IA et reconnaissance vocale : des technologies à suivre de près

En affranchissant les humains du rôle de compréhension et de création du langage, le NLP permet d'imaginer un très grand nombre d'optimisations dans toutes les industries et pour toutes les tâches qui impliquent le langage.

"L'IA est la plus grande priorité technologique et la santé est son application la plus urgente." C'est en ces mots que Satya Nadella, PDG de Microsoft, a commenté en avril 2021 l'acquisition de Nuance, pionnier de l'intelligence artificielle (IA) et de la reconnaissance vocale. Fondé en 1992 Nuance produit un logiciel qui permet de dicter des notes à un ordinateur ou de retranscrire des échanges oraux. L’entreprise a influencé de manière significative la recherche sur le NLP (natural language processing ou traitement automatisé du langage), branche de l’intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre notre langage et de communiquer avec nous.

En rachetant Nuance, Microsoft révèle au public la véritable révolution que connaît cette technologie. Le NLP est partout à nos côtés : il se retrouve dans de nombreux outils du quotidien comme Google Translate, Alexa, Siri ou encore les chatbots de support clients. Cette technologie basée sur le machine learning donne la capacité au logiciel d’analyser le langage humain, d’en comprendre le sens et d’en générer. Nos assistants numériques sont certainement l’usage le plus connu du NLP, mais les cas d‘usages vont bien au-delà. et, la démocratisation récente des algorithmes d’IA et des modèles de NLP a littéralement dynamité les recherches sur la sémantique et le langage naturel.

Les cas d’usage se multiplient dans tous les domaines

La véritable innovation du NLP est de permettre à l'intelligence artificielle de comprendre le texte en prenant en compte le contexte. Désormais les algorithmes utilisant le NLP peuvent faire la distinction du sens d'un mot selon la situation dans laquelle il est utilisé.

Outre les cas d’usage très grand public que sont les assistants vocaux et les chatbots Web, le NLP est déjà largement mis à profit dans l’analyse des réseaux sociaux où l’on peut établir la tonalité d’un post ou d’un billet de blog vis-à-vis d’une entreprise, d’une marque ou d’un influenceur. Ce que l’on appelle l'analyse de sentiments est une approche qui est aujourd’hui parfaitement mature et efficace. En quelques tweets on peut savoir si un consommateur préfère Coca à Pepsi même si ce n’est pas évoqué directement dans les tweets…

Dans le secteur bancaire et assurance, les usages du NLP sont multiples : lutte anti-fraude, analyse des pièces justificatives pour octroyer un prêt, analyse des documents internes à des fins de conformité, et bien évidemment l’analyse des marchés pour optimiser les investissements, le NLP, encore en développement sur ces sujets, est amené à devenir une technologie banale pour le secteur. En matière de génération de texte, le NLP permet de générer des notes d’analyse pour les investisseurs et ces algorithmes sont sur le banc d’essai dans certains journaux et sur certains sites d’information spécialisés pour la rédaction d’articles de presse pour commenter les résultats financiers des entreprises, les rencontres sportives.

De multiples applications métiers du NLP sont en train d’apparaître, notamment dans le milieu industriel où les salariés disposent d’agents intelligents pour les aider dans leur quotidien. Ainsi, les techniciens de Vallourec utilisent des assistants vocaux pour prendre à la dictée les relevés de mesure réalisés avec des instruments qui mobilisent leurs deux mains. De même, dans la logistique, les agents intelligents peuvent offrir une souplesse d’utilisation incomparable grâce au langage naturel et remplacer les systèmes à commande vocale qui transforment les opérateurs logistiques en simples robots exécutants.

Le code est la langue la plus parlée au monde

Dans le développement informatique, une nouvelle approche baptisée “AI on Code” exploite des modèles d’intelligence artificielle afin d’analyser le code informatique écrit par les développeurs. Un modèle NLP peut analyser un code informatique exactement de la même manière qu’un texte lisible par l’homme. L'intention du développeur est extraite par le modèle. Cette intention donne une information qui permet notamment de générer avec pertinence des tests unitaires qui vont assister le développeur dans la création de logiciel. C’est vertigineux quand on sait que le code est la langue la plus parlée au monde.

Et vous comment allez-vous utiliser le NLP ?

En affranchissant les humains du rôle de compréhension et de création du langage, le NLP permet d’imaginer un très grand nombre d’optimisations dans toutes les industries et pour toutes les tâches qui impliquent le langage. L'accès au NLP est encore aujourd’hui coûteux mais les barrières qui entravent sa démocratisation disparaissent progressivement. Toutes les entreprises pourront bientôt s’approprier ces technologies et bousculer la manière dont approvisionnement, distribution, production et relation client ont été considérées jusqu’ici. On voit déjà des avantages concurrentiels générés par le NLP aujourd’hui. C’est pourquoi il est décisif d'encourager les entreprises à explorer le champ des possibles dans ce domaine. Il est possible d’initier, dans chaque entreprise, une conversation afin de découvrir comment le NLP peut transformer votre projet :

Comment améliorer les processus au sein de votre entreprise ?
Comment libérer vos équipes des tâches répétitives afin de les concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée ?
Et comment amener votre projet vers cette nouvelle révolution industrielle ?

Voici les questions que le NLP peut vous permettre de résoudre. Aucun doute que cette opportunité pour notre économie permettra de propulser vos produits ou vos services dans une nouvelle ère car les applications du NLP n’ont pour seules limites que celles de votre inventivité.