Rendre les ordinateurs capables de comprendre les humains

Le Langage Naturel est un des moyens de communication utilisé par les êtres humains dans la vie quotidienne. L’anglais, l’espagnol et le français sont des exemples de langages naturels. Ils ont une syntaxe, une grammaire et ils sont conformes aux principes d’économie et d’optimisation, bien qu’ils peuvent contenir beaucoup d’ambiguïtés. Ils ont évolué avec l’humanité : les humains ont créé toutes les langues, mais aucun humain n’a créé de langue à lui seul.

A contrario, les Langages Formels sont ceux utilisés pour transférer des informations dans lesquelles aucune ambiguïté n’est possible. Les notations mathématiques, XML, SQL et PHP sont des exemples de ces langages formels.

Les ordinateurs savent très bien gérer les langages formels, mais un des plus grands challenges de l’informatique est de créer des ordinateurs capables de comprendre le langage naturel. Une discipline de l’intelligence artificielle, le Traitement Automatique du Langage (TAL ou NLP en anglais), se consacre aux interactions entre les machine et le langage naturel et vise précisément cet objectif.

Les théories linguistiques telles que la Théorie Sens-Texte visent à construire des modèles linguistiques qui permettent aux ordinateurs d’interpréter le langage naturel et comprendre le sens du langage humain.

Grâce à l’usage de ces théories linguistiques et de modèles informatiques du TAL, Inbenta a mis au point un Moteur de Recherche Sémantique  qui permet aux utilisateurs de recherche efficacement des informations complexes en formulant des requêtes incomplètes ou ambigües dans leur propre langage.

 

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