Natural Language Processing (NLP) : c’est quoi?

Vous vous posez peut-être la question de savoir comment fonctionnent les assistants personnels comme Cortana ou Siri ? Si vous écrivez régulièrement sur un ordinateur ou sur un téléphone portable, les mêmes interrogations subsistent concernant le fonctionnement de votre correcteur d’orthographe, car il est capable de détecter des erreurs que vous n’avez pas remarquées. Dans la même lignée, comment un moteur de recherche est capable de compléter une expression dès les premières lettres ?

Les objectifs de ces outils ne sont pas les mêmes, mais ils s’appuient sur une méthode commune à savoir le natural language processing ou NLP.

Quelle est la définition du natural language processing ?

L’acronyme NLP désigne le Natural Language Processing ou traitement automatique du langage naturel en français. C’est une branche de la Data Science, mais une certaine forme d’intelligence artificielle. Grâce à elle, les ordinateurs sont en mesure de mieux appréhender le langage humain en s’appuyant sur une analyse pointue favorable à la génération des interactions. De cette façon, une donnée brute se transforme en conversation intelligente.

Résultat, les machines et les êtres humains sont capables de dialoguer avec le même langage. D’un point de vue technique, les entreprises utilisent ce procédé en vue d’analyser des phrases provenant d’un humain afin de prendre ensuite une décision en adéquation avec les attentes. Cependant, il est important de distinguer les sous-parties du Natural Language Processing :

• Le NLU (Natural Language Understanding) pouvant se traduire par compréhension du langage naturel. Son rôle est d’apporter une meilleure compréhension en profondeur des échanges et des données dans le but de procéder à l’identification des écrits humains ou du langage verbal.
• Le NLG (Natural Language Generation) se traduit par génération du langage humain. Dès le départ, l’intelligence artificielle sera utilisée en vue de définir une langue pour générer des échanges avec un être humain et une machine. Ainsi, de nombreux processus manuels peuvent être automatisés en entreprise, car les données deviennent des textes.

D’une manière globale, le NLP s’avère d’une très grande utilité pour mieux analyser les interactions humaines, mais également pour faciliter leur compréhension en vue de générer du contenu.

Comment fonctionne le Natural Language Processing ?

Pour mieux appréhender le fonctionnement du NLP, il faut comprendre son histoire qui commence dans les années 50. Au départ, il s’agit d’une simple traduction automatique de texte. En pleine guerre froide, les Soviétiques et les Américains déploient de nouvelle méthodologie pour analyser les communications adverses. C’est le début du NLP.

Puis, la technologie va progresser dans les années 60 et 70 avec l’apparition des premiers chatbots, notamment en 1964 avec ELIZA. Mais c’est à la fin des années 80 que la technologie prend un nouveau virage en s’appuyant sur les premiers algorithmes de Machine Learning.

Résultat, le traitement du langage s’améliore, tout comme la reconnaissance. Un processus qui se poursuit actuellement avec l’apprentissage automatique par le Deep Learning. Désormais, le Natural Language Processing utilise des techniques d’apprentissage profond sous trois phases distinctes.

Approfondir le fonctionnement du NLP

Dans un premier temps, l’interaction provient de l’humain avec la machine à travers un assistant vocal, une FAQ dynamique, un chatbot ou voicebot. Le langage naturel est alors utilisé à l’oral ou à l’écrit.

La deuxième phase commence par l’interprétation de la requête dans le but de mieux la comprendre. Différents algorithmes interviennent notamment dans l’analyse syntaxique pour prendre en considération les règles grammaticales. N’oublions pas également l’analyse sémantique pour comprendre le contexte et le sens du texte. L’intégralité de la requête est étudiée par la machine en prenant en considération différents éléments comme le contexte de la question, le sens du texte et les sentiments de l’interlocuteur.

En parallèle, une comparaison s’effectue avec les données déjà enregistrées par l’entreprise. Le NLP s’appuie sur la base de connaissances clients et sur les conversations précédentes avec l’intervention du Deep Learning ou du Machine Learning :

• Le Deep Learning est une forme d’intelligence artificielle se traduisant par un apprentissage profond. En effet, la machine apprend d’elle-même, ce qui est une véritable opposition avec la programmation nécessitant d’appliquer des règles prédéfinies.
• Le Machine Learning est un sous-domaine de l’intelligence artificielle permettant la création d’un système à part entière capable de traiter les informations en vue d’en améliorer les performances.

Puis, le système prend une décision par rapport à la formulation initiale.

La troisième phase commence par une réponse formulée à l’humain. La réponse peut très bien se faire à l’oral ou à l’écrit, tout dépend du canal d’interaction. Avec les procédés utilisés par le Natural Language Processing, l’humain reçoit une réponse cohérente en adéquation avec le langage humain. Puis, il décide d’arrêter la conversation ou de la poursuivre. Avec une orientation vers un espace personnel, sur une page précise ou en l’amenant vers un conseiller client.

Dans tous les cas, l’utilisateur recevra une réponse pertinente avec comme idée première de lui offrir la meilleure expérience en utilisant son propre langage.

Quels sont les domaines d’application du Natural Language Processing ?

Derrière le terme générique NLP se cache une multitude d’applications. À commencer par la traduction automatique, donnant naissance à des applications incontournables comme Google Translator. Sans la moindre intervention humaine, le logiciel est capable de procéder à la traduction automatique des textes.

Il ne s’agit pas d’une traduction linéaire en remplaçant un mot par un autre, mais pas une modélisation intégrale du texte en vue de proposer une traduction cohérente.

L’opinion Mining ou analyse des sentiments consiste à prendre en considération les informations subjectives pour tenir compte de l’opinion de l’auteur. Un procédé régulièrement utilisé par les marques lorsqu’elle lance un nouveau produit en s’attardant sur les commentaires. L’idée est alors de recueillir automatiquement le sentiment négatif ou positif des utilisateurs.

C’est une manière d’établir un niveau de satisfaction avec des résultats bien plus probants que les sondages. D’autant plus que le procédé reste parfaitement compatible avec une utilisation sur les réseaux sociaux.

De nombreux experts en marketing utilisent également le Natural Language Processing dans le but de trouver des utilisateurs pour un achat potentiel. Cette fois-ci, c’est le comportement des internautes qui sera analysé à travers les requêtes des moteurs de recherche et des réseaux sociaux. C’est le même procédé qui est utilisé par les moteurs de recherche en vue de proposer une publicité en adéquation avec les attentes de l’internaute.

Enfin, les chatbots s’appuient sur les méthodes NLP en vue de réaliser des opérations standards pour renseigner un client sur des services ou produits. Leur déploiement s’effectue sur différents canaux comme les plateformes de messagerie, sur les sites Internet et les applications.

Mais sachez qu’il existe bien d’autres domaines d’application du NLP comme la classification de texte, la reconnaissance de caractères, la correction automatique et le résumé automatique.

Les différentes analyses du Natural Language Processing

Avec les progrès technologiques, ce sous-domaine de l’intelligence artificielle est en mesure de mieux comprendre le langage humain et de le parler. Un résultat qui est rendu possible grâce à l’application de plusieurs niveaux de traitement. Certes, la méthodologie appliquée n’est pas la même en fonction des programmes, mais vous retrouvez souvent les mêmes étapes essentielles en se basant sur des techniques d’analyse lexicale, syntaxique, sémantique et pragmatique.

L’analyse lexicale du NLP

C’est un point d’entrée essentiel pour de multiples compilations de données. Les mots sont extraits un à un puis les différentes parties du texte pour définir un sens global avec la plus grande précision. Le contexte est bien évidemment analysé. Une évidence pour les humains, mais ce n’est pas le cas des ordinateurs qui ont besoin de comprendre la relation entre les mots.

Ces derniers sont ensuite étiquetés pour être répartis dans des catégories grammaticales. C’est une segmentation en unité lexicale absolument essentielle et un procédé de racinisation est également employé pour utiliser la forme canonique des mots afin de mieux comprendre leur sens.

Le principe de l’analyse syntaxique

Également connue sous le terme anglais de « parsing », l’analyse syntaxique s’attarde essentiellement sur la structure des phrases. Elle permet une meilleure compréhension de la relation entre les mots en s’appuyant sur les règles de syntaxe, mais également sur le vocabulaire employé. Cela permet d’obtenir des arbres syntaxiques avec une organisation précise permettant notamment la création des correcteurs grammaticaux.

Comment fonctionne l’analyse sémantique dans le Natural Language Processing ?

L’analyse sémantique a pour objectif de comprendre la signification des mots puis la signification des phrases. Une tâche particulièrement complexe, car il faut savoir que le langage humain comprend différents niveaux de compréhension et donc d’ambiguïté. En effet, un même mot peut s’employer au sein d’une même phrase, mais avoir une signification totalement différente.

Prenons l’exemple du mot « fraise », il peut certes désigner un fruit, mais également un outil essentiel pour un dentiste. D’où l’importance d’utiliser l’analyse sémantique pour mieux comprendre la relation entre les mots afin de les remettre dans un contexte précis.

L’intérêt de l’analyse pragmatique

Une fois de plus, l’analyse pragmatique étudie le sens relationnel des mots et des phrases. Un processus nécessaire pour établir un ancrage du sens en s’appuyant sur les résultats précédemment obtenus.

Mais l’analyse pragmatique va encore plus loin en interprétant des éléments qui ne sont pas explicitement prononcés. Ainsi, lorsqu’une personne déclare ne pas avoir la moindre idée de cadeau pour une personne proche, l’analyse pragmatique en déduit qu’il s’agit probablement de son anniversaire ou d’un cadeau de Noël.

Comment le Natural Language Processing a su s’imposer dans la relation client ?

Le Natural Language Processing est au service de l’humain dans le but de mieux le conseiller. Les bénéfices sont réels, notamment dans l’amélioration de l’expérience client, car les consommateurs sont en effet à la recherche d’accessibilité, d’autonomie et de rapidité.

Lorsqu’une entreprise met en place un chatbot ou une FAQ dynamique en s’appuyant sur la technologie NLP, le client est en mesure d’obtenir une réponse concrète 24 heures sur 24 et sept jours sur sept.

Le consommateur apprécie l’expérience personnalisée de la conversation. Mais le Natural Language Processing est également un excellent moyen de soutenir le service client. C’est un levier d’accompagnement particulièrement puissant, sans pour autant envisager le remplacement des équipes déjà en place. De cette manière, il permet d’apporter une meilleure compréhension au service support.

Par ailleurs, le traitement du langage naturel assure un gain de temps très appréciable, car l’intelligence artificielle est capable de traiter de nombreuses questions. De cette façon, les équipes se concentrent davantage sur des tâches plus complexes.

L’intérêt est également palpable pour les équipes commerciales et marketing en vue d’ajuster leur stratégie par rapport au positionnement concurrentiel et à l’image de marque.

L’avenir du Natural Language Processing

Des progrès considérables ont été faits dans le langage. Certes, l’ordinateur n’est pas encore en mesure de soutenir une conversation aussi pointue qu’avec un être humain. Toutefois, les progrès technologiques permettront aux machines de comprendre parfaitement les êtres humains dans un avenir proche.