Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) utilisée pour analyser, comprendre et générer le langage humain. Les algorithmes PNL sont utilisés pour analyser de grandes quantités de données générées par l’homme, telles que le texte et la parole, et pour créer des systèmes automatisés capables de les comprendre et d’y répondre. La PNL permet aux machines de lire et de comprendre le langage naturel, permettant ainsi aux utilisateurs d'interagir avec des systèmes en langage naturel.

La technologie NLP est utilisée dans divers domaines, notamment l'optimisation des moteurs de recherche, l'analyse des sentiments, la traduction automatique, la réponse aux questions, les agents virtuels, la synthèse automatique, l'exploration de texte et la compréhension du langage naturel. La PNL est composée de plusieurs sous-domaines, notamment la compréhension du langage naturel (NLU), la génération du langage naturel (NLG), la conversation en langage naturel (NLC) et la reconnaissance du langage naturel (NLR).

En NLU, les machines apprennent à identifier la structure et la signification du langage écrit ou parlé par l'homme. Cette technologie est utilisée pour identifier les entités, les relations, les intentions, les opinions et les émotions. NLG consiste à enseigner aux ordinateurs comment générer des phrases cohérentes et significatives à partir de texte brut. NLC permet aux systèmes d'interagir avec les utilisateurs via une boîte de dialogue en langage naturel et est utilisé pour créer des assistants virtuels et des chatbots. NLR permet aux machines de reconnaître le langage naturel à partir de l’audio et est utilisé dans la reconnaissance vocale.

La PNL est un outil important dans le domaine de l'informatique, de la programmation et de la cybersécurité, offrant la capacité d'interpréter et de répondre aux entrées des utilisateurs en langage naturel ainsi que de traiter et d'extraire le sens des données non structurées. Les algorithmes NLP sont utilisés dans de nombreux domaines, de l'optimisation des moteurs de recherche aux agents virtuels, permettant une expérience utilisateur plus intuitive avec les machines et facilitant l'interaction des utilisateurs avec les systèmes automatisés.