Définition complète
Le NLP (Natural Language Processing) ou traitement du langage naturel est le domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre, interpréter et générer le langage humain. Il englobe la tokenisation, l'analyse syntaxique, la détection d'entités, l'analyse de sentiment, la traduction, et la génération de texte. Le NLP est le fondement des chatbots, des moteurs de recherche, des assistants vocaux, et de toute application interagissant en langage naturel. Les LLM représentent l'état de l'art actuel en NLP.
Questions fréquentes
Quelles sont les principales tâches du NLP ?
Les tâches NLP majeures sont : classification de texte (spam, sentiment, intention), extraction d'entités (NER), analyse syntaxique (parsing), résumé automatique, traduction, réponse aux questions, génération de texte, et dialogue. Les chatbots combinent plusieurs de ces tâches : détection d'intention (classification), extraction d'entités (NER), et génération de réponse (NLG).
Comment le NLP a-t-il évolué avec les LLM ?
Avant les LLM, le NLP nécessitait des pipelines séparés pour chaque tâche, avec beaucoup d'ingénierie manuelle. Les LLM unifient toutes les tâches dans un seul modèle capable de tout faire via des instructions en langage naturel. Un même LLM peut classifier, extraire, traduire, et générer. C'est un changement de paradigme : de la conception de pipelines à la conception de prompts.
Le NLP fonctionne-t-il aussi bien en français qu'en anglais ?
Historiquement, le NLP était moins performant en français (moins de données d'entraînement). Les LLM modernes réduisent cet écart car ils sont entraînés sur des corpus multilingues. les LLM des principaux fournisseurs (OpenAI, Anthropic, Mistral) gèrent très bien le français. Pour des tâches spécifiques, des modèles français (CamemBERT, Mistral) peuvent être meilleurs. Les accents, les tournures idiomatiques, et le vocabulaire métier restent des défis.