Traitement du langage naturel (NLP). 5 avantages clés pour les entreprises | IA dans les affaires #5

Mais ChatGPT ou Google Bard sont-ils les meilleurs pour toutes les tâches commerciales ? Bien sûr que non ! Quelles sont alors d’autres applications commerciales du traitement du langage naturel (NLP), et comment la technologie de traitement du langage naturel bénéficie-t-elle aux entreprises et façonne-t-elle leur avenir ?

Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ?

Le traitement du langage naturel (NLP) est une technologie qui permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain. Son objectif principal est de permettre la communication homme-machine dans un langage humain naturel. Pour mener une conversation informelle, les modèles NLP doivent être capables de comprendre le contexte, les nuances linguistiques et même les blagues et le sarcasme.

Seuls les grands modèles de langage (LLM) peuvent effectuer ces tâches les plus difficiles. Grâce à la vaste quantité de données sur lesquelles ils ont été formés, ils peuvent comprendre les subtilités du langage et générer des réponses qui ne sont pas seulement techniquement correctes mais qui sonnent également naturelles et humaines.

Cependant, le NLP ne concerne pas seulement les grands modèles de langage. En effet, de nombreuses applications du NLP ne nécessitent pas de tels outils puissants. Si l’IA traite des demandes de crédit, ses compétences linguistiques n’ont pas besoin d’être excellentes. Tout ce qu’elle doit faire, c’est apprendre à rechercher à travers divers types de modèles et de formulaires et à trouver les champs qui contiennent les données nécessaires. De tels modèles sont beaucoup plus petits, plus simples et nécessitent moins de puissance de calcul que les LLM.

Pourquoi votre entreprise a-t-elle besoin du NLP ?

Votre entreprise a besoin du NLP avant tout pour pouvoir être gérée sur la base de données, et pour que vos employés n’aient pas à effectuer des tâches nécessaires mais simples et répétitives et puissent se concentrer davantage sur les tâches importantes. Mais que peut spécifiquement faire l’intelligence artificielle pour vous ?

1. Écoutez vos clients. Analysez le ton et le contenu des déclarations

Le NLP permet une meilleure compréhension des clients en analysant les textes publiés sur les réseaux sociaux. L’analyse des sentiments et l’écoute sociale, une application du NLP, aident les entreprises à comprendre ce que les clients pensent de leurs produits ou services. À cette fin, vous pouvez essayer les outils suivants : Sentione, Brand24 ou Hootsuite.

2. Ne perdez pas de temps à chercher. Trouver des informations dans des documents scannés

Bien que bientôt tous les documents d’entreprise devront être numériques, il y a encore de nombreuses entreprises qui envoient des factures papier et collectent des reçus qui s’effacent. Par conséquent, le deuxième domaine où le NLP peut aider est la recherche d’informations dans les documents d’entreprise. Une partie importante de la compréhension machine de ce qui a été scanné est de distinguer les données pertinentes des données non pertinentes. C’est-à-dire, reconnaître les informations essentielles par rapport, par exemple, à la marque de l’entreprise qui a envoyé le document ou aux distorsions accidentelles.

Les documents reconnus, ou les informations lues à partir d’eux, sont ensuite transférés dans une base de données numérique. De cette manière, ils sont très faciles à trouver. De plus, ils peuvent fournir des éléments pour d’autres actions, par exemple :

Poster la dépense du reçu photographié, Entrer la date de la réunion dans les calendriers numériques des personnes invitées au concert de charité, soit Envoyer un e-mail personnalisé au client pour encourager les retours après que le processus de plainte soit terminé.
3. Répondez rapidement aux menaces et détectez les anomalies.

L’analyse du langage peut identifier des schémas troublants qui peuvent indiquer une fraude potentielle ou des attaques. Par exemple, une banque peut surveiller les conversations pour détecter des tentatives de fraude envers les clients, et votre entreprise peut remarquer des occurrences inhabituelles. D’autres exemples similaires incluent :

Rapports de travail à distance – lorsque quelqu’un oublie d’éteindre le compteur d’heures pendant la nuit, Analyse des réseaux sociaux – lorsque soudainement il y a un nombre anormalement élevé de mentions de votre entreprise ou L’analyse des fichiers de rapport (fichiers journaux) – aide à détecter des erreurs dans le fonctionnement du logiciel.
4. Bénéficiez de l’expérience des autres. Gestion des connaissances

Le NLP peut également contribuer à une meilleure gestion des connaissances dans l’organisation en créant automatiquement des résumés et des notes de réunion. De cette manière, l’information est plus facilement accessible à tous les membres de l’équipe. De plus, la recherche de documents d’entreprise sur l’intranet, la base de connaissances sur les produits, ou la recherche de tous les achats et documents liés à un seul client peut être étonnamment facile grâce au NLP.

5. Évitez les étapes répétitives. Automatisez le traitement du langage naturel des documents

Le traitement du langage naturel permet d’automatiser des tâches fastidieuses telles que le traitement de documents, ce qui entraîne des économies de temps et une productivité accrue.

Cela est dû au fait que le traitement automatique des documents permet principalement de gagner du temps et de soulager les employés de l’exécution de tâches fastidieuses et répétitives qui nécessitent une grande précision.

Commençons par la simple transcription de données à partir de documents papier dans des programmes de service client. Cela peut signifier de nombreuses heures à déplacer vos yeux d’un tableau noir et blanc à un écran de moniteur, ou cela peut se limiter à mettre un contrat papier dans un scanner et éventuellement à gérer des ambiguïtés et des exceptions.

Cependant, l’automatisation dans le traitement du langage naturel ne concerne pas seulement le traitement de documents écrits. L’IA peut, en utilisant la reconnaissance vocale (STT), des systèmes de conversion de la parole en texte, créer des résumés et des notes de réunion, comme le font, entre autres : Otter, Rev ou Descript.

Domaines d’application de l’IA et du NLP dans les affaires

L’IA et le traitement du langage naturel ont de nombreuses applications dans les affaires. Les utilisations populaires de ces technologies dans les affaires sont présentées dans le tableau ci-dessous :

Type de données d’entrée	Exemples d’applications de l’IA et du NLP
Documents écrits fixes	Traitement des demandes d’assurance
	Gestion automatisée du courrier personnalisé
Langage parlé fixe	Création automatique de sous-titres pour les films
	Création de suggestions bibliographiques
Langage écrit vivant	Chatbots sur les sites de commerce électronique
	Modération de contenu sur les réseaux sociaux
Langage parlé en direct	Opération de machine vocale
	Voicebots thérapeutiques
De nombreuses langues écrites	Localisation automatique d’applications mobiles
De nombreuses langues parlées	Traduction simultanée de conférences internationales

Le traitement du langage naturel dans le futur

Le traitement du langage naturel (NLP) et l’intelligence artificielle (IA) apportent de nombreux avantages aux entreprises, de l’automatisation et de l’augmentation de l’efficacité à une meilleure compréhension des clients, en passant par la création d’interfaces utilisateur naturelles et la gestion des connaissances. Ces technologies ne sont pas seulement cruciales pour le fonctionnement des entreprises aujourd’hui, mais elles ont également un grand potentiel pour l’avenir, ouvrant de nouvelles opportunités d’innovation et de croissance.

L’avenir du traitement du langage naturel semble prometteur. Il est marqué par le développement incroyablement rapide des LLM, qui deviennent de plus en plus puissants et utilisent des solutions multimodales, c’est-à-dire qu’ils apprennent à comprendre les images et le son.

En conséquence, la technologie devrait devenir de plus en plus avancée, permettant aux machines de comprendre et de générer le langage humain encore mieux. Étant donné les réalisations des chercheurs de l’Université de Stanford, qui expérimentent avec succès des agents numériques apprenant de manière autonome le langage dans un environnement numérique pour atteindre leurs objectifs – l’avenir du NLP semble brillant et fascinant.

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