Le traitement automatique du langage naturel et l’intelligence artificielle

Le traitement automatique du langage naturel et l’intelligence artificielle

Le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALP ou NLP, Natural Language Processing) est une sous-branche de l’intelligence artificielle (AI). C’est un domaine pluridisciplinaire qui combine des technologies du Machine Learning et de la linguistique computationnelle. Le cabinet américain Tractica prévoit que le marché du NLP dépassera les 22 milliards de dollars en 2025.

Le NLP : premier champ d’application de l’AI

En principe, le Traitement Automatique du Langage Naturel permet dans un premier temps d’analyser des données textuelles de manière informatique. Ces données sont ensuite converties en un flux de données logiques pouvant être exploitées par un outil de calcul.

L’histoire du NLP débute dans les années 50 avec l’expérience Georgetown-IBM qui a permis de traduire automatiquement plus de 60 phrases russe en anglais. Le Traitement Automatique du Langage Naturel a connu un grand essor avec l’introduction de nouveaux algorithmes de l’apprentissage machine et du Deep Learning.

Les applications du NLP

Le NLP a de nombreuses applications dans les milieux scientifiques, académiques et industriels. A titre d’exemple, l’exploitation des données textuelles permet de mieux comprendre les langues, leurs variations, et leur évolution. Le NLP sert également pour affiner les recherches dans certains domaines académiques comme l’histoire ou la sociolinguistique. Dans le secteur médical, il contribue à la réalisation de diagnostics précoces et assure un meilleur suivi sur la base de critères linguistiques.

La traduction automatique, la correction d’orthographe, et la génération automatique de textes sont aussi des applications intéressantes de l’intelligence artificielle et du NLP. Les entreprises utilisent le NLP pour créer des chatbots (robots logiciels ou agents conversationnels) assurant des conversations automatisées avec les clients. Certains chatbots peuvent même exploiter la reconnaissance vocale pour mieux communiquer avec les utilisateurs (Google Assistant, Siri, Cortana…etc.).

Intelligence artificielle et informatique affective

L’essor du Traitement Automatique du Langage Naturel a favorisé l’émergence d’une nouvelle discipline dans les sciences de l’information : l’informatique affective. Il s’agit d’une branche multidisciplinaire qui utilise les technologies de l’informatique et de l’intelligence artificielle, ainsi que les sciences cognitives. Elle a pour objectif d’étudier et de développer de nouveaux systèmes pour analyser, interpréter et simuler des émotions humaines.

Alors que le NLP permet d’interpréter et de traiter le langage naturel, l’informatique affective se charge de décrypter les sentiments qui y sont associés. Pour ce faire, elle fait appel à des algorithmes spécifiques du Deep Learning permettant d’analyser la structure et le sens des phrases utilisées.  Elle peut même détecter la vitesse avec laquelle vous saisissez un texte pour déterminer vos émotions.

Conclusion

Les usages de l’intelligence artificielle ne sont pas encore complètement explorés. L’avènement de nouveaux algorithmes et processeurs du Machine Learning laissent penser que le NLP a encore de beaux jours devant lui !

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