30 juillet 2013 | Québec
Permettre aux systèmes informatiques de travailler avec le langage humain
Courriels, commentaires, documents, publications sur les réseaux sociaux et conversations en ligne représentent une immense quantité d’informations exprimées sous forme de langage. Contrairement aux données parfaitement structurées dans un tableau, le texte présente toutefois des défis particuliers lorsqu’on souhaite l’analyser automatiquement.
Le traitement du langage naturel, souvent désigné par le sigle NLP pour « Natural Language Processing », regroupe des méthodes permettant aux systèmes informatiques de traiter et d’analyser le langage humain.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI, le traitement du langage naturel est notamment abordé dans les cours avancés de programmation en science des données et en apprentissage profond.
Pourquoi le langage est-il difficile à analyser?
Pour une personne, comprendre une phrase peut sembler naturel. Pour un système informatique, le défi est beaucoup plus complexe.
Un même mot peut avoir plusieurs significations selon le contexte. Deux phrases différentes peuvent exprimer essentiellement la même idée. L’ordre des mots peut modifier le sens d’une phrase, et certaines expressions ne peuvent pas être comprises en analysant chaque mot séparément.
Le traitement du langage naturel cherche donc à transformer le texte en information pouvant être traitée par des méthodes informatiques, tout en tenant compte, autant que possible, de certaines caractéristiques du langage.
👉 Découvrez également : Python en intelligence artificielle : pourquoi ce langage est-il si utilisé?
Comment prépare-t-on un texte pour qu’un système puisse l’analyser?
Avant d'appliquer un modèle à du texte, il faut généralement le préparer.
Selon le projet et la méthode utilisée, cette préparation peut notamment consister à diviser le texte en unités d’analyse, à normaliser certaines informations ou à convertir les éléments linguistiques en représentations numériques.
Cette dernière étape est fondamentale. Un modèle informatique ne travaille pas directement avec les mots comme le ferait une personne : les données textuelles doivent être représentées sous une forme mathématique, afin de permettre aux algorithmes de les exploiter.
Le traitement du langage rejoint ainsi plusieurs autres compétences en science des données, notamment la préparation et la transformation de l’information avant son utilisation.
Que peut-on chercher dans un ensemble de textes?
Une fois les données préparées, différentes analyses deviennent possibles selon l’objectif poursuivi.
Un système peut notamment chercher à classer des textes, à reconnaître certaines caractéristiques, à établir des relations ou à dégager de l’information à partir d’un grand volume de contenu textuel.
On pourrait, par exemple, vouloir regrouper automatiquement des documents selon leur contenu ou développer un modèle capable d’attribuer une catégorie à un nouveau texte.
Cette distinction s’aligne sur les différentes méthodes d’apprentissage automatique, selon que les données possèdent ou non des catégories préalablement connues.
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Quel est le lien entre l'apprentissage automatique et le traitement du langage?
Le traitement du langage naturel constitue un domaine d’application où différentes méthodes d’apprentissage automatique peuvent être mises en œuvre.
Lorsqu’un modèle dispose d’exemples de textes déjà classés, il peut apprendre certaines relations, puis tenter de classer de nouveaux contenus. D’autres approches peuvent servir à rechercher des structures ou des similitudes au sein d’ensembles de textes, sans recourir à des catégories prédéfinies.
Le plan de cours du programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 associe justement le traitement du langage naturel à différents apprentissages en programmation, en apprentissage automatique et en apprentissage profond.
Pourquoi les réseaux neuronaux sont-ils utilisés pour le langage?
Le sens du langage dépend souvent du contexte et des relations entre les différents éléments d’une phrase ou d’un texte.
Les réseaux neuronaux permettent d’apprendre des représentations complexes à partir des données. Certaines architectures ont notamment été développées pour traiter des séquences, ce qui les rend pertinentes pour divers problèmes liés au langage.
Le cours d’apprentissage profond du programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 aborde différentes architectures de réseaux de neurones ainsi que leurs applications au traitement du langage naturel.
👉 Découvrez également : Réseaux neuronaux : comment fonctionnent-ils en intelligence artificielle?
Le traitement du langage se limite-t-il à la compréhension du texte?
Non. Les applications liées au langage peuvent viser des objectifs très différents.
Selon les données, les méthodes et le problème étudiés, il peut s’agir d’analyser, de classer ou de traiter du contenu textuel. Les techniques d’intelligence artificielle peuvent également intervenir au sein de systèmes capables de produire du contenu à partir de modèles ayant appris certaines structures présentes dans leurs données d’entraînement.
Il faut donc distinguer l’ensemble du domaine du traitement du langage naturel des applications particulières qui en découlent.
Pourquoi la qualité des données textuelles est-elle importante?
Comme pour les autres applications de l’intelligence artificielle, la qualité des résultats dépend en partie des données utilisées.
Un ensemble de textes incomplet, peu représentatif ou comportant certaines particularités peut influencer ce qu’un modèle apprend. Le choix des données, leur préparation et l’évaluation des résultats demeurent donc essentiels.
Cette réalité devient particulièrement importante lorsqu’un système traite du langage humain, puisque les données peuvent comporter des ambiguïtés, des variations linguistiques et des contextes d’utilisation variés, ce qui entraîne un grand nombre de combinaisons possibles. Il faut également réfléchir à la pertinence et aux caractéristiques des données utilisées.
Du texte aux applications d’intelligence artificielle
Le traitement du langage naturel illustre bien la manière dont plusieurs compétences peuvent se rejoindre au sein d’un même projet.
Il faut pouvoir travailler avec les données, programmer, préparer l’information, sélectionner des méthodes adaptées, entraîner et évaluer des modèles, puis interpréter les résultats.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3, le traitement du langage naturel s’inscrit dans un ensemble d’apprentissages comprenant notamment Python, les statistiques, les bases de données, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond.
Cette complémentarité permet de comprendre comment du contenu exprimé en langage humain peut devenir une source de données exploitable dans différents projets d’intelligence artificielle.
Foire aux questions
1. Qu’est-ce que le traitement du langage naturel?
Le traitement du langage naturel regroupe des méthodes informatiques permettant de travailler avec le langage humain. Selon l’application, ces méthodes peuvent notamment servir à préparer, analyser ou classer des données textuelles et à en extraire certaines informations.
2. Quel est le lien entre le traitement du langage naturel et l’intelligence artificielle?
Le traitement du langage naturel peut recourir à diverses méthodes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour exploiter des données textuelles. Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3, il est notamment abordé dans les cours avancés de programmation en science des données et en apprentissage profond.
3. Pourquoi faut-il transformer le texte avant de l’utiliser dans un modèle?
Les algorithmes travaillent avec des représentations numériques plutôt qu’avec les mots exactement comme les humains les lisent. Les données textuelles doivent donc être préparées et présentées sous une forme que le modèle peut exploiter pour apprendre certaines relations.
Pour aller plus loin
👉 Intelligence artificielle : comprendre le domaine et ses perspectives
👉 Apprentissage automatique et apprentissage profond en intelligence artificielle
👉 R en science des données : à quoi sert-il en intelligence artificielle?
👉 En savoir plus sur le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI
