Le Traitement du Langage Naturel (TLN), ou Natural Language Processing (NLP) en anglais, constitue une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre, interpréter et manipuler le langage humain dans sa forme naturelle. Cette technologie fait le pont entre la communication humaine et le traitement informatique, transformant le langage parlé ou écrit en données structurées analysables par les algorithmes.
Le NLP s’appuie sur trois approches principales : les méthodes basées sur des règles linguistiques prédéfinies, les modèles de Machine Learning classiques, et les techniques de Deep Learning qui dominent aujourd’hui grâce à leur capacité à comprendre le contexte et les nuances du langage. Les défis incluent l’ambiguïté lexicale (un mot avec plusieurs sens), la variabilité sémantique (différentes façons d’exprimer la même idée), et la résolution de coréférences (identifier à quoi se réfèrent les pronoms).
Les applications révolutionnent l’interaction homme-machine : assistants vocaux intelligents (Siri, Alexa), traduction automatique, analyse de sentiments sur les réseaux sociaux, chatbots de service client, systèmes de modération de contenu, et génération automatique de textes. Les moteurs de recherche utilisent le NLP pour mieux comprendre les intentions derrière les requêtes et fournir des résultats plus pertinents.
En entreprise, le NLP automatise le traitement de documents volumineux, améliore l’expérience client par des interactions plus naturelles, et extrait des insights précieux à partir de commentaires clients ou de données textuelles non structurées, transformant l’information qualitative en intelligence actionnable.
Sources pour approfondir :