12 exemples concrets de traitement du langage naturel (TAL) en action

L'un des plus grands partisans de la PNL et de ses applications dans nos vies est son utilisation dans les algorithmes des moteurs de recherche. Google utilise le traitement du langage naturel (TLN) pour comprendre les fautes d'orthographe courantes et fournir des résultats de recherche pertinents, même si l'orthographe est incorrecte.

À travers ce blog, nous vous aiderons à comprendre les bases de la PNL à l'aide de quelques exemples d'application PNL réels.

Qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel ?

Le traitement du langage naturel est une technologie d'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain et ses manières délicates de communiquer des informations.

Le traitement du langage naturel est bien plus qu'une simple technologie sophistiquée. C'est un mode de vie moderne, quelque chose que nous utilisons tous, consciemment ou inconsciemment.

Ce qui suit vous est-il déjà arrivé ?

Vous tapez mal un mot dans une recherche Google, mais cela vous donne quand même les bons résultats de recherche.

Si oui, alors vous avez déjà vu la PNL en action.

Si cela ne s'est pas produit, allez-y et recherchez quelque chose sur Google, mais n'épelez qu'un seul mot dans votre recherche.

Cherchons "tondeuse à gazon", mais épelons-le "lan mowr".

Comme vous pouvez le voir, Google a reconnu notre faute d'orthographe dans "lan mowr" et nous a donné un SERP pour tondeuse à gazon.

Il ne s'agit pas seulement de corriger nos fautes d'orthographe ; les moteurs de recherche et les assistants vocaux comme "Ok Google" de Google, "Siri" d'Apple et "Alexa" d'Amazon utilisent des algorithmes NLP. Ils permettent aux utilisateurs de rechercher dans leur langue naturelle tout en trouvant les résultats les plus pertinents.

Pour en savoir plus sur la PNL et l'essor des recherches en langage naturel, consultez ce blog détaillé de Scalenut, "Qu'est-ce que les recherches en langage naturel et comment ça marche".

En tant que spécialistes du marketing, vous pouvez utiliser des outils NLP pour améliorer la qualité de votre contenu. En identifiant les termes NLP utilisés par les chercheurs, les spécialistes du marketing peuvent mieux se classer sur les moteurs de recherche alimentés par NLP et atteindre leur public cible.

Avec des chatbots basés sur la PNL sur votre site Web, vous pouvez mieux comprendre ce que disent vos visiteurs et adapter votre site Web pour répondre à leurs points faibles. De plus, si vous menez des enquêtes auprès des consommateurs, vous pouvez obtenir des informations décisionnelles sur les produits, les services et les budgets marketing.

Exemples de traitement du langage naturel que chaque entreprise devrait connaître

Maintenant que vous avez une bonne compréhension de la PNL et de la manière dont les spécialistes du marketing peuvent l'utiliser pour améliorer l'efficacité de leurs efforts, examinons quelques exemples de PNL pour vous inspirer.

1. Résultats du moteur de recherche

Si vous accédez à votre moteur de recherche préféré et commencez à taper, presque instantanément, vous verrez une liste déroulante de suggestions.

C'est ce que Google affiche lorsque nous tapons "Coupe du Monde de la FIFA".

C'est ce que Bing montre lorsque nous tapons "Coupe du Monde de la FIFA".

Maintenant, il y a de fortes chances que si vous essayiez de rechercher "Coupe du Monde de la FIFA", vous cherchiez les matchs à venir.

Cette étonnante capacité des moteurs de recherche à proposer des suggestions et à nous épargner l'effort de taper l'intégralité de la chose ou du terme qui nous vient à l'esprit est due à la PNL.

Maintenant, si vous deviez simplement rechercher « FIFA World Cup » sur Google, cela vous montrerait quelque chose comme ceci :

Bon, changeons un peu.

Cherchons "comment construire une cabane dans les arbres".

Comme vous pouvez le voir, Google essaie de répondre directement à nos recherches avec des informations pertinentes directement sur les SERP.

Que vous recherchiez "Coupe du Monde de la FIFA" ou "comment construire une cabane dans les arbres", Google vous donne les informations les plus pertinentes, c'est-à-dire "calendrier de la coupe du monde de la FIFA" et "étapes pour construire une cabane dans les arbres".

N'est-il pas étonnant de voir qu'il comprend presque toujours ce que nous voulons, même si nous ne tapons pas l'intégralité de la requête de recherche ?

C'est à cause de la PNL.

C'est grâce aux méthodes de linguistique computationnelle de la PNL comme la classification de texte et l'analyse de l'intention de l'utilisateur que les moteurs de recherche comme Google produisent des résultats « bizarrement » pertinents.

2. Texte prédictif et correction automatique

La PNL n'aide pas seulement les moteurs de recherche. Il est également utilisé par diverses applications pour l'analyse de texte prédictive et la correction automatique. Si vous avez utilisé Microsoft Word ou Google Docs, vous avez vu comment la correction automatique modifie instantanément l'orthographe des mots.

Semblable à la correction automatique de l'orthographe, Gmail utilise des algorithmes NLP de texte prédictif pour compléter automatiquement les mots que vous souhaitez saisir.

Comme vous pouvez le voir, Gmail a automatiquement prédit le mot "fonctionne". Ces fonctionnalités sont le résultat d'algorithmes NLP fonctionnant en arrière-plan.

Et il ne s'agit pas seulement de texte prédictif ou de correction automatique des fautes d'orthographe ; aujourd'hui, les rédacteurs d'IA alimentés par la PNL comme Scalenut peuvent produire des paragraphes entiers de texte significatif. Les utilisateurs doivent simplement donner un sujet et un contexte sur le type de contenu qu'ils souhaitent, et Scalenut crée un contenu de haute qualité en quelques secondes.

3. Filtres de messagerie

Les filtres de messagerie sont un cas d'utilisation majeur du NLP. Au début, il s'agissait simplement d'analyser les boîtes de réception et de filtrer les e-mails malveillants ou spam. Mais cette fonctionnalité a parcouru un long chemin et a évolué pour classer les e-mails en fonction du type de contenu qu'ils contiennent.

Aujourd'hui, Gmail classe automatiquement les e-mails dans votre boîte de réception en tant qu'e-mails sociaux, e-mails de mise à jour, forums, promotions et spam avec des filtres. Il est capable de le faire à l'aide d'algorithmes NLP qui aident à analyser le contenu des e-mails.

4. Analyse de texte

En tant qu'internautes, nous partageons et communiquons avec des personnes et des organisations en ligne. Nous produisons beaucoup de données - une publication sur les réseaux sociaux ici, une interaction avec un chatbot de site Web là-bas.

Ne serait-il pas formidable si, en tant qu'organisation, vous pouviez analyser toutes ces données et obtenir des informations utiles sur vos produits et services ?

L'analyse de texte basée sur la PNL peut vous aider à tirer parti de chaque «bit» de données que votre organisation collecte et à en tirer des informations et des informations au fur et à mesure des besoins.

Par exemple, grâce à la reconnaissance optique de caractères (OCR), vous pouvez convertir tous les différents types de fichiers, tels que les images, les PDF et les PPT, en données modifiables et interrogeables. Il peut vous aider à trier toutes les données non structurées dans un format accessible et structuré.

Une autre utilisation de la PNL dans l'analyse de texte est le calcul linguistique. Si votre site Web dispose d'un chatbot, vous pouvez utiliser des algorithmes NLP pour enregistrer toutes les interactions des clients et répondre à des questions telles que « Qu'est-ce qu'un visiteur demande le plus ? » « Est-ce lié au produit ou au service ? » » et « Que pouvons-nous faire pour résoudre ce problème et améliorer l'expérience client ?

Jusqu'à 80 % des données d'une organisation ne sont pas structurées, et le NLP offre aux décideurs la possibilité de convertir ces données en données structurées qui donnent des informations exploitables.

Les organisations de tous les domaines, comme le SaaS ou le commerce électronique, peuvent utiliser le NLP pour trouver des informations sur les consommateurs à partir des données.

5. La traduction de la langue

L'une des applications les plus utiles de la PNL est la traduction linguistique. Vous pouvez voir cela par vous-même. Visitez simplement le site Web de Google Traduction et sélectionnez votre langue et la langue dans laquelle vous souhaitez traduire vos phrases.

Lorsque vous commencez à taper, Google commence à traduire chaque mot que vous prononcez dans la langue sélectionnée. Ci-dessus, vous pouvez voir comment il a traduit notre phrase anglaise en persan.

Ce qui est étonnant, c'est qu'il ne se limite pas à taper du texte ; vous pouvez également utiliser Google Voice Translator. Encore une fois, c'est la PNL qui travaille en arrière-plan pour faire correspondre les mots anglais avec des synonymes persans et vérifier la grammaire persane lors de la traduction.

6. Résumé du texte

Une autre application utile de la PNL est le résumé de texte. Avec l'aide de la PNL, les ordinateurs peuvent facilement comprendre le langage humain, analyser le contenu et faire des résumés de vos données sans perdre le sens premier de la version longue.

Par exemple, dans l'exemple de la "maison dans les arbres" ci-dessus, Google essaie de trier tout le contenu lié à la "maison dans les arbres" sur Internet et de produire une réponse pertinente directement sur la page des résultats de recherche. Il s'agit d'un résumé de texte alimenté par la PNL en action.

Et il n'y a pas que les moteurs de recherche. Les spécialistes du marketing utilisent des rédacteurs IA qui utilisent des techniques de résumé de texte NLP pour générer un contenu compétitif, perspicace et engageant sur des sujets.

Qu'il s'agisse d'un logiciel intégré ou d'un outil populaire comme Scalenut, les utilisateurs peuvent choisir des sujets, et les algorithmes NLP examineront les informations disponibles sur ce sujet et généreront un texte pertinent pour ce sujet.

Demandons à Scalenut : « Comment David a-t-il battu Goliath ?

Comme vous pouvez le voir, notre rédacteur en intelligence artificielle sait comment David a vaincu Goliath. David a utilisé ce qu'il savait et a élaboré des plans détaillés pour gagner la bataille épique. Ceci est similaire à la façon dont les spécialistes du marketing rivalisent avec les géants de l'industrie par le biais de stratégies de marketing de contenu.

Le point ici est qu'en utilisant des techniques de résumé de texte NLP, les spécialistes du marketing peuvent créer et publier du contenu qui correspond à l'intention de recherche NLP que les moteurs de recherche détectent tout en fournissant des résultats de recherche.

Si vous utilisez la plupart des termes NLP que les moteurs de recherche recherchent tout en servant une liste des pages Web les plus pertinentes pour les utilisateurs, votre site Web sera forcément présenté sur le moteur de recherche juste à côté des géants de l'industrie.

7. Analyse des sentiments pour la construction de la marque

L'analyse des sentiments est un grand pas en avant dans l'intelligence artificielle et la principale raison pour laquelle la PNL est devenue si populaire. En analysant les données, les algorithmes NLP peuvent prédire le sentiment général exprimé envers une marque.

Comme vous pouvez le voir dans l'exemple ci-dessus, l'analyse des sentiments des données textuelles données donne un score de sentiment global de l'entité de +3,2, ce qui peut être traduit en termes simples par "modérément positif" pour la marque en question.

La PNL est utilisée dans la recherche sur le sentiment des consommateurs pour aider les entreprises à améliorer leurs produits et services ou à en créer de nouveaux afin que leurs clients soient aussi satisfaits que possible. Il existe de nombreux outils d'écoute sociale comme "Answer The Public" qui fournissent des informations marketing concurrentielles.

L'analyse des sentiments NLP aide les spécialistes du marketing à comprendre les sujets les plus populaires autour de leurs produits et services et à créer des stratégies efficaces.

8. Assistants intelligents

Nous avons tous utilisé des assistants intelligents comme Google, Alexa ou Siri. Que ce soit pour écouter notre chanson préférée ou rechercher les derniers faits, ces assistants intelligents sont alimentés par le code NLP pour les aider à comprendre le langage parlé.

En utilisant la traduction parole-texte et la compréhension du langage naturel (NLU), ils comprennent ce que nous disons. Ensuite, en utilisant des traductions de synthèse vocale avec des algorithmes de génération de langage naturel (NLG), ils répondent avec les informations les plus pertinentes.

Si vous voulez en savoir plus sur la relation entre NLP, NLU et NLG, voici un blog Scalenut sur NLP vs NLU vs NLG : Quelle est la différence ?

9. Chatbots et assistants virtuels alimentés par l'IA

Le but central du service client est de résoudre les problèmes. Si les utilisateurs sont incapables de faire quelque chose, le but est de les aider à le faire. Cela implique généralement un ensemble spécifique d'étapes à suivre. Les chatbots alimentés par l'IA peuvent aider les clients confrontés à de tels problèmes.

Les chatbots clients travaillent sur des interactions client réelles sans intervention humaine après avoir été formés avec un ensemble prédéfini d'instructions et de solutions spécifiques aux problèmes courants.

Et il ne s'agit pas seulement d'interactions avec les clients ; les grandes organisations peuvent utiliser les chatbots NLP à d'autres fins, comme un wiki interne pour les procédures ou un chatbot RH pour l'intégration des employés.

Par exemple, le groupe Loreal a utilisé un chatbot IA appelé Mya pour augmenter l'efficacité de son processus de recrutement.

Ils utilisent ce chatbot pour filtrer plus d'un million de candidatures chaque année. Le chatbot demande aux candidats des informations de base, telles que leurs qualifications professionnelles et leur expérience professionnelle, puis met en relation ceux qui répondent aux exigences avec les recruteurs de leur région.

Les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l'IA augmentent l'efficacité des professionnels dans tous les départements. Les chatbots et les assistants virtuels sont rendus possibles par des algorithmes NLP avancés. Ils offrent aux clients, aux employés et aux partenaires commerciaux une nouvelle façon d'améliorer l'efficience et l'efficacité des processus.

10. Automatisation des tâches de support client

Les chatbots basés sur la PNL sont également suffisamment efficaces pour automatiser certaines tâches pour un meilleur support client. Par exemple, les banques utilisent des chatbots pour aider les clients dans des tâches courantes telles que le blocage ou la commande d'une nouvelle carte de débit ou de crédit.

Tout ce que vous avez à faire est de taper ou de parler du problème auquel vous êtes confronté, et ces chatbots NLP généreront des rapports, demanderont un changement d'adresse ou demanderont des services à domicile en votre nom.

NLP élimine les procédures manuelles de support client et automatise l'ensemble du processus. Il permet aux clients de résoudre des problèmes de base sans avoir besoin d'un responsable du support client.

Avec les chatbots de support client alimentés par NLP, les organisations disposent de plus de bande passante pour se concentrer sur le développement futur de produits.

11. Détection des menaces internes et cybersécurité

À l'ère d'aujourd'hui, l'information est primordiale et les organisations tirent parti de la PNL pour protéger les informations dont elles disposent. Les violations de données internes représentent plus de 75 % de tous les incidents de violation de la sécurité.

À mesure que les organisations se développent, elles sont plus vulnérables aux failles de sécurité. Avec de plus en plus de données sur les consommateurs collectées pour les études de marché, il est plus important que jamais pour les entreprises de protéger leurs données.

Il peut s'agir d'informations financières sensibles sur des clients ou de la propriété intellectuelle de votre entreprise. Les failles de sécurité internes peuvent causer de lourds dommages à la réputation de votre entreprise. Le coût moyen d'une faille de sécurité interne en 2018 était de 8,6 millions de dollars. Ce nombre n'aurait augmenté qu'en 2022.

Mais ne vous inquiétez pas. La PNL a la solution.

Les entreprises peuvent éviter des pertes et des atteintes à leur réputation difficiles à réparer si elles disposent d'un système complet de détection des menaces. Les algorithmes NLP peuvent fournir une vue à 360 degrés des données organisationnelles en temps réel.

Les canaux de communication d'entreprise et les solutions de stockage de données qui utilisent le traitement du langage naturel (NLP) permettent de conserver une analyse en temps réel de toutes les informations sur les logiciels malveillants et les comportements à haut risque des employés.

Par exemple, supposons qu'un employé essaie de copier des informations confidentielles quelque part en dehors de l'entreprise. Dans ce cas, ces systèmes n'autoriseront pas l'appareil à faire une copie et alerteront l'administrateur pour arrêter cette faille de sécurité.

En plus de la surveillance, un système de données NLP peut automatiquement classer les nouveaux documents et configurer l'accès des utilisateurs en fonction des systèmes qui ont déjà été configurés pour l'accès des utilisateurs et la classification des documents.

12. Analyse de contenu et notation

L'une des applications les plus intéressantes de la PNL se situe dans le domaine du marketing de contenu. Les plateformes de marketing de contenu et de référencement basées sur l'IA comme Scalenut aident les spécialistes du marketing à créer un contenu de haute qualité sur le dos de techniques NLP comme la reconnaissance d'entités nommées, la sémantique, la syntaxe et l'analyse de données volumineuses.

La façon dont cela fonctionne est que les algorithmes NLP analysent les pages les mieux classées sur Internet pour un mot clé donné et un emplacement cible. Ils aident les spécialistes du marketing à trouver des termes NLP importants que les moteurs de recherche utilisant la NLP, comme Google, considèrent comme très pertinents pour le mot clé.

De plus, des outils comme Scalenut aident les créateurs de contenu à juger de la qualité de leur travail avec une note de contenu propriétaire qui vérifie les termes NLP et aide pendant le processus de création de contenu. Ils vous permettent de mettre votre meilleur pied en avant et de publier le contenu le plus attrayant pour vos blogs, vos pages de destination, vos e-mails et les questions de vos clients.

Il existe de nombreuses façons dont la PNL influence l'optimisation des moteurs de recherche ; découvrez-les tous dans ce blog détaillé de Scalenut, 'NLP SEO: Qu'est-ce que c'est et comment l'utiliser pour l'optimisation du contenu.'

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Scalenut est un outil de marketing de contenu et de référencement basé sur la PNL qui aide les spécialistes du marketing de tous les secteurs à créer un contenu attrayant, engageant et agréable pour leurs clients.

Découvrez comment les technologies d'intelligence artificielle telles que la PNL peuvent vous aider à faire évoluer votre activité en ligne avec le bon choix de mots et à adopter les applications de la PNL dans la vie réelle.

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