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C’est grâce à la technologie du natural language processing que les outils comme ChatGPT permettent de rédiger des textes. Ce n’est pas la seule application du NLP pour le marketing sur le web comme vous allez pouvoir le découvrir sur cette page.
Qu’est-ce que le NLP ?
L’abréviation NLP signifie Natural Language Processing et décrit les techniques et méthodes de traitement automatique du langage naturel. L’objectif est d’établir une communication directe entre l’homme et l’ordinateur sur la base du langage naturel.
Le Natural Language Processing (NLP) tente de capturer le langage naturel et de le traiter par ordinateur à l’aide de règles et d’algorithmes. Pour ce faire, le NLP utilise différentes méthodes et résultats issus des sciences linguistiques et les combine avec l’informatique moderne et l’intelligence artificielle. L’objectif est de créer une communication aussi large que possible entre l’homme et l’ordinateur par le biais du langage. Ainsi, les machines et les applications doivent pouvoir être commandées et utilisées par la voix.
Le NLP doit créer des solutions permettant de reconnaître et d’analyser le langage parlé et écrit et d’en extraire le sens pour un traitement ultérieur. Pour ce faire, il est nécessaire de comprendre non seulement des mots et des phrases isolés, mais aussi des contextes textuels et des faits complets. La complexité du langage humain et son ambiguïté constituent un défi pour le Natural Language Processing. Comme les ordinateurs ne peuvent pas, comme les humains, s’appuyer sur l’expérience pour mieux comprendre le langage, ils doivent utiliser des algorithmes et des procédures d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.
Pour reconnaître les significations des textes de manière globale, il est nécessaire de collecter en amont de grandes quantités de données et d’utiliser des modèles déjà reconnus pour l’analyse du sens. Outre l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, les techniques de big data jouent un rôle important à cet égard.
Comment fonctionne le Natural Language Processing
Grâce à la vectorisation du texte, les outils NLP transforment le texte de manière à ce qu’une machine puisse le comprendre. Pour ce faire, des algorithmes sont utilisés pour identifier les règles du langage naturel, extraire le sens associé à chaque phrase et en recueillir les données essentielles. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont ensuite alimentés par des données d’apprentissage afin d’établir des associations entre une entrée spécifique et la sortie correspondante. Les machines utilisent ensuite des méthodes d’analyse statistique pour construire leur propre « base de connaissances » et identifier les caractéristiques qui représentent le mieux les textes, avant de faire des prédictions sur les données non vues (nouveaux textes).
Plus les données fournies à ces algorithmes de NLP sont nombreuses, plus les modèles d’analyse de texte deviennent précis. L’analyse des sentiments est l’une des tâches NLP les plus populaires, dans laquelle les modèles d’apprentissage automatique sont entraînés à classer le texte selon la polarité de l’opinion :
- positive,
- négative,
- neutre et tout ce qui se trouve entre les deux.
L’analyse syntaxique et sémantique sont les principales techniques utilisées pour réaliser des tâches de traitement du langage naturel.
Syntaxe
La syntaxe fait référence à l’organisation des mots dans une phrase de manière à ce qu’ils aient un sens grammatical. En NLP, l’analyse syntaxique est utilisée pour évaluer la manière dont le langage naturel se conforme aux règles grammaticales. Les algorithmes informatiques sont utilisés pour appliquer des règles grammaticales à un groupe de mots et en déduire une signification.
Les techniques syntaxiques qui peuvent être utilisées sont :
- Lemmatisation : elle implique la réduction des différentes formes fléchies d’un mot en une seule forme pour faciliter l’analyse.
- Segmentation morphologique : elle implique la division des mots en unités individuelles appelées morphèmes.
- Segmentation de mots : elle consiste à diviser un grand texte courant en différentes unités.
- L’étiquetage de la partie du discours : il s’agit d’identifier le type de mot pour chaque mot.
- Analyse syntaxique : elle consiste à effectuer une analyse grammaticale de la phrase donnée.
- Coupure de phrase : elle implique la mise en place de limites de phrase dans un grand morceau de texte.
- Stemming : Il s’agit de décomposer les mots fléchis en leur forme racine.
Sémantique
L’analyse sémantique en traitement du langage naturel (NLP) ouvre un monde de possibilités pour l’optimisation SEO. Elle peut grandement contribuer à l’optimisation SEO d’un contenu en aidant à comprendre et à aligner le texte avec les intentions et les besoins des utilisateurs. Voici comment les applications de NLP peuvent bénéficier au SEO et qui sont utilisées par les agences SEO à la pointe des technologies et de l’IA :
Les techniques d’analyse sémantique sont les suivantes :
- Désambiguïsation du sens des mots : En SEO, comprendre le contexte exact d’un mot-clé dans un texte est crucial. Les outils basés sur le NLP peuvent distinguer avec précision le sens des mots en fonction du contexte, ce qui permet d’optimiser le contenu pour les bonnes variantes de mots-clés et d’éviter les ambiguïtés qui pourraient confondre les moteurs de recherche ou les utilisateurs.
- Reconnaissance d’entités nommées (Named Entity Recognition, NER) : NER peut être utilisé pour extraire automatiquement des noms de produits, des personnes, des lieux ou d’autres entités spécifiques d’un texte. En SEO, cela aide à structurer le contenu de manière à ce que les moteurs de recherche comprennent et classent mieux les informations clés du site, contribuant ainsi à l’optimisation des rich snippets ou des Knowledge Graphs.
- Génération de langage naturel (Natural Language Generation, NLG) : La NLG peut générer des textes descriptif et informatif à partir d’une base de données structurée. En SEO, cela peut être utilisé pour créer des textes à partir d’une IA tels que : des descriptions de produits, des résumés d’articles ou d’autres contenus qui sont non seulement uniques et pertinents mais aussi optimisés pour les moteurs de recherche.
- Analyse Sémantique pour l’Optimisation de Texte pour le SEO : L’analyse sémantique permet d’identifier les sujets, les concepts, et les entités clés dans un texte et de comprendre leur importance et leur relation. Pour le SEO, cela signifie qu’on peut ajuster le contenu pour qu’il soit non seulement riche en mots-clés pertinents, mais qu’il aborde aussi le sujet de manière exhaustive et pertinente.
Le Natural Language Processing en pratique
Le NLP contrôle des programmes informatiques qui traduisent du texte d’une langue à l’autre, répondent à des commandes orales et résument rapidement de grandes quantités de texte, même en temps réel. Aujourd’hui, nous interagissons déjà avec la PNL sous la forme de systèmes GPS à commande vocale, d’assistants numériques, de logiciels de dictée vocale et textuelle ou de chatbots de service client. Mais la PNL joue également un rôle croissant dans les solutions d’entreprise qui contribuent à rationaliser les opérations, à augmenter la productivité des employés et à simplifier les processus commerciaux critiques. Par exemple, l’analyse de l’humeur cherche à extraire des qualités subjectives – attitudes, émotions, sarcasme, confusion, méfiance – des textes d’évaluation et des lettres de clients afin d’obtenir des informations précieuses pour le marketing, la publicité et les ventes.
La reconnaissance vocale, également appelée « voix vers texte », s’occupe de convertir de manière fiable les données vocales en données textuelles. La reconnaissance vocale est nécessaire pour toute application qui suit des commandes vocales ou répond à des questions orales. Ce qui rend la reconnaissance vocale particulièrement difficile, c’est la façon dont les gens parlent – rapidement, avec des mots à l’intonation et à l’accent différents, et souvent avec une grammaire incorrecte.
Applications du NLP au marketing Internet
Le traitement du langage naturel est le moteur de l’intelligence automatique dans de nombreuses applications réelles modernes. En voici quelques exemples :
Détection de spam
Vous n’imaginez peut-être pas la détection de spam comme une solution NLP, mais les meilleures technologies de détection de spam utilisent les fonctions de classification de texte du NLP pour rechercher dans les e-mails une langue qui indique souvent du spam ou du phishing. Ces indicateurs peuvent inclure l’utilisation excessive de termes financiers, une mauvaise grammaire caractéristique, un langage menaçant, une urgence inappropriée, des noms de société mal orthographiés et plus encore. La détection du spam est l’un des rares problèmes de PNL que les experts considèrent déjà comme assez bien résolus.
Traduction automatique
Google Translate et Deepl sont des exemples de technologie NLP largement utilisée sur Internet. La traduction automatique réellement utile implique plus que le remplacement de mots dans une langue par des mots d’une autre langue. Une traduction efficace doit saisir avec précision le sens et le ton de la langue d’entrée et les traduire en texte ayant le même sens et le même impact souhaité dans la langue de sortie. Les outils de traduction automatique font de bons progrès en termes de précision. Une bonne façon de tester un outil de traduction automatique est de traduire du texte dans une langue, puis de le retraduire dans la langue d’origine. Un exemple souvent cité est la traduction de « L’esprit est volontaire, mais la chair est faible » de l’anglais vers le russe et retour a donné « La vodka est bonne, mais la chair est paresseuse ». Aujourd’hui, le résultat est « L’esprit désire, mais la chair est faible », ce qui n’est pas parfait, mais donne beaucoup plus confiance dans la traduction anglais-russe.
Assistants virtuels et chatbots
Les assistants virtuels tels que Siri d’Apple et Alexa d’Amazon utilisent la reconnaissance vocale pour identifier des modèles dans les commandes vocales et la génération de langage naturel pour répondre avec des actions appropriées ou des commentaires utiles. Les chatbots agissent de la même manière en réponse au texte saisi. Les chatbots bien formés sont déjà capables de reconnaître les indices contextuels des demandes humaines et de les utiliser pour fournir des réponses ou des options encore meilleures au fil du temps.
Analyse de l’humeur dans les médias sociaux
Le Natural Language Processing est devenu un outil commercial important pour découvrir des insights de données cachés dans les canaux de médias sociaux. L’analyse des sentiments peut analyser le langage utilisé dans les messages des médias sociaux, les réponses, les évaluations, etc. afin d’extraire les attitudes et les émotions en réponse aux produits, aux promotions et aux événements – des informations que les entreprises peuvent utiliser dans la conception des produits, les campagnes publicitaires et plus encore.
Résumé de texte ou de vidéo
Résumer des textes ou des vidéos requiert des techniques telles que la PNL pour digérer de grandes quantités de texte numérique et créer des résumés pour les index, les bases de données de recherche ou les lecteurs qui n’ont pas le temps de lire le texte en entier. Les meilleures applications de résumé de texte utilisent le raisonnement sémantique et la génération de langage naturel pour ajouter des contextes et des conclusions utiles aux résumés.
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Conclusion
Le Natural Language Processing est déjà utilisé dans de nombreux domaines. Parallèlement, le NLP fait l’objet de recherches actuelles et évolue constamment. A l’avenir, le Natural Language Processing jouera un rôle encore plus important dans l’interface entre l’homme et l’ordinateur. Le NLP est aujourd’hui utilisé, par exemple, pour extraire du texte de documents scannés, pour réaliser des assistants à commande vocale sur des terminaux mobiles tels que les smartphones ou pour traduire en temps réel du langage écrit et parlé.
Des progrès significatifs sont déjà attendus dans les prochaines années grâce à l’utilisation d’une intelligence artificielle améliorée, aux nouvelles possibilités d’apprentissage automatique et à un matériel plus performant. Il en résulte des domaines d’application dans la vie quotidienne comme le résumé significatif de longs textes, la rédaction automatisée de textes, la reconnaissance de l’humeur de la personne qui parle et la saisie de figures de style comme l’ironie, les questions rhétoriques ou le sarcasme.