Natural Language Processing (NLP)

Le traitement automatique du langage naturel (TALN), ou Natural Language Processing (NLP) en anglais, est une discipline de l’intelligence artificielle qui vise à permettre aux machines de comprendre, analyser et produire du langage humain. Elle combine linguistique, informatique et apprentissage automatique.

‍

Évolution historique

• Années 1950–70 : systèmes symboliques basés sur des règles linguistiques strictes.
• Années 1990 : arrivée des modèles statistiques (probabilités, chaînes de Markov).
• Années 2010 : explosion du deep learning et des réseaux neuronaux, avec l’apparition de modèles comme Word2Vec, puis BERT et GPT.

‍

Domaines d’application

• Traduction automatique : Google Translate, DeepL.
• Analyse de sentiments : suivi d’opinions sur les réseaux sociaux.
• Assistants virtuels et chatbots.
• Classification et résumé de documents pour la recherche d’information.
• Santé : traitement des dossiers médicaux pour extraire des diagnostics.

‍

Enjeux et limites

• Ambiguïtés du langage : polysémie, ironie, contexte implicite.
• Biais dans les données : reproduction d’inégalités sociales ou de stéréotypes.
• Langues peu dotées : la majorité des recherches se concentre sur l’anglais.
• Questions éthiques : modération automatisée, respect de la vie privée.

‍

Importance
Le TALN est au cœur des technologies modernes d’IA générative. Il rend possible la communication homme-machine et alimente les innovations en traduction, recherche d’information, génération de contenu et analyse de données textuelles.

‍

‍

📚 Références

• LeCun, Y., Bengio, Y., Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature.
• Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and Language Processing.