Les meilleures innovations dans le NLP en 2022

Illustration d'une femme en train de parler
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Le langage humain est bien différent de celui des machines. Le NLP est une branche de l’intelligence artificielle qui permet d’analyser le sens de notre langue et de l’intégrer aux programmes informatiques grâce à des algorithmes complexes. Il s’agit d’une réelle interface entre la science informatique et la linguistique.

I/L’origine du NLP 🔍

Les premières expériences de NLP ont été réalisées au lendemain de la seconde Guerre Mondiale. À cette époque, il s’agissait d’une approche symbolique, ce qui signifie que l’intelligence artificielle se basait sur des données et des règles très strictes qu’on lui imposait afin de réaliser une ou plusieurs tâches dans un domaine expert précis (processus appelé “rules based”). L’objectif n’était donc pas d’avoir une intelligence semblable à celle de l’Homme qui soit capable de s’adapter, mais plutôt de créer des systèmes experts.

Les premières applications étaient principalement basées sur la traduction.

Ensuite, c’est dans les années 80 que le NLP va réellement émerger puis s’améliorer davantage, et ce, grâce aux algorithmes de machines learning. Les machines deviennent alors plus autonomes et sont en mesure de créer des règles automatiquement, basées sur l’apprentissage à partir des données qu’on leur donne. On parle ici d’une nouvelle approche, dite “statistique

Enfin, l’étape importante qui a marqué le NLP dans les années 2000 est celle dudeep learning” avec la mise en place de réseaux de neurones artificiels*. La différence entre le deep learning et le machine learning est donc l’extraction de « features » automatique.

                         

*“Le réseau de neurones artificiels est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques. En modélisation des circuits biologiques, ils permettent de tester quelques hypothèses fonctionnelles issues de la neurophysiologie, ou encore les conséquences de ces hypothèses pour les comparer au réel. » définition issue de techno-science.net

Aujourd’hui, avec le perfectionnement continu des algorithmes de machines learning le NLP est plein essor.

II/Les différentes méthodes utilisées 👇🏼

En NLP, il existe diverses méthodes. Cependant, les principales utilisées restent :

1. L’analyse syntaxique

L’analyse syntaxique consiste à identifier les règles grammaticales dans une phrase afin d’en déchiffrer le sens. Elle se base sur le vocabulaire employé et sur les règles syntaxiques pour comprendre les relations entre les mots.

2. L’analyse sémantique

L’analyse sémantique, elle, s’attache plutôt au sens même du texte et aux messages véhiculés. Elle se base sur des algorithmes complexes afin d’analyser les mots, les sentiments ressentis, la structure des phrases ou également pour comparer les données entre elles.

L’analyse lexicale est une branche de l’analyse sémantique. Celle-ci permet d’extraire les éléments du texte (mots ou de groupes de mots) afin de les mettre en rapport, d’en comprendre le sens, et de les classer selon leur catégorie grammaticale.

L’analyse propositionnelle aussi appelée sémantique propositionnelle vise à révéler le sens de l’ensemble de la phrase. Cette analyse se base sur le sens de chaque mot et ses relations avec son entourage.

3. L’analyse pragmatique

Celle-ci vient compléter l’analyse sémantique en apportant un contexte. La situation d’énonciation et l’univers de l’interlocuteur sont alors pris en compte. Il est donc nécessaire de faire des déductions ou d’interpréter ce qui a été dit ce qui n’est pas toujours simple pour l’intelligence artificielle.

III/Les progrès récents du NLP 🚀 

1. L’analyse des sentiments

Aussi appelée “opinion mining” l’analyse de sentiment extrait les informations subjectives d’un texte ou d’un échange afin de comprendre l’opinion de l’interlocuteur. Les arguments ou réponses données seront alors jugées positives, négatives ou neutres.

Cet outil est récent, en pleine expansion et devient très prisé par les entreprises des secteurs : des médias sociaux, du marketing et des publicitaires.

En effet l’analyse des sentiments permet de disposer d’informations précieuses aidant à prendre des décisions et à élaborer des stratégies afin d’atteindre de meilleurs objectifs commerciaux. Ces informations peuvent concerner les critiques de votre marque, la concurrence, les clients actuels ou encore les retours clients de nouveaux marchés internationaux.

2. La transcription automatique

La retranscription automatique est également récente et en plein développement. Cela consiste à convertir un fichier audio en texte.

La retranscription manuelle est très longue et demande beaucoup de patience. C’est pourquoi de nombreux acteurs se sont lancés sur ce marché qui connaît aujourd’hui une forte concurrence.

Vous êtes amené à devoir retranscrire de nombreux entretiens au quotidien ? N’hésitez pas à tester Noota. C’est un logiciel intuitif, accessible et efficace ! En 15 minutes votre audio est entièrement retranscrit. Vous n’avez plus qu’à relire et modifier ce que vous voulez, quel gain de temps !

3. La création de résumé et/ou compte rendu automatique

Au-delà de la retranscription, des comptes rendus et résumés automatiques sont désormais disponibles grâce aux progrès du NLP. L’intelligence artificielle identifie les différents locuteurs, extrait les actions et les mots clefs afin de réaliser un véritable compte rendu ou résumé sur mesure ! Il suffit d’exprimer son besoin (compte rendu pour plus de détails ou résumé pour simplement garder un fil conducteur) et l’IA se charge du reste.

4. Les chatbots

Aujourd’hui, les chatbots sont présents sur un quart des sites d’entreprises. Ce sont encore des systèmes imparfaits, mais ils sont capables de gérer des tâches standards telles que répondre à une question client ou les renseigner sur un produit/service. Ils sont utilisés par différents canaux comme internet, les réseaux sociaux ou encore les plateformes de messagerie.

5. La recherche sémantique

La recherche sémantique est en réalité omniprésente. Elle concerne les moteurs de recherche, les agents d’assistance numérique, les enceinte connectée et intelligente… Ce domaine est, lui aussi, en développement et en cours d’amélioration.

La recherche sémantique a pour but d’améliorer l’expérience client en apportant des réponses individualisées, qui répondent clairement à la requête exprimée. Celle-ci prend alors en compte le contexte et compare les mots employés par l’utilisateur avec ceux de sa base de données. Cela lui permet de proposer plusieurs réponses correspondant à la demande.

6. Classification de documents

Ici l’intelligence artificielle va être capable d’extraire les informations clefs afin d’attribuer une catégorie au document en question. Cela peut se faire sur la base de “topic d’article” par exemple.

Conclusion 💡 

Ces progrès sont à l’image de ce que l’IA englobe et de ce qu’elle est capable de faire. Cependant, ce n’est que le début et ces systèmes devraient nettement s’améliorer d’ici les prochaines années.

Pour se faire une idée des applications futures, les projets en cours concernent notamment :

  • L’interface homme-machine (IHM)

Les interfaces homme-machine existent dores et 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 en voiture le conducteur peut gérer la climatisation, l’éclairage ou encore la radio, ces instruments de contrôle renvoient alors à l’IHM de la voiture.

L’IHM fait partie intégrante de l’expérience client. Ce sont ces interfaces qui donnent accès à des plateformes intuitives, modernes et efficaces. L’architecture de plateforme ouverte des solutions IHM de demain offrira plus de fonctionnalités et une connectivité des applications afin d’assurer une meilleure liberté d’utilisation.

Parmi les projets futurs de l’IHM on retrouve aussi le brain-to-text. Comme son nom l’indique, il s’agirait de se servir des ondes cérébrales afin de convertir les pensées de l’Homme en texte.

Mais il reste beaucoup de travail avant d’en arriver là !

  • Les plateformes de No code

Le No Code permettrait aux créateurs de contenus digitaux de développer plus simplement. Il n’y aurait donc plus besoin de coder et la tâche de l’utilisateur serait plus intuitive.

Cela signifie que le développeur n’a pas besoin d’avoir des connaissances techniques trop poussées, 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 énormément de temps et demande de solides connaissances.

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