Dossier NLP : Natural Language Processing (Intelligence Artificielle et Business)

A l’heure actuelle, la machine a de moins en moins de difficultés à entretenir une conversation avec un humain. Comment a-t-elle pu analyser et déchiffrer une langue totalement différente de la sienne ? Grâce au Natural Language Processing (ou NLP), qui va totalement transformer l’intelligence artificielle d’un ordinateur.

Définition : le Natural Language Processing

Le NLP (ou Natural Language Processing) est le traitement naturel du langage. C’est une technologie qui permet aux machines, grâce à l’intelligence artificielle, de comprendre le langage humain et de pouvoir communiquer avec lui. Pour cela, des programmes informatiques spécifiques à cette intelligibilité ont été développés afin qu’un ordinateur, qui a un langage précis et structuré puisse s’adapter au langage humain, qui lui peut être équivoque et évasif.

Il est indiqué que l’intelligence d’une machine se mesure à sa capacité à pouvoir tenir une conversation logique avec l’homme, via le test de Turing qui existe depuis les années 1950. Ce test va engager une confrontation verbale entre une machine et un ordinateur. Si une tierce personne qui assiste à cette conversation n’arrive pas à reconnaître l’homme de l’ordinateur, alors le test est une réussite. L’objectif principal du NLP est donc de permettre aux ordinateurs de pouvoir lire, analyser et de donner du sens au langage humain.

La machine a su progresser dans ce domaine depuis ces dernières années jusqu’à devenir une technologie omniprésente dans la vie quotidienne : dans les « chatbots », mais aussi les retranscriptions audios, les traductions ou encore les modérations automatiques de contenus.

A quand remonte le Natural Language Processing ?

Même si des premiers essais ont eu lieu en 1930, la technique du NLP remonte aux années 1950. En cette période du XXe siècle, au cours de la Guerre Froide, les Américains cherchaient à déchiffrer les communications Soviétiques. Les premiers tests de traitement du langage humain par des machines ont alors débuté, plus précisément en 1954 avec l’expérience Georgetown-IBM. Ces derniers ont conçu le tout premier programme informatique qui avait la faculté de traduire une soixantaine de phrases du russe vers l’anglais.

Néanmoins, dans les années 1960, les moyens technologiques étaient trop faibles pour obtenir des résultats concluants, car ils ne faisaient que simuler les capacités des êtres humains en se fondant sur des règles et un moteur d’inférence qui permettaient de gérer des événements entrants et des actions. Les machines rencontraient donc des difficultés à comprendre le sens commun, à gérer la contextualisation ou les ambiguïtés de la langue humaine. De nombreuses critiques ont été publiées, notamment le rapport ALPAC en 1966 qui a estimé qu’il est plus important de se concentrer sur la recherche fondamentale que sur les applications.

Les recherches continuent malgré le pessimisme de certains, plus particulièrement en 1980, avec des approches statistiques et enfin l’apparition du « deep learning » en 1990, qui va véritablement révolutionner le NLP.