Le traitement automatique du langage naturel ou TALN (Natural Language Processing ou NLP en anglais) connait un grand essor. Certes, la technologie existe depuis les années 50, mais elle connait un fort regain d’intérêt grâce au développement de l’intelligence artificielle. Zoom sur ce domaine de recherche multidisciplinaire.

Qu’est-ce que le traitement automatique du langage (NLP) ?

Le traitement automatique du langage est une branche multidisciplinaire qui combine des connaissances de l’informatique, de la linguistique, et de l’intelligence artificielle. Appelé également traitement automatique du langage (TAL) ou ingénierie linguistique, il vise principalement à analyser, traiter et reproduire le langage humain de manière automatique. Pour ce faire, il utilise des algorithmes spécifiques du Machine Learning (ML) et du Deep Learning (DL). Grâce aux techniques du NLP, les machines peuvent interpréter et reproduire efficacement le langage parlé.

Les techniques du traitement automatique du langage

Le NLP utilise de nombreuses techniques pour traiter et modéliser le langage humain de manière artificielle. La tokenization (lexème ou analyse lexicale), par exemple, permet de segmenter le langage en petites unités lexicales (tokens). Cette opération permet de définir les blocs élémentaires dans un langage, afin que la machine puisse reconnaitre le sens voulu.

La lemmatisation est une autre technique qui consiste à associer des lemmes aux tokens contenus dans une phrase. Autrement dit, cette technique permet d’associer chaque mot à sa forme canonique. La lemmatisation est très importante car elle permet d’obtenir une représentation structurée du texte en associant les catégories grammaticales aux lemmes plutôt qu’aux formes.

De son côté, l’étiquetage morpho-syntaxique ou Pos-Tagging permet d’étiqueter les tokens selon leur catégorie grammaticale. C’est également un processus fondamental du NLP sur lequel repose des traitements plus complexes comme l’extraction d’informations ou la traduction automatique.

Les applications du NLP

La traduction automatique est sans aucun doute l’une des premières et principales applications du NLP. Cette technologie est également intégrée dans des outils de correction orthographique, génération automatique de textes, reformulation et résumé de textes, reconnaissance optique de caractère…etc.

En outre, de nouvelles solutions de reconnaissance automatique de la parole et de synthèse vocale sont également développées à base du NLP. Elles sont notamment utilisées par les chatbots et les systèmes de questions-réponses. Sachant que les chatbots peuvent répondre à environ 80% des questions des clients, il est évident que cette technologie permet d’optimiser la relation clientèle.

Au-delà de ses applications conventionnelles, le traitement automatique du langage est de plus en plus exploité à des fins commerciales. Plus spécialement, il est utilisé comme outil de traitement dans le domaine de la Business Intelligence (BI ou informatique décisionnelle).

Conclusion

Le traitement automatique du langage naturel bénéfice fortement des progrès réalisés dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il est utilisé dans des applications innovantes comme la reconnaissance optique des caractères, la reconnaissance vocale, et les assistants virtuels.

Show Buttons
Hide Buttons