C'est quoi le NLP ou TALN ? On vous explique
L'automatisation intelligente est devenue un facteur essentiel de la stratégie d'entreprise. Découvrez pourquoi les outils de traitement automatique du langage naturel (TALN) permettent déjà aujourd'hui de réaliser d'importants gains d'efficacité.
Notre façon de communiquer au travail a changé à jamais. Les employés collaborent à travers les continents via les e-mails, les messages instantanés, les posts sur les réseaux sociaux et les appels vidéo, soumettent des feedbacks confidentiels par le biais d'enquêtes digitales et demandent des conseils à des chatbots sur toutes sortes de sujets. Avec l'augmentation du niveau de communication digitale, les solutions exploitant le traitement automatique du langage naturel (TALN) sont devenues essentielles.
Le traitement automatique du langage naturel, qui permet aux machines d'interpréter la parole et l'écriture humaines, est déjà intégré dans le quotidien. Au consommateur, le traitement automatique du langage naturel offre des services de traduction automatique, des systèmes GPS, des logiciels de transcription et des chatbots pour le service client. Dans l'entreprise, il peut améliorer l'expérience collaborateur, rationaliser les processus quotidiens et suivre le ressenti des effectifs via des enquêtes.
C'est quoi le NLP (traitement automatique du langage naturel) ?
Le traitement automatique du langage naturel (abrégé en TALN ou en NLP pour « natural language processing ») est une technologie de ML permettant aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer un langage humain. Dans le meilleur des cas, il permet aux machines de comprendre le langage écrit et parlé avec la même précision que les humains. Le TALN comprend deux sous-domaines :
La compréhension du langage naturel (CLN) se focalise sur la compréhension du langage humain et de sa signification voulue, en tenant compte des erreurs grammaticales, des fautes de frappe et plus encore.
La génération automatique de texte (GAT) a pour objectif de transformer des données structurées en un langage qui semble avoir été créé par un humain.
Le TALN joue un rôle majeur dans de nombreux processus de gestion, notamment l'analyse de sentiments, la modélisation du langage, le résumé de texte et la reconnaissance vocale. Puisque les entreprises continuent de recevoir des volumes de données de plus en plus importants, la technologie qui aide à traiter de grandes quantités d'informations est indispensable.
Le traitement automatique du langage naturel est une technologie de ML permettant aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer un langage humain.
Fonctionnement du traitement automatique du langage naturel
Le TALN connaît un franc succès depuis peu, mais ses origines remontent au tout début de l'ère digitale. En 1950, le test historique d'Alan Turing pour évaluer l'intelligence des machines, qu'il appelait à l'origine le « jeu d'imitation » mais connu aujourd'hui sous le nom de test de Turing, évaluait la capacité d'un ordinateur à se faire passer pour un humain de manière crédible dans une communication écrite en temps réel. Depuis la création des ordinateurs, nous cherchons à nous en faire comprendre. Les développements actuels dans le domaine du TALN nous ont menés à un point où les ordinateurs peuvent désormais imiter et amplifier avec précision l'intelligence humaine.
Ces avancées ont été rendues possibles par l'Intelligence Artificielle et, plus précisément, par le Machine Learning et le Deep Learning. Chez Workday, nous définissons ces termes relatifs à l'IA comme suit :
L'Intelligence Artificielle (IA) est la capacité des machines à effectuer des tâches qui nécessitent traditionnellement une intervention humaine. L'IA analyse et tire des enseignements des données, reconnaît les modèles et formule des prédictions.
Le Machine Learning (ML) est une sous-discipline de l'Intelligence Artificielle. Le ML s'appuie sur les données et des méthodes automodifiables pour identifier des modèles, formuler des prédictions et interpréter des jeux de données. Ces modèles s'améliorent donc continuellement afin de générer des résultats toujours plus fiables.
Le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning basé sur les réseaux neuronaux artificiels. Ces réseaux neuronaux tentent de reproduire les processus du cerveau humain à l'aide de plusieurs couches d'algorithmes. Les data scientists utilisent le Deep Learning pour modéliser des schémas et des relations complexes au sein de données non structurées.
Le TALN combine la linguistique informatique avec des méthodes de Machine Learning et des modèles de Deep Learning. En utilisant de grands ensembles de données, le TALN décompose les données linguistiques en parties plus courtes, ou « tokens », séparant les mots d'une phrase en unités distinctes. Ce processus, connu sous le nom de tokenisation, est à la base de toute la technologie TALN. Ensuite, l'ordinateur tente de comprendre la relation entre ces tokens pour interpréter le sens et l'intention de la phrase.
Que sont les tâches de traitement automatique du langage naturel ?
Les tâches de TALN sont les méthodes basées sur des règles utilisées par la technologie TALN pour interpréter le sens des données vocales ou textuelles. Également connues sous le nom de techniques TALN, elles varient d'une solution à l'autre. Voici cinq des méthodes statistiques les plus courantes utilisées par le TALN pour comprendre au mieux le langage humain.
L'étiquetage des parties du discours, également connu sous le nom d'étiquetage grammatical, est un processus qui permet d'étiqueter chaque mot dans un texte. Ces étiquettes couvrent les catégories grammaticales de base, y compris les verbes, les adjectifs et les noms. Ainsi, les outils de TALN peuvent identifier la relation entre les mots dans le contexte.
La désambiguïsation lexicale permet d'éviter les confusions en cas de polysémie. En effectuant une analyse sémantique, le TALN peut déterminer la définition la plus pertinente en fonction du contexte. Par exemple, il peut préciser si le mot « tour » fait référence à une construction en hauteur ou à un mouvement de rotation.
L'analyse de sentiments permet aux solutions de TALN de comprendre certains mots plus subjectifs dans le texte. Il s'agit souvent de mots porteurs d'émotions lorsqu'ils sont utilisés dans un contexte spécifique, comme la colère ou le doute. Le TALN peut ainsi déterminer si la phrase est positive, négative ou neutre.
La reconnaissance d'entités nommées consiste à détecter les mots et les phrases en tant que noms uniques. Une fois que le TALN les a détectés, il classe chaque nom dans des catégories, comme personnes, lieux, entreprises, etc.
La reconnaissance vocale transforme les données vocales en texte. Tout produit utilisant des messages vocaux, de votre GPS à votre smartphone, doit décomposer les mots en sons clairs. Garantir son fonctionnement avec différents accents et différentes langues est particulièrement difficile.
Cas d'usage du traitement du langage naturel
Le monde du travail moderne regorge de nouveaux défis, dont beaucoup ne peuvent être résolus qu'avec l'IA et le TALN uniquement. Chez Workday, nous avons déjà intégré le TALN dans nos produits, notamment dans notre plateforme d'écoute en continu Workday Peakon Employee Voice et dans notre chatbot Workday Assistant. Voici quelques exemples d'applications pratiques du TALN en entreprise.
Garantir des conversations naturelles avec les chatbots
Plus que jamais, les collaborateurs attendent des réponses rapides et précises à leurs questions. Passer des heures à consulter des guides ou des jours à attendre une réponse d'un contact humain peut devenir lassant. Le TALN permet des conversations naturelles entre un utilisateur et un chatbot pour favoriser un parcours plus positif. Les chatbots automatisés peuvent diriger les utilisateurs vers les bonnes réponses rapidement, la remontée des problèmes étant alors effectuée que lorsque nécessaire.
Résumer de longues parties de texte
Passer au crible des documents volumineux, des chaînes d'e-mails et des commentaires de collaborateurs peut être extrêmement chronophage. Grâce au TALN, capable de comprendre par le contexte, il est possible de résumer succinctement de larges volumes de données de langages. Par exemple, dans Workday Peakon Employee Voice, les managers peuvent consulter des résumés sur différents sujets. Notre logiciel de TALN utilise la synthèse extractive pour sélectionner des portions de texte à partir de commentaires connexes, fournissant ainsi aux managers des insights issus directement du feedback des collaborateurs.
Le marché international du TALN passera de 24,10 milliards de dollars en 2023 à 112,28 milliards de dollars d'ici 2030.
Générer des thèmes exploitables à partir du feedback
Le feedback des collaborateurs est essentiel pour améliorer leur engagement, mais identifier les thèmes récurrents à partir de milliers de commentaires peut s'avérer très complexe. Le TALN fait automatiquement remonter des insights à partir des feedbacks des collaborateurs en temps réel et dans plusieurs langues. Contrairement aux autres technologies d'engagement collaborateur, Semantic Intelligence, notre logiciel de TALN, génère des thèmes propres à votre entreprise, évitant ainsi d'avoir à se concentrer uniquement sur des catégories ou des mots prédéfinis.
Faire remonter des insights grâce à la sémantique
Passer au crible des centaines, des milliers, voire des millions de commentaires à la recherche d'insights utiles peut être une tâche titanesque. Grâce à notre fonctionnalité de recherche sémantique, les utilisateurs de Workday Peakon Employee Voice peuvent faire remonter des commentaires pertinents en fonction de leur requête de recherche. Le TALN tient compte du sens contextuel de l'expression recherchée pour trouver des commentaires connexes appropriés. De cette manière, vous pouvez rapidement identifier ce qui est important pour les collaborateurs, dans leurs propres mots.
Quels sont les avantages du traitement automatique du langage naturel ?
L'augmentation constante des cas d'usage potentiels du TALN va de pair avec celle de sa valeur potentielle. Fortune Business Insights prévoit que le marché international du TALN passera de 24,10 milliards de dollars en 2023 à 112,28 milliards de dollars d'ici 2030. Mais surtout, les entreprises à l'origine de cette croissance en tirent déjà des avantages importants.
Une étude Forrester Total Economic Impact™ commandée par Workday a analysé cinq entreprises ayant utilisé Workday Peakon Employee Voice sur une période de trois ans. Chacune de ces entreprises avait fait de l'expérience collaborateur une initiative stratégique majeure. Voici un récapitulatif de quelques-unes des principales conclusions tirées de leur analyse triennale :
244 % de retour sur investissement
7,5 millions de dollars d'économies grâce à l'amélioration du taux de turnover
4 % d'amélioration du taux de turnover des collaborateurs de première ligne
504 heures économisées par les collaborateurs RH sur la conception et la diffusion des enquêtes
1 584 heures de travail économisées par les managers sur l'analyse des enquêtes
75 % de temps gagné par les équipes RH sur la conception et la diffusion des enquêtes
50 % de gain de temps pour les managers grâce aux résultats d'enquêtes en temps réel
De toute évidence, les avantages d'une plateforme d'écoute des collaborateurs intégrant le TALN sont considérables. En automatisant les principaux aspects du processus d'enquête auprès des collaborateurs, les entreprises peuvent améliorer l'expérience de ces derniers mais aussi celle des dirigeants. Pour les entreprises qui cherchent à fidéliser les meilleurs talents, le TALN est essentiel pour identifier rapidement les problèmes importants sur le lieu de travail, découvrir les causes du turnover et analyser le ressenti des collaborateurs.
Les clients de Workday Peakon Employee Voice ont constaté un retour sur investissement moyen de 244 % sur trois ans.
Quel est l'avenir du traitement automatique du langage naturel ?
Selon The Workforce Institute, 75 % des collaborateurs ne se sentent pas entendus lorsqu'ils évoquent des questions importantes, notamment sur la diversité et l'inclusion, les avantages sociaux, la sécurité, les demandes de congés et l'efficacité des managers. Pire, 40 % d'entre eux ne sont pas convaincus que leur feedback conduira à des changements exploitables. À l'avenir, les entreprises qui n'auront pas intégré le TALN dans leurs différentes fonctions seront confrontées à une augmentation du turnover et du burnout.
Chez Workday, nous pensons que les entreprises qui réussiront seront celles qui seront à l'écoute de leurs effectifs. C'est pourquoi le TALN est intégré au cœur de Workday Peakon Employee Voice, notre plateforme d'écoute en continu. Grâce au TALN, vous pouvez faire émerger les insights collaborateur au bon moment et ainsi favoriser un changement significatif à tous les niveaux de l'entreprise.
Le monde moderne se caractérise par des bouleversements et des transformations soudaines. Pour permettre à votre entreprise de suivre le rythme du changement, vous devez impérativement comprendre les besoins des collaborateurs et y répondre. Notre technologie TALN fournit aux leaders RH des tendances et des informations exploitables sur le lieu de travail, exprimés dans les mots des collaborateurs. En s'attaquant aux problèmes à la source, vous modifiez durablement l'expérience collaborateur et créez une culture d'entreprise stimulante.
Pour en savoir plus sur la façon dont Workday favorise l'innovation dans nos solutions de TALN, découvrez nos avancées en matière d'IA.