Traitement du Langage Naturel (NLP)
Branche de l'IA qui permet aux machines de comprendre, interpréter et générer le langage humain.
Branche de l'IA qui permet aux machines de comprendre, interpréter et générer le langage humain.
Définition détaillée
Le traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP) est un domaine de l'IA qui combine linguistique computationnelle et apprentissage automatique pour analyser et produire le langage humain. Les tâches NLP incluent la classification de texte (sentiment, sujet), la reconnaissance d'entités nommées (personnes, lieux, dates), l'analyse syntaxique, la traduction automatique, le résumé, la génération de texte, et la réponse aux questions. Les modèles Transformers (BERT, GPT, T5) ont révolutionné le NLP en permettant une compréhension contextuelle du langage.
Cas d'usage
Analyse automatique des retours clients : le NLP analyse des milliers d'avis clients, extrait les thèmes récurrents, détecte le sentiment (positif/négatif) et génère un rapport synthétique pour l'équipe produit.
Termes associés
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre NLP et LLM ?
Le NLP est le domaine général. Les LLM sont des modèles spécifiques (une technologie) qui excellent dans les tâches NLP. Tous les LLM font du NLP, mais tout NLP n'utilise pas un LLM. BERT est un modèle NLP qui n'est pas un LLM.
Le NLP fonctionne-t-il aussi bien en français qu'en anglais ?
Les modèles modernes (Mistral, Llama 3, GPT-4) sont multilingues et performants en français. Cependant, les ressources et benchmarks sont plus nombreux en anglais.