1 - Définition : le Natural Language Processing
2 - A quand remonte le Natural Language Processing ?
3 - Sur quelles techniques repose le NLP ?
4 - Quel est l’intérêt d’une telle technologie dans le monde des entreprises ?
5 - Quelques cas d’usage business du Natural Language Processing
5.1 - Interactions et service client
5.2 - La modération automatique de contenus
5.3 - L’analyse de réputation
5.4 - L’intelligence au service de la finance
5.5 - La traduction

Dossier NLP : Natural Language Processing (Intelligence Artificielle et Business)

7 minutes
Créé le 28 juil. 2021
Modifié le 16 avr. 2025

Marie Weiss

Rédactrice au sein de notre équipe depuis 2013, Marie a une expérience de plus de 15 ans dans les solutions logicielles pour les entreprises. Ayant fait ses armes au sein d'une société alsacienne d'édition de logiciels à rayonnement international, elle aime découvrir les atouts des éditeurs français et les partager dans notre boite à outils.

A l’heure actuelle, la machine a de moins en moins de difficultés à entretenir une conversation avec un humain. Comment a-t-elle pu analyser et déchiffrer une langue totalement différente de la sienne ? Grâce au Natural Language Processing (ou NLP), qui va totalement transformer l’intelligence artificielle d’un ordinateur.

Définition : le Natural Language Processing

Le NLP (ou Natural Language Processing) est le traitement naturel du langage. C’est une technologie qui permet aux machines, grâce à l’intelligence artificielle, de comprendre le langage humain et de pouvoir communiquer avec lui. Pour cela, des programmes informatiques spécifiques à cette intelligibilité ont été développés afin qu’un ordinateur, qui a un langage précis et structuré puisse s’adapter au langage humain, qui lui peut être équivoque et évasif.

Il est indiqué que l’intelligence d’une machine se mesure à sa capacité à pouvoir tenir une conversation logique avec l’homme, via le test de Turing qui existe depuis les années 1950. Ce test va engager une confrontation verbale entre une machine et un ordinateur. Si une tierce personne qui assiste à cette conversation n’arrive pas à reconnaître l’homme de l’ordinateur, alors le test est une réussite. L’objectif principal du NLP est donc de permettre aux ordinateurs de pouvoir lire, analyser et de donner du sens au langage humain.

La machine a su progresser dans ce domaine depuis ces dernières années jusqu’à devenir une technologie omniprésente dans la vie quotidienne : dans les « chatbots », mais aussi les retranscriptions audios, les traductions ou encore les modérations automatiques de contenus.

A quand remonte le Natural Language Processing ?

Même si des premiers essais ont eu lieu en 1930, la technique du NLP remonte aux années 1950. En cette période du XXe siècle, au cours de la Guerre Froide, les Américains cherchaient à déchiffrer les communications Soviétiques. Les premiers tests de traitement du langage humain par des machines ont alors débuté, plus précisément en 1954 avec l’expérience Georgetown-IBM. Ces derniers ont conçu le tout premier programme informatique qui avait la faculté de traduire une soixantaine de phrases du russe vers l’anglais.

Néanmoins, dans les années 1960, les moyens technologiques étaient trop faibles pour obtenir des résultats concluants, car ils ne faisaient que simuler les capacités des êtres humains en se fondant sur des règles et un moteur d’inférence qui permettaient de gérer des événements entrants et des actions. Les machines rencontraient donc des difficultés à comprendre le sens commun, à gérer la contextualisation ou les ambiguïtés de la langue humaine. De nombreuses critiques ont été publiées, notamment le rapport ALPAC en 1966 qui a estimé qu’il est plus important de se concentrer sur la recherche fondamentale que sur les applications.

Les recherches continuent malgré le pessimisme de certains, plus particulièrement en 1980, avec des approches statistiques et enfin l’apparition du « deep learning » en 1990, qui va véritablement révolutionner le NLP.

Sur quelles techniques repose le NLP ?

Le NLP va permettre aux machines de capter le langage humain grâce à divers procédés : des textes qui ont déjà été numérisés ou contenus dans une image, mais aussi des manuscrits ou la reconnaissance vocale.

Les champs de recherche et d’application du NLP s’appuient ensuite sur plusieurs règles et méthodes : l’analyse syntaxique, ou le « parsing », qui étudie les verbes et les sujets contenus dans les phrases ; l’analyse sémantique qui identifie et associe à un enchainement de mots le sens le plus plausible.

Cette technologie va disposer d’un large corpus de données, qu’elles peuvent trouver sur Internet ou bien dans des documents officiels par exemple, qui lui permettra de s’entrainer et d’exploiter des algorithmes de plus en plus précis pour ainsi produire aussitôt de la valeur.

Alors que la syntaxe est acquise pour le NLP, la sémantique reste assez complexe à déchiffrer pour une machine, car il n’existe pas à ce jour d’algorithmes capables de comprendre le sens d’un texte de cette manière.

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Quel est l’intérêt d’une telle technologie dans le monde des entreprises ?

Le NLP est utilisé dans de nombreuses applications au quotidien. C’est le cas des applications de traductions comme Google Translate, ou encore des assistants personnels tels que Siri chez Apple, Cortana chez Microsoft, la fameuse Lexa d’Amazon ou les « chatbots » sur les plateformes en ligne.

Les traitements de texte sont aussi imprégnés de cette technologie, avec Microsoft Word lors de la vérification de la grammaire et de l’orthographe pendant la rédaction. Il est également présent dans des applications IVR (ou Interactive Voice Response) dans le cadre de centres d’appel qui traitent automatiquement de nombreuses requêtes.

Tous ces cas d’usage fonctionnent grâce au « Deep Learning », apprentissage profond en français. La machine va apprendre et analyser le langage humain via des données et y trouver des correspondances. Ces algorithmes identifient et recueillent les règles du langage humain pour les transformer en données que l’ordinateur comprendra, de façon plus intuitive.

Quelques cas d’usage business du Natural Language Processing

Interactions et service client

Dans ce cas d’usage, c’est l’automatisation des réponses créées par la machine qui va jouer un rôle important. Cette technique va permettre, entre autres, de faire économiser du temps et de l’argent à une entreprise, mais aussi des économies d’appel et une réduction considérable de la saturation des lignes.

L’entreprise sera alors plus disponible pour le client, qui ne le laissera plus jamais sans réponse, et pourra le diriger instinctivement vers le bon interlocuteur. Grâce à cela, les entreprises ont pu augmenter de 70 % leurs ventes. L’exemple le plus concret de ce NLP est le « chatbot », dans lequel la machine assure un dialogue concret avec le client humain. Il existe aussi des assistants personnels qui sont présents pour accroître l’engagement client ou le taux d’ouverture et de clics.

La modération automatique de contenus

Le NLP est également utilisé pour la classification de nouvelles informations publiées sur Internet. La machine identifie alors les « fake news » par exemple, par le biais de son apprentissage grâce aux données qui sont mises à sa disposition.

L’ordinateur sera capable d’analyser tous les mots-clés utilisés par l’internaute et vérifiera ensuite tous les articles, en les comparant à des sources sûres, qui ont déjà été estimées par l’intelligence artificielle selon le niveau de crédibilité de chaque site recensé. Ce sont les moteurs de recherche plus particulièrement qui appliquent ce genre de technique.

L’automatisation de la modération de contenus n’est pas entièrement acquise, cependant, les utilisateurs y voient une réelle complémentarité entre l’homme et la machine, ce qui assure une grande efficacité.

L’analyse de réputation

Cette vérification des sentiments garantit à une entreprise une évaluation de ce que pensent les internautes (déjà clients ou futurs prospects) de cette dernière. C’est une sorte d’outil marketing, utilisant des algorithmes précis qui vont décrypter la structure linguistique de la langue dans un texte.

L’intelligence au service de la finance

Certains algorithmes sont utilisés pour étudier le marché de la finance, plus particulièrement avec le mécanisme ECB-O-Meter, créé par un économiste. Le principe est simple : l’algorithme va parcourir les discours des dirigeants de Banques centrales européennes afin de déterminer la façon dont ils voient l’avenir.

Pour de nombreuses personnes travaillant dans la finance, ce système va les aider à prendre les meilleures décisions, grâce aux indices laissés par les rapports, articles, interviews en ligne, etc. décryptés par la machine.

La traduction

L’apprentissage du langage via le deep learning est idéalement employé dans la traduction. Certaines machines se sont tellement développées avec le temps qu’elles peuvent transcrire un texte dans une autre langue en temps réel, avec une telle précision qu’elle se rapproche de celle d’un traducteur professionnel.

L’algorithme utilisé par le NLP va programmer un entrainement sur des textes disponibles en deux langues différentes afin que la machine comprenne comment un mot, une phrase, une expression ont été traduites dans d’autres situations.