Derrière les différents outils numériques utilisés dans notre quotidien, se cache une technologie omniprésente, discrète mais puissante : le Traitement du Langage Naturel (NLP). Cette technologie est une branche essentielle de l'intelligence artificielle, un marché en plein essor évalué à 327 milliards de dollars. Elle repose sur la compréhension du langage naturel, son interprétation et sa génération. Le NLP englobe à la fois l'analyse sémantique et syntaxique, permettant la compréhension des règles grammaticales et la logique des énoncés. Pour y parvenir, le NLP s'appuie sur différents outils informatiques puissants, rendant le discours et la pragmatique accessibles à l’ordinateur.‍

Comprendre le NLP

En effet, le NLP s'appuie sur une variété de techniques, allant de l'analyse de texte simple à l'extraction d'entitéscomplexes. Cela passe par l'identification et l'extraction des éléments spécifiques, tels que des noms de personnes, d'organisations, de lieux... à partir d'un texte. Cet éventail large et varié d'approches permet de couvrir un champ considérable de données textuelles ou vocales. En outre, pour fonctionner, le NLP suit des étapes strictes passant par un prétraitement préalable des données et le développement d'algorithmes exploitables, généralement réalisés avec des langages de programmation tels que Python ou R.

Lors de la phase de prétraitement des données, le langage humain est adapté dans un format exploitable par la machine, mettant en évidence des caractéristiques importantes. Cela passe notamment par diverses tâches telles que la segmentation d’un texte en unités plus petites appelées tokens, avec une phase de réduction de mots à leur racine que nous appellerons ici "lemme". L’épellation peut être vue quant à elle comme la compréhension de la structure du mot, pour mieux les prononcer lettre par lettre. L’étiquetage est utilisé pour l’identification grammaticale des mots, tandis que la détection de la langue et l’identification des relations sémantiques permettent la compréhension des relations entre les différents mots.

Une fois ce prétraitement terminé, vient la phase d’interprétation, avec l’utilisation d’algorithmes. Les méthodes les plus couramment utilisées sont les algorithmes basés sur le Machine Learning. Dans ce contexte, le système acquiert ses capacités par l’expérience et l’analyse des données. Du côté du NLP et de l'intelligence artificielle, les algorithmes utilisés sont basés sur le Deep Learning, également connu sous le nom d’apprentissage profond, qui utilise des réseaux de neurones, reproduisant ainsi le fonctionnement du cerveau humain.

Les domaines d’application du NLP

Les domaines d’application du Traitement du Langage Naturel sont vastes et s’étendent à différents secteurs d’activité. Cette technologie, loin d’être nouvelle, trouve son application première dans les années 50, pour le traitement automatique des conversations. Elle est également largement utilisée depuis la dernière décennie dans les assistants virtuels comme Siri, ou encore plus récemment dans des chatbots comme ChatGPT. Selon Emergen Research, la taille du marché du langage naturel en 2021 était estimée à 12,43 milliards de dollars. Les technologies liées au traitement du langage naturel ouvrent les portes d’un monde nouveau autour de l’intelligence artificielle et de l’automatisation des processus, tels que la traduction automatique (DeepL), la reconnaissance vocale (Alexa) ou encore l’analyse de sentiments (SilverCloud). Nos compagnons numériques sont aujourd’hui plus que jamais capables de nous comprendre, d’interpréter et de fournir des solutions adaptées à nos besoins.

Dans des domaines bien plus sensibles comme la santé, le NLP est crucial. Il est utilisé pour analyser les dossiers médicaux des patients, automatiser le codage clinique et extraire des informations clés à partir de grandes quantités de données de santé. Le traitement du langage naturel permet ainsi de reconnaître ou prédire des maladies en se basant sur les dossiers médicaux électroniques et le discours des patients. En d’autres termes, le NLP extrait les informations nécessaires sur la maladie, les médicaments et les résultats des traitements. Le secteur de la médecine offre une approche variée des méthodes NLP, tant en offrant un suivi pour le diagnostic et le suivi des patients, qu'en proposant des solutions comme des chatbots thérapeutes pour lutter contre l’anxiété.

Les défis et l’avenir du NLP

Néanmoins, le NLP fait face à des défis tant humains que techniques. L’un des principaux défis est de trouver et de collecter des données suffisantes de haute qualité pour former et tester les modèles. Il est donc nécessaire d’adopter une stratégie de données claire et nette, pouvant être alimentée de données fiables. La compréhension du langage et les différentes ambiguïtés qui y sont liées sont tout aussi problématiques. En effet, nos langues sont évolutives et les règles sont ainsi susceptibles de changer au fil des années. L’utilisation abstraite du langage est difficile à comprendre pour les programmes. Ainsi, une phrase peut changer de sens selon le mot. Notamment lors de la reconnaissance vocale, les algorithmes peuvent passer outre certaines informations selon l’intonation, l’accent ou encore l’inflexion de la parole. Enfin, un facteur tout aussi décisif mais souvent oublié est la question de l’éthique. Notamment, la notion de confidentialité, de censure et l’utilisation d’algorithmes biaisés.

Cependant, le Traitement du Langage Naturel est en constante évolution, promettant des avancées significatives dans la compréhension et l’interaction avec le langage humain. Les progrès réalisés en matière d’algorithmes et d’apprentissage automatisé tendent à repousser les différentes barrières connues. Le NLP continuera donc à trouver de nouvelles applications dans des secteurs variés, améliorant efficacement aussi bien l’expérience utilisateur que l’efficacité. Quant à la question de l’éthique, il incombe aux acteurs majeurs et aux différentes institutions d’opter pour des mesures fortes. Chez Junior Isep, nous avons conscience des enjeux liés à l’utilisation des outils basés sur le traitement naturel du langage. Ainsi, nous travaillons activement sur l’intégration naturelle de cette technologie dans nos outils internes et nous espérons, dans un futur proche, proposer à nos clients des prestations basées sur les outils du NLP.

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