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Depuis quelques années, l’Intelligence Artificielle (IA) s’est imposée comme un des thèmes majeurs de la transformation numérique des entreprises et des organisations.
Lien : https://www.qwamci.com
Ce terme d’IA recouvre de très nombreuses technologies : reconnaissance d’images, reconnaissance de la parole, traduction automatique, modélisation de systèmes complexes… et bien sur le traitement automatique du langage naturel (TALN, TLN ou TAL ou en anglais NLP - Natural Language Processing), sujet de ce livre blanc.
Ce domaine devient de plus en plus important pour les entreprises et les organisations sachant que la majorité des données produites ou circulant dans les entreprises ou sur le web sont textuelles.
Le NLP associe de nombreuses technologies, par ailleurs en plein essor, et plusieurs disciplines : linguistique, sémantique, big data, analyse de données, apprentissage, machine learning, deep learning …
Les avancées récentes, notamment dans le deep learning et les réseaux de neurones (Word2Vec, Bert et ses variantes, GPT-3, etc.), font que le domaine évolue très rapidement. Les performances s’améliorent en permanence, de même que le niveau de pertinence des résultats obtenus, entraînant une spectaculaire multiplication des cas d’usage dans de multiples secteurs d’activités dont certains jusqu’ici pas ou peu concernés par le traitement automatique du langage naturel.
Le NLP associe de nombreuses technologies, par ailleurs en plein essor, et plusieurs disciplines : linguistique, sémantique, big data, analyse de données, apprentissage, machine learning, deep learning …
Les avancées récentes, notamment dans le deep learning et les réseaux de neurones (Word2Vec, Bert et ses variantes, GPT-3, etc.), font que le domaine évolue très rapidement. Les performances s’améliorent en permanence, de même que le niveau de pertinence des résultats obtenus, entraînant une spectaculaire multiplication des cas d’usage dans de multiples secteurs d’activités dont certains jusqu’ici pas ou peu concernés par le traitement automatique du langage naturel.
L’IA génère des fantasmes et soulève des avis extrêmes, des espoirs exagérés ou à l’inverse des craintes infondées
Le traitement automatique de la langue n’y échappe pas.
Nous avons donc choisi de présenter un panorama de cas d’usage du NLP parmi les plus représentatifs à ce jour (accès à l’information, moteur de recherche, ventes et marketing, ressources humaines, analyse de risques, compliance). Certains d’entre eux sont illustrés par des exemples de réalisations en entreprise menées par QWAM.
Au regard de ces cas concrets, nous avons recueilli l’avis d’experts pour éclairer certains usages et thématiques dans lesquels l’IA nous paraît particulièrement bien adaptée. Nous prévoyons d’aborder dans un second tome d’autres cas d’usage (sécurité intérieure, fraudes, analyse de données scientifiques et santé, parcours clients, etc.).
Nous avons donc choisi de présenter un panorama de cas d’usage du NLP parmi les plus représentatifs à ce jour (accès à l’information, moteur de recherche, ventes et marketing, ressources humaines, analyse de risques, compliance). Certains d’entre eux sont illustrés par des exemples de réalisations en entreprise menées par QWAM.
Au regard de ces cas concrets, nous avons recueilli l’avis d’experts pour éclairer certains usages et thématiques dans lesquels l’IA nous paraît particulièrement bien adaptée. Nous prévoyons d’aborder dans un second tome d’autres cas d’usage (sécurité intérieure, fraudes, analyse de données scientifiques et santé, parcours clients, etc.).