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Le terme NLP désigne le traitement automatique du langage naturel. En anglais, il se traduit par Natural Language Processing.
Il s'agit d'un domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre et d'interpréter le langage humain.
Le NLP est utilisé dans de nombreuses applications que l’on rencontre au quotidien comme les assistants vocaux, les moteurs de recherche ou les systèmes de traduction automatique.
Qu’est-ce que NLP ?
Le NLP ou traitement du langage naturel vise à faire comprendre le langage humain à une machine. L’objectif est que les ordinateurs puissent lire, écouter, interpréter ou générer du texte ou de la voix comme un humain.
Cela inclut différentes tâches : reconnaître des mots, extraire leur sens, identifier l’intention d’une phrase ou encore générer automatiquement du contenu.
Le NLP repose à la fois sur la linguistique (structure du langage) et sur l’apprentissage automatique (machine learning).
À quoi sert NLP ?
Le NLP est utilisé dans de nombreux outils numériques d’usage courant ou professionnel. Il permet d’améliorer l'interaction entre humains et machines.
Voici quelques cas d'usage concrets :
- Analyse automatique de CV ou de lettres de motivation
- Chatbots RH ou support client compréhensifs
- Recommandation d’articles ou de contenus personnalisés
- Traduction automatique multilingue
- Filtrage automatique d’e-mails ou de tickets
- Détection de sentiments dans des avis ou commentaires
Dans les RH, le NLP sert à analyser à grande échelle des profils candidats et à automatiser certaines étapes du tri.
Comment fonctionne NLP ?
Le NLP découpe le langage humain en unités que l’ordinateur peut traiter : mots, phrases, syntagmes. On parle de "tokenisation".
Ensuite, il applique des modèles statistiques ou des réseaux de neurones pour interpréter ces éléments. Il identifie les structures grammaticales et construit une représentation du sens.
Par exemple, un moteur de recherche utilise le NLP pour comprendre votre requête et vous proposer les résultats les plus pertinents.
Le NLP peut aussi générer du texte, par exemple pour résumer un article ou reformuler une phrase.
Différences avec des notions proches
Le NLP est parfois confondu avec la reconnaissance vocale ou la synthèse vocale.
La reconnaissance vocale transforme la voix en texte. Le NLP intervient ensuite pour analyser ce texte.
La synthèse vocale convertit un texte en voix, souvent après traitement NLP.
Le NLP est également lié au machine learning, mais ce dernier est plus large et regroupe d'autres domaines comme la vision par ordinateur.
Exemples ou cas d’usage concrets
Un assistant vocal comme Siri ou Google Assistant utilise le NLP pour comprendre vos demandes et y répondre.
Chez les recruteurs, certaines plateformes analysent le contenu des CV à l’aide du NLP pour détecter les compétences ou intentions des candidats.
Dans la cybersécurité, le NLP sert à analyser de grandes quantités de texte technique ou de logs pour identifier des comportements suspects.
Dans le service client, le NLP est intégré aux chatbots pour comprendre des demandes simples et proposer des réponses automatisées cohérentes.