Les cas d'utilisation NLP les plus populaires

Le traitement du langage naturel (NLP) est une technologie importante utilisée par de nombreuses entreprises aujourd'hui. Il permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain et de le traiter comme des données. Mais à quoi ça sert exactement ? Dans cet article, nous examinerons quelques exemples de cas d'utilisation du traitement du langage naturel et comment le NLP a été appliqué dans différentes industries.

Exemples de cas d'utilisation de la PNL

Avec l'aide d' Technologie NLP, les ordinateurs peuvent désormais gérer automatiquement les langages humains naturels comme la parole ou le texte, et bien que cela soit assez fascinant en soi, la véritable valeur de cette technologie réside dans ses cas d'utilisation.

Passons en revue quelques applications réelles de la technologie de traitement du langage naturel :

Détection de spam

Les meilleures technologies de détection de spam utilisent les capacités NLP pour analyser les e-mails et identifier le courrier indésirable grâce à un langage qui indique souvent du spam ou du phishing.

Classement des e-mails

Si vous utilisez Gmail, vous aurez déjà remarqué que nos e-mails entrants sont automatiquement classés dans notre boîte de réception principale, nos promotions et notre boîte de réception de spam.

Cela se fait grâce à la PNL. L'IA est entraînée à identifier et classer les emails dans ces catégories grâce à sa compréhension du contenu des emails. Comme nous l'avons vu précédemment, les spams ont tendance à contenir des messages peu clairs et des liens sortants non pertinents. De même, les e-mails promotionnels utilisent un langage spécifique et ont tendance à avoir un contenu promotionnel, comme des coupons ou des offres à prix réduit.

Outils de correction grammaticale

Les outils de correction grammaticale, tels que gramaticalmente, utiliser les techniques de la PNL pour numériser un texte, vérifier les erreurs de langage et donner des suggestions sur les corrections à apporter.

Selon Grammarly, le logiciel est alimenté avec des données sur les règles de grammaire et l'orthographe par leur équipe de linguistes et d'ingénieurs en apprentissage profond qui ont conçu des algorithmes qui apprennent les règles et les modèles d'une bonne écriture, en analysant des millions de phrases à partir de textes de recherche. Il apprend également avec des données, car chaque fois qu'un utilisateur accepte ou ignore une suggestion donnée par Grammarly, l'IA devient plus intelligente. Grâce à ces connaissances, l'outil sait différencier l'utilisation correcte de l'utilisation incorrecte et propose des modifications ou des corrections.

Résumé de texte

Le résumé de texte est le processus consistant à raccourcir un texte et à générer un résumé concis tout en conservant l'idée centrale et le message véhiculés par le document initial.

Encore une fois, les techniques de la PNL sont à l'œuvre ici afin de « digérer » d'énormes volumes de texte numérique, comprendre le contenu, extraire les idées les plus centrales tout en ignorant les informations non pertinentes et créer un texte plus court qui contient toujours tous les points clés.

Il existe deux méthodes principales pour résumer des textes :

• Méthode extractive
  Dans cette méthode, les algorithmes utilisent des phrases et des expressions significatives du texte original et les combinent pour créer un résumé. Pour ce faire, l'algorithme utilise la fréquence des mots, la pertinence des phrases, ainsi que d'autres paramètres.
• Méthode abstractive
  Dans cette méthode plus avancée, l'algorithme doit comprendre le sens général des phrases et interpréter le contexte afin de générer de nouvelles phrases basées sur le sens général. La sortie est donc un nouveau texte, complètement différent du contenu source.

Traduction automatisée

L'un des principaux cas d'utilisation du traitement du langage naturel est la traduction. Depuis sa création dans les années 1950, la traduction automatique a parcouru un long chemin.

Une traduction efficace ne consiste pas seulement à remplacer des mots, elle doit capturer avec précision le sens et le ton de la langue d'entrée pour pouvoir la traduire dans une autre langue avec le même sens et l'impact souhaité.

Des services de traduction automatique tels que Google translate or DeepL tirer parti de la puissance de la PNL pour comprendre et produire une traduction précise des langues mondiales sous forme de texte ou même de voix. Chez Inbenta, nous utilisons la puissance du NLP appliqué à la traduction automatisée dans nos chatbots multilingues, pour nous assurer que nos utilisateurs obtiennent les réponses qu'ils recherchent dans leur langue préférée.

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments tente de mesurer l'ambiance générale d'un texte ou d'un document, en analysant la langue utilisée dans ces contenus. Il peut être utilisé pour les publications sur les réseaux sociaux, les réponses, les critiques, etc. pour identifier le sentiment, l'opinion ou la conviction d'une déclaration, fournissant ainsi de nombreuses informations sur les choix des clients et leurs facteurs de décision.

Agents virtuels et chatbots

Grâce à la technologie NLP, les chatbots sont devenus plus humains. Solutions d'IA conversationnelle comme Chatbots intelligents alimentés par l'IA utiliser le traitement automatique du langage naturel pour comprendre le sens des requêtes de l'utilisateur et y répondre de manière précise.

Les chatbots ont de nombreuses applications dans différents secteurs car ils facilitent les conversations avec les clients et automatisent diverses tâches basées sur des règles, telles que répondre aux FAQ ou réservation de vols. Ils sont économiques et disponibles 24 heures sur 7, XNUMX jours sur XNUMX, tous les jours de l'année, permettant aux utilisateurs de trouver par eux-mêmes des réponses à leurs questions, améliorant ainsi l'expérience utilisateur.

Exemples de cas d'utilisation NLP spécifiques à l'industrie

Le traitement du langage naturel est devenu si puissant ces dernières années qu'il a maintenant un impact sur les opérations commerciales dans divers secteurs. Voici quelques-uns des principaux cas d'utilisation de la PNL dans différents secteurs.

Cas d'utilisation du PNL dans le commerce de détail et le commerce électronique

Les détaillants peuvent utiliser le NLP pour analyser les données des clients et les transformer en informations exploitables afin de prendre des décisions plus éclairées dans leurs processus, de la conception des produits et de la gestion des stocks aux initiatives de vente et de marketing.

Connaissance du marché
Les spécialistes du marketing peuvent extraire des données de diverses sources telles que des critiques, des commentaires, des publications sur les réseaux sociaux, etc., et les combiner avec des capacités de NLP pour analyser les sentiments des consommateurs, détecter les tendances du marché et optimiser leurs stratégies marketing.

Recherche sémantique
Moteurs de recherche sémantique alimentés par NLP permettre aux magasins de vente au détail en ligne et aux sites Web de commerce électronique de comprendre l'intention des acheteurs, même lorsqu'ils utilisent des recherches à longue traîne telles que "femmes noires s'habillent en taille 10", afin de suggérer des réponses adaptées et d'augmenter la visibilité des produits. Tirer parti de la recherche sémantique permet aux sites de commerce électronique d'augmenter les taux de conversion et de réduire le taux d'abandon de panier.

Chatbot e-commerce
Les chatbots dans le e-commerce utiliser le NLP afin de comprendre les requêtes des acheteurs et d'y répondre de la manière la plus précise. Ils peuvent même offrir des capacités transactionnelles, permettant aux utilisateurs de trouver les produits qu'ils recherchent, de suggérer des produits connexes, de promouvoir des offres et même de finaliser des ventes sans avoir à quitter le chatbot.

Cas d'utilisation du NLP bancaire et financier

Les institutions bancaires et financières peuvent utiliser la PNL pour analyser les données du marché et utiliser ces informations pour réduire les risques et prendre de meilleures décisions. La PNL peut également aider ces institutions à identifier les activités illégales telles que le blanchiment d'argent et d'autres comportements frauduleux.

Notation de crédit
Les banques et les institutions financières utilisent la notation de crédit afin de déterminer les risques associés au prêt d'argent à un particulier ou à une entreprise. La PNL peut aider à la notation de crédit en extrayant des données pertinentes de documents non structurés tels que la documentation de prêt, les revenus, les investissements, les dépenses, etc., et en les transmettant au logiciel de notation de crédit pour déterminer la cote de crédit.

Détection de fraude
Combiné à l'intelligence artificielle, le NLP peut aider à détecter la fraude à partir de documents financiers non structurés.

Cas d'utilisation de la PNL en assurance

Les compagnies d'assurance peut utiliser la PNL pour analyser la communication client afin d'identifier les indicateurs de fraude et de signaler ces réclamations pour une analyse plus approfondie.

Cas d'utilisation de la PNL dans le domaine de la santé

La PNL peut analyser la communication des patients à partir des e-mails, des applications de chat et des lignes d'assistance et d'aide aux patients professionnels de la santé hiérarchiser les patients en fonction de leurs besoins, améliorer le diagnostic et le traitement des patients et obtenir de meilleurs résultats.

Dictée
Les médecins utilisent des enregistreurs vocaux pour documenter les procédures cliniques et les résultats. La PNL peut être utilisée pour analyser les enregistrements vocaux et les transcrire en texte, afin d'alimenter les dossiers des patients.

Chatbot de santé
Chatbots de santé utiliser les capacités de la PNL pour comprendre les requêtes des patients et peut les aider à planifier des rendez-vous, à localiser des services de santé, à évaluer les symptômes, à définir des rappels de vaccination et même à fournir une assistance en matière de santé mentale ou des informations sur Covid ou d'autres problèmes de santé publique.

Cas d'utilisation du PNL RH

La PNL est également largement utilisée par Départements RH afin d'automatiser diverses tâches.

Reprendre l'évaluation
Le NLP peut être utilisé pour filtrer les CV des candidats en extrayant des mots-clés pertinents (éducation, compétences, rôles précédents) et pour classer les candidats en fonction de la correspondance entre leur profil et un poste donné. Il peut également être utilisé pour résumer les CV des candidats qui correspondent à des rôles spécifiques afin d'aider les recruteurs à parcourir les CV plus rapidement.

Chatbot de recrutement
Chatbots à des fins de recrutement sont utilisés pour automatiser la communication entre les recruteurs et les candidats. Ils utilisent généralement les fonctionnalités de NLP pour programmer des entretiens, répondre aux questions des candidats sur le poste ou le processus de recrutement, ou même faciliter l'intégration.

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