Introduction au traitement automatique du langage naturel

Nous faisons officiellement partie d'un monde dominé par le numérique où nos vies tournent autour de la technologie et de ses innovations. Chaque seconde, le monde produit une quantité incompréhensible de données, dont la majorité est non structurée. Et depuis que le Big Data et la science des données ont commencé à gagner du terrain dans les domaines de l'informatique et des affaires, il est devenu crucial de donner un sens à cette vaste mine de données brutes et non structurées pour favoriser les décisions et les innovations basées sur les données. Mais comment fait-on pour donner de la cohérence aux données non structurées ?
La réponse est simple - grâce au traitement du langage naturel (NLP).

Traitement du langage naturel (TAL)

En termes simples, la PNL fait référence à la capacité des ordinateurs à comprendre la parole ou le texte humain tel qu'il est parlé ou écrit. De manière plus globale, le traitement du langage naturel peut être défini comme une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de saisir, de comprendre, d'interpréter et également de manipuler la manière dont les ordinateurs interagissent avec les humains et les langages humains. Il s'inspire à la fois de la linguistique computationnelle et de l'informatique pour combler le fossé qui existe entre le langage humain et la compréhension d'un ordinateur.
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Le concept de traitement du langage naturel n'est pas nouveau – il y a près de soixante-dix ans, les programmeurs informatiques utilisaient des « cartes perforées » pour communiquer avec les ordinateurs. Maintenant, cependant, nous avons des assistants personnels intelligents comme Siri et Alexa avec lesquels nous pouvons facilement communiquer en termes humains. Par exemple, si vous demandez à Siri "Hey, Siri, joue-moi la chanson Careless Whisper" , Siri vous répondra rapidement par un "Okay" ou "Sure" et jouera la chanson pour vous ! À quel point cela est cool?

Non, ce n'est pas de la magie ! Cela n'est possible que grâce au NLP alimenté par les technologies d'IA, de ML et d'apprentissage en profondeur. Décomposons-le pour vous - lorsque vous parlez dans votre appareil, il s'active. Une fois activé, il exécute une action spécifique pour traiter votre discours et le comprendre. Puis, très intelligemment, il vous répond avec une réponse bien articulée d'une voix humaine. Et le plus impressionnant, c'est que tout cela se fait en moins de cinq secondes !

Opportunités de carrière dans le traitement du langage naturel

Comme nous l'avons mentionné ci-dessus, le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs d'interagir avec les humains dans leur propre langue. Grâce à la PNL, les ordinateurs peuvent entendre la parole et lire un texte, et simultanément interpréter et mesurer le sentiment sous-jacent pour réagir en conséquence. Étant donné que le Big Data est exploité par la plupart des entreprises du monde entier, les organisations et les institutions des différents secteurs de l'industrie ont recours aux techniques et aux outils de la PNL pour extraire des informations significatives à partir d'ensembles de données massifs. Natural Language Toolkit (NLTK), Stanford NLP, MALLET et Apache OpenNLP sont quelques-unes des bibliothèques NLP open source populaires utilisées dans des cas et des applications du monde réel.
L'intérêt croissant pour le domaine du traitement du langage naturel crée de nouvelles opportunités de carrière pour les professionnels spécialisés dans la science des données, l'apprentissage automatique et la linguistique computationnelle. Des organisations réputées comme Facebook, Google, Sony Ericsson, British Airways, JP Morgan, Forte Group, Ernst & Young, American Express, Merrill Lynch, Shell, Celtic et Sainsbury, pour n'en nommer que quelques-unes, embauchent des experts et des analystes en traitement du langage naturel.
Les rôles professionnels en PNL sont assez variés et diversifiés, tels qu'ingénieur en PNL, scientifique en PNL, architecte en PNL, artiste voix off, chercheur en recherche appliquée en PNL, scientifique en données cognitives, etc. En dehors de ces rôles, l'un des rôles les plus importants dans le domaine du traitement du langage naturel est celui de coach. De nombreuses entreprises embauchent des experts en PNL dans le but de coacher la performance des cadres dans leurs institutions respectives.
Les salaires des professionnels de la PNL sont assez décents. Par exemple, le salaire moyen d'un ingénieur Machine Learning NLP aux États-Unis se situe entre 119 256 $ et 169 853 $ par an. Un chercheur en PNL, en revanche, gagne environ 72 040 $ par an.

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Traitement automatique du langage naturel dans le monde réel

Aujourd'hui, le traitement du langage naturel est principalement utilisé pour l'exploration de texte, la traduction automatique et la réponse automatisée aux questions. En fait, la PNL a trouvé ses applications dans de nombreux cas d'utilisation réels, notamment le résumé automatique de texte, le balisage de parties de discours, l'extraction de sujets, l'analyse de sentiments, la reconnaissance d'entités nommées, l'extraction de relations, la recherche de radicaux et bien plus encore.
Voici comment le traitement du langage naturel est exploité par les entreprises à travers la myriade de parallèles de l'industrie :
La fonction "Vérification orthographique" de Microsoft Word est l'une des applications les plus élémentaires de la PNL. là encore, les techniques NLP battent leur plein dans les moteurs de recherche populaires, à savoir Google et Bing. Ces moteurs de recherche exploitent les techniques NLP pour identifier et extraire des mots clés du texte afin d'analyser les requêtes de recherche et de remplir les index de recherche sur leur site.
Les entreprises utilisent la technique NLP, l'analyse des sentiments, pour comprendre et interpréter comment leurs clients réagissent à leurs produits et services. En révélant les perspectives émotionnelles et la réponse des clients, l'analyse des sentiments permet aux entreprises d'améliorer leurs produits et services en fonction des goûts et des préférences de leurs clients.
La Royal Bank of Scotland a été l'un des plus grands partisans de l'analyse de texte. Grâce à l' analyse de texte , la banque a été en mesure de démêler des modèles et des tendances importants en plongeant dans les données de rétroaction des clients à partir d'e-mails, d'enquêtes, ainsi que d'appels de réclamation. En analysant et en interprétant ces données par le biais d'analyses de texte, la banque est en mesure de comprendre les doléances de ses clients et de les améliorer.
Dans le secteur financier, les entreprises appliquent des techniques de PNL pour extraire des informations significatives et pertinentes à partir de textes bruts et, en utilisant les données ainsi obtenues, elles peuvent élaborer des décisions et des stratégies de trading basées sur les données.
Bien qu'il s'agisse essentiellement de techniques et d'applications de PNL basées sur du texte, le traitement du langage naturel s'est également étendu à la reconnaissance vocale et vocale. Comme nous l'avons mentionné au début de cet article, la PNL est utilisée dans des assistants personnels intelligents tels que Siri d'Apple, Cortana de Microsoft et Alexa d'Amazon. Ces assistants virtuels peuvent effectuer toutes sortes de tâches - des tâches simples comme changer l'éclairage de votre pièce et fournir des mises à jour météorologiques à des tâches plus compliquées comme faire des achats en ligne pour vous.

Compétences requises pour devenir un expert en ML et NLP

Étant donné que le traitement du langage naturel relie les deux mondes de la linguistique et de l'informatique, il exige un certain degré d'expertise dans les deux domaines.

Linguistique

Vous devez être capable de comprendre les aspects et les concepts de base de la linguistique comme la reconnaissance vocale, l'extraction d'informations, la fragmentation des phrases, les parties du discours, etc.

Programmation

Les ingénieurs ML NLP ou les chercheurs en NLP doivent posséder de bonnes compétences en programmation. Vous devez maîtriser au moins un langage de programmation, que ce soit Python, Java ou Ruby, ou tout autre langage de haut niveau. De plus, vous devez posséder les concepts fondamentaux de ML (classification, régression, estimation de probabilité, intégration de données, arbres de décision, etc.) et de NLP (syntaxe, sémantique, reconnaissance vocale, etc.).
Outre ces compétences, vous devez avoir une connaissance de base des probabilités et des statistiques et des réseaux de neurones récursifs (RNN). Ce sont les composantes essentielles de nombreux domaines de recherche et la PNL ne fait pas exception.
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Alors que les technologies d'IA et de ML continuent de progresser, elles donnent lieu à de nouvelles perspectives d'emploi passionnantes dans le domaine du traitement du langage naturel. En 2016, le traitement du langage naturel figurait comme la compétence la plus en vogue sur le marché mondial de l'emploi sur Upwork. Cela montre que la demande de professionnels qualifiés et formés, capables de jongler avec les compétences en programmation informatique et en traitement du langage naturel, est vouée à augmenter considérablement dans un proche avenir.