PNL

Qu'est-ce que la PNL ? Comment ça marche, avantages, défis, exemples

Qu’est-ce que la PNL ?

Qu'est-ce que la PNL?

Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA), en particulier de l'apprentissage automatique (ML), qui permet aux ordinateurs et aux machines de comprendre, d'interpréter, de manipuler et de communiquer le langage humain.

Qu'il s'agisse de l'option de synthèse vocale qui nous a époustouflés au début des années 2000 ou des modèles GPT capables de passer sans problème les tests de Turing, la PNL est la technologie sous-jacente qui a permis l'évolution des ordinateurs.

Bien qu’il s’agisse d’une technologie qui existe depuis plus de 50 ans, la PNL a gagné en importance après le récent boom des données. Techniquement, la PNL implique :

  • Linguistique computationnelle impliquant une modélisation des langues basée sur des règles
  • Les modèles statistiques font partie de l'apprentissage automatique

L’une des principales raisons pour lesquelles les systèmes et les ordinateurs ont pu imiter avec précision la communication humaine est la disponibilité abondante de données sous forme d’audio, de textes, de données conversationnelles sur les réseaux sociaux, de vidéos, d’e-mails, etc. Le développement de syntaxes méticuleuses a permis aux modèles de comprendre avec précision les nuances de la communication humaine, notamment le sarcasme, les homonymes, l'humour, etc.

Certaines des applications les plus élémentaires de la PNL incluent :

  • Traduction linguistique en temps réel
  • Filtres anti-spam dans les services de messagerie
  • Assistants vocaux et chatbots
  • Résumé de texte
  • Fonctionnalités de correction automatique
  • Analyse des sentiments et plus encore
Comment fonctionne la PNL ?

Comment fonctionne la PNL ?

Les systèmes NLP utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser de grandes quantités de données non structurées et extraire les informations pertinentes. Les algorithmes sont formés pour reconnaître des modèles et faire des inférences basées sur ces modèles. Voici comment ça fonctionne:

  • L'utilisateur doit saisir une phrase dans le système de traitement du langage naturel (NLP).
  • Le système NLP décompose ensuite la phrase en plus petites parties de mots, appelées jetons, et convertit l'audio en texte.
  • Ensuite, la machine traite les données textuelles et crée un fichier audio basé sur les données traitées.
  • La machine répond avec un fichier audio basé sur les données textuelles traitées.

Taille et croissance du marché de la PNL

Taille et croissance du marché de la PNL

Le marché de la PNL est extrêmement prometteur et devrait être évalué à environ 156.80 milliards de dollars d'ici 2030. Cette croissance est d'un TCAC annuel de 27.55 %. 

En outre, plus de 85 % des grandes organisations travaillent à l’adoption de la PNL d’ici 2025. La croissance fulgurante de la PNL est alimentée par diverses raisons telles que :

  • Intégration accrue de l’IA dans les produits et services
  • La course pour offrir la meilleure expérience client
  • Explosion des données numériques
  • La disponibilité de solutions basées sur le cloud à faible coût
  • L'adoption des technologies dans divers secteurs, notamment la santé, la fabrication, l'automobile et bien plus encore.

Une adoption et un déploiement aussi massifs de la PNL ont également un coût : un rapport de McKinsey a révélé que l'automatisation de la PNL rendrait 8 % des emplois obsolètes. Cependant, le rapport affirme également que cela serait responsable de la création de 9 % des nouveaux postes. 

En ce qui concerne l'exactitude des résultats, les modèles PNL de pointe ont rapporté une précision de 97 % sur le benchmark GLUE.

Avantages de la PNL

Avantages de la PNL

Efficacité et précision accrues de la documentation

Un document généré par NLP résume avec précision tout texte original que les humains ne peuvent pas générer automatiquement. En outre, il peut effectuer des tâches répétitives telles que l'analyse de gros volumes de données pour améliorer l'efficacité humaine.

Possibilité de créer automatiquement un résumé de contenu textuel volumineux et complexe

Le langage de traitement naturel peut être utilisé pour de simples tâches d'exploration de texte telles que l'extraction de faits à partir de documents, l'analyse de sentiments ou l'identification d'entités nommées. Le traitement naturel peut également être utilisé pour des tâches plus complexes, telles que la compréhension des comportements et des émotions humaines.

Permet aux assistants personnels comme Alexa d'interpréter les mots parlés

La PNL est utile pour les assistants personnels tels qu'Alexa, permettant à l'assistant virtuel de comprendre les commandes vocales. Il aide également à trouver rapidement des informations pertinentes à partir de bases de données contenant des millions de documents en quelques secondes.

Permet l'utilisation de chatbots pour l'assistance client

La PNL peut être utilisée dans les chatbots et les programmes informatiques qui utilisent l'intelligence artificielle pour communiquer avec les gens par le texte ou la voix. Le chatbot utilise la PNL pour comprendre ce que la personne tape et répondre de manière appropriée. Ils permettent également à une organisation de fournir un support client 24h/7 et XNUMXj/XNUMX sur plusieurs canaux.

L'analyse des sentiments est plus simple

L'analyse des sentiments est un processus qui consiste à analyser un ensemble de documents (tels que des critiques ou des tweets) concernant leur attitude ou leur état émotionnel (par exemple, la joie, la colère). L'analyse des sentiments peut être utilisée pour catégoriser et classer les publications sur les réseaux sociaux ou d'autres textes en plusieurs catégories : positif, négatif ou neutre.

Des informations analytiques avancées qui étaient auparavant hors de portée

La prolifération récente des capteurs et des appareils connectés à Internet a entraîné une explosion du volume et de la variété des données générées. En conséquence, de nombreuses organisations utilisent le NLP pour donner un sens à leurs données afin de prendre de meilleures décisions commerciales.

Les défis de la PNL

Défis avec la PNL

Fautes d'orthographe

Les langues naturelles sont pleines de fautes d'orthographe, de fautes de frappe et d'incohérences de style. Par exemple, le mot « processus » peut être orthographié comme « processus » ou « traitement ». Le problème est aggravé lorsque vous ajoutez des accents ou d'autres caractères qui ne figurent pas dans votre dictionnaire.

Différences linguistiques

Un anglophone pourrait dire : « Je vais travailler demain matin », tandis qu'un italophone dirait : « Domani Mattina vado al lavoro ». Même si ces deux phrases signifient la même chose, la PNL ne comprendra pas cette dernière à moins que vous ne la traduisiez d'abord en anglais.

Préjugés innés

Les langages de traitement naturels sont basés sur la logique humaine et les ensembles de données. Dans certaines situations, les systèmes NLP peuvent appliquer les biais de leurs programmeurs ou les ensembles de données qu'ils utilisent. Il peut aussi parfois interpréter le contexte différemment en raison de biais innés, conduisant à des résultats inexacts.

Mots à sens multiples

La PNL est basée sur l'hypothèse que le langage est précis et sans ambiguïté. En réalité, le langage n'est ni précis ni univoque. De nombreux mots ont plusieurs sens et peuvent être utilisés de différentes manières. Par exemple, lorsque nous disons « écorce », il peut s'agir soit d'écorce de chien, soit d'écorce d'arbre.

Incertitude et faux positifs

Les faux positifs se produisent lorsque le PNL détecte un terme qui devrait être compréhensible mais auquel il ne peut pas être répondu correctement. L'objectif est de créer un système PNL capable d'identifier ses limites et de dissiper la confusion en utilisant des questions ou des indices.

Données d'entraînement

L'un des plus grands défis du langage de traitement naturel est l'inexactitude des données de formation. Plus vous avez de données d'entraînement, meilleurs seront vos résultats. Si vous donnez au système des données incorrectes ou biaisées, soit il apprendra les mauvaises choses, soit il apprendra de manière inefficace.

Tâches PNL

Tâches PNL

"Ça se passe très bien." 

Une simple phrase de quatre mots comme celle-ci peut avoir toute une gamme de significations basées sur le contexte, le sarcasme, les métaphores, l'humour ou toute émotion sous-jacente utilisée pour transmettre cela.

Bien que comprendre cette phrase telle qu’elle est censée être soit naturel pour nous, les humains, les machines ne peuvent pas faire la distinction entre les différentes émotions et sentiments. C’est exactement là qu’interviennent plusieurs tâches PNL pour simplifier les complications des communications humaines et rendre les données plus digestes, traitables et compréhensibles pour les machines.

Certaines tâches principales comprennent :

Reconnaissance vocale

Cela implique de convertir des données vocales ou audio en textes. Ce processus est crucial pour toute application de NLP proposant des options de commande vocale. La reconnaissance vocale prend en compte la diversité de la prononciation, des dialectes, de la hâte, de la difficulté, de l'intensité sonore, du ton et d'autres facteurs permettant de déchiffrer le message souhaité.

Marquage vocal

Semblable à la façon dont nous avons appris les bases de la grammaire à l'école, cela apprend aux machines à identifier les parties du discours dans des phrases telles que les noms, les verbes, les adjectifs et plus encore. Cela apprend également aux systèmes à comprendre quand un mot est utilisé comme verbe et le même mot est utilisé comme nom.

Désambiguïsation du sens des mots

Il s’agit d’un processus crucial responsable de la compréhension du vrai sens d’une phrase. En empruntant notre exemple précédent, l'utilisation de l'analyse sémantique dans cette tâche permet à une machine de comprendre si un individu a prononcé « Ça va très bien » comme un commentaire sarcastique lorsqu'il traverse une crise.

Reconnaissance d'entité nommée

Lorsqu'il existe plusieurs instances de noms tels que des noms, des emplacements, des pays, etc., un processus appelé Reconnaissance d'entités nommées est déployé. Cela identifie et classe les entités dans un message ou une commande et ajoute de la valeur à la compréhension de la machine.

Résolution de co-référence

Les êtres humains sont souvent très créatifs lorsqu'ils communiquent et c'est pourquoi il existe plusieurs métaphores, comparaisons, verbes à particule et expressions idiomatiques. Toutes les ambiguïtés qui en découlent sont clarifiées par la tâche de résolution de co-référence, qui permet aux machines d'apprendre qu'il ne pleut pas littéralement, mais se réfère à l'intensité de la pluie.

Génération de Langage Naturel

Cette tâche implique la génération d'un texte de type humain à partir de données. Il peut s'agir d'un texte personnalisé en argot, en jargon, en région, etc.

Pourquoi la PNL est-elle importante ?

Les ordinateurs sont très basiques. Ils ne comprennent pas les langues humaines. Pour permettre aux machines de penser et de communiquer comme le feraient les humains, la PNL est la clé.

C’est grâce à cette technologie que nous pouvons permettre aux systèmes d’analyser de manière critique les données et de comprendre les différences entre les langues, les argots, les dialectes, les différences grammaticales, les nuances, etc.

Bien que cela soit rudimentaire, l'affinement des modèles avec des données de formation abondantes optimisera les résultats, permettant ainsi aux entreprises de les déployer à diverses fins, notamment :

  • Découvrir des informations critiques à partir de données internes
  • Déployer l'automatisation pour simplifier les flux de travail, les communications et les processus
  • Personnalisation et hyper-personnalisation des expériences
  • Mettre en œuvre des fonctionnalités d'accessibilité pour inclure les personnes handicapées dans les écosystèmes informatiques
  • Alimenter l'innovation dans des domaines de niche tels que l'oncologie clinique, la gestion de flotte dans la chaîne d'approvisionnement, la prise de décision basée sur les données dans les voitures autonomes, etc.
Les cas d'utilisation

Cas d'usage

Traitement intelligent des documents

Ce cas d'utilisation implique l'extraction d'informations à partir de données non structurées, telles que du texte et des images. La PNL peut être utilisée pour identifier les parties les plus pertinentes de ces documents et les présenter de manière organisée.

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est une autre façon pour les entreprises d'utiliser la PNL dans leurs opérations. Le logiciel analyserait les publications sur les réseaux sociaux concernant une entreprise ou un produit pour déterminer si les gens en pensent positivement ou négativement.

Détection de fraude

La PNL peut également être utilisée pour la détection des fraudes en analysant des données non structurées telles que des e-mails, des appels téléphoniques, etc., et des bases de données d'assurance pour identifier des modèles ou des activités frauduleuses en fonction de mots clés.

Détection de la langue

Le NLP est utilisé pour détecter la langue des documents texte ou des tweets. Cela pourrait être utile pour les sociétés de modération et de traduction de contenu.

IA conversationnelle / Chatbot

Une IA conversationnelle (souvent appelée chatbot) est une application qui comprend les entrées en langage naturel, parlées ou écrites, et exécute une action spécifiée. Une interface conversationnelle peut être utilisée à des fins de service client, de vente ou de divertissement.

Résumé de texte

Un système NLP peut être formé pour résumer le texte de manière plus lisible que le texte original. Ceci est utile pour les articles et autres textes volumineux où les utilisateurs peuvent ne pas vouloir passer du temps à lire l'intégralité de l'article ou du document.

Traduction de texte

La PNL est utilisée pour traduire automatiquement un texte d'une langue à une autre à l'aide de méthodes d'apprentissage en profondeur telles que les réseaux de neurones récurrents ou les réseaux de neurones convolutifs.

Question-réponse

La réponse aux questions (QA) est une tâche du traitement du langage naturel (TAL) qui reçoit une question en entrée et renvoie sa réponse. La forme la plus simple de réponse aux questions consiste à trouver une entrée correspondante dans la base de connaissances et à renvoyer son contenu, appelée « récupération de documents » ou « récupération d'informations ».

Rédaction des données

L’un des cas d’utilisation les plus spécialisés du NLP réside dans la rédaction de données sensibles. Des secteurs comme NBFC, BFSI et les soins de santé hébergent d’abondants volumes de données sensibles provenant de formulaires d’assurance, d’essais cliniques, de dossiers de santé personnels, etc.

La PNL est déployée dans ces domaines grâce à des techniques telles que la reconnaissance d'entités nommées pour identifier et regrouper des éléments d'entrée sensibles tels que le nom, les coordonnées, les adresses et bien d'autres personnes. Ces points de données sont ensuite rendus anonymisés en fonction des exigences.

Surveillance des médias sociaux

Les outils de surveillance des médias sociaux peuvent utiliser des techniques de PNL pour extraire les mentions d'une marque, d'un produit ou d'un service à partir de publications sur les médias sociaux. Une fois détectées, ces mentions peuvent être analysées pour le sentiment, l'engagement et d'autres mesures. Ces informations peuvent ensuite éclairer les stratégies marketing ou évaluer leur efficacité.

Business Analytics

L'analyse commerciale et la PNL forment un mariage parfait, car cette technologie permet aux organisations de donner un sens aux énormes volumes de données non structurées qui résident avec elles. Ces données sont ensuite analysées et visualisées sous forme d'informations pour découvrir des informations commerciales critiques sur la portée de l'amélioration, des études de marché, de l'analyse des commentaires, du recalibrage stratégique ou des mesures correctives.

Industries tirant parti de la PNL

Industries tirant parti de la PNL

Système de santé

La PNL offre des avantages enrichissants au secteur de la santé tels que :

  • l’extraction d’informations à partir de dossiers médicaux et l’analyse de données non structurées
  • Améliorer et personnaliser les systèmes d’aide à la décision clinique
  • Optimisez les réponses des chatbots pour des expériences de soins aux patients fluides
  • Surveiller, prédire et atténuer les effets indésirables des médicaments et mettre en œuvre des stratégies de pharmacovigilance, etc.

Fintech

Les implications de la PNL dans la fintech sont complètement différentes, offrant des avantages tels que :

  • Traitement et intégration fluides des documents
  • Optimiser la gestion des risques et la détection des fraudes
  • Évaluation de la solvabilité des particuliers pour le financement
  • Personnalisation des produits financiers en termes de durées, de primes et plus encore

Publicité dans les médias

La PNL apporte une touche créative aux professionnels des médias et de la publicité, en les aidant à :

  • Personnalisation du contenu et diffusion de contenu vernaculaire
  • Analyse précise et ciblage des personas des utilisateurs 
  • Études de marché sur les tendances, les sujets et les conversations pour des opportunités d'actualité
  • Développement de textes publicitaires et optimisation du placement et plus encore

Au detail

La PNL offre des avantages aux clients et aux entreprises du secteur de la vente au détail grâce à :

  • Moteurs de recommandations précis
  • Optimisation de la recherche vocale
  • Suggestions de services basées sur la localisation
  • Publicité ciblée telle que programmes de fidélité, remises pour les nouveaux utilisateurs, etc.

Fabrication

L'Industrie 4.0 est incroyablement complétée par l'incorporation de modèles NLP à travers :

  • Surveillance automatisée de l’état des machines et détection des défauts
  • Analyse des processus en temps réel
  • Optimisation des itinéraires et des calendriers de livraison, y compris la gestion de la flotte
  • Meilleure sécurité des travailleurs et du lieu de travail grâce à l'analyse prédictive et bien plus encore

Imaginer l’avenir de la PNL

Bien qu’il se passe déjà beaucoup de choses dans ce domaine, les passionnés de technologie sont déjà ravis des possibilités offertes par cette technologie dans les années à venir. Parmi tout le fouillis entourant les conversations sur l’avenir de la PNL, celle qui ressort le plus est la PNL explicable.

XNLP

Alors que les décisions commerciales cruciales et les stratégies d'expérience client commencent de plus en plus à découler de décisions basées sur la PNL, il devient également responsable d'expliquer le raisonnement qui sous-tend les conclusions et les résultats. 

C’est ce que sera Explainable NLP, garantir davantage la responsabilité et favoriser la confiance autour des solutions d’IA et développer un écosystème transparent de fraternité de l’IA.

Outre XNLP, l’avenir de la technologie impliquerait également :

  • Maîtrise vernaculaire
  • Intégration avec des technologies spécialisées telles que la vision par ordinateur et la robotique
  • Utilisation de la PNL pour répondre aux préoccupations mondiales, notamment la durabilité, l'éducation, le changement climatique, etc.

Conclusion

La PNL est la voie à suivre permettant aux entreprises de mieux fournir des produits et des services à l’ère de l’information. Cette importance et ces avantages entraînent également une demande de méthodologies de formation hermétiques. Étant donné que la fourniture de résultats précis et leur perfectionnement deviennent cruciaux pour les entreprises, il existe également une crise en termes de données de formation nécessaires pour améliorer les algorithmes et les modèles.

La régulation et l’atténuation des préjugés sont également une priorité élevée. 

C'est là que Shaip intervient pour vous aider à répondre à toutes les préoccupations liées à la nécessité de données de formation pour vos modèles. Avec des méthodologies éthiques et sur mesure, nous vous proposons des ensembles de données de formation dans les formats dont vous avez besoin.

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