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La Compréhension du langage naturel (NLU) est un sous-ensemble du Traitement du langage naturel (NLP). Bien que ces deux technologies opèrent traditionnellement des tâches d’ordre textuel, les progrès dans le domaine permettent d’étendre leur application au langage parlé. Le NLP englobe un large éventail de tâches informatiques visant à comprendre et à manipuler le langage humain, telles que la classification des textes, la reconnaissance des entités nommées et l’analyse des sentiments.  

Le NLU explore, quant à lui, plus en profondeur ce qui fait le langage humain. Il est notamment capable de distinguer des homophones, d’identifier des expressions nuancées, et même de reconnaître le sarcasme. Cette compréhension approfondie est essentielle pour des tâches telles que la détection d’intentions, l’analyse des sentiments en contexte et la traduction, ce qui démontre la polyvalence et la puissance du NLU dans le traitement du langage humain.  

Le Traitement du langage naturel (NLP) et les Grands modèles de langage (LLM) sont tous deux utilisés pour comprendre le langage humain, mais ils servent des objectifs différents. Le NLP fait référence au domaine plus large des techniques et des algorithmes utilisés pour traiter et analyser les données textuelles, englobant des tâches telles que la traduction, le résumé de texte et l’analyse des sentiments.  

Les LLM tels que les modèles GPT (Generative Pre-trained Transformer), sont des types spécifiques de modèles de machine learning formés sur de grandes quantités de données textuelles afin de générer des textes semblables à ceux produits par les humains et d’effectuer diverses tâches liées à la langue, souvent avec une précision et une complexité supérieures à celles des approches NLP traditionnelles. L’utilisation conjointe du NLU et du LLM peut toutefois être complémentaire : alors que le NLU assure une amélioration de la compréhension des requêtes, le LLM utilise les données à disposition, pour fournir une réponse plus précise. 

Dotés eux aussi d’une technologie de reconnaissance vocale, les assistants virtuels comme Alexa d’Amazon ou Siri d’Apple sont de très bons exemples de Compréhension du langage naturel (NLU). Bien que ces systèmes ne dépendent pas uniquement du NLU, les capacités de cette technologie font partie des éléments fonctionnels de ces assistants. En interprétant le langage parlé ou dactylographié, en comprenant l’intention de l’utilisateur et en exécutant les actions associées (fournir des informations, créer un rappel, ou contrôler des appareils intelligents), le NLU permet à ces assistants virtuels de saisir le contexte, d’extraire des informations pertinentes et de répondre avec précision aux requêtes de l’utilisateur.

La Compréhension du langage naturel repose sur l’utilisation d’algorithmes et de techniques avancés pour analyser et interpréter le langage humain. Le processus comporte plusieurs étapes. La tokenisation décompose le texte en unités plus petites comme des mots, des phrases ou d’autres unités significatives à analyser et à traiter. Parallèlement, l’analyse syntaxique et sémantique et la reconnaissance des entités permettent de déchiffrer le sens global d’une phrase. Les systèmes NLU utilisent des modèles d’apprentissage automatique formés sur des données annotées pour apprendre des modèles et des relations qui leur permettent de comprendre le contexte, de déduire l’intention de l’utilisateur et de générer des réponses appropriées.

Le NLU présente plusieurs défis en raison de la complexité et de la variabilité inhérentes au langage humain. La compréhension du contexte, du sarcasme, de l’ambiguïté et des nuances du langage nécessite des algorithmes sophistiqués et de nombreuses données d’entraînement. En outre, les langues évoluent au fil du temps, entraînant des variations de vocabulaire, de grammaire et de syntaxe auxquelles les systèmes de Compréhension du langage naturel doivent s’adapter. De plus, il est nécessaire d’annoter des données à grande échelle et de mener un affinement continu des modèles de machine learning pour obtenir des résultats précis et fiables en NLU. Cela représente un défi, mais également un aspect crucial du Traitement du langage naturel.