Découvrez le pouvoir de la compréhension du Langage Naturel (NLU)

Le langage est un outil puissant qui nous permet d’exprimer nos pensées et nos sentiments ou de provoquer des émotions. Si les ordinateurs peuvent faire des choses étonnantes, ils n’ont pas la capacité de nous comprendre. Du moins, pas sans le renfort de l’Intelligence Artificielle. Pour les aider à appréhender la façon dont nous nous exprimons, les chercheurs ont mis au point des modèles de compréhension du langage naturel, ou Natural Language Understanding.

Qu’est-ce que le Natural Language Understanding ?

Le Natural Language Understanding (NLU) est une technologie relevant de l’intelligence artificielle (IA) et du Machine Learning. Comme son nom l’indique, il a pour objectif d’automatiser la compréhension du langage naturel (CLN). Cette solution est étroitement liée aux technologies de traitement du langage naturel, ou Natural Language Processing (NLP). Elle vise à appréhender la signification d’un texte dans sa globalité, y compris le sens caché derrière les mots et au sein des textes.

Comment fonctionne la Natural Language Understanding ?

Grâce à des algorithmes d’IA, alimentés par des réserves de données massives, la compréhension du langage naturel permet aux machines d’interpréter le langage humain en tenant compte des sentiments, des objectifs ou des motivations. 

Quels sont les composants clés ?

Pour comprendre le langage humain, la machine doit dépasser le simple stade de la reconnaissance des mots. Elle doit comprendre à la fois la structure, le sens et le contexte dans lequel les mots sont employés. 

Analyse de la syntaxe

Le premier niveau d’analyse syntaxique implique la décomposition d’une phrase pour identifier sa structure. Cela permet de déterminer les relations entre les mots, et la manière dont ils s’associent pour transmettre le sens. Chacun joue un rôle spécifique et peut considérablement influencer le sens de la phrase.

Le Part-of-speech Tagging, ou étiquetage des parties du discours, est un élément essentiel qui permet d’attribuer des étiquettes aux mots selon leur fonction dans la phrase. La machine va ainsi pouvoir saisir la différence entre le nom livre dans « c’est mon livre préféré » et le verbe livrer dans « on me livre mes courses ».

Compréhension sémantique

Si les mots sont des symboles pour les êtres humains, ils sont compris par les machines sous forme de nombres. Ils doivent donc être encodés pour les transformer en vecteurs numériques. Les mots ayant une signification similaire se voient ainsi attribuer des vecteurs similaires. Cette représentation numérique du texte permet aux machines de comprendre le sens et les relations entre les mots.

Les rôles sémantiques sont ensuite étiquetés, de manière à clarifier la fonction de chaque mot vis-à-vis du verbe principal. Par exemple, dans « Marie donne une bougie à Boris », l’étiquetage sémantique sera le suivant :

• « Marie » est identifiée comme le donneur ;  
• « bougie » est l’objet donné ;
• « Boris » est le destinataire.  

Analyse pragmatique

Comme les mots n’existent pas de manière isolée, le contexte impacte directement leur signification. En français, un « avocat » peut être un professionnel du droit ou un fruit. Il est donc primordial de connaître le contexte pour capter le sens exact de la phrase. Au-delà de l’analyse de phrases isolées, le modèle va également appréhender la cohérence et la structure de discours plus longs. Il s’agit de comprendre comment les différentes phrases se construisent et s’associent pour former une conversation ou une histoire.

Comment les modèles d’apprentissage automatique sont-ils utilisés pour améliorer la compréhension du langage naturel ?

Le Machine Learning permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de vastes ensembles de données et surtout, d’améliorer leurs performances tout au long de leur entraînement. Dans le domaine particulier de la CLN, le modèle est entraîné pour identifier des mots ou des expressions dans un texte et leur attribuer une signification.

Sa sous-catégorie, le Deep Learning, utilise des réseaux neuronaux artificiels pour reconnaître des motifs. C’est ce qui permet aux ordinateurs de simuler la pensée humaine en reconnaissant des patterns complexes dans les données, puis en prenant des décisions basées dessus. En CLN, les algorithmes de Deep Learning sont utilisés pour comprendre le contexte, notamment dans l’analyse des sentiments.

Quelles sont les différentes couches de traitement impliquées dans la NLU ?

Le Natural Language Understanding bénéficie d’une conception modulaire permettant de diviser les différentes parties du système en couches.

• Couche d’entrée : récupère le texte brut de l’utilisateur ou d’une source de données, puis transmet aux couches suivantes. 
• Couche de symbolisation : décompose le texte d’entrée en morceaux plus petits et plus gérables, les tokens. Il peut par exemple s’agir de mots ou de phrases. 
• Part-of-speech (POS), tagging layer ou couche d’étiquetage de la partie du discours : attribue une étiquette POS à chaque token qui indique la fonction grammaticale du token dans la phrase. 
• Couche d’analyse syntaxique ou Parsing layer : observe la structure syntaxique de la phrase et établit des liens entre les mots et les phrases. 
• Couche de reconnaissance des entités nommées (Named Entity Recognition ou NER) : identifie les mentions liées aux personnes, lieux et organisations spécifiques dans le texte. 
• Couche d’analyse des sentiments : détermine si le texte est favorable, négatif ou neutre. 
• Couche de reconnaissance d’intention : analyse le texte afin de déterminer l’objectif de l’utilisateur. 
• Couche de gestion du dialogue : se charge du suivi de l’état de la conversation et du transfert des données entre l’utilisateur et le système. 
• Couche de sortie : génère la réponse, en fonction du texte d’entrée et de l’intention identifiée.

 

Comment les machines analysent-elles et comprennent-elles le langage humain ?

Le langage humain présente une fluidité, une complexité et des subtilités particulières. La compréhension d’un contenu est liée aux mots, à la sémantique, aux nuances et au contexte. À tel point que deux individus peuvent entendre ou lire un contenu identique et en tirer des interprétations complètement opposées. Alors comment une machine peut-elle interpréter correctement le sens d’un texte ou d’une déclaration ?

De vastes volumes de données de référence viennent enrichir l’apprentissage de la machine et ses réseaux de neurones artificiels. L’algorithme va ainsi affiner sa connaissance du lexique, de la grammaire, de la sémantique et découvrir les corrélations entre les mots et expressions. À l’issue de l’apprentissage, elle est en mesure de traiter un texte original et d’en appréhender les subtilités avec précision.

Quelles sont les applications du Natural Language Understanding ?

Aujourd’hui, les applications du CLN sont diverses et se déploient dans différents secteurs, comme :

• Chatbots et voicebot ; 
• assistants vocaux ; 
• recherche en langage naturel ; 
• capture de données ;
• analyse de sentiments ;
• résumé de contenu ; 
• traduction instantanée.

 

Comment la NLU est-elle utilisée dans les chatbots et les assistants virtuels ?

Comme nous l’avons vu, cette technologie repose sur l’analyse et l’interprétation du langage naturel. Elle permet aux machines de comprendre les mots et les phrases utilisés dans un dialogue avec un humain. Les assistants virtuels et les chatbots peuvent ainsi mieux appréhender les demandes des clients et leur répondre en tenant compte du contexte. En comprenant les subtilités des conversations humaines, ils peuvent réagir de manière authentique, pour des échanges qui semblent plus humains.

Quels sont les obstacles actuels dans le développement de systèmes de NLU avancés ?

Comme pour toute technologie et notamment en IA, le Natural Language Understanding s’accompagne de défis et d’obstacles. 

La détection des subtilités de langage

Les systèmes de compréhension automatique du langage naturel ont du mal à détecter le sarcasme, l’ironie et l’humour. Ce sont des formes d’expression qui reposent essentiellement sur le contexte, le ton et la connaissance culturelle. Il peut donc s’avérer délicat pour un système de CLN de faire la distinction entre des remarques sarcastiques et des déclarations sincères, ce qui peut conduire à des analyses et des réponses inexactes.

Le risque de biais

Comme les modèles apprennent des données, ils héritent de l’ensemble des biais qu’elles contiennent. Ainsi, l’IA pourrait intégrer des préjugés involontaires et parfois nuisibles, ce qui suscite des préoccupations éthiques.

Les coûts informatiques

Former ce type de modèles très avancés nécessite une puissance de calcul et des ressources immenses. L’une des premières problématiques est liée à l’impact environnemental que cela représente. Également, l’accès à cette technologie ne peut être réservé qu’à de grandes entités disposant de suffisamment de ressources.

Quelles sont les tendances émergentes et les avancées à venir en Natural Language Understanding ?

L’avenir du Natural Language Understanding s’annonce plein de promesses. Les progrès technologiques s’orientent vers une compréhension contextuelle encore plus profonde. La NLU multimodale est une piste émergente qui devrait permettre aux machines de traiter des textes, des images et des vidéos, pour créer des interactions plus riches. De même, le développement de l’aspect cognitif permettra aux machines de comprendre le langage de manière abstraite et conceptuelle, se rapprochant ainsi encore plus de l’intelligence humaine.

Le Natural Language Understanding et plus largement le NLP sont sans aucun doute des domaines à surveiller de près dans les années à venir. Les programmes de formation de IA School permettent d’accéder à des opportunités de carrière à long terme sur des créneaux porteurs comme l’IA, le Big Data et la Business Intelligence.