Avez-vous déjà parlé à Siri, Alexa ou Google Assistant ? Si oui, vous avez utilisé un outil TAL (traitement du langage naturel). Le traitement du langage naturel est une tendance émergente dans l’informatique et les affaires, montrant que l’IA seule est insuffisante. Les interfaces alimentées par l’IA et augmentées par le TAL, telles que les chatbots, peuvent rendre les informations plus accessibles à un plus grand nombre de personnes qu’un simple outil de moteur de recherche seul.
Comprendre les applications métier du traitement du langage naturel peut aider votre organisation à tirer parti de tous les avantages de l’IA et à aligner stratégiquement les objectifs à tous les niveaux. Dans cet article, nous passerons en revue tout ce que vous devez savoir sur le traitement du langage naturel et comment il peut faire progresser l’intelligence artificielle pour une utilisation généralisée dans votre organisation.
Qu’est-ce que le traitement automatique du langage naturel ?
Le traitement du langage naturel (TAL) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui aide les ordinateurs à comprendre, interpréter et manipuler le langage humain. Dans sa quête pour combler le fossé entre la communication humaine et la compréhension informatique, le TAL s’appuie sur un large éventail de disciplines, y compris l’informatique et la linguistique computationnelle.
Ceci est utile pour fournir des réponses résumées et communiquer des informations pertinentes aux personnes, quel que soit l’endroit où elles se trouvent dans le monde ou la langue qu’elles préfèrent. Cela prendra également en compte les expressions familières et d’autres facteurs importants lorsqu’une personne recherche ou communique avec l’IA intégrée à l’ITSM. L’IA sans TAL, ni apprentissage automatique (ML), peut être en mesure de régurgiter des données programmées lorsque des termes spécifiques sont saisis.
Comment fonctionne le TAL ?
Le langage humain est fragmenté dans le traitement du langage naturel afin que la structure grammaticale des phrases et le sens des mots puissent être analysés et compris dans leur contexte. Cela permet aux ordinateurs de lire et de comprendre un texte parlé ou écrit de la même manière que les humains.
Voici quelques tâches de base de pré-traitement du TAL que les data scientists doivent accomplir avant que les outils du TAL puissent donner un sens au langage humain :
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Tokenisation : le processus de décomposition du texte en unités sémantiques plus petites ou en clauses simples.
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Marquage des parties du discours : classer les mots en noms, verbes, adjectifs, adverbes, pronoms, etc.
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Stemming et lemmatisation : normaliser les mots en les réduisant à leurs formes fondamentales.
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Suppression du mot d’arrêt : filtrage des mots courants qui ajoutent peu ou pas d’informations uniques, par exemple, les prépositions et les articles.
En effet, ce n’est qu’alors que les outils TAL peuvent transformer le texte en quelque chose qu’une machine peut comprendre.
Pourquoi le TAL est-il important pour votre organisation ?
La plupart des organisations ont désormais des interactions partiellement ou entièrement automatisées. Assistants virtuels, chatbots, modération automatique et transcription audio en temps réel… TAL, Machine Learning et intelligence artificielle sont les trois technologies au cœur de ces applications. Une technologie particulièrement importante dans la relation client, que ce soit en interne ou en externe.
L’utilisation de chatbots ou d’agents virtuels se généralise, notamment pour les demandes de pré-qualification. L’automatisation des premières réponses permet d’économiser de l’argent sur chaque appel et réduit la saturation des lignes pour un assureur qui reçoit des centaines d’appels par jour. Le traitement du langage naturel dirige immédiatement les demandes vers la bonne personne pour un centre de services qui doit traiter un volume élevé de demandes provenant d’employés distants.
Le TAL est une technologie qui peut être utilisée pour compléter votre base de connaissances. En effet, après une phase d’apprentissage sur les données disponibles, il peut effectuer une modération automatique des contenus partagés ou commentés. Il peut également automatiser la traduction tout en formant un système avec du contenu fourni par l’homme.
Le traitement automatique du langage naturel vous aidera à mettre à jour les traductions de votre base de connaissances en temps réel si vous êtes présent dans plusieurs pays ou travaillez dans un pays avec plusieurs langues officielles. Sans compter qu’une même langue peut être parlée de différentes manières selon le pays ou la culture. Lors de l’interaction avec un chatbot, par exemple, l’anglais britannique aura des subtilités que le TAL devra gérer de la même manière qu’un employé américain ou australien le ferait. Il en est de même entre le français parlé en France et le français parlé dans les autres pays francophones.
Dans le monde de gestion des services, le TAL apporte de nombreux bénéfices pour optimiser votre organisation :
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Amélioration de l’expérience utilisateur pour réduire les points de friction et les erreurs humaines.
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Une intégration plus rapide pour les nouvelles recrues, même en télétravail, car toutes les questions peuvent être répondues automatiquement.
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Adoption massive d’outils pilotés ou alimentés par l’intelligence artificielle.
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L’élimination des tâches redondantes et à faible valeur ajoutée qui nécessitaient l’assistance d’agents.
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Avec moins de tickets, mais plus stratégiques, vous pouvez faire un meilleur usage de votre ITSM.
Alors que le numérique est omniprésent, il est stratégiquement important pour faciliter la communication entre les humains et les programmes. Le TAL est la couche intermédiaire issue des interactions du monde réel pour alimenter une machine. L’ITSM doit contribuer à l’expérience client. Cela devient plus naturel et fluide avec la TAL, vous permettant de répondre au bon moment, avec le bon message et sur le bon canal.
