, le sarcasme et des nuances culturelles, ce qui le rend particulièrement difficile à saisir complètement par les machines. Le NLP vise à combler cet écart grâce à des algorithmes sophistiqués et des modèles capables de comprendre les subtilités du langage.

2. Techniques clés en traitement du langage naturel

Pour traiter et comprendre efficacement le langage humain, le NLP emploie plusieurs techniques :

Analyse syntaxique (Parsing) : cette technique consiste à décomposer les phrases en leurs composants grammaticaux et à comprendre leurs relations syntaxiques.
Analyse sémantique : va au-delà de la syntaxe pour déchiffrer les significations et implications des mots et des phrases en fonction du contexte.
Reconnaissance vocale : convertit le langage parlé en texte, une fonction cruciale dans de nombreuses applications comme les assistants virtuels.
Génération de langage naturel : Permet aux ordinateurs de générer du texte semblable à celui d'un humain à partir de données entrées.

Ces techniques sont fondamentales pour des tâches NLP plus spécialisées telles que l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées, et l'extraction de relations.

3. Applications et avantages

Le NLP a des applications étendues à travers diverses industries, conduisant à de nombreux avantages :

Amélioration du service client : grâce aux chatbots et aux assistants virtuels, le NLP fournit des interactions client opportunes et un support.
Analyse de données avancée : les technologies NLP peuvent traiter et analyser de grands volumes de données pour extraire rapidement des informations significatives.
Amélioration de l'accessibilité : le NLP facilite les services de transcription de la parole en texte et la traduction des langues en temps réel, améliorant l'accessibilité pour les personnes handicapées.

4. Le Rôle du deep learning dans le NLP

Les récentes avancées dans le deep learning ont propulsé le NLP vers l'avant de la scène. Les modèles de deep learning, en particulier ceux basés sur les réseaux neuronaux, excellent à capturer les complexités du langage humain à travers des couches d'apprentissage qui imitent l'activité neuronale humaine. Ces modèles peuvent traiter le langage naturel sous une forme structurée, améliorant à la fois l'exactitude et l'efficacité des tâches liées au langage.

5. Défis et considérations éthiques

Malgré ses progrès, le NLP fait face à plusieurs défis et considérations éthiques :

Biais et équité : Les systèmes NLP peuvent involontairement apprendre et perpétuer les biais présents dans leurs données d'entraînement, conduisant à des problèmes d'équité.
Vie privée : comme les systèmes NLP traitent souvent des données personnelles sensibles, garantir la confidentialité et la sécurité est primordial.
Complexité du langage : les subtilités et la nature évolutive du langage humain continuent de présenter des défis pour une compréhension contextuelle complète.

6. L'avenir du Natural Language Processing

Alors que le NLP continue d'évoluer, il est prêt à devenir encore plus intégré dans notre quotidien. Les avancées futures devraient se concentrer sur une compréhension plus nuancée, une plus grande conscience du contexte, et une interaction améliorée entre les humains et les machines. L'intégration continue de l'apprentissage profond devrait conduire à des systèmes NLP plus robustes et intuitifs.

7. Cas d’usage de NLP

NLP et la supply chain

NLP est utilisé avec succès pour les entreprises qui possèdent des supply chains complexes avec des besoins de prévisions, inventaire, sélection de fournisseurs, saisir les commandes, le support clients …

un programme IA entrainé pour la supply chain est l’un des exemples les plus parlant avec l’utilisation de NLP. Les résultats peuvent être très positifs avec une qualité de marchandise a plus bas prix et des idées d’innovation pour créer des produits qui correspondent à la demande changeante des clients.

NLP et la détection des risques

Il est toujours préférable de prévoir les risques de non paiements, les litiges consommateurs, les réclamations sur les garanties, les réclamations sur les assurances … Souvent la donnée possédée par l’entreprise au moment de la prédiction de risques est incomplète et mal structurée. Mais avec l’utilisation de NLP et de certains outils, vous pouvez désormais prédire avec précisions les risques.

NLP pour optimiser le service client

Avec la rapidité de réponse des chatbots ou des applications vocales, vous pouvez enrayée + 80 % des demandes récurrentes. C’est également un gain de temps du point de vue du consommateur qui n’a pas a attendre en ligne ou venir dans un bureau pour avoir une réponse.

Je pourrais ajouter : améliorer la satisfaction client, améliorer les chatbots, améliorer la productivité des RH, améliorer les études de marchés et analyses, analyser les documents juridiques, améliorer l’image de marque avec l’analyse des sentiments, améliorer les reportings … mais je vais m’arrêter là ;)

Conclusion

Le NLP représente un domaine en constante évolution qui relie les nuances communicatives humaines à l'efficacité des machines. À travers ses techniques complexes et ses applications, le NLP améliore les fonctionnalités technologiques et façonne l'avenir de l'interaction homme-machine. L’objectif final est que la machine apprenne à comprendre comment fonctionne la pensée humaine pour pouvoir améliorer “sa réflexion”.

J’espère que cette newsletter vous a fourni une compréhension de ce qu’était le NLP, de son fonctionnement, de ses défis et de son potentiel.

Et vous, quel NLP utilisez-vous dans votre business ?

A bientôt

With love 🫶

Elo