Natural Language Generation (NLG)
La génération de langage naturel (NLG) est une branche de l’intelligence artificielle qui vise à produire automatiquement des phrases ou des textes compréhensibles par l’être humain à partir de données structurées ou non. Là où l’analyse de langage naturel (NLP) s’occupe surtout de la compréhension, la NLG s’intéresse à l’expression : comment transformer une base de données, une série de chiffres ou des représentations internes en un discours fluide et naturel.
L’histoire de la NLG remonte aux premiers systèmes experts capables de produire des rapports médicaux simples dans les années 1980. Aujourd’hui, elle est devenue incontournable, avec des modèles comme GPT, BERT transformé en variantes génératives, ou des frameworks spécialisés (par exemple, SimpleNLG en milieu académique).
Ses applications sont vastes : génération de résumés automatiques de textes juridiques ou scientifiques, rédaction de bulletins météo personnalisés, chatbots capables de répondre de manière conversationnelle, assistants virtuels comme Siri ou Google Assistant, et plus récemment, la création de contenus marketing, de scripts vidéo ou même de poésie.
Mais la NLG soulève aussi des enjeux éthiques et techniques : comment garantir que le texte généré reste fidèle aux données, qu’il ne véhicule pas de biais, et qu’il soit compréhensible pour l’utilisateur final ? La transparence des modèles, la traçabilité des sources et la lutte contre la désinformation constituent des défis majeurs.
🔗 Références :
- Reiter & Dale, Building Natural Language Generation Systems (Cambridge University Press, 2000)
