Pourquoi le traitement automatique du langage naturel (TAL) est important: Une discussion avec Alex Aoun

Le traitement automatique du langage naturel (TAL) est une forme d'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'extraire le langage 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 en 2026, à un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 20,3 % au cours de cette période." 

Alex Aoun, chef de produit chez Valital, explique pourquoi le TAL est si important pour les entreprises aujourd'hui et comment il fonctionne.

Qu'est-ce que le TAL et pourquoi faut-il s'y intéresser?

"Le traitement automatique du langage naturel est lié à la compréhension du langage humain. Pour l’IA, il s'agit de comprendre la relation entre les mots, la signification des mots et les contextes dans lesquels les mots sont utilisés. Le TAL consiste à faire en sorte que le cerveau d'une machine fonctionne de la même manière que le cerveau humain en ce qui concerne le langage. Le cerveau de la machine peut ainsi déchiffrer, organiser et comprendre des données textuelles. 

L’IA de traitement automatique du langage naturel 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 par la parole ou par l'écriture.

Vous pourriez vous demander pourquoi vous devriez vous préoccuper de cette technologie si vous n'utiliserez jamais ce type d'IA. La vérité est que si vous utilisez l'internet ou si vous possédez les derniers gadgets, vous êtes exposés à la technologie TAL tous les jours. Il se trouve dans votre téléphone grâce à Siri, par exemple, ou sur l'internet, comme lorsque la fonction de saisie automatique remplit votre demande sur les moteurs de recherche. À mesure que la technologie se développe, le TAL s'intégrera à de nombreuses fonctions."

Comment le TAL fonctionne-t-il

"Le TAL est similaire à la manière  dont les humains pensent et apprennent. Les humains commencent par apprendre les bases. Nous apprenons d'abord des mots, puis des phrases. À partir de là, on construit un niveau de complexité. On peut dire la même chose du TAL. 

Ce type de technologie est axé sur les statistiques et les probabilités. À partir de la signification dans la langue du texte, nous extrayons la valeur de chaque mot et nous extrayons la valeur relationnelle des mots. Grâce aux statistiques et aux probabilités, nous pouvons comprendre ce que ça 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 aux probabilités, nous pouvons dire qu'il y a plus de probabilité qu'un mot ait un sens particulier dans un contexte spécifique.

C'est pourquoi le TAL est si complexe, car vous avez besoin de données pour construire vos algorithmes de TAL, et chaque algorithme est différent selon la façon dont vous entraînez cette IA à fonctionner."

Comment Valital utilise le TAL et quelle en est la valeur pour les clients? 

"Valital combine l'intelligence humaine et artificielle pour aider les organisations à identifier, détecter, analyser et atténuer les risques de réputation. Plus précisément, Valital s'appuie sur le TAL pour apprendre le langage humain et utilise le contenu et le contexte pour effectuer une recherche en temps réel et une analyse ponctuelle des nouvelles en ligne, des blogues et des tweets, signalant les inconduites liées à des comportements répréhensibles universellement reconnus: discrimination, crime/fraude financière, harcèlement, violence et dépendance.

Supposons que vous recherchiez le nom d'une entreprise, l'IA ne se contente pas de rechercher le nom de l'entreprise dans le texte, mais elle en extrait également toute l'organisation du texte. Nous extrayons toutes les dates, tous les noms et tous les lieux différents du texte.

Grâce à la plateforme de Valital, alimentée par de l'IA responsable, les organisations peuvent détecter et atténuer les risques en surveillant et en analysant les nouvelles défavorables en ligne sur les relations d’affaires potentielles et actuelles de l'entreprise. Les clients peuvent utiliser ces informations fondées sur des preuves dans le cadre des processus de revue diligente liés à l'acceptation des clients, à la vérification des tiers ou au risque d'initié. Le TAL élimine les inefficacités et les incohérences emblématiques de la recherche manuelle, libérant ainsi des ressources qui peuvent être consacrées à des tâches moins redondantes.