Le traitement automatique du langage naturel est une branche de l’intelligence artificielle (IA) dont le potentiel reste à être pleinement exploité, surtout dans le monde des affaires. Serait-il possible pour les petites et moyennes entreprises (PME) d’en tirer profit? Des experts nous donnent leur avis.
Tout d’abord qu’est-ce que le traitement automatique du langage naturel, ou NLP (en anglais : Natural language processing)? Simplement, il s’agit des processus algorithmiques utilisés par les ordinateurs pour comprendre le langage humain.
Les applications les mieux connues du NLP sont les traducteurs en ligne, tels que « Google translate », ou les moteurs de recherches faisant appel à une fonction de complétion de phrase (« autocomplete »). Dans le dernier exemple, l’algorithme prédit les requêtes de recherche les plus probables en analysant les premiers mots entrés par l’utilisateur.
La traduction de textes et la mise en place d’assistants virtuels, communément appelés « chatbot », sont les utilisations les plus communes du NLP que l’on retrouve dans les PME.
TROUVER ET EXTRAIRE L’INFORMATION
Toutefois, une application plus complexe de ce type de technologie offre la possibilité de s’épargner bien des maux de têtes lorsque vient le temps de comprendre de textes difficiles.
« L’extraction d’information est un avenue intéressante, souligne David Beauchemin, Président du conseil d’administration de la Coopérative de travailleurs Baseline en intelligence artificielle. Souvent, les entreprises ne suspectent pas la quantité et la valeur des informations disponibles dans leurs documents à l’internes. »
Étudiant au doctorat en informatique en NLP à l’Université Laval, celui-ci s’intéresse à la personnalisation de contenu généré automatiquement dans un contexte de vente d’assurance en ligne.
« Les contrats d’assurances sont des documents lourds, qui sont difficiles à lire pour monsieur et madame Tout-le-Monde. J’examine les systèmes qui permettraient de résumer tout cela en générant un texte que l’utilisateur peut comprendre », explique ce dernier, lors d’un webinaire sur l’utilisation de l’IA en PME, le 9 février dernier.
Pour les professionnels, le NLP peut être un excellent outil d’aide à la tâche, selon Alain Lavoie, président directeur général de LexRock AI, une firme québécoise spécialisée en services et produits dans le domaine du traitement automatisé de texte.
Ce dernier donne en exemple le travail des avocats ou des analystes financiers. « Ils doivent parcourir des contrats ou des rapports pour aller identifier les clauses importantes. C’est laborieux et redondant. Ce qu’on fait chez nous c’est de leur offrir des systèmes qui vont rapidement chercher l’information pertinente dans les documents », indique celui-ci.
UN INVESTISSEMENT EN TEMPS ET ARGENT
Pour les PME, le nerf de la guerre, c’est l’argent. Difficile de trouver des entreprises québécoises qui peuvent rivaliser avec les Google et Microsoft de ce monde lorsque vient le développement d’outils en IA, notamment en NLP.
Et même si l’on veut créer son propre algorithme fait sur mesure, il faudra s’armer de patience, car l’opération ne se fait pas en criant ciseaux.
« La plus grosse partie de mon travail lorsque vient le temps de créer une solution pour une entreprise ou un organisme, c’est la préparation des données. Ça représente 80 % du travail à accomplir. Il est important de s’assurer que les données sont utilisables par la machine, qu’elle ne sont pas biaisées et que les informations personnelles sont sécurisée », insiste M. Beauchemin.
Même lorsque l’on fait appel à un « API », ou une interface de programmation fournie par un tiers, comme Google, Microsoft ou Amazon, il est primordial d’être conscient des coûts liés à l’utilisation du produit, rappelle M. Lavoie.
« Il faut prévoir les coûts du Cloud et ça peut être compliqué. Il faut déterminer combien de fois le client ou l’employé devra utiliser le service. On ne veut pas qu’au final l’outil coûte plus cher que le problème que l’on tente de résoudre » – Alain Lavoie, président directeur général – LexRock AI
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