Glossaire IA · Fondamentaux
NLP (traitement du langage naturel)
En une phrase
Le NLP (traitement du langage naturel) est la branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines de travailler avec le langage humain : lire, analyser, classer, traduire et produire du texte ou de la parole comme le font les personnes.
Autres noms: TALN · TAL · traitement automatique du langage naturel · natural language processing
Qu’est-ce que le NLP ?
Le langage humain est ambigu, dépend du contexte et varie selon la personne qui parle. Les ordinateurs, eux, manipulent des données exactes. Le NLP est la discipline qui fait le lien entre les deux. Né dans les années 1950 avec la traduction automatique, il se retrouve aujourd’hui dans le correcteur du téléphone, les filtres anti-spam et n’importe quel chatbot.
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Voir les tarifsC’est un terme large. Il regroupe plusieurs sous-domaines, dont le plus cité est le NLU, centré sur la compréhension du sens.
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Voir les tarifsComment ça marche
Un système de NLP suit, de façon plus ou moins visible, plusieurs étapes :
- Préparer le texte : le découper en phrases et en unités plus petites (tokens), normaliser la casse, retirer le bruit.
- Analyser la structure : repérer les verbes, les noms, les dates et leurs relations.
- Représenter le sens : transformer le texte en nombres que la machine peut comparer.
- Accomplir une tâche à partir de cette représentation.
Les tâches typiques du NLP :
| Tâche | Rôle | Exemple d’usage |
|---|---|---|
| Classification de texte | Attribuer une catégorie | Séparer commandes et réclamations |
| Analyse de sentiment | Détecter le ton | Prioriser les clients mécontents |
| Extraction d’entités | Repérer des données précises | Noms, dates, montants |
| Traduction | Passer d’une langue à l’autre | Répondre en plusieurs langues |
| Résumé | Condenser un texte | Résumer un fil d’e-mails |
| Génération | Rédiger du texte | Préparer une réponse |
Il y a encore quelques années, chaque tâche reposait sur un modèle dédié, entraîné pour elle. Les grands modèles de langage ont changé la donne : un seul les assure presque toutes, en suivant des consignes.
Exemple
Une entreprise de rénovation rouennaise reçoit par e-mail et sur WhatsApp des demandes mélangées : devis, réclamations, questions sur les délais. Grâce au NLP, chaque message est classé par type, le nom, l’adresse et la nature des travaux sont extraits, et le système repère si le ton est urgent ou mécontent. L’équipe commence la journée avec une liste triée plutôt qu’une boîte en désordre.
Ce que cela change pour votre entreprise
Pas besoin de maîtriser le NLP pour s’en servir, mais il est utile de savoir ce qu’il fait en coulisses. Quand l’agent e-mail d’UTIO classe votre courrier en fils, met l’urgent en haut et écarte le douteux, il applique du NLP. Quand l’agent vocal comprend les phrases naturelles, les interruptions et les accents, aussi. La différence avec les systèmes d’il y a quelques années : plus besoin d’entraîner un modèle par tâche, l’agent travaille avec vos consignes et les informations de votre entreprise.
Questions fréquentes
Quelle différence entre NLP et NLU ?
Le NLP est le domaine entier : tout ce qu'une machine fait avec le langage. Le NLU en est une partie, celle qui s'occupe de comprendre le sens : ce que veut dire quelqu'un et quelles informations il donne. Tout NLU relève du NLP, l'inverse n'est pas vrai.
ChatGPT, c'est du NLP ?
Oui. Les modèles de langage comme ceux de ChatGPT sont aujourd'hui l'outil principal du NLP. Avant, chaque tâche (traduire, classer, résumer) demandait son propre système ; désormais, un même modèle en assure beaucoup.
NLP veut-il aussi dire programmation neuro-linguistique ?
Oui, en psychologie le même sigle (souvent écrit PNL en français) désigne la programmation neuro-linguistique, sans aucun rapport. En IA, NLP signifie toujours traitement du langage naturel, aussi appelé TALN.
Termes associés
- NLU
Le NLU (compréhension du langage naturel) est la partie du NLP qui s'attache au sens d'un message : ce que veut la personne (son intention) et les données précises qu'elle fournit (des entités comme des dates, des noms ou des produits).
- LLM
Un LLM (large language model, grand modèle de langage) est un modèle d'IA entraîné sur d'immenses volumes de texte pour prédire le mot suivant. Cette capacité lui permet de rédiger, résumer, traduire, classer et converser.
- Classification de texte
La classification de texte est la tâche d'IA qui attribue automatiquement une ou plusieurs catégories à un texte, comme un e-mail ou un message : type de demande, sujet, priorité ou langue. C'est la base pour trier, prioriser et répartir le travail.
- Analyse de sentiment
L'analyse de sentiment est la technique d'IA qui détecte la tonalité émotionnelle d'un texte (positive, négative ou neutre, parfois des émotions comme la colère ou l'urgence) pour savoir comment se sent son auteur sans tout lire à la main.
- Tokenisation
La tokenisation est l'étape qui découpe un texte en tokens, les morceaux que comprend un modèle de langage, et associe à chacun un numéro de son vocabulaire. C'est le passage obligé avant que le modèle puisse lire ou écrire quoi que ce soit.
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