Traitement du langage naturel : Définition et 5 exemples d’usage

Le traitement du langage naturel (NLP), qui se traduit en anglais par « Natural Language Processing », est une discipline de l’intelligence artificielle. Cette branche du machine learning révolutionne la façon dont nous interagissons avec la technologie. En associant la linguistique, l’informatique et l’apprentissage automatique, le NLP permet aux machines de comprendre, d’analyser et de générer un langage humain de manière précise et naturelle. Traduction automatique, analyse des sentiments sur la base d’un texte, chatbots… Le NLP trouve des applications dans de nombreux domaines, de la médecine à la finance en passant par les assurances. Définition, applications et langage de programmation, zoom sur le traitement du langage naturel.

Sommaire

Traitement du langage naturel : définition

Le traitement automatique du langage naturel (TALN ou NLP pour « Natural Language Processing ») est une sous-discipline de l’Intelligence Artificielle (IA). Elle a été développée dans le but de permettre aux machines de comprendre et de générer du langage humain. Le NLP constitue en effet une branche du machine learning. De nombreux outils que nous utilisons au quotidien s’appuient sur la technologie NLP. Il s’agit par exemple des chatbots ou des assistants virtuels comme Cortana, Alexa, Siri ou l’Assistant Google. Ces applications, qui s’appuient sur le machine learning, sont à la fois en mesure de comprendre et de traiter la requête de l’utilisateur et de lui apporter une réponse en langage humain.

Le traitement du langage naturel s’adapte à toutes les langues et s’applique aussi bien au langage oral qu’à l’analyse de texte. Ainsi, de nombreux autres outils ont un fonctionnement basé sur le NLP : la traduction automatique, la recherche sur le web, le filtrage de spams, la vérification orthographique de texte, les messageries automatiques, etc. Le traitement du langage naturel (NLP) est proche d’autres concepts issus du machine learning :

NLU (Natural Language Understanding ou compréhension du langage naturel) : elle permet aux ordinateurs de comprendre la structure et le sens des différents langages humains. C’est grâce à cette technologie que les utilisateurs et les développeurs sont en mesure d’utiliser des ordinateurs en se servant d’un langage naturel. Dans les faits, NLP et NLU désignent plus ou la même chose.
NLG (génération du langage naturel ou « language out ») : cette technologie permet de synthétiser des données de langage naturel en s’appuyant sur la notion de « grammaire des graphiques ».
CL (linguistique informatique) : cette discipline scientifique s’intéresse au langage humain d’un point de vue informatique.

La recherche sur le traitement du langage naturel a commencé dans les années 1950, peu après la création des premiers ordinateurs. Le NLP repose sur l’IA et sur la linguistique. Le développement récent du machine learning, c’est-à-dire de l’apprentissage automatique et du deep learning a permis une évolution importante des technologies NLP.

Comment peut-on appliquer le traitement du langage naturel (NLP) ?

1) Le marketing

Le NLP est fréquemment utilisé dans le domaine du marketing. Il permet aux marques d’accroître leur clientèle en les aidant à trouver de nouveaux prospects qualifiés. Pour y parvenir, le traitement du langage naturel (NLP) se réfère au comportement des utilisateurs sur les sites web et les réseaux sociaux. Il s’appuie aussi sur les recherches qu’ils effectuent sur Internet. Ainsi, Google Ads, par exemple, est capable de proposer des publicités ciblées à des internautes qualifiés grâce au NLP.

Plus globalement, le NLP aide les marques à approfondir leur connaissance du marché. Il permet aux entreprises de mieux cerner les besoins des clients, d’évaluer l’intérêt de nouveaux produits et de se situer par rapport aux concurrents. Pour cela, le NLP s’appuie sur des données brutes issues d’enquêtes de satisfaction, d’avis clients, d’analyse des médias sociaux, etc.

2) La traduction automatique

Le traitement du langage naturel a permis de générer des algorithmes de traduction automatique qui ont complètement modifié la façon dont les textes sont désormais traduits. Par exemple, l’application Google Translator, qui repose sur le machine learning, a la capacité de traduire intégralement un texte sans avoir recours à l’intervention humaine. Ces outils n’effectuent pas une traduction mot à mot d’une langue à une autre, mais s’appuient sur un traitement et une analyse de texte. On parle alors de « Traduction automatique statistique » (ou Statistical Machine Translation). Le langage humain, quelle que soit la langue, se caractérise en effet par de nombreuses nuances et subtilités. Les applications de traduction automatique NLP sont capables d’en tenir compte et de fournir une traduction qui se veut la proche possible du langage humain.

3) L’analyse des sentiments

L’analyse des sentiments (ou Opinion Mining) consiste à repérer dans un texte les informations qui sont de l’ordre du subjectif. Le NLP sert alors à déduire l’opinion et le sentiment de l’auteur. Par exemple, lors du lancement d’un nouveau produit, une marque peut utiliser les commentaires de ses clients sur les réseaux sociaux afin de connaître leur sentiment global sur le produit concerné.

En somme, l’analyse des sentiments sert à évaluer le degré de satisfaction des utilisateurs d’un produit ou d’un service à travers une analyse linguistique. Cette méthode est parfois plus concluante que les traditionnels sondages ou questionnaires de satisfaction. Les consommateurs sont en effet souvent réticents à remplir des questionnaires, car cela prend du temps. En revanche, ils sont nombreux à partager volontiers leur avis sur les réseaux sociaux. En déduisant l’opinion des clients à partir d’un texte, le Natural Language Processing permet aux marques d’améliorer leur produit ou leur service et d’adapter leur communication. Le but est d’augmenter le niveau de satisfaction client.

4) Les chatbots

Les chatbots reposent également sur la technologie NLP. Malgré certains défauts, ces outils sont aujourd’hui en mesure de réaliser des tâches de routine comme répondre aux questions des utilisateurs ou encore leur donner des informations sur un produit ou un service. Ces systèmes NLP sont aujourd’hui présents sur différents canaux : les e-commerces, les sites web d’entreprise, les plateformes de messageries, les applications. La création de Facebook Messenger en 2016 a notamment participé à la démocratisation des chatbots.

5) Et autres applications

Le traitement du langage naturel (NLP) s’applique aussi à d’autres domaines tels que :

La recherche : le NPL est capable de repérer dans un texte l’ambiguïté et les subtilités du langage humain. Ce qui veut dire qu’il peut déduire le sens des mots en fonction du contexte. Par exemple, le terme « verre » peut à la fois désigner la matière, le récipient ou le dispositif servant à corriger la vue. Le NLP est aussi en mesure d’établir des correspondances entre des synonymes (par exemple : « voitures » et « automobiles »). Le NLP est alors utilisé dans des systèmes de recherche universitaire afin d’améliorer la pertinence de l’accès aux études publiées dans différentes spécialités (science, juridique, etc.).
Le SEO : les moteurs de recherche se servent du NLP pour référencer les pages web. Cette technologie peut donc vous aider à optimiser les contenus de votre site pour améliorer son positionnement dans les pages de résultats des moteurs de recherche. Pour cela, le système analyse les recherches des internautes.
Le traitement et l’organisation de grands ensembles de documents : dans le cadre de la data science, les méthodes de traitement du langage naturel permettent la modélisation thématique et la centralisation de documents. Le NLP facilite ainsi le traitement et la compréhension des grandes collections de documents. Il s’agit par exemple des articles de presse, des rapports d’entreprise, des études scientifiques, etc. Les méthodes NLP sont régulièrement utilisées dans le domaine judiciaire.
La modération de contenu : plus une marque est connue, plus elle est susceptible de recevoir des commentaires de clients ou d’utilisateurs. Le NLP est alors utile pour modérer les propos des consommateurs afin de préserver la civilité et la qualité des échanges. Pour cela, le système NLP analyse à la fois les mots en tant que tels ainsi que l’intention et le ton des commentaires.

Quels sont les langages de programmation en NLP ?

Le langage naturel utilise généralement une programmation en Python. Ce langage de programmation donne la possibilité d’accéder à un vaste choix de bibliothèques et d’outils pour effectuer des tâches précises de traitement du langage naturel. La majorité des ressources sont disponibles dans le Natural Language Toolkit (NLTK). Il s’agit d’une collection open source de programmes informatiques, d’outils, de bibliothèques, d’informations pédagogiques et de développement de programmes de traitement du langage naturel.

Le NLTK inclut des bibliothèques dédiées à des tâches telles que la désambiguïsation du sens d’un mot, la reconnaissance vocale, la génération de langage naturel, l’analyse du ressenti, etc. Il comprend aussi des bibliothèques pour des tâches secondaires comme la segmentation des mots, l’analyse syntaxique des phrases, la segmentation de texte en unités de passages, de paragraphes et de phrases afin de faciliter la compréhension du texte par l’ordinateur. Enfin, il contient des bibliothèques consacrées au raisonnement sémantique, autrement dit l’aptitude à déduire un raisonnement sur la base de faits tirés d’un texte. Les langages Java et C++ sont par contre plus efficaces pour le traitement des grands volumes de données.

FAQ – Traitement du langage naturel

Quels sont les secteurs d’activité utilisant le traitement du langage naturel ?

Le machine learning est aujourd’hui présent dans de nombreux secteurs. Le NLP permet d’automatiser et de simplifier un certain nombre de processus dans des domaines d’activité très divers. Il s’avère particulièrement utile dans les métiers nécessitant de traiter ou de générer des quantités importantes de textes non structurés, comme les commentaires sur les réseaux sociaux, les enquêtes ou encore les e-mails. Le traitement du langage naturel facilite le travail des entreprises et favorise la prise de décisions pertinentes.

La technologie NLP se retrouve notamment dans les domaines suivants :

‣ Le secteur juridique : les juristes (les avocats par exemple) doivent régulièrement éplucher de grandes collections de documents pour y rechercher des éléments spécifiques. Le système NLP permet alors d’automatiser les tâches de découverte légale tout en gagnant du temps et en limitant le risque d’erreur.
‣ La santé : aujourd’hui, les dossiers médicaux sont informatisés. Les systèmes de santé sont donc confrontés à de très gros volumes de données non structurées. Le NLP permet d’analyser et de récolter d’informations sur ces dossiers.
‣ La finance : le monde de la finance connaît une évolution rapide et les professionnels doivent rester concurrentiels. La technologie NLP sert alors à automatiser l’extraction d’informations à partir des documents d’entreprise ou de communiqués de presse afin de prendre des décisions éclairées.
‣ Les assurances : les organismes d’assurance utilisent le traitement du langage naturel pour analyser les documents.
‣ Le service client : de plus en plus de marques s’appuient sur le NLP en utilisant des chatbots ou des assistants virtuels pour répondre aux questions les plus fréquentes des consommateurs et donner les informations de bases (par le biais de FAQ par exemple).