Qu’est-ce que le NLP ? Comprendre le traitement du langage naturel

Vous avez probablement déjà bénéficié du traitement du langage naturel (NLP) sans même le savoir. Que ce soit pour modifier une réservation de vol ou obtenir des conseils personnalisés lors d’un achat en ligne, vous avez très certainement interagi avec un agent IA alimenté en partie par le NLP.

Si vous n’êtes pas data scientist, le NLP peut sembler mystérieux, et pourtant c’est lui qui permet aux entreprises d’utiliser des agents IA pour transformer en profondeur leurs capacités en matière de vente, service client, commerce et marketing.

Dans cet article, vous découvrirez ce qu’est le NLP, comment il fonctionne et quels sont ses avantages. Vous comprendrez également les techniques courantes, la façon dont les entreprises utilisent cette forme d’intelligence artificielle (IA), et comment ce domaine évolue et influence l’avenir des entreprises.

Ce que nous allons aborder :

• Qu’est-ce que le NLP (natural language processing) ?
• Comment fonctionne le NLP
• Les avantages du NLP
• Les techniques du NLP
• Les approches du NLP
• Comment les entreprises utilisent le NLP aujourd’hui
• L’avenir du NLP
• Optimisez votre activité avec des agents IA

Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-domaine de l’IA qui s’appuie sur l’informatique et la linguistique pour permettre aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer du langage de la même façon que les humains. Le NLP joue un rôle essentiel en aidant les ordinateurs à résumer et à analyser du texte, ainsi qu’à produire des réponses semblables à celles d’un humain, pour alimenter des outils comme les chatbots de support client, les agents IA et les assistants IA.

Le NLP convertit le texte et l’audio en formes logiques que les machines peuvent comprendre et traiter. Des chercheurs ont consacré des années à décomposer les éléments du langage, comme les règles qu’il suit et les nuances de sens, avant de concevoir des frameworks permettant aux machines d’interpréter et de reproduire cette même logique.

Tout commence par la collecte et le tri des données, l’analyse de leur fonctionnement, l’entraînement de l’ordinateur à exploiter ces informations, puis le recours à divers modèles et méthodes pour affiner les résultats et se rapprocher d’interactions de niveau humain.

Voici quelques-uns des éléments clés du NLP :

• Saisie de texte et collecte de données : le NLP commence par les données. Ces données peuvent provenir de presque toutes les sources textuelles, qu’il s’agisse de données structurées (comme les informations extraites d’un système de gestion de la relation client (CRM)) ou de données non structurées telles que des livres, des articles de presse, des contenus d’entreprise, des flux de réseaux sociaux, etc.
• Extraction de caractéristiques (feature extraction) : à cette étape, les éléments des données brutes se voient attribuer des valeurs numériques dans une matrice. Cela facilite la compréhension du texte par l’ordinateur tout en réduisant la puissance de calcul nécessaire au traitement. Pour simplifier, l’extraction de caractéristiques consiste à éliminer les données les moins porteuses de sens (comme la ponctuation ou les mots vides tels que « le », « la », etc.) et à classer tout le reste par catégories.
• Analyse de texte : cette composante du NLP permet d’extraire du sens et des insights à partir de grandes quantités de données non structurées. Par exemple, ces données peuvent provenir des avis clients sur les réseaux sociaux à propos de votre entreprise, ou du contenu des tickets traités par votre équipe de service client.
• Linguistique computationnelle : cette branche scientifique étudie le langage pour aider les ordinateurs à mieux comprendre la parole humaine. Dans le cadre du NLP, la linguistique computationnelle améliore l’analyse sémantique et l’analyse de sentiment, afin que les ordinateurs puissent reconnaître des mots, des expressions et des idiomes qui nécessitent une compréhension plus fine que la simple logique.
• Entraînement des modèles : fournir aux ordinateurs des exemples de langage utilisé correctement les aide à saisir le contexte et le sens, pour qu’ils puissent faire des prédictions, comme anticiper le mot le plus probable dans une phrase. Les modèles peuvent être des modèle de langage de grande taille (LLM), des modèles statistiques ou des réseaux de neurones complexes. Les petits modèles de langage sont généralement utilisés pour des tâches où il est prioritaire d’analyser rapidement et efficacement des ensembles d’informations ciblés, comme l’analyse du sentiment client ou des réclamations.
• Machine learning : le NLP (traitement du langage naturel) repose en grande partie sur le machine learning (ML), un processus par lequel un ordinateur génère des résultats à partir des données qu’il reçoit, puis en évalue la pertinence. Cette approche peut être supervisée ou non supervisée. Dans le machine learning supervisé, l’ordinateur analyse des données étiquetées par des humains. Dans le machine learning non supervisé, il traite des données brutes pour en extraire des tendances. Le reinforcement learning est souvent utilisé pour améliorer la précision grâce à un système d’essais-erreurs basé sur des récompenses.
• Deep learning : forme de machine learning, le deep learning reproduit la structure du cerveau humain et exploite la puissance de calcul pour identifier des patterns dans les données. Cette technique nécessite de grands volumes de données et des temps de traitement plus longs.

Le NLP offre des avantages concrets aux entreprises qui adoptent l’IA. Il a ouvert de nouvelles opportunités pour développer des produits et services, comme les agents virtuels et, plus précisément, les agents IA, qui aident les entreprises à mieux servir leurs clients. Par exemple, le secteur financier utilise le NLP pour optimiser la détection des fraudes, résoudre les litiges liés aux transactions et personnaliser l’engagement client.

Voici comment les entreprises peuvent tirer parti du NLP :

Le NLP contribue à l’automatisation des workflows pilotés par l’IA qui nécessitaient auparavant une intervention humaine, réduisant ainsi les tâches répétitives et chronophages pour permettre à vos collaborateurs de se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée.

La plupart des données clients dont disposent les entreprises ne sont pas structurées. Le volume de ces données serait trop important pour qu’une équipe humaine puisse les classer et les organiser dans un délai raisonnable, mais un ordinateur doté de capacités NLP peut le faire en quelques secondes.

Le NLP permet aux ordinateurs d’analyser les données et de fournir des insights concrets pour développer de nouveaux produits, améliorer le service client et identifier les tendances du marché.

Les moteurs de recherche et autres systèmes de récupération de données utilisent le NLP pour fournir des résultats plus pertinents. Plutôt que d’obliger les utilisateurs à trouver les mots-clés exacts utilisés pour indexer les informations, les moteurs de recherche dotés du NLP analysent les requêtes en langage naturel pour en saisir le sens et retourner les bons résultats.

Grâce au NLP, les ordinateurs peuvent être entraînés à analyser du contenu puis, avec les bons prompts, soit le résumer pour un public donné dans un format spécifique (comme des publications sur les réseaux sociaux), soit utiliser l’IA générative pour rédiger des textes (comme des descriptions de produits).

Le traitement du langage naturel améliore l’efficacité opérationnelle en alimentant des outils comme Agentforce, la couche agentique de la plateforme Salesforce. La diversité des cas d’usage de l’IA qui s’appuient sur le NLP témoigne d’un potentiel de croissance dans presque tous les aspects des opérations d’une entreprise. Qu’il s’agisse de la qualification des leads pour les équipes commerciales ou de la réduction du volume de tickets pour les équipes support, le traitement du langage naturel offre un ROI démontrable.

En traitement du langage naturel, les ordinateurs ont besoin de l’intervention humaine pour interpréter correctement un texte. Comme le dit l’adage : « On ne récolte que ce que l’on sème. » Un ordinateur alimenté avec des données brutes et non structurées produira inévitablement des résultats de mauvaise qualité.

Voici quelques-unes des techniques standardisées qui peuvent améliorer la capacité d’un ordinateur à analyser et à produire du texte.

• Prétraitement du texte : c’est le terme générique qui désigne le processus de nettoyage du texte en vue de son utilisation dans le machine learning. Un data scientist peut recourir à une ou plusieurs des méthodes suivantes pour optimiser la compréhension du texte par l’ordinateur.
• Suppression des mots vides : ce processus consiste à supprimer les articles (« le », « la », « les »), les prépositions (« dans », « de », « sur ») et autres mots à faible valeur sémantique, afin d’améliorer le traitement du langage. Cette suppression peut intervenir avant ou après le traitement du texte.
• Tokenisation : cette étape consiste à décomposer les phrases en mots individuels, appelés tokens, afin que l’ordinateur puisse traiter les données.
• Lemmatisation et racinisation : la lemmatisation réduit les mots à leur forme canonique afin de simplifier et standardiser les données en entrée du modèle. Par exemple, des mots comme « dansant » et « dansé » peuvent être ramenés à la racine « danser ». La racinisation est une méthode plus rapide pour réduire les mots à leur base, mais elle sacrifie la précision au profit de la vitesse et peut parfois générer des termes inexistants.
• Étiquetage morphosyntaxique : il s’agit essentiellement d’analyser la structure des phrases et de classer chaque mot selon sa nature grammaticale : nom, verbe, etc.
• Classification de texte : ce processus consiste à attribuer des classes ou des catégories à un texte, afin d’aider l’ordinateur à comprendre le contexte d’un contenu donné. Par exemple, savoir si un texte provient d’un avis de restaurant en ligne, d’un article de presse ou d’un spam permet à l’ordinateur d’en déterminer le bon sentiment.
• Désambiguïsation : la langue française regorge de mots à sens multiples. Prenons le mot « grève », qui peut désigner un arrêt de travail ou une plage de sable. La désambiguïsation, mise en œuvre via le machine learning ou d’autres techniques, permet de clarifier le contexte et le sens d’un mot.
• Analyse des sentiments : les classes et catégories définies par des humains permettent à un ordinateur de déterminer si un avis en ligne est positif, négatif ou neutre. Cette approche est particulièrement utile pour les agents IA. En détectant des sentiments tels que la colère ou la frustration, ils peuvent rapidement escalader le problème d’un client vers un conseiller humain.
• Reconnaissance vocale : les ordinateurs peuvent être entraînés sur des modèles audio pour traiter la parole et la convertir en texte. Cette technique permet, par exemple, de générer des transcriptions précises à partir de réunions.
• Traduction de texte : cette technique permet à un ordinateur d’identifier la langue d’un texte, puis de le traduire dans une autre langue. Si vous avez déjà visité un site web rédigé dans une langue que vous ne comprenez pas, votre navigateur vous a probablement proposé de traduire la page via cette méthode.
• Génération de texte : les algorithmes et les modèles de langage permettent à l’IA de créer du contenu. Lorsqu’elle est bien maîtrisée, la génération de texte par l’IA produit des résultats précis, informatifs et grammaticalement corrects. Par exemple, un utilisateur peut demander à un outil IA de raconter une blague, d’écrire une courte histoire pour enfants ou de composer un haïku.
• Agents conversationnels : contrairement aux chatbots traditionnels, qui interagissent avec les humains via une hiérarchie de règles prédéfinies, les agents IA conversationnels fonctionnent différemment : entraînés avec le NLP, ils sont capables de mener des conversations qui imitent les échanges humains.

L’approche du NLP adoptée par votre entreprise dépendra de l’objectif que vous cherchez à atteindre : il n’existe pas de méthode universelle. Par exemple, l’approche utilisée pour créer un chatbot simple ou un outil de détection des spams sera très différente de celle nécessaire pour extraire des données de santé provenant de nombreuses sources afin, par exemple, d’accélérer le traitement des demandes d’indemnisation ou d’identifier les patients qui répondent le mieux aux critères d’un essai pharmaceutique.

Voyons comment ces approches fonctionnent et quelles sont leurs applications les plus courantes.

Dans cette approche, un humain définit des règles linguistiques afin que l’ordinateur n’ait pas besoin d’être entraîné sur des volumes de données considérables. Cette méthode est particulièrement efficace pour analyser du texte et en extraire le sens, notamment lors de l’examen de commentaires clients dans des tickets de support. Par exemple, un ordinateur configuré avec un NLP basé sur des règles compte le nombre de termes positifs ou négatifs dans un texte et le classe en conséquence.

Le texte est découpé en segments plus petits pour permettre à l’ordinateur de mieux appréhender le sens et le contexte du contenu analysé. Cette méthode est particulièrement adaptée à l’extraction d’informations structurées à partir de sources brutes et s’avère utile pour l’analyse de sentiment. Lorsque vous rédigez un message et que la saisie automatique vous suggère un mot ou une expression, c’est le NLP statistique qui opère en coulisses.

Le machine learning (ML) s’appuie sur des algorithmes pour aider l’ordinateur à comprendre le langage humain. Les modèles sont entraînés sur de grands volumes de données afin d’identifier des patterns. Dans le domaine du NLP, le ML est fréquemment utilisé pour résumer des textes, réaliser des analyses de sentiment et traduire du contenu.

Le NLP basé sur le deep learning est une branche du machine learning qui s’inspire des réseaux de neurones humains. Cette approche repose sur de très grands volumes de données non structurées pour améliorer progressivement son efficacité et sa précision. Elle peut exploiter aussi bien des données textuelles que vocales pour son entraînement.

Le NLP connaît un essor remarquable et ses applications couvrent désormais un large éventail de secteurs. Son impact sur les opérations métier devient de plus en plus significatif. La capacité à analyser de grands volumes de données non structurées tout en facilitant des tâches manuelles, comme la génération de comptes-rendus de réunions ou de transcriptions d’appels, n’est qu’un avant-goût de ce qui est possible.

Voici quelques domaines dans lesquels le traitement du langage naturel (NLP) a un impact significatif.

• Ventes : le NLP facilite la rédaction d’e-mails, reproduit le raisonnement humain, analyse les appels commerciaux pour en tirer des enseignements, et mesure les performances. Les outils d’IA conversationnelle aident également les commerciaux à mieux exploiter leur outil central : leur CRM. Par exemple, lors d’un appel où un prospect vous demande des données, vous pouvez poser une question en langage naturel dans Slack à votre agent IA pour extraire l’information de votre CRM sans interrompre la conversation. Les équipes commerciales peuvent ainsi créer des agents IA très performants grâce au NLP entraîné sur des données clients.
• Service client : le NLP alimente des interactions de service personnalisées via des chatbots IA et des agents autonomes, réduisant les temps de réponse et augmentant le taux de résolution automatique. Il rend également le self-service bien plus simple et efficace.
• Marketing : le NLP aide les équipes marketing à cibler les bons clients, à mesurer le sentiment et à rédiger du contenu engageant. Par exemple, Agentforce aide les marketeurs à concevoir des campagnes, à rédiger des briefs et à produire des analyses de segments d’audience grâce à la puissance du NLP.
• Commerce : le NLP permet aux entreprises d’améliorer leurs plateformes de commerce en comprenant les besoins produits de leur audience cible, en suivant les tendances et les retours clients, et en analysant les comportements des utilisateurs exprimés dans les avis publiés sur leur site ou sur les réseaux sociaux. Les agents IA pour les fabricants et les distributeurs peuvent utiliser le NLP pour assimiler des catalogues d’informations sur votre activité, rédiger des descriptions produits, analyser les avis clients et optimiser tous les contenus textuels liés à vos produits ou services.
• Spécialisation sectorielle : cette technologie favorise les avancées dans des secteurs aussi variés que la santé, le secteur public, les médias, les associations, et bien d’autres encore. De la collaboration en équipe à la résolution accélérée des dossiers, le NLP est au service de plus d’efficacité et de meilleurs résultats pour les utilisateurs.

Si puissants que soient le traitement du langage naturel et les atouts de l’IA, certains risques existent. En effet, ces technologies s’appuient sur de grandes quantités de données humaines, ce qui peut engendrer des problèmes tels que les biais, les erreurs d’interprétation ou des dérapages de ton.

Si les entreprises qui utilisent le NLP font face à une pression réglementaire et sociale croissante pour répondre aux défis de l’IA, il leur incombe aujourd’hui de veiller à ce que le traitement du langage naturel ne nuise pas aux utilisateurs.

Certaines entreprises prennent ces enjeux éthiques très au sérieux, en intégrant des fonctionnalités de détection des contenus préjudiciables et de sécurité des données. À mesure que les entreprises les plus innovantes s’appuient davantage sur le NLP, elles doivent également faire preuve de responsabilité et de transparence.

Les entreprises doivent être transparentes quant aux sources de données utilisées pour l’IA générative, ainsi que sur la façon dont les informations clients sont utilisées et protégées. Elles doivent également veiller à l’inclusivité et à la réduction de l’impact environnemental du traitement du langage naturel. Salesforce a adopté des principes pour une utilisation responsable de l’IA, une démarche que toutes les entreprises qui misent sur l’IA devraient envisager.

Attendez-vous également à de nouvelles avancées : traductions en temps réel, interfaces utilisateur considérablement simplifiées et fonctions de recherche toujours plus flexibles, qui imitent de mieux en mieux la façon dont les humains s’expriment. Comme nous l’avons vu ces dernières années, le traitement du langage naturel évolue rapidement, et cette tendance devrait encore s’accélérer.

Maintenant que vous avez une meilleure compréhension de ce qu’est le traitement du langage naturel et de ses effets croissants sur les entreprises et leurs clients, vous êtes prêt à découvrir comment en tirer parti dans votre activité. En savoir plus sur Agentforce et sur la façon dont cet outil peut créer de nouvelles opportunités pour vous connecter avec vos clients et améliorer la productivité de vos collaborateurs.