De nos jours, on entend souvent parler du « Natural Language Understanding ». Appelé le traitement du langage naturel en français, il s’agit d’un domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs de comprendre et générer le langage humain. Il s’applique à la fois au texte écrit et à la parole, et peut être appliqué dans toutes les langues. De plus, c’est la technologie de base des assistants virtuels, tels que Siri, Oracle Digital Assistant (ODA), Alexa et Cortana.

Retrouvez, dans cet article, l’essentiel à savoir sur le « Natural Language Understanding ».

« Natural Language Understanding » : définition

Le « Natural Language Understanding » (NLU), ou traitement du langage naturel en français, est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui vise à permettre aux machines de comprendre le langage humain. En d’autres termes, il aide les ordinateurs à comprendre le sens des mots, des phrases et des textes.

Il s’agit de la technologie de base de nombreuses applications d’IA, y compris les assistants virtuels, les systèmes de reconnaissance vocale, les chatbots et les outils d’analyse de texte. Ces dernières permettent aux utilisateurs de communiquer avec des machines de manière plus intuitive et naturelle, en utilisant un langage qui leur est familier.

Comment fonctionne le « Natural Language Understanding » ?

Le « Natural Language Understanding », ou traitement du langage naturel, se fait en six principales étapes : la segmentation, l’étiquetage morpho-syntaxique, la reconnaissance d’entités nommées, la désambiguïsation sémantique, l’analyse syntaxique et la génération de langage naturel.

1. La segmentation : elle consiste à diviser les textes en phrases et en mots individuels. Cette étape est importante, car elle permet à l’ordinateur de traiter les phrases et les mots séparément.
2. L’étiquetage morpho-syntaxique : cette étape consiste à identifier les parties du discours dans une phrase, telles que les noms, les verbes, les adjectifs, etc. Cela permet à l’ordinateur de comprendre les structures grammaticales des phrases.
3. La reconnaissance d’entités nommées : c’est l’étape où l’ordinateur identifie les noms propres, tels que les noms de personnes, d’entreprises ou de lieux. Cela lui permet de mieux comprendre le sens des phrases.
4. La désambiguïsation sémantique : c’est l’étape où l’ordinateur détermine les significations des mots selon les contextes dans lesquels ils sont utilisés. Par exemple, le mot « banque » peut faire référence à une rive d’une rivière ou à une institution financière, selon le contexte.
5. L’analyse syntaxique : c’est l’étape où l’ordinateur analyse la structure de la phrase pour comprendre la signification de celle-ci dans son ensemble.
6. La génération de langage naturel : il s’agit de la dernière étape où l’ordinateur peut générer des textes en utilisant les informations qu’il a appris dans les étapes précédentes.

Secteurs d’activité utilisant le « Natural Language Understanding » 

De nos jours, le « Natural Language Understanding » est désormais utilisé dans plusieurs secteurs d’activité. Voici quelques exemples d’applications pratiques de cette technologie :

• Soins de santé : bien que les institutions de santé d’aujourd’hui passent à l’utilisation des dossiers médicaux électroniques, ils font face au problème de grands volumes de données non structurées et non traitées. La solution ? Les professionnels de santé utilisent, aujourd’hui, la technologie de l’interprétation en langage naturel pour analyser les dossiers médicaux.
• Juridique : auparavant, les avocats doivent passer des heures à examiner de nombreux documents pour préparer un dossier. Heureusement, il existe, aujourd’hui, des systèmes de compréhension du langage naturel qui peuvent automatiser le processus de découverte légale et réduire les erreurs humaines en traitant un grand nombre de documents à la fois.
• Finance : le « Natural Language Understanding » est de plus en plus utilisé dans le secteur de la finance pour aider les agents des institutions financières à analyser de nombreux documents à la fois et à prendre des décisions importantes. 
• Service client : les grandes entreprises utilisent actuellement des assistants virtuels ou des chatbots pour répondre aux demandes et questions des clients. Il est à noter qu’il est possible de transmettre les questions complexes aux assistants humains, si nécessaire.
• Assurance : les systèmes de compréhension du langage naturel sont de plus en plus utilisés dans le secteur de l’assurance pour aider les grandes compagnies à traiter les documents et les rapports liés aux réclamations des clients.