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Zoom sur le Natural Language Processing

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Les machines traitent le langage humain depuis de nombreuses années dans le but d’en assimiler les spécificités. Cela permet d’optimiser les rapports que nous entretenons avec les outils informatiques. D’ailleurs, le Natural Language Processing qui n’est autre qu’une forme d’intelligence artificielle (IA) est au cœur des usages que nous faisons actuellement des technologies digitales.

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Qu’est-ce que signifie Natural Language Processing (NLP) ?

Le Natural Language Processing abrégé NLP ou traitement automatique du langage naturel est une technologie qui consiste à faire analyser notre langage par les machines. Ces dernières s’inspirent alors des conversations humaines pour générer des interactions pertinentes.

Grâce au NLP, les machines sont capables de comprendre des textes écrits ou oraux, ce qui leur permet par la suite d’identifier les actions, réponses et solutions attendues par l’utilisateur de la technologie.

Le Natural Language Processing et son fonctionnement

Le NLP apparaît durant la Guerre Froide, lorsque les Américains cherchent à analyser les communications qu’ils interceptent chez les soviétiques. Cependant, les premiers algorithmes de machine-learning ne font surface qu’à l’aube des années 1990, marquant l’essor d’une technologie puissante dont nous tirons aujourd’hui de nombreux avantages. Le fonctionnement du NLP se découpe en plusieurs étapes.

En premier lieu, il y a l’interaction homme-machine. L’humain formule un mot ou une succession de phrases qu’on appelle requête.

La requête est ensuite enregistrée puis analysée par la machine. On parle d’analyse sémantique lorsque le traitement consiste à décrypter le sens du texte. L’analyse syntaxique porte quant à elle sur la reconnaissance des règles grammaticales. Pour cela, la machine puise ses ressources dans le Big Data. Les données conversationnelles préalablement enregistrées permettent en effet de mieux contextualiser la requête, d’identifier le sentiment de l’interlocuteur, de donner un sens concret à la requête…

Dans la troisième phase, la machine apporte une réponse cohérente à la requête. Les technologies vocales comme les canaux d’échanges écrits peuvent être utilisées.

Les performances des algorithmes qui ne cessent d’évoluer permettent d’aboutir à des interactions instantanées car les machines sont capables de traiter des mégadonnées à une vitesse qui dépasse les capacités humaines.

Les avantages du Natural Language Processing (NLP)

Les entreprises adoptent de plus en plus les outils digitaux pour optimiser l’expérience client et justement, cela est possible grâce au NLP qui améliore la qualité des échanges entre les humains et les machines. Cette technologie permet par exemple de mettre une FAQ dynamique en place. Les consommateurs obtiennent alors des réponses instantanées à leurs questions.

Dans le même ordre d’idée, le NLP favorise un suivi sur-mesure en permettant aux machines d’accompagner les prospects et clients dans l’identification des pôles d’amélioration envisageables concernant les prestations et produits proposés. Les retours clients sont en effet enregistrés, analysés et traités efficacement.

En interne, le traitement linguistique basé sur le langage naturel humain facilite l’accès aux données clés pour l’optimisation de la collaboration entre les équipes. En ayant accès à des informations à jour en temps réel, les collaborateurs peuvent ajuster les démarches et assurer la cohérence de ces dernières afin de booster la compétitivité de l’entreprise tout en priorisant la satisfaction client.

De même, les analyses effectuées par les machines vous offrent la possibilité d’identifier automatiquement les concurrents que vos prospects/clients peuvent citer dans leurs requêtes. Les algorithmes se chargent alors d’analyser les sentiments des utilisateurs vis-à-vis du concurrent en question, ce qui vous aidera à déterminer les actions qui vous permettront d’améliorer votre positionnement sur le marché.

L’intégration du NLP dans des applications et outils en ligne

Comme mentionné plus tôt, le NLP fait partie intégrante des nombreux outils dont nous nous servons au quotidien, parfois sans que nous ne nous en rendions compte. Les exemples ci-après vous aideront à mieux cerner leur utilité et leur potentiel.

Les traducteurs automatiques

La barrière du langage handicape de nombreuses interactions humaines. Grâce aux solutions de traduction automatique comme Google Traduction, les textes rédigés dans des langues étrangères sont traduits dans la langue pratiquée par l’utilisateur. Aucune intervention humaine n’est requise et pourtant, le résultat n’a rien à avoir avec une traduction mot à mot. C’est parce que ce type d’application procède à une analyse profonde du texte dans sa globalité en exploitant le Natural Language Processing.

Les correcteurs automatiques

Vous avez certainement remarqué que la plupart des éditeurs de texte détectent les erreurs orthographiques et sémantiques. Ils vous signalent automatiquement ces fautes et suggèrent des corrections. Il s’agit d’une autre application courante du NLP grâce à laquelle les erreurs d’inattention portant sur les accords grammaticaux, les règles de conjugaison et autres fautes concernant l’adéquation d’un mot ou d’une expression sont corrigées par les machines.

Les Chatbots et assistants vocaux

Le Chatbot est également appelé agent conversationnel. A l’instar de l’assistant virtuel, il s’agit d’un programme informatique qui dialogue en temps réel avec les utilisateurs d’objets connectés et les internautes. Ces assistants sont programmés pour répondre à des requêtes standard. Dans le cas d’un agent conversationnel intégré à un site web, il permet aux clients de passer des commandes, d’obtenir des conseils ou des informations, d’émettre des réclamations… Dans le cas des assistants virtuels comme Alexa, les machines peuvent activer les éclairages connectés, envoyer une playlist, indiquer un itinéraire…grâce aux commandes vocales.

Le Marketing

Les experts du marketing exploitent principalement le Natural Language Processing afin d’analyser le comportement des internautes. L’objectif de cette démarche est avant tout d’identifier les personnes susceptibles d’acheter les produits et/ou services commercialisés par la marque. Cela est possible grâce au comportement global des internautes. Les recherches fréquentes sur les réseaux sociaux et les moteurs de recherches, les produits/services généralement achetés, la gamme de prix qui intéresse les prospects…constituent autant de contenus que le NLP est capable d’analyser.

Le Natural Language Processing est une technologie puissante qui fait l’objet de progrès continus. Elle fait déjà partie intégrante de nos usages courants de la technologie et promet d’apporter des améliorations encore plus pertinentes aux interactions homme-machine à mesure que les progrès évolueront. Les technologies basées sur la voix sont autant concernées par le NLP que les échanges écrits.

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