Applications NLP et leurs cas d'utilisation pour les entreprises modernes

Plus de 80 % des données disponibles dans le paysage numérique sont des données non structurées. Qu'est-ce que les données non structurées exactement ?

Les textes, images et vidéos qui ne peuvent pas être représentés sous forme graphique ou tabulaire (essentiellement sous toute forme cohérente de données structurées) constituent des données non structurées. Désormais, les données non structurées ne seraient d'aucune utilité pour les entreprises si elles n'étaient pas analysées et structurées. Par conséquent, nous avons besoin du NLP (Natural Language Processing) pour traiter, organiser et interpréter ces données non structurées.

Une autre raison fascinante d'utiliser la technologie de traitement du langage naturel est de former une communication entre les individus et les technologies modernes telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, la robotique, etc.

Les entreprises numériques utilisent des applications de traitement du langage naturel pour s'assurer que les technologies modernes peuvent interpréter toutes les données non structurées publiées dans leur domaine. En fait, les revenus mondiaux du marché du traitement du langage naturel devraient atteindre environ 43 milliards USD d'ici 2025, alors que de plus en plus d'organisations tentent de combler le fossé entre la communication humaine et la communication machine.

Étant donné que les applications et logiciels de traitement du langage naturel connaissent une croissance exponentielle, il est grand temps que nous commencions à les intégrer à notre entreprise. Et si on commençait par les bases ?

Cet article servira de guide complet pour la technologie de traitement du langage naturel, ses cas d'utilisation et des exemples en temps réel, alors assurez-vous de ne rien omettre d'important.

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

Le traitement du langage naturel est le type d'IA qui permet aux ordinateurs de traiter et d'interpréter le langage humain. En termes simples, la technologie NLP donne aux machines la capacité de lire, de comprendre et de tirer un sens de toutes les données non structurées. Idéalement, le modèle de traitement du langage naturel manipule la parole et le texte via une base de calcul alimentée par divers logiciels.

Les entreprises peuvent en outre extraire des modèles et des informations cachés à partir de données non structurées et prendre des décisions éclairées étayées par des faits solides.

Aujourd'hui, l'IA et le NLP fleurissent, grâce aux améliorations considérables de l'accessibilité des données et à l'augmentation de la puissance de calcul. Cela montre comment les entreprises de tous les domaines, tels que la santé, la finance, les médias, les ressources humaines, etc., s'appuient sur les techniques de traitement du langage naturel.

Vous comprendrez mieux la PNL en découvrant ses applications et exemples concrets.

Exemples en temps réel d'IA et de NLP

Bien que les termes intelligence artificielle (IA) et traitement du langage naturel (NLP) puissent évoquer des images de robots futuristes, il existe déjà des exemples de NLP de base utilisés par les organisations au quotidien. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples importants en temps réel de la technologie de traitement du langage naturel :

Assistants intelligents

Vous connaissez peut-être déjà Siri d'Apple et Alexa d'Amazon, spécialisée dans la reconnaissance vocale via des fonctionnalités de reconnaissance vocale. Ces assistants intelligents infèrent en outre des réponses significatives et basées sur des solutions à la parole humaine, qui est principalement constituée de données non structurées.

Les clients modernes s'attendent désormais à ce que les assistants intelligents comprennent les indices contextuels et rendent certaines activités plus gérables, telles que commander des articles, répondre à des questions personnelles et même répondre avec humour. Tout cela est possible avec les modèles basés sur la PNL soutenus par l'IA qui aident les assistants intelligents à décoder la parole humaine.

Un exemple de cela peut être vu dans l'application Vyrb, qu'Appinventiv a développée pour son client, Innovative Eyewear. Vyrb est une application d'assistant vocal pour les médias sociaux qui permet la publication vocale sur des plateformes telles que Twitter et Facebook à l'aide de lunettes Bluetooth et d'autres appareils portables. Il s'agit d'un exemple classique de la manière dont les organisations peuvent utiliser des assistants intelligents basés sur la PNL pour leurs processus métier modernes.

Texte prédictive

Des fonctionnalités telles que la correction automatique, le texte prédictif et la saisie semi-automatique sont extrêmement courantes dans les smartphones et autres espaces en ligne. Les textes prédictifs sont presque similaires aux moteurs de recherche qui prédisent et suggèrent les mots à venir en fonction de ce que vous tapez et recherchez fréquemment. La fonction de correction automatique modifie même vos mots pour rendre la déclaration entière plus pertinente pour l'autre utilisateur. Pendant ce temps, la machine apprend également de vous chaque fois qu'elle le suggère.

Plus vous utilisez la fonction de textes prédictifs basée sur AI-NLP, plus elle apprendra et se personnalisera en fonction de vos préférences.

Appels téléphoniques numériques

Vous avez peut-être entendu dire couramment « cet appel peut être enregistré à des fins de formation » et vous vous demandez ce que cela implique. Les appels enregistrés sont utilisés par les systèmes NLP pour apprendre de la base de données et fournir des services améliorés et personnalisés à l'avenir. Les systèmes automatisés dirigent les appels des clients vers des chatbots ou des représentants de service qui répondent aux demandes des clients à l'aide de ces bases de données NLP. Il s'agit d'une pratique NLP courante suivie par toutes les entreprises qui se composent de télécommunications numériques et de service client.

Par exemple, Appiventiv a développé un assistant de chat AI-bot basé sur le traitement du langage naturel à intégrer dans les applications bancaires Web et mobiles d'une banque mondiale. Cela a aidé la banque à résoudre les plaintes des clients en temps réel, à agir rapidement sur les cartes de crédit volées ou tout vol et à améliorer le service client à son potentiel maximum.

Filtres de messagerie

Les filtres de messagerie sont l'une des applications les plus initiales et les plus élémentaires de la technologie de traitement du langage naturel.

La fonctionnalité de filtrage des e-mails a commencé avec des filtres anti-spam et en découvrant certaines phrases et certains mots ; cependant, cela a été mis à niveau vers l'application la plus répandue appelée classification Gmail. Le système reconnaît si l'e-mail appartient à l'une des trois catégories (social, principal ou promotions) sur la base du contenu. Si vous utilisez Gmail, il est essentiel de garder votre boîte de réception dans une taille gérable. Les filtres de messagerie préservent la pertinence de votre courrier, ce qui vous aide à répondre rapidement.

L'analyse des données

Alors que de plus en plus de fournisseurs de Business Intelligence ont commencé à utiliser des interfaces en langage naturel pour la visualisation des données, la technologie de traitement du langage naturel est intégrée au flux de travail d'analyse des données. Un exemple est celui des encodages visuels plus intelligents qui fournissent la meilleure visualisation pour la bonne tâche en fonction de la sémantique des données. Cela ouvre davantage d'opportunités aux utilisateurs d'explorer les données de votre entreprise à l'aide d'énoncés de traitement du langage naturel et de fragments de questions.

Lorsque vous appliquez le NLP aux données, cela améliore non seulement le niveau d'accessibilité, mais réduit également les obstacles à l'analyse dans toutes les organisations.

La traduction de la langue

De nombreuses langues ne permettent pas une traduction directe et ont différents ordres pour les structures de phrases, que les services de traduction négligent. Mais le traitement du langage naturel ne néglige aucune structure de phrase. Avec la PNL, les traducteurs en ligne peuvent traduire n'importe quelle langue ou fragment avec précision tout en présentant des résultats grammaticalement corrects.

De plus, le logiciel et les outils de traitement du langage naturel peuvent également reconnaître la langue en fonction du texte saisi et le traduire automatiquement.

Outre les exemples mentionnés ci-dessus, la technologie de traitement du langage naturel donne également aux producteurs de contenu le pouvoir d'automatiser les métadonnées et de rechercher des interactions de marque pratiques. Tout comme les exemples, les applications de la PNL sont même larges et puissantes. Examinons en détail certaines des applications commerciales et des cas d'utilisation importants du traitement du langage naturel.

Cas d'utilisation du traitement automatique du langage naturel dans le paysage commercial

Un problème majeur survient lorsque les entreprises disposent de gros volumes de données clients qui ne fournissent aucune analyse ni information pour réguler l'activité. Les applications et techniques de traitement du langage naturel aident à analyser les données irrégulières pour identifier les sentiments, les retours, les modèles et d'autres informations liées à l'entreprise. À quoi d'autre la PNL peut-elle servir ? Découvrons-le.

Publicité ciblée

Un jour, vous recherchez un produit sur Amazon, et pendant les autres jours consécutifs, des produits similaires vous sont annoncés via Google. Avez-vous compris ce qui s'est passé ici ?

Publicité ciblée ! Il s'agit d'un type de publicité en ligne où les annonces sont présentées aux utilisateurs en fonction de leurs recherches en ligne. La plupart des entreprises numériques utilisent la publicité ciblée pour économiser de l'argent et gagner des clients potentiels.

L'algorithme de la publicité ciblée est basé sur la correspondance des mots clés. Le modèle NLP capture ces mots-clés et expressions à associer aux annonces. D'autres facteurs, tels que les visites récentes du site Web et les pages Web fréquemment ouvertes, ont un impact sur les algorithmes de publicité ciblée. Cependant, tout le cercle des surveillances de mots-clés est piloté par la PNL.

Embauche et recrutement

Grâce au traitement du langage naturel, les recruteurs peuvent trouver facilement et commodément les candidats appropriés. Les techniques telles que la reconnaissance d'entité de nom et l'extraction d'informations exécutées par la PNL sont utilisées pour extraire l'emplacement, le nom, les compétences et l'expérience. De plus, ces caractéristiques peuvent être utilisées pour identifier les candidats aptes et non aptes.

Ce filtre de CV et ce processus de sélection impartiaux ont réduit d'environ 80 % le travail manuel. De nombreuses entreprises utilisent également le logiciel de traitement du langage naturel comme ATS (Applicant Tracking System) pour filtrer efficacement les CV.

Surveillance des médias sociaux

Le client potentiel de chaque entreprise peut être disponible sur les plateformes de médias sociaux pour maintenir une présence numérique. Leurs flux et messages quotidiens génèrent des données massives qui montrent les habitudes d'achat de l'utilisateur, le comportement des clients, les goûts et les aversions. Ici, les techniques NLP peuvent aider les entreprises à analyser les publications sur les réseaux sociaux et à en extraire des informations pertinentes. La surveillance des médias sociaux permet également aux entreprises d'examiner les problèmes de produits rencontrés par les utilisateurs.

Chatbots

Le service et l'expérience client sont la partie la plus cruciale de toute entreprise. Nous avons déjà évoqué les usages du Natural Language Processing dans l'assistance intelligente et les chatbots ; Cependant, en plus d'améliorer l'expérience client, le NLP permet également à votre entreprise d'économiser sur les coûts d'embauche de représentants des clients.

De la recommandation d'un produit à la collecte de commentaires sur le produit, les chatbots agissent comme un compagnon idéal pour les clients modernes.

Par exemple, Mudra est une application de chatbot qui fournit des solutions de gestion budgétaire aux milléniaux, réduisant ainsi les coûts et révolutionnant le processus traditionnel de gestion de l'argent financier.

Résumé de texte

Le résumé automatique du texte est assez explicite. La fonctionnalité aide à résumer le texte en extrayant les fonctions et les mots-clés les plus importants. L'objectif final est de simplifier le processus de traitement de grandes quantités de données, y compris la documentation juridique, les articles scientifiques, le contenu/les articles d'actualité, etc.

Il existe deux techniques NLP standard utilisées par les entreprises pour résumer les données :

• Résumé basé sur l'extraction - Cet extrait des phrases clés et crée un résumé sans améliorer le texte et ajouter du contenu supplémentaire
• Résumé basé sur l'abstraction - Cela crée de nouvelles phrases en paraphrasant le contenu original. Cette approche est plus courante et permet de mieux automatiser les processus métier.

Détection d'urgence

Les utilisations du traitement du langage naturel sont aussi étendues que vous les utilisez. La PNL aide également les entreprises à détecter l'urgence dans le texte. Le modèle de détection d'urgence basé sur la PNL est personnalisé et formé par les entreprises pour reconnaître certains mots et expressions dénotant le mécontentement et la gravité.

Cela permet aux entreprises de hiérarchiser les demandes des clients les plus critiques afin qu'elles ne soient pas enterrées sous la pile de tickets non résolus. La détection d'urgence améliore également le temps de réponse de l'entreprise, ce qui conduit à une satisfaction client maximale.

Les puissants avantages de l'IA et de la PNL ne se limitent pas à la détection de l'urgence sur le texte. Dans le paysage numérique actuel, les applications et logiciels basés sur la PNL sont exploités dans tous les secteurs pour tous les aspects de la gestion des urgences.

Un exemple frappant de détection d'urgence dans le secteur de la santé est l'application YouCOMM basée sur l'IA et la PNL qui fournit un accès en temps réel à l'aide médicale. Il permet de mettre en relation les patients hospitalisés avec les infirmières internes en cas d'urgence ou de traitement médical d'urgence.

La combinaison du traitement du langage naturel et de l'intelligence artificielle est ce dont chaque entreprise a besoin pour gérer ses activités plus efficacement. Il existe une infinité de logiciels et d'outils PNL disponibles qui peuvent être personnalisés en fonction des besoins et des processus de chaque entreprise. Cependant, il serait préférable de rechercher l'expertise professionnelle d'une société de développement de logiciels d'IA et de ML fiable pour obtenir des analyses et des informations sur mesure.

Comment Appinventiv peut-il vous aider avec les meilleures solutions NLP ?

Appinventiv dispose d'une équipe experte de développeurs de logiciels et d'applications d'IA pour concevoir des solutions intelligentes, automatiser les tâches commerciales et mieux servir vos clients. Notre expertise s'étend de la capture et du traitement des données aux solutions d'analyse et d'apprentissage automatique, offrant uniquement ce qu'il y a de mieux pour votre entreprise. Permettez-nous de transformer vos capacités commerciales grâce à nos services. Connecte-toi avec nous!