{"id":9894,"date":"2022-11-05T19:28:01","date_gmt":"2022-11-05T18:28:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lenseup.com\/natural-language-processing-technologies\/"},"modified":"2023-12-31T14:30:19","modified_gmt":"2023-12-31T13:30:19","slug":"traitement-automatique-du-langage-naturel-nlp","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.lenseup.com\/fr\/traitement-automatique-du-langage-naturel-nlp\/","title":{"rendered":"Technologies de traitement du langage naturel NLP"},"content":{"rendered":"<div id='av_section_2'  class='avia-section main_color avia-section-default avia-no-shadow  avia-bg-style-scroll  avia-builder-el-0  el_before_av_promobox  avia-builder-el-first   container_wrap sidebar_right' style='background-color: #f2f2f2;  '  ><div class='container' ><main  role=\"main\" itemprop=\"mainContentOfPage\"  class='template-page content  av-content-small alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-9894'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n<div  style='padding-bottom:0px; color:#ffffff;font-size:40px;' class='av-special-heading av-special-heading-h1 custom-color-heading blockquote modern-quote  avia-builder-el-1  avia-builder-el-no-sibling  av-inherit-size '><h1 class='av-special-heading-tag '  itemprop=\"headline\"  >Traitement Automatique du Langage Naturel &#8211; NLP<\/h1><div class='special-heading-border'><div class='special-heading-inner-border' style='border-color:#ffffff'><\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/main><!-- close content main element --><\/div><\/div><div id='after_section_1'  class='main_color av_default_container_wrap container_wrap sidebar_right' style=' '  ><div class='container' ><div class='template-page content  av-content-small alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-9894'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n\t<div   class='av_promobox  avia-button-no   avia-builder-el-2  el_after_av_section  el_before_av_one_half  avia-builder-el-first '>\t\t<div class='avia-promocontent'><\/p>\n<blockquote>\n<p>LenseUp utilise des technologies de traitement du langage naturel pour aider \u00e0 r\u00e9soudre de nombreux d\u00e9fis linguistiques, allant de la g\u00e9n\u00e9ration de contenu \u00e0 la recherche s\u00e9mantique ou \u00e0 la reconnaissance automatique de la parole.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\n<\/div><\/div>\n<div class=\"flex_column av_one_half  flex_column_div av-zero-column-padding first  avia-builder-el-3  el_after_av_promobox  el_before_av_one_half  \" style='border-radius:0px; '><section class=\"av_textblock_section \"  itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock  '   itemprop=\"text\" ><h2>NLP : comment analyser, comprendre et g\u00e9n\u00e9rer le langage\u00a0 de fa\u00e7on automatis\u00e9e<\/h2>\n<p>La NLP, aussi appel\u00e9e le\u00a0<em>Traitement<\/em>\u00a0Automatique du\u00a0<em>Langage Naturel<\/em> (TALN),\u00a0 n&rsquo;est plus un concept inconnu pour de nombreuses entreprises, car elle am\u00e9liore la communication avec les machines et vice versa. La NLP est une technologie qui combine la linguistique, l&rsquo;intelligence artificielle et l&rsquo;informatique pour traiter et analyser de grandes quantit\u00e9s de langage humain naturel dans diff\u00e9rents contextes.<\/p>\n<p>On a tent\u00e9 depuis longtemps de faire en sorte que les ordinateurs comprennent le langage en y incorporant des r\u00e8gles sur la fa\u00e7on dont nous pensions que le langage fonctionnait, mais il n&rsquo;a pas \u00e9t\u00e9 possible d&rsquo;obtenir d&rsquo;un ordinateur qu&rsquo;il r\u00e9ponde de fa\u00e7on sens\u00e9e, ou prenne des d\u00e9cisions sur la base de la phrase qui lui a \u00e9t\u00e9 donn\u00e9e.<\/p>\n<p>Cependant, ces derni\u00e8res ann\u00e9es, une alternative s&rsquo;est av\u00e9r\u00e9e prometteuse : l&rsquo;apprentissage automatique. Au lieu de coder des r\u00e8gles en dur, un syst\u00e8me est mis en place pour donner \u00e0 l&rsquo;ordinateur de nombreux exemples de ce qu&rsquo;il doit faire. L&rsquo;ordinateur apprend alors comment effectuer cette t\u00e2che.<\/p>\n<p>Les r\u00e9seaux neuronaux, qui sont un type d&rsquo;apprentissage automatique, et les transformateurs (type de r\u00e9seau neuronal) fonctionnent bien car ils disposent d&rsquo;un m\u00e9canisme permettant d&rsquo;examiner les s\u00e9quences. Les r\u00e9sultats sont bon dans un cadre textuel. Ils sont \u00e9galement faciles \u00e0 mettre \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle, et il est ais\u00e9 de g\u00e9rer de large volumes de donn\u00e9es, ce qui se traduit par de bonnes performances.<\/p>\n<p>Les experts en donn\u00e9es forment aujourd&rsquo;hui les syst\u00e8mes en leur fournissant une quantit\u00e9 maximale de textes, plut\u00f4t que de se limiter \u00e0 la r\u00e9daction de r\u00e8gles. Ils alimentent ces syst\u00e8mes avec divers textes et s&rsquo;efforcent de les entra\u00eener \u00e0 pr\u00e9dire le texte suivant. Le r\u00e9sultat est un syst\u00e8me capable de comprendre la premi\u00e8re partie d&rsquo;une phrase et de formuler la seconde. Il est \u00e9galement apte \u00e0 prendre un texte et d&rsquo;en g\u00e9n\u00e9rer un r\u00e9sum\u00e9. M\u00eame les traductions peuvent \u00eatre effectu\u00e9es de cette fa\u00e7on : toutes ces t\u00e2ches linguistiques sont d\u00e9sormais g\u00e9rables par un syst\u00e8me qui comprend le texte, gr\u00e2ce au traitement automatique du langage naturel.<\/p>\n<\/div><\/section><\/div>\n<div class=\"flex_column av_one_half  flex_column_div av-zero-column-padding   avia-builder-el-5  el_after_av_one_half  el_before_av_layout_row  avia-builder-el-last  \" style='border-radius:0px; '><section class=\"av_textblock_section \"  itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock  '   itemprop=\"text\" ><h2>La NLP chez LenseUp<\/h2>\n<p><strong>G\u00e9n\u00e9ration de texte :<\/strong> le syst\u00e8me prend un texte existant et en cr\u00e9e de nouveaux. Cette m\u00e9thode trouve son utilit\u00e9 dans divers domaines, tels que la cr\u00e9ation de r\u00e9sum\u00e9s, la traduction, la r\u00e9daction de blogs, ou l&rsquo;extraction d&rsquo;entit\u00e9s sp\u00e9cifiques.<\/p>\n<p><strong>Embeddings :<\/strong> Un embedding peut \u00eatre vu comme un vecteur, ou une s\u00e9rie de nombres. Lorsqu&rsquo;on lui fournit du texte, il g\u00e9n\u00e8re une liste de nombres utilisable pour des t\u00e2ches telles que la recherche s\u00e9mantique ou le clustering. Ce processus s&rsquo;effectue en mesurant les distances dans un espace vectoriel. Cette technique est extr\u00eamement utile pour de nombreuses applications, comme la recherche s\u00e9mantique dans les syst\u00e8mes de chatbots ax\u00e9s sur les questions et r\u00e9ponses.<\/p>\n<p><strong>Traitement automatique du langage multilingue :<\/strong> jusqu&rsquo;\u00e0 r\u00e9cemment, l&rsquo;un des principaux freins au d\u00e9veloppement du traitement automatique du langage multilingue \u00e9tait le manque de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es dans les langues moins r\u00e9pandues. Cependant, le paysage change radicalement avec l&rsquo;av\u00e8nement de mod\u00e8les tels que Whisper d&rsquo;OpenAI en traitement automatique du langage multilingue, qui r\u00e9volutionnent le domaine !<\/p>\n<p><strong>Le traitement automatique du langage naturel (NLP)<\/strong> joue un r\u00f4le important dans la cr\u00e9ation de voix synth\u00e9tiques, notamment dans le cadre de la synth\u00e8se vocale, qui est un sous-domaine du NLP. La synth\u00e8se vocale utilise les technologies de NLP pour convertir le texte en parole parl\u00e9e. Cette technologie s&rsquo;appuie sur des algorithmes d&rsquo;apprentissage automatique et de traitement du langage pour g\u00e9n\u00e9rer des voix qui imitent les nuances, les tonalit\u00e9s et les accents humains. La NLP, combin\u00e9e \u00e0 d&rsquo;autres avanc\u00e9es en intelligence artificielle, permet de produire des voix synth\u00e9tiques de plus en plus naturelles et r\u00e9alistes.<\/p>\n<\/div><\/section><\/div>\n<\/div><\/div><\/div><!-- close content main div --><\/div><\/div><div id='best-rated'  class='av-layout-grid-container entry-content-wrapper main_color av-flex-cells     avia-builder-el-7  el_after_av_one_half  el_before_av_section  submenu-not-first container_wrap sidebar_right' style=' '  >\n<div class=\"flex_cell no_margin av_one_half  avia-builder-el-8  el_before_av_cell_one_half  avia-builder-el-first   \"  style='vertical-align:middle; padding:50px 80px 50px 6% ; background-color:#f8f8f8; ' ><div class='flex_cell_inner' ><section class=\"av_textblock_section \"  itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock  '   itemprop=\"text\" ><h2>Pour quelles utilisations?<\/h2>\n<\/div><\/section><br \/>\n<section class=\"av_textblock_section \"  itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock  '   itemprop=\"text\" ><p>Dans tous ces cas, l&rsquo;objectif primordial est de prendre des donn\u00e9es brutes et d&rsquo;utiliser la linguistique et les algorithmes pour transformer ou enrichir le texte afin qu&rsquo;il ait plus de valeur.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Analyse de conversations<\/strong><\/li>\n<li><strong>Traduction automatique<\/strong><\/li>\n<li><strong>R\u00e9sum\u00e9 audio<\/strong><\/li>\n<li><strong>Conversion de la parole en texte<\/strong><\/li>\n<li><strong>Synth\u00e8se vocale <\/strong><\/li>\n<li><strong>IA conversationnelle et chatbots<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/section><br \/>\n<section class=\"av_textblock_section \"  itemscope=\"itemscope\" itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\" ><div class='avia_textblock  '   itemprop=\"text\" ><h2>Contactez LenseUp et voyons ce que nous pouvons faire pour vous.<\/h2>\n<p>La complexit\u00e9 et la diversit\u00e9 du langage humain sont stup\u00e9fiantes. Nous nous exprimons d&rsquo;un nombre infini de fa\u00e7ons, tant \u00e0 l&rsquo;oral qu&rsquo;\u00e0 l&rsquo;\u00e9crit. Il existe non seulement des centaines de langues et de dialectes, mais aussi, dans chaque langue, un ensemble unique de r\u00e8gles grammaticales et syntaxiques, de termes et d&rsquo;argot. Lorsque nous \u00e9crivons, il nous arrive souvent de mal orthographier ou d&rsquo;abr\u00e9ger des mots, ou d&rsquo;omettre la ponctuation. Lorsque nous parlons, nous avons des accents r\u00e9gionaux, et nous marmonnons, b\u00e9gayons et empruntons des termes \u00e0 d&rsquo;autres langues.<\/p>\n<p>La NLP est int\u00e9ressante car elle \u00e9limine l&rsquo;ambigu\u00eft\u00e9 du langage et cr\u00e9e la structure num\u00e9rique n\u00e9cessaire aux donn\u00e9es dans de nombreuses applications, telles que la reconnaissance vocale ou le r\u00e9sum\u00e9 de texte.<\/p>\n<\/div><\/section><br \/>\n<div  style='height:20px' class='hr hr-invisible   avia-builder-el-12  el_after_av_textblock  el_before_av_hr '><span class='hr-inner ' ><span class='hr-inner-style'><\/span><\/span><\/div><br \/>\n<div  style='height:42px' class='hr hr-invisible   avia-builder-el-13  el_after_av_hr  el_before_av_button '><span class='hr-inner ' ><span class='hr-inner-style'><\/span><\/span><\/div><br \/>\n<div  class='avia-button-wrap avia-button-left  avia-builder-el-14  el_after_av_hr  avia-builder-el-last ' ><a href='#section2'  class='avia-button av-icon-on-hover avia-color-theme-color  avia-font-color-theme-color  avia-icon_select-yes-left-icon avia-size-large avia-position-left '   ><span class='avia_button_icon avia_button_icon_left ' aria-hidden='true' data-av_icon='\ue859' data-av_iconfont='entypo-fontello'><\/span><span class='avia_iconbox_title' >Demander un devis<\/span><span class='avia_button_background avia-button avia-color-theme-color-highlight' ><\/span><\/a><\/div><\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"flex_cell no_margin av_one_half  avia-builder-el-15  el_after_av_cell_one_half  avia-builder-el-last   avia-full-stretch \"  style='background:url(https:\/\/www.lenseup.com\/wp-content\/uploads\/2022\/02\/neural-machine-translation.jpg) bottom left no-repeat scroll #f8f8f8; 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 '  ><div class='container' ><div class='template-page content  av-content-small alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-9894'><div class='entry-content-wrapper clearfix'><\/div><\/div><\/div><!-- close content main div --><\/div><\/div><div id='after_section_3'  class='main_color av_default_container_wrap container_wrap sidebar_right' style=' '  ><div class='container' ><div class='template-page content  av-content-small alpha units'><div class='post-entry post-entry-type-page post-entry-9894'><div class='entry-content-wrapper clearfix'>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v23.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>NLP &amp; Machine Learning Agency in France<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"LenseUp uses natural language processing technologies to help solve many language issues , from content generation to semantic search, or speech recognition.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.lenseup.com\/fr\/traitement-automatique-du-langage-naturel-nlp\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"NLP &amp; 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