Qu'est-ce que le Natural Language Processing (NLP) ou Traitement Automatique du Language (TAL)

Cet article de blog est le premier d’une série d’articles sur le NLP qui expliquent les défis auxquels cette technologie est confrontée, comment nous les abordons chez Aqsone et une réflexion sur l’avenir du domaine du NLP avec les nouvelles technologies. Commençons par une introduction au NLP et par un aperçu des défis inhérents à cette technologie.

Pourquoi les machines ont-elles besoin du NLP ?

Une personne peut générer des centaines de mots dans une déclaration, chaque phrase ayant sa propre complexité et sa propre nuance contextuelle. Permettre à une machine de comprendre, c’est analyser plusieurs centaines ou milliers de personnes et leurs éventuelles déclarations qui diffèrent d’un lieu à l’autre…
Ce type de données conversationnelles est appelé données non structurées et ne peut pas être inséré dans des lignes et des colonnes parfaitement empilées. La seule façon d’enseigner tout cela à une machine est de la laisser apprendre en expérimentant.

Qu’est-ce que le NLP ?

Le traitement du langage naturel (NLP) est divisé en deux catégories clés:

1. La compréhension du langage naturel (NLU ou Natural Language Understanding)
2. La génération du langage naturel (NLG ou Natural Language Generation).

Le NLP regroupe trois domaines principaux: l’informatique, le langage humain et l’intelligence artificielle. Dans ce dernier, le NLP combine des approches linguistiques, des techniques d’apprentissage automatique (ML ou Machine Learning) et d’apprentissage profond (DL ou Deep Learning).

Figure 1: Le positionnement du NLP dans l’écosystème de l’Intelligence Artificielle

Le NLP, est considéré comme un support inestimable pour l’intelligence artificielle. Il aide à établir une communication efficace entre les ordinateurs et les êtres humains. Ces dernières années, il y a eu des avancées significatives dans la compréhension du langage humain par les ordinateurs grâce au NLP.

Le NLP doit inclure plusieurs techniques différentes pour interpréter le langage humain. Celles-ci peuvent aller des méthodes statistiques et d’apprentissage automatique aux règles et algorithmique. Le NLP a un potentiel immense dans des domaines d’application réels tels que la compréhension de phrases complètes et la recherche de synonymes, la reconnaissance vocale, la traduction de la parole et l’écriture de phrases complètes et grammaticalement correctes, ce ne sont que quelques exemples…

Les défis pour la mise en œuvre du NLP

Le principal défi est lié à la qualité des données provenant de différentes sources, de grande dimension, hétérogènes et complexes.
Les ordinateurs avaient jusqu’alors principalement traité des données structurées, c’est-à-dire des données organisées, indexées et référencées, souvent dans des bases de données.
En NLP, nous traitons des données non structurées. A souligner que 80% des données d’entreprise ne sont pas structurées. ( Chiang, Catherine. 2018. « In the Machine Learning Era, Unstructured Data Management is More Important Than Ever. » Blog, Igneous, July 31. Accessed 2019-06-09.)
Des exemples de données textuelles non structurées sont les publications sur les réseaux sociaux, les articles de presse, les e-mails et les critiques de produits. Pour traiter de telles informations, le NLP doit apprendre la structure et la grammaire du langage naturel. Dans cet exemple, de nombreuses informations telles que l’émotion, le ton, l’organisation, etc. pourraient être extraites grâce au NLP:

Figure 2: un exemple d’extraction d’informations basée sur des techniques NLP

Les ambiguïtés dans les données ajoutent des défis supplémentaires à la compréhension contextuelle. La sémantique permet de trouver la relation entre les entités et les objets. Les entités et l’extraction d’objets à partir de texte et de données visuelles ne peuvent fournir des informations précises que si le contexte et la sémantique de l’interaction sont identifiés. En outre, les moteurs de recherche actuellement disponibles peuvent rechercher des objets ou des entités plutôt qu’une recherche basée sur des mots clés. Les moteurs de recherche sémantique sont nécessaires car ils comprennent mieux les requêtes des utilisateurs généralement écrites en langage naturel.

Un autre défi est l’extraction des informations pertinentes et correctes à partir de données non structurées ou semi-structurées à l’aide de techniques d’extraction d’informations. Il est nécessaire de comprendre les capacités et les limites des techniques existantes liées au pré-traitement, à l’extraction et à la transformation de données et aux représentations de vastes volumes de données multidimensionnelles non structurées. Une efficacité et une précision accrues de ces systèmes sont importantes. Mais la complexité liée à un important volume de données qu’il faut traiter en temps réel pose des défis pour les approches basées sur le ML, que ce soit la dimensionnalité des données, l’évolutivité, le calcul distribué et l’adaptabilité. La gestion efficace de jeux de données clairsemés, déséquilibrés et de grande dimension est complexe.

Conclusion

Les solutions développées par Aqsone, utilisant ces techniques de NLP, sont pertinentes pour de nombreux cas d’usages. Les solutions intégrant du ML et du NLP permettent de donner de la valeur à des informations qui étaient jusqu’alors non exploitées. Plus important encore, ce type de solutions aide les entreprises à maximiser leur productivité tout en améliorant l’expérience client. Dans notre prochain article, nous vous expliquerons comment le NLP pourrait aider à relever de nombreux défis dans le monde industriel.
Alors restez à l’écoute…