Pourquoi le Traitement du Langage Naturel (NLP) est important

Le Traitement du Langage Naturel (NLP) est une forme d’IA qui permet aux ordinateurs d’extraire le langage à partir de textes non structurés. Selon un rapport de ResearchAndMarkets.com, « la taille du marché mondial du Traitement du Langage Naturel (NLP) devrait passer de 11,6 milliards USD en 2020 à 35,1 milliards USD d’ici 2026, avec un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 20,3 % pendant la période de prévision ». Alex Aoun, directeur produit chez Valital, explique pourquoi le NLP est si important pour les entreprises aujourd’hui et comment il fonctionne.

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Qu’est-ce que le NLP et pourquoi s’en soucier ?

« Le traitement du langage naturel concerne la compréhension du langage humain. Il s’agit pour l’IA de comprendre la relation entre les mots, le sens derrière les mots et le contexte dans lequel ces mots sont utilisés. Le NLP consiste à amener un cerveau de machine à fonctionner de la même manière qu’un cerveau humain en ce qui concerne le langage. Ainsi, le cerveau de la machine peut déchiffrer, organiser et comprendre les données textuelles. L’IA de NLP peut traiter le langage plus rapidement que les humains et, en analysant les textes, cette technologie peut comprendre ce qui est communiqué, que ce soit à l’oral ou à l’écrit.

Vous pourriez vous demander pourquoi cela devrait vous intéresser si vous ne travaillez jamais avec ce type d’IA. La vérité est que si vous utilisez Internet ou possédez les derniers gadgets, vous utilisez la technologie NLP tous les jours. Elle se trouve dans votre téléphone via Siri, par exemple, ou sur Internet, comme lorsque la fonction de saisie automatique complète votre recherche sur les moteurs de recherche. À mesure que la technologie évolue, nous verrons le NLP toucher de nombreux marchés différents. »

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Comment cela fonctionne-t-il ?

« Le NLP est similaire à la façon dont les humains pensent et apprennent. Les humains commencent par apprendre les bases. Nous apprenons d’abord les mots, puis les phrases. Ensuite, un niveau de complexité se construit. Il en va de même pour le NLP. Cette technologie repose sur les statistiques et la probabilité. À partir du sens du langage dans le texte, nous extrayons la valeur de chaque mot et la valeur des relations entre les mots. Avec les statistiques et la probabilité, nous pouvons comprendre ce que cela signifie en comparant ces données à d’autres ensembles de données ou études. Nous construisons un ensemble de règles mathématiques et, grâce aux statistiques et à la probabilité, nous pouvons dire qu’un mot a plus de chances d’avoir un certain sens dans ce contexte spécifique.

C’est pourquoi le NLP est si complexe, car il faut des données pour construire les algorithmes de NLP, et chaque algorithme est différent selon la façon dont vous entraînez cette IA à fonctionner. »

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Comment Valital utilise le NLP et quelle valeur apporte-t-il aux clients ?

« Valital combine intelligence humaine et artificielle pour aider les organisations à identifier, détecter, analyser et atténuer les risques réputationnels. Plus précisément, Valital s’appuie sur le NLP pour apprendre le langage humain et utilise le contenu et le contexte pour effectuer des recherches et analyses en temps réel des médias en ligne et des blogs, signalant les comportements répréhensibles liés aux comportements universellement reconnus : discrimination, crimes/fraudes financières, harcèlement, violence et addictions.

Par exemple, si vous recherchez le nom d’une entreprise, l’IA ne se contente pas de chercher le nom de l’entreprise dans le texte, elle extrait également toutes les informations relatives à l’organisation dans le texte. Nous extrayons toutes les dates, tous les noms et tous les lieux mentionnés.

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Avec la plateforme intelligente et responsable de Valital, les organisations peuvent détecter et atténuer les risques potentiels en surveillant et en analysant les informations négatives en ligne sur les parties prenantes commerciales potentielles et actuelles. Les clients peuvent utiliser ces informations fondées sur des preuves dans le cadre de processus de diligence raisonnable liés à l’acceptation des clients ou KYC, à la vérification des tiers ou au risque interne. Le NLP élimine les inefficacités et incohérences caractéristiques des recherches manuelles, libérant ainsi des ressources pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. »

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