C'est quoi le NLP ou TALN?? On vous explique
L'automatisation intelligente est devenue un facteur essentiel de la strat¨¦gie d'entreprise. D¨¦couvrez pourquoi les outils de traitement automatique du langage naturel (TALN) permettent d¨¦j¨¤ aujourd'hui de r¨¦aliser d'importants gains d'efficacit¨¦.
Notre fa?on de a chang¨¦ ¨¤ jamais. Les employ¨¦s collaborent ¨¤ travers les continents via les e-mails, les messages instantan¨¦s, les posts sur les r¨¦seaux sociaux et les appels vid¨¦o, soumettent des feedbacks confidentiels par le biais d'enqu¨ºtes digitales et demandent des conseils ¨¤ des chatbots sur toutes sortes de sujets. Avec l'augmentation du niveau de communication digitale, les solutions exploitant le traitement automatique du langage naturel (TALN) sont devenues essentielles.
Le traitement automatique du langage naturel, qui permet aux machines d'interpr¨¦ter la parole et l'¨¦criture humaines, est d¨¦j¨¤ int¨¦gr¨¦ dans le quotidien. Au consommateur, le traitement automatique du langage naturel offre des services de traduction automatique, des syst¨¨mes GPS, des logiciels de transcription et des chatbots pour le service client. Dans l'entreprise, il peut am¨¦liorer l'exp¨¦rience collaborateur, rationaliser les processus quotidiens et suivre le ressenti des effectifs via des enqu¨ºtes.
C'est quoi le NLP (traitement automatique du langage naturel)??
Le traitement automatique du langage naturel (abr¨¦g¨¦ en TALN ou en NLP pour ??natural language processing??) est une technologie de ML permettant aux ordinateurs de comprendre, d'interpr¨¦ter et de g¨¦n¨¦rer un langage humain. Dans le meilleur des cas, il permet aux machines de comprendre le langage ¨¦crit et parl¨¦ avec la m¨ºme pr¨¦cision que les humains. Le TALN comprend deux sous-domaines?:
La compr¨¦hension du langage naturel (CLN) se focalise sur la compr¨¦hension du langage humain et de sa signification voulue, en tenant compte des erreurs grammaticales, des fautes de frappe et plus encore.
La g¨¦n¨¦ration automatique de texte (GAT) a pour objectif de transformer des donn¨¦es structur¨¦es en un langage qui semble avoir ¨¦t¨¦ cr¨¦¨¦ par un humain.
Le TALN joue un r?le majeur dans de nombreux processus de gestion, notamment l'analyse de sentiments, la mod¨¦lisation du langage, le r¨¦sum¨¦ de texte et la reconnaissance vocale. Puisque les entreprises continuent de recevoir des volumes de donn¨¦es de plus en plus importants, la technologie qui aide ¨¤ traiter de grandes quantit¨¦s d'informations est indispensable.
Le traitement automatique du langage naturel est une technologie de ML permettant aux ordinateurs de comprendre, d'interpr¨¦ter et de g¨¦n¨¦rer un langage humain.
Fonctionnement du traitement automatique du langage naturel
Le TALN conna?t un franc succ¨¨s depuis peu, mais ses origines remontent au tout d¨¦but de l'¨¨re digitale. En 1950, le test historique d'Alan Turing pour ¨¦valuer l'intelligence des machines, qu'il appelait ¨¤ l'origine le ??jeu d'imitation?? mais connu aujourd'hui sous le nom de test de Turing, ¨¦valuait la capacit¨¦ d'un ordinateur ¨¤ se faire passer pour un humain de mani¨¨re cr¨¦dible dans une communication ¨¦crite en temps r¨¦el. Depuis la cr¨¦ation des ordinateurs, nous cherchons ¨¤ nous en faire comprendre. Les d¨¦veloppements actuels dans le domaine du TALN nous ont men¨¦s ¨¤ un point o¨´ les ordinateurs peuvent d¨¦sormais imiter et amplifier avec pr¨¦cision l'intelligence humaine.
Ces avanc¨¦es ont ¨¦t¨¦ rendues possibles par l' et, plus pr¨¦cis¨¦ment, par le et le Deep Learning. Chez ²ÝÝ®ÊÓƵ, nous d¨¦finissons ces comme suit?:
L'Intelligence Artificielle (IA) est la capacit¨¦ des machines ¨¤ effectuer des t?ches qui n¨¦cessitent traditionnellement une intervention humaine. L'IA analyse et tire des enseignements des donn¨¦es, reconna?t les mod¨¨les et formule des pr¨¦dictions.
Le Machine Learning (ML) est une sous-discipline de l'Intelligence Artificielle. Le ML s'appuie sur les donn¨¦es et des m¨¦thodes automodifiables pour identifier des mod¨¨les, formuler des pr¨¦dictions et interpr¨¦ter des jeux de donn¨¦es. Ces mod¨¨les s'am¨¦liorent donc continuellement afin de g¨¦n¨¦rer des r¨¦sultats toujours plus fiables.
Le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning bas¨¦ sur les r¨¦seaux neuronaux artificiels. Ces r¨¦seaux neuronaux tentent de reproduire les processus du cerveau humain ¨¤ l'aide de plusieurs couches d'algorithmes. Les data scientists utilisent le Deep Learning pour mod¨¦liser des sch¨¦mas et des relations complexes au sein de donn¨¦es non structur¨¦es.
Le TALN combine la linguistique informatique avec des m¨¦thodes de Machine Learning et des mod¨¨les de Deep Learning. En utilisant de grands ensembles de donn¨¦es, le TALN d¨¦compose les donn¨¦es linguistiques en parties plus courtes, ou ??tokens??, s¨¦parant les mots d'une phrase en unit¨¦s distinctes. Ce processus, connu sous le nom de tokenisation, est ¨¤ la base de toute la technologie TALN. Ensuite, l'ordinateur tente de comprendre la relation entre ces tokens pour interpr¨¦ter le sens et l'intention de la phrase.
Que sont les t?ches de traitement automatique du langage naturel??
Les t?ches de TALN sont les m¨¦thodes bas¨¦es sur des r¨¨gles utilis¨¦es par la technologie TALN pour interpr¨¦ter le sens des donn¨¦es vocales ou textuelles. ?galement connues sous le nom de techniques TALN, elles varient d'une solution ¨¤ l'autre. Voici cinq des m¨¦thodes statistiques les plus courantes utilis¨¦es par le TALN pour comprendre au mieux le langage humain.
L'¨¦tiquetage des parties du discours, ¨¦galement connu sous le nom d'¨¦tiquetage grammatical, est un processus qui permet d'¨¦tiqueter chaque mot dans un texte. Ces ¨¦tiquettes couvrent les cat¨¦gories grammaticales de base, y compris les verbes, les adjectifs et les noms. Ainsi, les outils de TALN peuvent identifier la relation entre les mots dans le contexte.
La d¨¦sambigu?sation lexicale permet d'¨¦viter les confusions en cas de polys¨¦mie. En effectuant une analyse s¨¦mantique, le TALN peut d¨¦terminer la d¨¦finition la plus pertinente en fonction du contexte. Par exemple, il peut pr¨¦ciser si le mot ??tour?? fait r¨¦f¨¦rence ¨¤ une construction en hauteur ou ¨¤ un mouvement de rotation.
L'analyse de sentiments permet aux solutions de TALN de comprendre certains mots plus subjectifs dans le texte. Il s'agit souvent de mots porteurs d'¨¦motions lorsqu'ils sont utilis¨¦s dans un contexte sp¨¦cifique, comme la col¨¨re ou le doute. Le TALN peut ainsi d¨¦terminer si la phrase est positive, n¨¦gative ou neutre.
La reconnaissance d'entit¨¦s nomm¨¦es consiste ¨¤ d¨¦tecter les mots et les phrases en tant que noms uniques. Une fois que le TALN les a d¨¦tect¨¦s, il classe chaque nom dans des cat¨¦gories, comme personnes, lieux, entreprises, etc.
La reconnaissance vocale transforme les donn¨¦es vocales en texte. Tout produit utilisant des messages vocaux, de votre GPS ¨¤ votre smartphone, doit d¨¦composer les mots en sons clairs. Garantir son fonctionnement avec diff¨¦rents accents et diff¨¦rentes langues est particuli¨¨rement difficile.
Cas d'usage du traitement du langage naturel
Le monde du travail moderne regorge de nouveaux d¨¦fis, dont beaucoup ne peuvent ¨ºtre r¨¦solus qu'avec l'IA et le TALN uniquement. Chez ²ÝÝ®ÊÓƵ, nous avons d¨¦j¨¤ int¨¦gr¨¦ le TALN dans nos produits, notamment dans notre plateforme d'¨¦coute en continu ²ÝÝ®ÊÓƵ Peakon Employee Voice et dans notre chatbot ²ÝÝ®ÊÓƵ Assistant. Voici quelques exemples d'applications pratiques du TALN en entreprise.
Garantir des conversations naturelles avec les chatbots
Plus que jamais, les collaborateurs attendent des r¨¦ponses rapides et pr¨¦cises ¨¤ leurs questions. Passer des heures ¨¤ consulter des guides ou des jours ¨¤ attendre une r¨¦ponse d'un contact humain peut devenir lassant. Le TALN permet des conversations naturelles entre un utilisateur et un chatbot pour favoriser un parcours plus positif. Les chatbots automatis¨¦s peuvent diriger les utilisateurs vers les bonnes r¨¦ponses rapidement, la remont¨¦e des probl¨¨mes ¨¦tant alors effectu¨¦e que lorsque n¨¦cessaire.
R¨¦sumer de longues parties de texte
Passer au crible des documents volumineux, des cha?nes d'e-mails et des commentaires de collaborateurs peut ¨ºtre extr¨ºmement chronophage. Gr?ce au TALN, capable de comprendre par le contexte, il est possible de r¨¦sumer succinctement de larges volumes de donn¨¦es de langages. Par exemple, dans ²ÝÝ®ÊÓƵ Peakon Employee Voice, les managers peuvent consulter des r¨¦sum¨¦s sur diff¨¦rents sujets. Notre logiciel de TALN utilise la synth¨¨se extractive pour s¨¦lectionner des portions de texte ¨¤ partir de commentaires connexes, fournissant ainsi aux managers des insights issus directement du feedback des collaborateurs.
Le march¨¦ international du TALN passera de 24,10?milliards de dollars en 2023 ¨¤ 112,28?milliards de dollars d'ici 2030.
G¨¦n¨¦rer des th¨¨mes exploitables ¨¤ partir du feedback
Le feedback des collaborateurs est essentiel pour am¨¦liorer leur , mais identifier les th¨¨mes r¨¦currents ¨¤ partir de milliers de commentaires peut s'av¨¦rer tr¨¨s complexe. Le TALN fait automatiquement remonter des insights ¨¤ partir des feedbacks des collaborateurs en temps r¨¦el et dans plusieurs langues. Contrairement aux autres , Semantic Intelligence, notre logiciel de TALN, g¨¦n¨¨re des th¨¨mes propres ¨¤ votre entreprise, ¨¦vitant ainsi d'avoir ¨¤ se concentrer uniquement sur des cat¨¦gories ou des mots pr¨¦d¨¦finis.
Faire remonter des insights gr?ce ¨¤ la s¨¦mantique
Passer au crible des centaines, des milliers, voire des millions de commentaires ¨¤ la recherche d'insights utiles peut ¨ºtre une t?che titanesque. Gr?ce ¨¤ notre fonctionnalit¨¦ de recherche s¨¦mantique, les utilisateurs de ²ÝÝ®ÊÓƵ Peakon Employee Voice peuvent faire remonter des commentaires pertinents en fonction de leur requ¨ºte de recherche. Le TALN tient compte du sens contextuel de l'expression recherch¨¦e pour trouver des commentaires connexes appropri¨¦s. De cette mani¨¨re, vous pouvez rapidement identifier ce qui est important pour les collaborateurs, dans leurs propres mots.
Quels sont les avantages du traitement automatique du langage naturel??
L'augmentation constante des cas d'usage potentiels du TALN va de pair avec celle de sa valeur potentielle. pr¨¦voit que le march¨¦ international du TALN passera de 24,10?milliards de dollars en 2023 ¨¤ 112,28?milliards de dollars d'ici 2030. Mais surtout, les entreprises ¨¤ l'origine de cette croissance en tirent d¨¦j¨¤ des avantages importants.
Une a analys¨¦ cinq entreprises ayant utilis¨¦ ²ÝÝ®ÊÓƵ Peakon Employee Voice sur une p¨¦riode de trois ans. Chacune de ces entreprises avait fait de l' une initiative strat¨¦gique majeure. Voici un r¨¦capitulatif de quelques-unes des principales conclusions tir¨¦es de leur analyse triennale?:
244?% de retour sur investissement
7,5?millions de dollars d'¨¦conomies gr?ce ¨¤ l'am¨¦lioration du taux de turnover
4?% d'am¨¦lioration du taux de turnover des collaborateurs de premi¨¨re ligne
504?heures ¨¦conomis¨¦es par les collaborateurs RH sur la conception et la diffusion des enqu¨ºtes
1?584?heures de travail ¨¦conomis¨¦es par les managers sur l'analyse des enqu¨ºtes
75?% de temps gagn¨¦ par les ¨¦quipes RH sur la conception et la diffusion des enqu¨ºtes
50?% de gain de temps pour les managers gr?ce aux r¨¦sultats d'enqu¨ºtes en temps r¨¦el
De toute ¨¦vidence, les avantages d'une plateforme d'¨¦coute des collaborateurs int¨¦grant le TALN sont consid¨¦rables. En automatisant les principaux aspects du processus d'enqu¨ºte aupr¨¨s des collaborateurs, les entreprises peuvent am¨¦liorer l'exp¨¦rience de ces derniers mais aussi celle des dirigeants. Pour les entreprises qui cherchent ¨¤ fid¨¦liser les meilleurs talents, le TALN est essentiel pour identifier rapidement les probl¨¨mes importants sur le lieu de travail, d¨¦couvrir les causes du turnover et analyser le ressenti des collaborateurs.
Les clients de ²ÝÝ®ÊÓƵ Peakon Employee Voice ont constat¨¦ un retour sur investissement moyen de 244?% sur trois ans.
Quel est l'avenir du traitement automatique du langage naturel??
Selon , 75?% des collaborateurs ne se sentent pas entendus lorsqu'ils ¨¦voquent des questions importantes, notamment sur la diversit¨¦ et l'inclusion, les avantages sociaux, la s¨¦curit¨¦, les demandes de cong¨¦s et l'efficacit¨¦ des managers. Pire, 40?% d'entre eux ne sont pas convaincus que leur feedback conduira ¨¤ des changements exploitables. ? l'avenir, les entreprises qui n'auront pas int¨¦gr¨¦ le TALN dans leurs diff¨¦rentes fonctions seront confront¨¦es ¨¤ une augmentation du turnover et du burnout.
Chez ²ÝÝ®ÊÓƵ, nous pensons que les entreprises qui r¨¦ussiront seront celles qui seront ¨¤ l'¨¦coute de leurs effectifs. C'est pourquoi le TALN est int¨¦gr¨¦ au c?ur de ²ÝÝ®ÊÓƵ Peakon Employee Voice, notre plateforme d'¨¦coute en continu. Gr?ce au TALN, vous pouvez faire ¨¦merger les insights collaborateur au bon moment et ainsi favoriser un changement significatif ¨¤ tous les niveaux de l'entreprise.
Le monde moderne se caract¨¦rise par des bouleversements et des transformations soudaines. Pour permettre ¨¤ votre entreprise de suivre le rythme du changement, vous devez imp¨¦rativement comprendre les besoins des collaborateurs et y r¨¦pondre. Notre technologie TALN fournit aux leaders RH des tendances et des informations exploitables sur le lieu de travail, exprim¨¦s dans les mots des collaborateurs. En s'attaquant aux probl¨¨mes ¨¤ la source, vous modifiez durablement l'exp¨¦rience collaborateur et cr¨¦ez une culture d'entreprise stimulante.
Pour en savoir plus sur la fa?on dont ²ÝÝ®ÊÓƵ favorise l'innovation dans nos solutions de TALN, d¨¦couvrez nos avanc¨¦es en mati¨¨re d'IA.