Le traitement du langage naturel est une technologie importante, utilisée aujourd’hui par de nombreuses entreprises. Celle-ci permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain et de le traiter sous forme de données. Mais à quoi cette technologie sert-elle exactement ? Dans cet article, nous allons aborder plusieurs exemples d’utilisation du traitement du langage naturel et explorer son utilisation dans différents secteurs.
Exemples d’utilisation du traitement du langage naturel
Grâce à la technologie du traitement du langage naturel, les ordinateurs peuvent désormais traiter automatiquement le langage humain naturel, que ce soit sous forme vocale ou textuelle. Bien que cela soit fascinant en soi, la véritable valeur de cette technologie réside dans ses applications.
Passons en revue quelques exemples réels d’applications de la technologie du traitement du langage naturel :
Détection de spams
Les meilleures technologies de détection de spams utilisent les fonctionnalités du traitement du langage naturel pour analyser les e-mails et détecter le courrier indésirable grâce à un vocabulaire qui est souvent lié aux spams ou au phishing.
Classification des e-mails
Si vous utilisez Gmail, vous avez certainement remarqué que les e-mails entrants sont automatiquement classés dans la boîte de réception principale, les promotions et les spams.
Cela est possible grâce au traitement du langage naturel. L’IA est programmée pour identifier et classer les messages dans ces catégories grâce à sa compréhension du contenu des messages. Comme nous l’avons vu précédemment, le courrier indésirable a tendance à contenir des messages peu clairs et des liens sortants peu pertinents. De même, les e-mails promotionnels utilisent un langage spécifique et présentent généralement un contenu à caractère commercial, comme des coupons ou des offres à prix réduit.
Outils de correction grammaticale
Les outils de correction grammaticale, tels que Grammarly, utilisent les techniques de traitement du langage naturel afin d’analyser un texte, de vérifier les erreurs linguistiques et de suggérer les corrections à apporter.
D’après Grammarly, le logiciel est alimenté par des données relatives aux règles de grammaire et d’orthographe par son équipe de linguistes et d’ingénieurs en deep learning. Ceux-ci ont conçu des algorithmes capables d’apprendre les règles et les modèles de bonne écriture, en analysant des millions de phrases issues de textes de recherche. Le logiciel évolue également grâce aux données. En effet, chaque fois qu’un utilisateur accepte ou ignore une suggestion donnée par Grammarly, l’IA devient plus intelligente. Grâce à ces connaissances, l’outil sait faire la différence entre un usage correct et incorrect et peut ainsi suggérer des modifications ou des corrections.
Résumés de texte
Le résumé de texte est le processus qui consiste à raccourcir un texte et à en générer un résumé concis, tout en conservant l’idée principale et le message véhiculé par le document d’origine.
Une fois encore, les techniques de traitement du langage naturel sont utilisées pour « absorber » d’énormes volumes de textes numériques, en comprendre le contenu, en extraire les idées principales, tout en ignorant les informations non pertinentes, et créer un texte plus court contenant tous les points essentiels.
Il existe deux méthodes principales pour résumer des textes :
- Méthode par extraction
Avec cette méthode, les algorithmes utilisent des phrases et des expressions importantes du texte d’origine et les combinent pour créer un résumé. Pour ce faire, l’algorithme utilise la fréquence des mots, la pertinence des phrases, ainsi que d’autres paramètres. - Méthode par abstraction
Dans cette méthode plus avancée, l’algorithme doit comprendre le sens général des phrases et en interpréter le contexte afin de générer de nouvelles phrases inspirées du sens global. Le résultat donne donc un nouveau texte, entièrement différent du contenu source.
Traduction automatique
L’un des principaux cas d’utilisation du traitement du langage naturel concerne la traduction. Depuis ses débuts dans les années 50, la traduction automatique a parcouru un long chemin.
Une traduction efficace ne se limite pas à remplacer les mots, elle doit saisir avec précision le sens et le ton de la langue source pour pouvoir retranscrire le texte dans une autre langue et conserver son sens d’origine et le même effet.
Les services de traduction automatique, tels que Google Translate ou DeepL, exploitent la puissance du traitement du langage naturel pour comprendre et produire une traduction précise dans plusieurs langues, sous forme textuelle ou même vocale. Chez Inbenta, nous utilisons la puissance du traitement du langage naturel appliqué à la traduction automatique dans nos chatbots multilingues, afin de garantir que nos utilisateurs obtiennent les réponses qu’ils recherchent dans leur langue respective.
Analyse des sentiments
L’analyse des sentiments vise à évaluer le caractère général d’un texte ou d’un document, en analysant le langage utilisé dans son contenu. Elle peut être utilisée pour les publications sur les réseaux sociaux, les réponses, les critiques, etc. afin d’identifier le sentiment, l’opinion ou la croyance suscités par un énoncé. Elle fournit ainsi de nombreuses informations concernant les choix des clients et leurs critères de décision.
Agents virtuels et chatbots
Grâce à la technologie du traitement du langage naturel, les chatbots ressemblent davantage aux humains. Les solutions d’IA conversationnelle, telles que les chatbots intelligents alimentés par l’IA, utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre le sens des questions de l’utilisateur et y répondre de manière précise.
Les chatbots ont de nombreuses applications dans différents secteurs, car ils facilitent les échanges avec les clients et automatisent diverses tâches basées sur des règles, comme les réponses aux FAQ ou la réservation de vols. Ils sont rentables et disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, tous les jours de l’année et permettent aux utilisateurs de trouver eux-mêmes les réponses à leurs questions, ce qui améliore l’expérience utilisateur.
Exemples d’utilisation du traitement du langage naturel dans différents secteurs
Le traitement du langage naturel est devenu si performant ces dernières années qu’il a désormais un impact sur les opérations commerciales de divers secteurs. Voici quelques-uns de ses principaux cas d’utilisation dans différents secteurs.
Exemples d’utilisation du traitement du langage naturel dans la vente au détail et le e-commerce
Les entreprises de vente au détail utilisent le traitement du langage naturel pour analyser les données des clients et les transformer en données exploitables, afin de prendre des décisions plus éclairées sur l’ensemble de leurs processus, de la conception des produits à la gestion des stocks, en passant par les initiatives de vente et de marketing.
Informations commerciales
Les responsables marketing peuvent extraire des données de diverses sources (critiques, commentaires, messages sur les réseaux sociaux, etc.) et les combiner avec des fonctionnalités de traitement du langage naturel pour analyser les sentiments des consommateurs, détecter les tendances du marché et optimiser leurs stratégies marketing.
Recherche sémantique
Les moteurs de recherche sémantique alimentés par le traitement du langage naturel permettent aux sites de vente au détail et de e-commerce de comprendre l’intention des acheteurs, même lorsqu’ils utilisent des recherches à longue traîne, telles que « robe noire femme taille 40 », afin de suggérer des réponses adaptées et d’accroître la visibilité des produits. L’exploitation de la recherche sémantique permet aux sites de e-commerce d’augmenter les taux de conversion et de diminuer le taux d’abandon de panier.
Chatbot dans le e-commerce
Les chatbots dans le e-commerce ont recours au traitement du langage naturel pour comprendre les requêtes des acheteurs et y répondre de manière précise. Ils peuvent même présenter des capacités transactionnelles, permettant de trouver les produits que les utilisateurs recherchent, de suggérer des produits similaires, de promouvoir des offres, et même de conclure des ventes sans avoir à quitter le chatbot.
Exemples d’utilisation du traitement du langage naturel dans le secteur bancaire et financier
Les institutions bancaires et financières peuvent utiliser le traitement du langage naturel pour analyser les données du marché. Elles utilisent ensuite ces informations pour réduire les risques et prendre de meilleures décisions. Le traitement du langage naturel peut aussi aider ces établissements à identifier des activités illégales, comme le blanchiment d’argent et autres comportements frauduleux.
Évaluation du crédit
Les banques et les institutions financières utilisent l’évaluation du crédit afin de déterminer les risques associés au prêt d’argent à un individu ou à une entreprise. Le traitement du langage naturel peut contribuer à l’évaluation du crédit en extrayant les données pertinentes de documents non structurés, tels que les documents de prêt, les revenus, les investissements, les dépenses, etc. Ces données sont ensuite transmises à un logiciel d’évaluation du crédit afin de déterminer la cote de crédit.
Détection de fraude
Combiné à l’intelligence artificielle, le traitement du langage naturel peut aider à détecter la fraude à partir de documents financiers non structurés.
Exemples d’utilisation du traitement du langage naturel dans les compagnies d’assurance
Les compagnies d’assurance peuvent utiliser le traitement du langage naturel pour analyser la communication avec les clients afin d’identifier les indicateurs de fraude et de signaler ces requêtes pour une analyse plus approfondie.
Exemples d’utilisation du traitement du langage naturel dans le domaine de la santé
Le traitement du langage naturel peut analyser la communication avec les patients à partir des e-mails, des applications de chat et des lignes d’assistance téléphonique. Il aide également les professionnels de la santé à établir un ordre de priorité des patients en fonction de leurs besoins, ce qui permet d’améliorer le diagnostic et le traitement des patients et d’obtenir de meilleurs résultats.
Dictée
Les médecins utilisent des enregistreurs vocaux pour documenter les interventions et les résultats cliniques. Le traitement du langage naturel peut être utilisé pour analyser les enregistrements vocaux et les retranscrire au format texte, afin de les intégrer aux dossiers des patients.
Chatbot dans le domaine de la santé
Les chatbots dans le domaine de la santé utilisent les fonctionnalités de traitement du langage naturel pour comprendre les requêtes des patients et les assister dans les tâches suivantes : prise de rendez-vous, localisation des services de santé, évaluation des symptômes, établissement de rappels de vaccination, assistance en matière de santé mentale ou apport d’informations sur le Covid ou d’autres problèmes de santé publique.
Exemples d’utilisation du traitement du langage naturel dans les ressources humaines
Le traitement du langage naturel est également fortement utilisé par les services de ressources humaines afin d’automatiser diverses tâches.
Évaluation des CV
Le traitement du langage naturel peut être utilisé pour les tâches suivantes : filtrer les CV des candidats en extrayant des mots-clés pertinents (formation, compétences, fonctions précédentes) et classer les candidats en fonction de la compatibilité de leur profil avec un poste donné. Il peut également être utilisé pour résumer les CV des candidats qui correspondent à des rôles spécifiques afin d’aider les recruteurs à les parcourir plus rapidement.
Chatbot de recrutement
Les chatbots à des fins de recrutement sont utilisés pour automatiser la communication entre les recruteurs et les candidats. Ils utilisent généralement des fonctionnalités de traitement du langage naturel afin de planifier des entretiens, de répondre aux questions des candidats au sujet du poste ou du processus de recrutement, et même de faciliter leur intégration.
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