Outils NLP - Comment les entreprises traitent intelligemment les volumes de données

Les entreprises génèrent chaque jour d'énormes quantités de données non structurées dans presque tous les domaines d'activité. Pour pouvoir prendre des décisions fondées sur ces données, elles doivent les classer, les analyser et les évaluer. L'importance de cette tâche est illustrée par exemple par le flux de données que les entreprises reçoivent via les tickets de support client. En moyenne, elles traitent 777 billets par mois (étude de Zendesk). Pour tirer des enseignements des expériences des clients, il est indispensable d'évaluer ces données de manière approfondie. Cela n'est pas possible manuellement.

C'est là que les outils NLP entrent en jeu. NLP signifie Natural Language Processing (traitement du langage naturel).

Avec une boîte à outils NLP, les entreprises peuvent développer leur propre IA qui traite et évalue automatiquement les données non structurées.

Celle-ci peut - pour en revenir à notre exemple - trier les demandes d'assistance par thème et les analyser ensuite. De cette manière, les entreprises peuvent mettre en évidence les processus qu'elles doivent optimiser.

Nous montrons quels outils PNL open source sont disponibles sur le marché, comment les utiliser et en tirer profit. Et : nous expliquons quelle boîte à outils NLP est particulièrement adaptée à la mise en place de vos propres processus documentaires.

Définition des outils PNL

nlp tools définition

Les outils NLP sont des applications et des systèmes logiciels qui permettent le traitement et l'analyse du langage naturel par des machines. Ils constituent la base de nombreuses technologies et applications modernes basées sur la compréhension de texte, l'analyse du langage et la communication avec les ordinateurs.

Les outils logiciels PNL sont conçus pour traduire le langage humain en une forme qui peut être comprise et traitée par des ordinateurs.

Ils utilisent une grande variété de techniques, dont apprentissage automatique, intelligence artificielle et des modèles linguistiques pour analyser les textes, identifier des modèles et extraire des informations significatives.

Domaines d'application des outils PNL

Les boîtes à outils PNL sont utilisées dans différents domaines tels que

  • Classification de textes, où ils peuvent automatiquement classer les textes en catégories,
  • l'analyse des sentiments, afin d'identifier l'humeur ou l'opinion dans les textes, ainsi que
  • Reconnaissance d'entités nommées, pour identifier des entités telles que des personnes, des lieux et des organisations.

Les développeurs utilisent les outils NLP entre autres

  • pour créer des chatbots intelligents capables de mener des conversations naturelles avec les utilisateurs,
  • pour les services de traduction automatique qui traduisent des textes entre différentes langues, et
  • pour les programmes de résumé qui transforment les longs textes en formes plus compactes.

Dans la pratique, les outils PNL jouent aujourd'hui un rôle de plus en plus important dans des domaines tels que l'analyse des données, les interactions avec les clients, l'optimisation des moteurs de recherche et le traitement automatisé des informations. Ils contribuent à rendre le langage naturel et la communication accessibles aux machines.

nlp tools use cases

Outils PNL - 12 cas d'utilisation classiques

Dans la pratique, les entreprises peuvent utiliser les outils logiciels NLP pour développer leur propre IA pour les fonctions suivantes :

Analyse des sentiments

Analyse le ton émotionnel dans les textes afin d'identifier les humeurs telles que positives, négatives ou neutres.

Reconnaissance d'entités nommées (NER)

Reconnaît et extrait les entités nommées telles que les personnes, les lieux, les organisations et les dates des textes.

Classification des textes

Affecte automatiquement les textes à des catégories, comme par exemple les e-mails en spam et non spam.

Traduction linguistique

Traduit des textes d'une langue à l'autre afin de permettre la communication au-delà des barrières linguistiques.

Génération de texte

Génère automatiquement des textes, tels que des descriptions de produits ou des articles, sur la base d'entrées données ou du contexte.

Systèmes de questions-réponses

Extrait les réponses des textes afin de fournir des informations exploitables en réponse aux questions posées.

Les chatbots

Conduit des entretiens avec les utilisateurs pour les aider à répondre à leurs demandes ou à résoudre leurs problèmes.

Reconnaissance des commandes vocales

Reconnaît les commandes orales et les transforme en actions, par exemple dans les assistants vocaux comme "Hey Google".

Résumés automatiques

Crée des résumés compacts de textes plus longs afin de mettre en évidence les informations pertinentes.

Analyse linguistique dans les médias sociaux

Analyse les opinions publiques et les tendances dans les médias sociaux afin d'obtenir un aperçu de l'état d'esprit des utilisateurs.

Correcteur orthographique et correcteur grammatical

Identifie et corrige les erreurs dans les textes écrits afin d'améliorer la qualité de la communication.

Text-to-Speech (TTS)

Convertit le texte en langage parlé, ce qui est important pour l'accessibilité et les contenus multimédias.

NLP Toolkit - 8 avantages importants dans la pratique

Les entreprises bénéficient de plusieurs manières du développement de leur propre IA à l'aide d'outils PNL :

Amélioration du service à la clientèle

Les entreprises peuvent utiliser des chatbots basés sur l'IA pour offrir un service client 24 heures sur 24. Ces bots peuvent répondre rapidement aux demandes des clients et fournir des solutions aux problèmes les plus courants.

Campagnes de marketing personnalisées

En analysant les avis des clients et les publications sur les médias sociaux, les entreprises peuvent mieux comprendre l'état d'esprit des clients et développer des campagnes de marketing personnalisées qui répondent de manière ciblée aux besoins et aux intérêts des clients.

Analyse efficace des données

Les modèles NLP peuvent analyser des données non structurées, comme les textes des médias sociaux, et en extraire des informations pertinentes. Cela permet aux entreprises d'avoir un aperçu des tendances, des opinions et de l'évolution du marché.

Rapports automatisés

Les entreprises peuvent utiliser la NLP pour générer automatiquement des rapports et des analyses. Cela permet d'économiser du temps et des ressources qui seraient autrement consacrées à la création manuelle de rapports.

Création de contenu efficace

La PNL peut aider à la création de contenu textuel en résumant les informations, en réécrivant les textes et en analysant les sources pertinentes afin de générer un contenu de qualité.

Détection des erreurs et assurance qualité

Les modèles d'IA peuvent vérifier les textes pour détecter les fautes d'orthographe, les problèmes de grammaire et les incohérences afin de garantir la qualité des documents et de la communication.

Analyses de marché détaillées et analyses de la concurrence

La PNL peut contribuer à recueillir des informations pertinentes sur le marché et les concurrents afin de des décisions commerciales fondées de se rencontrer.

Détection précoce des problèmes

En surveillant les commentaires des clients et les médias sociaux, les entreprises peuvent identifier les problèmes potentiels à un stade précoce et y répondre de manière proactive afin de protéger leur réputation.

nlp tools open source

10 outils PNL open source que les entreprises devraient connaître 

Les entreprises trouvent sur le marché une multitude d'outils NLP open source. C'est le cas d'utilisation concret qui détermine lequel est le bon. Les outils NLP Open Source suivants sont particulièrement courants :

TensorFlow

TensorFlow est un cadre d'apprentissage profond très répandu qui peut également être utilisé pour des tâches de PNL. Il offre une large gamme d'outils et de modèles, dont des modèles pré-entraînés pour la classification de texte et la traduction. TensorFlow est particulièrement adapté aux développeurs qui souhaitent créer des modèles NLP sur mesure.

PyTorch

PyTorch est un autre cadre d'apprentissage profond populaire, fortement axé sur la flexibilité et la facilité d'utilisation. Il peut être utilisé pour différentes tâches NLP, y compris la classification de texte, la reconnaissance d'entités nommées et la traduction automatique. PyTorch convient bien aux chercheurs et aux développeurs qui préfèrent un framework simple et dynamique.

NLTK (boîte à outils en langage naturel)

NLTK est une boîte à outils NLP basée sur Python pour le traitement du langage naturel. Il offre des fonctions telles que la tokenisation, le marquage POS, le stemming et l'analyse des sentiments. NLTK est bien adapté à l'éducation et à la recherche fondamentale.

spaCy

spaCy est une bibliothèque NLP efficace, rapide et précise. Elle offre la tokenisation, la reconnaissance d'entités nommées (NER) et l'analyse de dépendance. Elle est bien adaptée aux applications industrielles et au traitement de texte rapide.

Gensim

Gensim est spécialisé dans la modélisation des thèmes et des espaces vectoriels. Il peut analyser de grands corpus de textes et extraire des thèmes dans des documents. Il est particulièrement adapté au traitement de grandes quantités de données textuelles.

Stanford NLP

La bibliothèque NLP de Stanford est une solution intelligente offrant un large éventail de fonctionnalités NLP, notamment la tokenisation, le marquage POS, le NER et l'analyse syntaxique. Elle est réputée pour sa précision et est disponible en plusieurs langues.

OpenNLP

Apache OpenNLP est une collection d'outils NLP basés sur Java avec des outils tels que la tokenisation, l'analyse de sentiments et le chunking. Il est bien adapté aux développeurs Java et à l'intégration dans des projets Java.

TextBlob

TextBlob est une bibliothèque NLP simple, basée sur NLTK et Pattern. Elle offre des fonctions telles que l'analyse des sentiments et le marquage des points de vente dans une interface conviviale. TextBlob convient bien aux débutants en NLP.

CoreNLP

Stanford CoreNLP est un outil puissant qui prend en charge plusieurs tâches PNL dans plus de 50 langues. Il offre une multitude de fonctions telles que le NER, l'analyse des sentiments et la résolution des coréférences. Il convient à un large éventail d'applications.

MALLET (MAchine Learning for LanguagE Toolkit)

MALLET est une plateforme intelligente qui se concentre sur l'apprentissage automatique dans le domaine de la PNL, y compris la modélisation et la classification des thèmes. Elle est particulièrement utile pour ceux qui souhaitent développer des modèles PNL avancés.

Avantages et inconvénients des outils PNL

Les outils NLP open source mentionnés présentent ces avantages et ces inconvénients :

OutilAvantagesInconvénients
TensorFlow- Soutient la PNL grâce au texte TensorFlow- L'entrée peut être raide
- Grande communauté et ressources- Complexité de certaines tâches
- Supporte les réseaux neuronaux- Les abstractions spécifiques à la PNL font parfois défaut
PyTorch- Flexible et dynamique- Bibliothèque standard réduite par rapport à TensorFlow
- Permet un prototypage rapide- Possibilité de modèles moins optimisés
- Populaire dans la recherche- Documentation pas toujours aussi complète que pour d'autres
NLTK- Ensemble complet de fonctions de traitement de texte- Certaines pièces peuvent être obsolètes
- Grande communauté et ressources étendues- Les performances peuvent être plus lentes qu'avec des outils plus récents
SpaCy- Grande vitesse de traitement- Moins configurable par rapport à d'autres outils
- Modèles prédéfinis pour différentes tâches- Éventuellement moins adaptable à des scénarios spécifiques
- API et documentation simples- Choix plus limité de modèles préfabriqués
Gensim- Des outils puissants pour la vectorisation de texte- L'accent est davantage mis sur la modélisation des thèmes que sur la PNL en soi
- Met en œuvre des algorithmes d'intégration populaires- Moins de polyvalence par rapport à des outils plus complets
Stanford NLP- Riche palette de fonctionnalités NLP- Pas d'installation et de configuration simples
- Prend en charge de nombreuses langues- Intense en ressources et lent
OpenNLP- Une base solide pour les tâches PNL- Développement actif potentiellement limité
- Intégration relativement simple dans les applications Java- Moins de fonctions avancées par rapport aux autres
TextBlob- API simple pour les tâches NLP de base- Soutien limité pour les tâches plus complexes
- Bien adapté aux débutants- Possiblement moins performant que les outils spécialisés
CoreNLP- Collection complète d'outils PNL- pas d'installation facile
- Prend en charge un grand nombre de langues- Consommation de mémoire et de ressources
Maillet- Focalisé sur la modélisation des thèmes- Fonctionnalités NLP moins larges
- Bon choix pour la catégorisation de textes- Possiblement moins convivial

Konfuzio, un outil NLP efficace pour créer ses propres processus documentaires

Konfuzio est une boîte à outils NLP puissante et flexible qui permet aux entreprises de développer une IA pour créer leurs propres processus documentaires. Il leur permet d'automatiser toute forme de collecte, d'analyse et d'évaluation des données. Pour ce faire, le Konfuzio SDK sur ces fonctions et fonctionnalités :

Extraction de texte

Le SDK permet d'extraire du texte de différents types de documents, y compris les PDF et les images. Il utilise la reconnaissance optique des caractères (OCR) pour convertir le texte en contenu lisible par une machine.

Reconnaissance des entités

Grâce à la NLP, le SDK peut identifier automatiquement les entités importantes telles que les noms, les dates et les lieux dans les documents. Cela aide à classer et à organiser les informations.

Classification des documents

Le SDK permet de classer automatiquement les documents dans des catégories prédéfinies. Les entreprises peuvent ainsi organiser et traiter les documents de manière plus efficace.

Reconnaissance des mots-clés

Il reconnaît des mots-clés ou des phrases spécifiques dans les documents. Cela peut être utilisé pour extraire ou marquer de manière ciblée certaines informations.

Flux de travail personnalisables

Les entreprises peuvent combiner les fonctions du SDK dans des flux de travail sur mesure. Cela permet d'automatiser des processus documentaires complexes, adaptés aux exigences individuelles.

Validation des données

Le SDK peut contrôler les textes en fonction de certains modèles ou critères et garantir ainsi la qualité des données dans les documents.

Intégration dans les systèmes existants

Les développeurs peuvent intégrer de manière transparente les API SDK dans les logiciels et applications existants afin d'en étendre les fonctionnalités.

Traitement en temps réel

Les fonctions du SDK peuvent être appliquées aux documents en temps réel, ce qui est particulièrement avantageux dans les applications critiques.

Évolutivité

Le SDK peut être mis à l'échelle pour traiter de grandes quantités de documents afin de répondre aux besoins des entreprises.

FAQ

Que sont les outils PNL ?

Les outils NLP sont des logiciels qui analysent, comprennent et traitent le langage humain sous forme numérique à l'aide d'une intelligence artificielle. Ces outils jouent un rôle important dans la transformation de textes écrits ou parlés en données structurées. Une boîte à outils NLP prend en charge, entre autres, la traduction automatique, l'analyse de texte, l'analyse des sentiments et la création de chatbots interactifs. Les outils NLP connus comprennent des bibliothèques comme NLTK et SpaCy, ainsi que des modèles d'IA avancés comme Konfuzio.

Quels sont les outils PNL open source disponibles ?

Il existe de nombreux outils NLP open source comme NLTK, SpaCy, Gensim et Transformers. Ils offrent des fonctions polyvalentes, par exemple pour la tokenisation, le marquage POS et la reconnaissance d'entités nommées. Les outils disponibles soutiennent le développement et la recherche NLP grâce à leur flexibilité et à leur adaptabilité. Les entreprises peuvent les utiliser pour développer leur propre IA.

Quelle est la boîte à outils NLP la plus adaptée aux processus documentaires ?

Le Konfuzio SDK est particulièrement adapté à la mise en place de processus documentaires personnalisés. Le NLP Toolkit offre un traitement de texte efficace, une extraction d'entités et de mots-clés ainsi qu'une compréhension linguistique poussée. Ses puissantes fonctions optimisent l'analyse des documents et permettent un traitement précis des données non structurées.

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