Le langage humain est très différent du langage machine. La PNL est une branche de intelligence artificielle qui analyse le sens de notre langue et l'intègre dans des programmes informatiques à l'aide d'algorithmes complexes. Il s'agit d'une véritable interface entre l'informatique et la linguistique.

I/Origine de la PNL 🔍

Les premières expériences de PNL ont été réalisées à la suite de Seconde Guerre mondiale. À cette époque, c'était un approche symbolique, ce qui signifie que l'intelligence artificielle était basée sur des données et des règles très strictes qui lui étaient imposées afin d'effectuer une ou plusieurs tâches dans un domaine d'expertise spécifique (un processus appelé « basé sur des règles »). L'objectif n'était pas de disposer d'une intelligence semblable à celle de l'homme capable de s'adapter, mais plutôt de créer des systèmes experts.

Les premières applications étaient principalement basées sur la traduction.

Ensuite, c'est dans Années 80 que la PNL va réellement émerger et s'améliorer encore davantage, grâce à apprentissage automatique algorithmes. Les machines sont ensuite devenues plus autonomes et ont pu créer des règles automatiquement, en s'appuyant sur l'apprentissage des données ils ont été donnés. Nous parlons d'une nouvelle approche, appelée »statistique«.

Enfin, l'étape importante qui a marqué la PNL dans le années 2000 est celui de »apprentissage en profondeur« avec la mise en œuvre de réseaux de neurones artificiels. La différence entre le deep learning et l'apprentissage automatique réside dans l'extraction automatique de fonctionnalités.

*Le réseau neuronal artificiel est un modèle informatique dont la conception s'inspire très schématiquement du fonctionnement des neurones biologiques. En modélisant des circuits biologiques, ils permettent de tester certaines hypothèses fonctionnelles issues de la neurophysiologie, ou les conséquences de ces hypothèses pour les comparer à la réalité » définition tirée de techno-science.net.

Aujourd'hui, avec l'amélioration continue des algorithmes d'apprentissage automatique, la PNL est en plein essor.

II/Les différentes méthodes utilisées dans
PNL 👇🏼

En PNL, il existe différentes méthodes. Cependant, les principaux utilisés restent :

Analyse syntaxique

L'analyse syntaxique consiste à identifier les règles grammaticales d'une phrase afin d'en déchiffrer le sens. Il est basé sur le vocabulaire utilisé et sur les règles syntaxiques pour comprendre les relations entre les mots.

Analyse sémantique

L'analyse sémantique se concentre sur le sens du texte et des messages véhiculés. Il est basé sur des algorithmes complexes pour analyser les mots, les sentiments, la structure des phrases ou pour comparer des données entre eux.

Analyse lexicale est une branche de l'analyse sémantique. Il permet d'extraire les éléments du texte (mots ou groupes de mots) afin de les relier, d'en comprendre le sens et de les classer selon leur catégorie grammaticale.

Analyse propositionnelle, également appelée sémantique propositionnelle, vise à révéler le sens de la phrase entière. Cette analyse est basée sur la signification de chaque mot et sa relation avec son environnement.

Analyse pragmatique

Ceci complète l'analyse sémantique en fournissant un contexte. La situation d'énonciation et l'univers de l'interlocuteur sont alors pris en compte. Il faut donc faire des déductions ou interpréter ce qui a été dit, ce qui n'est pas toujours évident pour l'intelligence artificielle.

III/Les avancées récentes de la PNL 🚀

Analyse des sentiments

Également appelée « exploration d'opinion », l'analyse des sentiments extrait des informations subjectives d'un texte ou d'un échange afin de comprendre l'opinion de l'interlocuteur. Les arguments ou les réponses donnés seront ensuite jugés comme positifs, négatifs ou neutres.

Cet outil est récent, en pleine expansion et devient très populaire auprès des entreprises des secteurs des médias sociaux, du marketing et de la publicité.

L'analyse des sentiments fournit des informations précieuses pour aider à prendre des décisions et à développer des stratégies pour atteindre de meilleurs objectifs commerciaux. Ces informations peuvent concerner les critiques de votre marque, la concurrence, les clients actuels ou les commentaires des clients provenant de nouveaux marchés internationaux.

Transcription automatique

Automatique transcription est également récent et en plein développement. Il consiste à convertir un fichier audio en texte.

La transcription manuelle est très longue et demande beaucoup de patience. C'est pourquoi de nombreux acteurs sont entrés sur ce marché qui connaît aujourd'hui une forte concurrence.

Devez-vous retranscrire de nombreux entretiens au quotidien ? N'hésitez pas à essayer Noota. C'est un logiciel intuitif, accessible et efficace ! En 15 minutes, votre audio est entièrement transcrit. Il ne vous reste plus qu'à relire et modifier ce que vous voulez, quel gain de temps !

Résumés et rapports automatiques

Au-delà de la transcription, des rapports et des résumés automatiques sont désormais disponibles grâce aux progrès de la PNL. L'intelligence artificielle identifie les différents intervenants, extrait les actions et les mots-clés afin de produire un véritable rapport ou résumé adapté à vos besoins ! Il vous suffit d'exprimer vos besoins (rapport pour plus de détails ou résumé pour garder un fil conducteur) et l'IA s'occupe du reste.

Chatbots

Aujourd'hui, les chatbots sont présents sur un quart des sites web des entreprises. Ce sont des systèmes encore imparfaits, mais ils sont capables de gérer des tâches standard telles que répondre à une question d'un client ou l'informer sur un produit/service. Ils sont utilisés via différents canaux tels qu'Internet, les réseaux sociaux ou les plateformes de messagerie.

Recherche sémantique

La recherche sémantique est en fait omniprésente. Cela concerne les moteurs de recherche, les agents d'assistance numérique, les enceintes connectées et intelligentes... Ce domaine est également en développement et en cours d'amélioration.

La recherche sémantique vise à améliorer l'expérience client en fournissant des réponses personnalisées qui répondent clairement à la requête exprimée. Il prend en compte le contexte et compare les mots utilisés par l'utilisateur avec ceux de sa base de données. Cela lui permet de proposer plusieurs réponses correspondant à la demande.

Classification des documents

Ici, l'intelligence artificielle pourra extraire des informations clés afin d'attribuer une catégorie au document en question. Cela peut être fait sur la base du « sujet de l'article » par exemple.

Conclusion 💡

Ces avancées reflètent ce que l'IA englobe et ce qu'elle est capable de faire. Cependant, ce n'est que le début et ces systèmes devraient s'améliorer de manière significative au cours des prochaines années.

Pour avoir une idée des futures applications, les projets en cours incluent (entre autres) :

• L'interface homme-machine (HMI)

Les interfaces homme-machine existent déjà, mais elles sont en pleine mutation. Il s'agit d'un tableau de bord (écran) permettant à l'utilisateur de communiquer avec un programme informatique. Par exemple, dans une voiture, le conducteur peut contrôler la climatisation, l'éclairage ou la radio. Ces instruments de commande font ensuite référence à l'IHM de la voiture.

L'IHM fait partie intégrante du expérience client. Ce sont ces interfaces qui permettent d'accéder à des plateformes intuitives, modernes et efficaces. L'architecture de plate-forme ouverte des solutions HMI de demain fournira davantage de fonctionnalités et de connectivité des applications afin de garantir une plus grande liberté d'utilisation.

Parmi les futurs projets de l'IHM, nous trouvons également le cerveau-texte. Comme son nom l'indique, il utiliserait les ondes cérébrales pour convertir les pensées humaines en texte.

Mais il reste encore beaucoup de travail à faire avant d'en arriver là !

• Plateformes sans code

Aucun code ne permettrait aux créateurs de contenu numérique de se développer plus simplement. Il ne serait pas nécessaire de coder et la tâche de l'utilisateur serait plus intuitive.

Cela signifie que le développeur n'a pas besoin de trop de connaissances techniques, qu'il peut laisser libre cours à sa créativité et bénéficie d'une meilleure accessibilité aux plateformes. L'idée est d'améliorer et d'accélérer la création de projets, car le codage peut parfois prendre beaucoup de temps et nécessite beaucoup de connaissances.