Natural Language Understanding (NLU) (Compréhension du langage naturel (NLU))

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, la capacité des machines à saisir et à générer du langage humain est un domaine qui suscite beaucoup d’intérêt et de défis. Au cœur de ce domaine se trouve la compréhension du langage naturel (NLU). Pour clarifier, alors que le « traitement du langage » peut évoquer des images de textes passant par une sorte de moulinette informatique, le terme « compréhension » fait allusion à un niveau de compréhension plus profond.

L’ULA est essentiellement le sous-domaine de l’IA qui se concentre sur l’interprétation du langage humain. Elle va au-delà de la simple reconnaissance des mots ou de l’analyse des phrases. Le NLU s’efforce de sonder les nuances, les sentiments, les intentions et les nombreuses couches de sens que recèle notre langue. Il s’agit de comprendre le pourquoi, et pas seulement le quoi.

Cette approche contraste avec le traitement du langage naturel (NLP), un domaine plus vaste qui englobe une série de tâches impliquant le langage humain et l’informatique. Alors que le NLU s’intéresse à la compréhension, le NLP couvre toute la gamme, de la tokenisation des phrases (leur décomposition en mots ou phrases individuels) à la génération d’un nouveau texte. Considérons le NLP comme un vaste océan, et le NLU comme une fosse profonde et complexe à l’intérieur de celui-ci.

La quête visant à doter les machines de la capacité de comprendre notre langue est d’une importance capitale. Imaginez les possibilités : des machines capables de fournir des réponses adaptées au contexte, des outils capables de déchiffrer des instructions complexes ou des logiciels qui recueillent véritablement les réactions de l’utilisateur sans aucune programmation explicite. Pourtant, cette entreprise n’est pas sans poser de problèmes. Les subtilités du langage humain, rempli d’idiomes, de métaphores, de contextes culturels et d’ambiguïtés, constituent un vaste casse-tête pour l’IA.

Dans cette exploration, nous allons approfondir les nuances de l’ULA, en retraçant son évolution, en comprenant ses composantes essentielles et en reconnaissant son potentiel et ses pièges.

Contexte historique #

Le parcours du NLU est à la fois fascinant et complexe. Remontons le temps pour comprendre ses débuts et les changements décisifs qui se sont produits au fil des ans.

• Les pionniers de l’espace NLU :

  • Eliza : Développé au milieu des années 1960 au laboratoire d’intelligence artificielle du MIT, Eliza a été l’une des premières tentatives de création d’un programme capable d’émuler la conversation humaine. Conçu par Joseph Weizenbaum, il imitait un psychothérapeute rogerien, reformulant souvent les déclarations des utilisateurs sous forme de questions. Bien que rudimentaire, Eliza mettait en évidence l’attrait de l’interaction homme-machine par le biais du langage.

  • SHRDLU : Ce programme, conçu par Terry Winograd au début des années 1970, fonctionnait dans un « monde de blocs » virtuel. Il pouvait comprendre et agir sur les commandes de l’utilisateur concernant cet environnement, en manipulant les blocs géométriques en fonction des directives. SHRDLU était un exemple précoce de système démontrant une compréhension plus nuancée de la structure et de l’intention du langage.

• La chronologie algorithmique :

  • Les systèmes basés sur des règles : Pendant de nombreuses années, le NLU s’est fortement appuyé sur des systèmes manuels basés sur des règles. Les linguistes et les experts alimentaient les machines en un réseau de règles linguistiques, les aidant à donner un sens au langage. Bien qu’efficaces dans des domaines restreints, ces systèmes ont eu du mal à s’adapter ou à gérer les vastes complexités et exceptions des langues naturelles.

  • Méthodes statistiques : Avec l’avènement d’une plus grande puissance de calcul et de plus grands ensembles de données, les années 1990 et le début des années 2000 ont été marquées par une évolution vers les modèles statistiques. Ces méthodes, plutôt que de s’appuyer sur des règles rigides, cherchaient des modèles dans de grandes quantités de texte. La force de ces méthodes réside dans le nombre : plus les données sont nombreuses, meilleure est la compréhension.

  • Apprentissage profond : Après 2010, les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond ont commencé à dominer la scène NLU. Avec des architectures telles que les RNN, les LSTM et, plus tard, les transformateurs, ces modèles pouvaient capturer les nuances et les contextes du langage avec une profondeur sans précédent. S’entraînant sur des ensembles de données gigantesques, ils ont établi de nouvelles normes dans les benchmarks NLU.

Cette histoire souligne la nature en constante évolution du NLU. Des modestes débuts basés sur des règles à la puissance des mastodontes neuronaux, notre approche de la compréhension du langage par les machines témoigne à la fois de l’ingéniosité humaine et d’une curiosité persistante.

Composants essentiels de l’unité nationale de langues #

Comprendre le langage humain ne consiste pas seulement à reconnaître les mots et leur agencement. Il s’agit de saisir la structure, le sens et le contexte dans lequel les mots sont utilisés. Pour ce faire, plusieurs éléments fondamentaux sont nécessaires :

la syntaxe

L’analyse des phrases : L’analyse syntaxique consiste essentiellement à décomposer une phrase en ses éléments constitutifs afin d’en discerner la structure. Cela permet de déterminer les relations entre les mots et la manière dont ils s’associent pour véhiculer le sens. Par exemple, dans la phrase « Le chat a poursuivi la souris », l’analyse syntaxique permet d’identifier le « chat » comme sujet et le « poursuivi » comme verbe.

L’étiquetage des parties du discours (Part-of-speech Tagging) : Chaque mot a un rôle à jouer. Qu’il s’agisse d’un nom, d’un verbe, d’un adjectif ou d’un adverbe, il peut modifier considérablement le sens d’une phrase. Le marquage des parties du discours est le processus d’étiquetage des mots en fonction de leur fonction dans une phrase. Il s’agit d’un élément fondamental pour de nombreuses tâches d’UAL, qui permet de distinguer le nom « livre » dans « J’ai lu un livre » du verbe « livre » dans « Réservez un billet s’il vous plaît ».

Sémantique

• Emboîtements de mots et modèles d’espace vectoriel : Alors que les mots sont des symboles pour les humains, les machines comprennent les nombres. Les « word embeddings » traduisent les mots en vecteurs de nombres, de sorte que les mots sémantiquement similaires ont des vecteurs similaires. Cette représentation numérique, qui fait souvent appel à des modèles tels que Word2Vec ou GloVe, permet aux machines de saisir le sens et les relations entre les mots.

• L’étiquetage des rôles sémantiques : Cette méthode permet d’approfondir les rôles que jouent les différentes parties d’une phrase par rapport au verbe principal. Par exemple, dans « Jenny a donné un livre à Sam », l’étiquetage des rôles sémantiques identifie « Jenny » comme le donneur, « livre » comme la chose donnée et « Sam » comme le destinataire.

Pragmatique

• Compréhension du contexte : Les mots n’existent pas isolément. Leur signification peut changer en fonction du contexte dans lequel ils sont utilisés. Un mot comme « banque » peut désigner une institution financière ou le bord d’une rivière, en fonction des mots qui l’entourent. La compréhension de ce contexte est cruciale pour une véritable compréhension de la langue.

• Cohérence du discours : Au-delà des phrases individuelles, la NLU cherche également à comprendre la cohérence et la structure de discours plus longs. Il s’agit de comprendre comment les différentes phrases s’articulent et se construisent les unes par rapport aux autres dans une conversation ou un récit.

En substance, ces composants constituent les piliers de l’ULA. Ils permettent aux machines d’aborder le langage humain avec une profondeur et une nuance qui vont au-delà de la simple reconnaissance des mots, rendant ainsi possibles des interactions et des applications significatives.

L’apprentissage profond dans le NLU #

L’évolution du paysage numérique s’est accompagnée d’une évolution de notre approche de la compréhension du langage naturel. L’intégration de l’apprentissage en profondeur (deep learning) est l’un des changements qui a le plus transformé le paysage numérique. Voici comment il a remodelé la compréhension du langage naturel :

L’essor des réseaux neuronaux et leur impact

• Les débuts des réseaux neuronaux : Auparavant, de nombreux systèmes de NLU s’appuyaient fortement sur des règles artisanales ou des méthodes statistiques. Cependant, l’avènement des réseaux neuronaux a marqué un changement de paradigme. Ces réseaux, inspirés de la structure du cerveau humain, pouvaient apprendre automatiquement des caractéristiques à partir de grandes quantités de données sans être explicitement programmés pour cela.

• Efficacité et efficience : Les réseaux neuronaux, en particulier les réseaux neuronaux profonds à couches multiples, ont permis de saisir des modèles complexes dans les données. Dans le domaine du NLU, cela s’est traduit par une compréhension plus fine des nuances, des contextes et des particularités de la langue. Des tâches qui étaient auparavant difficiles, comme la détection des sarcasmes ou l’analyse des sentiments, sont devenues plus accessibles.

Architectures de transformateurs : BERT, GPT et au-delà

• L’arrivée des transformateurs : l’architecture des transformateurs, présentée dans l’article « Attention is All You Need », a révolutionné le NLU. Elle intègre un mécanisme appelé « attention », qui permet aux modèles de se concentrer sur des parties spécifiques des données d’entrée, à l’instar de l’attention que les humains portent à des mots ou des phrases spécifiques lorsqu’ils comprennent un texte.

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : Développé par Google, BERT a été révolutionnaire en raison de sa compréhension bidirectionnelle du texte. Au lieu de lire le texte dans une seule direction (de gauche à droite ou de droite à gauche), BERT prend en compte les deux, ce qui permet une compréhension plus holistique.

• GPT (Generative Pre-trained Transformer) : Les modèles GPT d’OpenAI, en particulier les dernières versions, ne sont pas seulement remarquables pour la compréhension, mais aussi pour la génération de textes semblables à ceux des humains. Pré-entraînés sur de vastes corpus, ces modèles peuvent être affinés pour des tâches spécifiques, établissant de nouvelles normes dans divers benchmarks NLU.

Les défis de l’ère de l’apprentissage profond

• Interprétabilité : Les modèles neuronaux profonds, y compris les transformateurs, se heurtent à un obstacle de taille : leur nature de « boîte noire ». Il est souvent difficile de déterminer pourquoi ils prennent des décisions spécifiques, ce qui peut s’avérer crucial dans les applications où la transparence est essentielle.

• Biais : les modèles apprennent à partir de données. Si ces données présentent des biais, ce qui est souvent le cas, les modèles en héritent. Cela a conduit à des cas où les modèles d’UAL affichent des biais involontaires et parfois nuisibles, ce qui pose des problèmes éthiques.

• Coûts de calcul : La formation de modèles de pointe nécessite une puissance de calcul et des ressources considérables. Cela a non seulement des répercussions sur l’environnement, mais peut également limiter l’accès aux technologies avancées d’ULA aux entités disposant de ressources importantes.

L’impact de l’apprentissage profond sur le NLU a été monumental, apportant des capacités dont on pensait qu’elles n’existeraient pas avant des décennies. Toutefois, comme toute technologie, elle s’accompagne d’un ensemble de défis que la communauté des chercheurs continue de relever.

Applications pratiques de l’analyse du langage naturel #

Les progrès réalisés dans le domaine de la compréhension du langage naturel n’ont pas été que des exercices académiques. Elles ont ouvert la voie à une multitude d’applications réelles qui touchent notre vie quotidienne de manière subtile et profonde. Passons en revue quelques-uns des principaux domaines dans lesquels la compréhension du langage naturel s’est imposée :

Chatbots et assistants virtuels

• Interactions automatisées : Avec l’essor des plateformes numériques, les entreprises ont cherché des moyens d’interagir avec leurs clients 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. C’est ainsi que sont apparus les chatbots, des systèmes automatisés capables de traiter les demandes, les réclamations ou même simplement les échanges informels. Grâce au NLU, ces robots comprennent l’intention de l’utilisateur et répondent de manière cohérente, ce qui les rend indispensables pour le support client, les ventes, etc.

• Siri, Alexa et leurs amis : Le NLU est le cerveau de vos assistants vocaux préférés. Que vous demandiez à Siri la météo, à Alexa de jouer une chanson ou à Google Assistant de vous donner une recette, c’est le NLU qui est à l’œuvre, décodant vos demandes et vous proposant des réponses ou des actions adaptées.

Analyse des sentiments et écoute sociale

• Le pouls du public : Les marques et les entreprises prospèrent grâce au retour d’information. L’analyse des sentiments s’appuie sur le NLU pour passer au crible des tas de messages, d’avis ou de commentaires sur les médias sociaux, afin d’évaluer le sentiment général – positif, négatif ou neutre. Cela revient à prendre le pouls de l’opinion publique en temps réel.

• Détection des tendances : Au-delà du simple sentiment, les outils d’écoute sociale pilotés par la NLU peuvent identifier les tendances émergentes, les changements dans la perception de la marque et même les crises potentielles de relations publiques en comprenant profondément le contexte et les nuances du discours public.

Systèmes de recherche d’informations et de recommandation

• L’intelligence des moteurs de recherche : Vous êtes-vous déjà demandé comment Google semble savoir ce que vous cherchez, même avec une requête vaguement formulée ? C’est grâce à la NLU qui travaille en coulisse, en veillant à ce que les résultats de recherche soient pertinents non seulement par rapport à vos mots, mais aussi par rapport à votre intention.

• Contenu personnalisé : La raison pour laquelle les plateformes de streaming comme Netflix ou Spotify semblent « comprendre » vos goûts ? Les systèmes de recommandation soutenus par les NLU. Ils analysent vos interactions, vos préférences et même la sémantique du contenu pour vous proposer des suggestions pertinentes.

Par essence, la NLU, qui était autrefois un rêve lointain de la communauté de l’IA, influence aujourd’hui une multitude d’aspects de nos interactions numériques. Des films que nous regardons à l’assistance clientèle que nous recevons, c’est une main invisible qui guide et améliore nos expériences.

Outils et cadres #

Le regain d’intérêt pour la compréhension du langage naturel et ses applications ont été soutenus par un vaste écosystème d’outils et de cadres. Ces ressources, souvent libres, permettent aux développeurs, aux chercheurs et aux entreprises d’exploiter la puissance de la compréhension du langage naturel sans avoir à réinventer la roue. Voici un bref aperçu de quelques-uns des principaux outils :

Bibliothèques NLU populaires

• spaCy : Très prisée par de nombreux professionnels, spaCy est une bibliothèque open-source pour le traitement avancé du langage naturel en Python. Conçue pour être rapide et efficace, elle propose des vecteurs de mots pré-entraînés, la tokenisation, l’étiquetage de la partie du discours, la reconnaissance des entités nommées, etc. De plus, il est conçu pour s’intégrer de manière transparente avec des frameworks d’apprentissage profond tels que TensorFlow et PyTorch.

• NLTK (Natural Language Toolkit) : Bibliothèque complète pour Python, NLTK est un outil de base pour ceux qui débutent dans le NLP et le NLU. Elle offre des interfaces faciles à utiliser pour plus de 50 corpus et ressources lexicales, ainsi que des utilitaires pour le traitement de texte, la classification, la tokenisation, le stemming et le tagging.

Plates-formes adaptées aux tâches d’UAL

• Rasa : Un cadre d’apprentissage machine open-source conçu explicitement pour le développement de l’IA conversationnelle, comme les chatbots et les applications vocales. L’aspect unique de Rasa est sa capacité à permettre aux développeurs de construire des bots contextuels capables de gérer des conversations à plusieurs tours, tout en garantissant la confidentialité des données puisqu’il peut être déployé sur site.

• Dialogflow (par Google) : Cette plateforme basée sur le cloud permet aux utilisateurs de créer des expériences conversationnelles vocales et textuelles pour diverses applications, notamment des chatbots, des applications vocales et des outils d’assistance à la clientèle. Avec des capacités intégrées pour comprendre plusieurs langues et des flux conversationnels naturels, Dialogflow exploite les avancées de Google en matière d’apprentissage profond et de NLU pour une expérience utilisateur fluide.

Ces outils et plateformes, qui ne sont qu’un aperçu du vaste paysage, illustrent la nature accessible et démocratisée des technologies NLU d’aujourd’hui. En abaissant les barrières à l’entrée, ils ont joué un rôle essentiel dans l’adoption généralisée et l’innovation dans le monde de la compréhension des langues.

Considérations éthiques #

Comme toute technologie ayant de profondes implications sociétales, la compréhension du langage naturel s’accompagne d’un ensemble de défis éthiques à relever :

Biais dans les modèles linguistiques

• Miroir de la société : Les modèles de langage apprennent à partir de vastes quantités de données textuelles disponibles sur l’internet. Si ces données contiennent des préjugés – et c’est souvent le cas – les modèles peuvent les refléter et les amplifier. Cela peut conduire les modèles à faire des prédictions stéréotypées, préjudiciables ou nuisibles.

• Atténuation proactive : Conscients de ce problème, les chercheurs et les développeurs travaillent activement sur des techniques de débiaisage et des audits d’équité pour s’assurer que les modèles ne perpétuent pas de stéréotypes préjudiciables.

Préoccupations en matière de protection de la vie privée dans les applications NLU

• Sensibilité des données : Les IA conversationnelles, que ce soit dans le domaine de l’assistance à la clientèle ou des soins de santé, peuvent parfois traiter des informations sensibles. Il est primordial de veiller à ce que ces données ne soient pas utilisées à mauvais escient ou exposées.

• Solutions sur site : Des plateformes comme Rasa, qui permettent des déploiements sur site, peuvent contribuer à atténuer les préoccupations en matière de confidentialité en donnant aux entreprises le contrôle de leurs données.

L’importance de la transparence et de l’équité

• Le défi de la boîte noire : À mesure que les modèles d’UAL gagnent en complexité, leur interprétabilité devient un problème. Il peut être crucial de comprendre pourquoi un modèle fait telle ou telle prédiction, en particulier dans les scénarios à fort enjeu.

• Recherche ouverte et normes : La tendance à la recherche ouverte, aux normes d’étalonnage et aux méthodologies transparentes garantit que le développement de l’UNL reste responsable et explicable.

L’avenir de l’UNL #

Si les progrès de l’université nationale de langues ont été remarquables, le voyage est loin d’être terminé. Voici un aperçu de ce que l’avenir pourrait nous réserver :

Frontières de la recherche actuelle

• Apprentissage continu : Comment les modèles peuvent-ils s’adapter et apprendre au fil du temps sans oublier les connaissances antérieures ? En relevant ce défi, on peut rendre les systèmes d’ULA plus dynamiques et adaptatifs.

• Apprentissage multimodal : La combinaison du langage avec d’autres formes de données, comme les entrées visuelles ou auditives, peut conduire à des systèmes d’IA plus riches et plus holistiques.

Le rôle du matériel avancé

• L’informatique quantique : Bien qu’il en soit encore à ses débuts, l’informatique quantique promet de traiter des calculs complexes à des vitesses jusqu’ici considérées comme impossibles, ce qui pourrait révolutionner la formation et le déploiement des modèles.

• Puces neuromorphiques : Ces puces, inspirées de la structure du cerveau humain, pourraient offrir un traitement plus efficace pour les réseaux neuronaux, ce qui rendrait les applications NLU en temps réel plus réalisables.

La collaboration en cours

• Linguistes et informaticiens : La fusion des théories linguistiques et des méthodologies informatiques permet de mieux comprendre la structure du langage et la cognition, ce qui fait avancer l’ULA.

Conclusion #

La compréhension du langage naturel, un domaine qui se situe au carrefour de la linguistique, de l’informatique et de l’intelligence artificielle, a ouvert la voie à des innovations dont nous ne pouvions que rêver auparavant. Des assistants vocaux à l’analyse des sentiments, les applications sont aussi vastes que transformatrices. Cependant, comme pour tous les outils puissants, les défis à relever – qu’il s’agisse de biais, de protection de la vie privée ou de transparence – requièrent notre attention. Pour que les machines nous comprennent, la collaboration interdisciplinaire et un engagement inébranlable en faveur d’une IA éthique seront les étoiles qui nous guideront.