Le traitement du langage naturel, ou Natural Language Processing (NLP), est une branche de l'intelligence artificielle à la croisée de l'informatique et de la linguistique. Elle permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain, qu'il soit écrit ou oral. Contrairement aux langages de programmation, le langage humain est nuancé et complexe. Le NLP utilise donc l'apprentissage automatique pour en saisir les subtilités.
Historiquement, cette discipline émerge dans les années 1950 avec les premières tentatives de traduction automatique russe-anglais. Si elle se démocratise dès les années 1990 avec le filtrage de spams, elle connaît un essor fulgurant depuis 2010. En effet, le NLP est passé d'un simple outil de classification à une technologie capable de produire des contenus créatifs et d'interagir en temps réel avec l'utilisateur.
Comment fonctionne le traitement du langage naturel ?
Le traitement du langage naturel (NLP) consiste d'abord en un prétraitement. Le langage humain ainsi simplifié est ensuite compris par la machine grâce à différentes méthodes d'entraînement.
Le prétraitement
Avant de l'analyser, la machine doit nettoyer le texte brut. Pour ce faire, plusieurs méthodes de préparation existent. Parmi les plus utilisées, on compte :
- la tokenisation, qui segmente le texte en unités (mots ou signes) ;
- le stemming ou la lemmatisation, qui ramène les mots à leur racine (par exemple, " marchons " devient " marcher ").
Le stemming consiste également à retirer les " mots vides " (le, et, de) pour ne conserver que les éléments porteurs de sens.
L'entraînement des modèles de NLP
Pour qu'un ordinateur comprenne le langage naturel, trois méthodes sont couramment utilisées :
- Les règles linguistiques : on apprend une série de règles grammaticales strictes à la machine. On lui indique : " Si tu vois un sujet, un verbe et un complément, alors la phrase veut dire ceci. " La machine évite ainsi de se perdre face à de l'argot ou à des fautes de français.
- Le machine learning : des milliers d'exemples sont donnés à la machine, qui compte et repère des probabilités. Par exemple, si dans 90 % des textes le mot " banque " se situe à côté d'" argent ", elle finit par deviner que le contenu parle de finance.
- Le deep learning : la machine utilise des " neurones " virtuels pour analyser non seulement les mots, mais aussi tout le contexte qui les entoure. Elle comprend les nuances et le second degré, un peu comme un humain saisit le sens global d'une conversation complexe.
Comment utiliser le NLP en entreprise ?
En entreprise, le NLP est utilisé pour transformer des données textuelles en outils stratégiques. Il peut servir :
- au service client : des chatbots peuvent gérer les requêtes 24 heures sur 24 pour libérer les équipes ;
- à l'analyse des sentiments : un algorithme peut scanner les réseaux sociaux pour évaluer l'image de marque de l'entreprise ;
- à l'automatisation : des données issues de factures ou de rapports médicaux peuvent être extraites facilement ;
- la classification : le NLP peut assurer le tri automatique des mails et des documents par urgence ou thématique.
NLP vs. LLM : quelles différences ?
Un LLM (Large Language Model), comme ChatGPT ou Gemini, est un modèle de langage puissant, capable de générer du contenu. Si le NLP et le LLM se recoupent, le NLP se concentre souvent sur une tâche précise (analyser le ton d'un mail), tandis que le LLM est polyvalent et crée du texte (rédiger un article). Par ailleurs, le LLM nécessite des volumes de données bien plus importants.