Qu’est-ce que le traitement du langage naturel (NLP) ? Définition et explications détaillées

Définition du NLP

Le traitement du langage naturel, ou natural language processing (NLP) en anglais, est une branche de l’intelligence artificielle (IA) basée sur des modèles de machine learning ou apprentissage automatique. Cette technologie est utilisée pour comprendre, analyser et manipuler le langage humain.

Le NLP permet ainsi de traiter de manière automatisée de grands ensembles de données textuelles et vocales à partir de différents types de médias : vidéos, e-mails, requêtes vocales, enregistrements de centres d’appel, publications sur les réseaux sociaux et plus encore.

Avantages du NLP

Le traitement automatique du langage naturel a permis des avancées majeures dans la compréhension et la génération de langage humain par les ordinateurs. Les logiciels basés sur le NLP sont capables de :

• Comprendre l’intention et le sentiment liés à un message ;
• Extraire les informations importantes, classer et générer des résumés de documents volumineux ;
• Surmonter les multiples subtilités du langage, telles que l’argot, les dialectes et accents, les irrégularités grammaticales, les homonymes, mais aussi les métaphores ou le sarcasme ;
• Prendre en compte les éléments de contexte et comprendre la signification d’un mot ou d’une phrase en fonction de ce contexte ;
• Reconnaître et authentifier un utilisateur en fonction de sa voix ;
• Traduire du texte d’une langue à l’autre ;
• Comprendre une commande vocale et formuler une réponse en temps réel.

Comment fonctionne le NLP ?

Le NLP repose sur différents types de technologies pour analyser et interpréter le langage humain. Il associe notamment trois disciplines : la linguistique informatique, le machine learning (ML) et le deep learning (DL).

• La linguistique informatique est une science qui se base sur des règles pour identifier et construire des modèles de langage. Elle comprend des champs tels que l’analyse syntaxique et l’analyse sémantique.
• Le machine learning, ou apprentissage automatique, consiste à analyser de grands ensembles de données et à identifier des modèles, afin d’effectuer des tâches de classification ou de prédiction. Le machine learning implique que l’algorithme est capable d’apprendre de lui-même et d’affiner sa prise de décision au fil du temps.
• Le deep learning, ou apprentissage profond, est une composante plus avancée du machine learning qui entraîne l’ordinateur à raisonner à la manière d’un être humain, notamment sur la base des réseaux neuronaux.

Exemples de tâches du NLP

Le NLP comprend diverses fonctions chargées d’interpréter différents aspects du langage. Ces fonctions se combinent pour interpréter le contenu vocal ou textuel le plus finement possible. Parmi les tâches effectuées par le natural language processing, on trouve les suivantes :

• Le marquage grammatical permet de déterminer le rôle d’un mot ou d’un ensemble de mots en fonction de son contexte. Cette fonction distingue notamment les noms, verbes, adjectifs etc. afin d’interpréter correctement le message. Par exemple, elle identifie que “pouvoir” est un verbe dans la phrase “Je devrais pouvoir le faire” et un nom dans la phrase “Il détient le pouvoir”.
• La désambiguïsation se base sur un processus d’analyse sémantique pour aider à déterminer le sens d’un mot pouvant avoir des significations multiples, par exemple pour distinguer une plante verte de la plante des pieds.
• La reconnaissance d’entités nommées (NER) identifie certains noms ou expressions comme associés à des entités particulières. Il permet par exemple de reconnaître que Marguerite est le nom d’une femme et New York le nom d’une ville.
• Le speech-to-text consiste à convertir un discours oral en contenu textuel, par exemple à partir d’une vidéo ou d’une commande vocale enregistrée en temps réel.
• La résolution de coréférence permet de repérer lorsque différents termes font référence à la même entité (par exemple, “Thomas” et “il”), ou encore d’identifier les expressions idiomatiques et les métaphores, et ainsi comprendre que l’expression “monter sur ses grands chevaux” n’implique pas littéralement des animaux.
• L’analyse des sentiments, ou opinion mining, est la fonction qui permet d’interpréter les émotions, le ton et les attitudes (ex. : joie, ironie, confusion, etc.) associées à un contenu textuel.
• Enfin, la génération de langage naturel (NLG) consiste à produire des informations en langage humain, comme c’est le cas de ChatGPT lorsqu’il répond aux requêtes de l’utilisateur.

Cas d’utilisation du NLP

Le traitement du langage naturel est présent dans de nombreux outils de notre quotidien, allant des GPS aux assistants vocaux en passant par les traducteurs automatiques. Voici quelques exemples de cas d’utilisation du NLP :

• Les assistants vocaux tels que Siri, Alexa ou encore Google Home utilisent les technologies de NLP pour comprendre les requêtes des utilisateurs et y répondre de manière pertinente via la génération de langage naturel. Par exemple, un assistant vocal pourra comprendre la phrase “quel temps fera-t-il demain”, interpréter la requête en fonction du contexte (date du jour, emplacement de l’utilisateur) et y répondre avec les prévisions météorologiques adaptées.
• Le NLP est couramment intégré dans les plateformes de service client, notamment à travers les chatbots. Ils permettent d’automatiser la réponse aux questions courantes et de rediriger automatiquement les questions plus spécifiques vers des agents, ce qui leur fait gagner du temps et améliore nettement la satisfaction des clients.
• Les outils de traduction automatique ne se contentent plus d’effectuer une traduction littérale et mot à mot d’un texte. Ils utilisent le traitement du langage naturel pour prendre en compte les variations de structure et autres spécificités de la langue source, afin de produire un texte pertinent ayant le même impact dans la langue cible. De la même manière, les logiciels d’aide à la rédaction et autres correcteurs d’orthographe analysent automatiquement le texte pour suggérer des améliorations.
• Si cela peut paraître surprenant, les logiciels de détection des spams peuvent utiliser les fonctions de classification du NLP pour analyser le contenu des e-mails (fautes d’orthographe, sentiment d’urgence, etc.) afin d’identifier les spams et les tentatives d’hameçonnage.
• La fonction de saisie semi-automatique de votre téléphone ou des moteurs de recherche prend en compte vos saisies précédentes et analyse le sens de votre phrase grâce au NLP pour vous proposer les mots les plus pertinents.
• Les données sensibles, telles que les informations médicales ou financières, peuvent être reconnues automatiquement sur les documents et traitées ou éditées en toute sécurité à l’aide des méthodes de NLP.
• Enfin, le traitement du langage naturel permet d’analyser un grand nombre de commentaires et avis clients, qu’ils proviennent d’un moteur de recherche, des réseaux sociaux ou encore des appels effectués au service client. Elle aide les entreprises à extraire le sentiment général des clients vis-à-vis de leur produit ou service, afin d’en tirer des informations utiles pour améliorer sa stratégie.

Outils de traitement du langage naturel

La NLTK (natural language toolkit) est une boîte à outils open source basée sur Python et permettant l’exécution de tâches spécifiques de traitement du langage naturel, parmi lesquelles la plupart des tâches listées précédemment.

La NLTK comprend de nombreuses ressources et bibliothèques permettant la conception de programmes de NLP et l’implémentation de fonctions avancées, telles que le raisonnement sémantique, la tokenisation, le stemming ou encore la lemmatisation, qui sont autant d’étapes de prétraitement des données textuelles.

Voyons maintenant à travers quelles approches le NLP peut être mis en œuvre.

Les différentes approches du NLP

Les approches courantes du traitement du langage naturel sont les suivantes :

• Le NLP supervisé consiste à entraîner l’algorithme à l’aide de données étiquetées, par exemple pour classifier des documents selon des catégories prédéfinies.
• Le NLP non supervisé utilise des données d’entrée non étiquetées afin d’entraîner la capacité de prédiction du logiciel via un modèle de langage statistique.
• La compréhension du langage naturel (NLU) se charge d’analyser le sens des phrases afin d’aider l’ordinateur à comprendre la signification des mots en fonction du contexte.
• La génération de langage naturel (NLG) consiste à produire du texte conversationnel selon des sujets ou des mots-clés spécifiques.

Quels sont les défis liés au NLP ?

La langue est ambiguë par nature, et s’il est déjà difficile pour un humain de comprendre toutes ses subtilités, cela représente une tâche encore plus ardue pour un ordinateur. Le traitement du langage naturel présente ainsi certains défis et limites :

• Les synonymes attribuent le même sens à des termes différents, tandis que les homonymes associent des significations différentes à des termes ayant la même sonorité, voire la même orthographe. Les techniques de NLP doivent constamment s’affiner pour contourner les pièges et identifier le sens précis d’un mot en fonction du contexte.
• La coréférence, comme mentionné plus haut, consiste à identifier toutes les expressions associées à une même entité. Il s’agit d’une tâche complexe qui implique la compréhension d’un contenu dans sa globalité, et que les experts tentent de résoudre via l’introduction de modèles de deep learning.
• Le style d’écriture propre à un auteur, qui peut impliquer de nombreuses métaphores ou encore de l’ironie, est un obstacle encore difficile à surmonter pour les ordinateurs. A l’inverse, la génération de texte naturel trouve également ses limites en termes de style et de ton, et n’est donc pas en mesure d’égaler l’originalité d’un auteur humain.

Néanmoins, à mesure que la recherche évolue et que les algorithmes affinent leurs capacités, ces limites pourront probablement être franchies. Tandis que certaines IA arrivent déjà à tromper l’utilisateur humain et réussir le test de Turing, le NLP pourrait intégrer toujours plus de fonctions pour interpréter le langage humain de manière encore plus précise.

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