Business NLP aujourd'hui et demain | L'IA en entreprise #12

L'application du traitement du langage naturel (TAL) dans les entreprises présente d'énormes opportunités de développement et d'automatisation. Elle s'applique à des domaines aussi divers que l'analyse des réactions émotionnelles dans les médias sociaux, où elle peut faire allusion à la façon dont une marque est perçue, à la voix et au fonctionnement intuitif des machines industrielles. Quelles sont les perspectives pour les applications PNL bientôt ?

Business NLP aujourd'hui et demain – table des matières :

1. Introduction
2. La PNL en entreprise – que peut-elle faire aujourd'hui ?
3. L'avenir de la PNL en entreprise
4. Sommaire

Introduction

Nous avons écrit sur le fonctionnement du traitement du langage naturel, ou sur la façon dont les machines et l'intelligence artificielle peuvent comprendre le langage, dans cet article. Nous avons également déjà mentionné comment cela fonctionne pour le traitement automatique des documents, l'analyse des médias sociaux, la traduction automatique et les chatbots, à la fois textuels et vocaux. Aujourd'hui, cependant, nous allons nous concentrer sur un bref aperçu des autres applications d'intérêt commercial du NLP (Natural Language Processing). Sur ce qui est disponible aujourd'hui. Et aussi sur les opportunités qui s'ouvrent pour la PNL dans un futur proche.

La PNL en entreprise – que peut-elle faire aujourd'hui ?

Une application passionnante de la PNL qui est vraiment pratique pour gérer le commerce électronique est l'analyse de texte. Par exemple, l'analyse des avis sur les produits publiés sur les sites de commentaires des clients peut suggérer de précieuses suggestions d'offres en magasin ou d'améliorations des produits eux-mêmes. L'étude des avis clients vous permet de prendre des décisions commerciales plus efficacement, ainsi que de développer des stratégies qui répondent aux attentes des clients.

L'analyse de texte est également appelée text mining. Parce que grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle, il est possible de "déterrer" des données et des modèles de comportement à partir d'un texte écrit de manière décontractée et naturelle. Il peut s'agir, par exemple, de modèles concernant la fréquence d'achat de produits spécifiques, ou le degré de satisfaction après sélection, qui ne sont pas vus par les humains analysant les commentaires. Au lieu de cela, ils peuvent fournir des connaissances précieuses sur les clients. Ces connaissances permettront à leur tour d'appliquer des stratégies de personnalisation ou de marketing basées sur les données et l'IA aux besoins d'un client spécifique.

L'intelligence artificielle, combinant des capacités d'analyse et de fouille de texte, est également capable de préparer des résumés précis et factuels. Cela inclut le contenu des réunions d'affaires, après quoi chaque participant peut recevoir une note textuelle contenant les conclusions les plus importantes. La possibilité de résumer des textes et de tirer des conclusions à partir de documents sources accélère également considérablement les études de marché et de concurrence, car on peut rapidement consulter un rapport plus volumineux à l'aide de notes préparées par l'IA en tirant parti des capacités fournies par le traitement du langage naturel.

Cependant, il convient de mentionner non seulement la compréhension mais aussi la génération de la parole dans un contexte commercial. Divers types de chatbots et de voicebots sont courants dans l'industrie hôtelière et touristique, entre autres. Grâce à la traduction automatique et au mode de communication vocal naturel, l'utilisation du NLP assure une excellente satisfaction client. Du choix d'un hôtel à la réservation d'un vol, en passant par les informations touristiques basées sur la localisation récupérées en temps réel. Toutes ces fonctionnalités sont rendues possibles uniquement par le traitement du langage naturel.

L'avenir de la PNL en entreprise

Une machine à laver qui vous rappelle d'une voix polie de terminer un programme, ou un réfrigérateur qui vous rappelle de remplir votre réserve de jus d'orange sont des solutions disponibles aujourd'hui. Le monde qui nous entoure parlera de plus en plus : l' Internet des objets (IoT) et le développement rapide de l'intelligence artificielle rendent les capteurs et les interactions vocales omniprésents.

L'analyse future du langage naturel peut inclure non seulement des énoncés écrits et parlés, mais également des signes d'accompagnement qui expriment des émotions. Dans la langue parlée, cela inclura le volume et le ton de la voix, ainsi que le rythme de la parole. Et dans un langage écrit familier - analyse d'émoticônes, de mèmes ou d'images postés. Un champ d'analyse encore plus grand s'ouvre lorsqu'un énoncé est analysé à partir d'un enregistrement vidéo, où la personne ou la personne qui parle peut être vue.

Si l'analyse de la communication non verbale, appuyée par l'intelligence artificielle, fait partie de la PNL, il y a moyen de comprendre non seulement le sens d'un énoncé mais aussi son intention. La communication non verbale ouvre le champ de l'interprétation des comportements et des attitudes qui véhiculent du sens, accompagnent les émotions et indiquent la finalité du message. La PNL combinée à l'analyse d'images (vision par ordinateur) permettra d'interpréter la signification des expressions faciales, des mouvements ainsi que des gestes. Et les outils analytiques soutenus par l'IA tireront des conclusions supplémentaires sur le moment et l'endroit où les clients sont intéressés par un produit ou un service.

Sommaire

Les mots d'Albert Mehrabian accompagnent notre analyse du traitement automatique du langage naturel : La communication humaine n'est basée qu'à 7% sur les informations véhiculées par les mots. Le ton de la voix est déterminé à 38% par et jusqu'à 55% est la communication non verbale. Les personnes impliquées dans le traitement du langage naturel et ses liens avec d'autres branches de l'intelligence artificielle le savent également. Nous nous émerveillerons certainement des conclusions que l'IA à apprentissage rapide tirera bientôt de notre comportement et de nos gestes.

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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'augmenter la productivité de l'équipe en enseignant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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L'IA en entreprise :

1. L'intelligence artificielle en entreprise - Introduction
2. Menaces et opportunités de l'IA en entreprise (partie 1)
3. Menaces et opportunités de l'IA en entreprise (partie 2)
4. Applications d'IA en entreprise - aperçu
5. Qu'est-ce que le NLP ou le traitement automatique du langage naturel en entreprise
6. Traitement automatique des documents
7. IA et réseaux sociaux – que disent-ils de nous ?
8. Traducteur automatique. Localisation intelligente des produits numériques
9. Chatbots textuels assistés par IA
10. Le fonctionnement et les applications métiers des voicebots
11. La technologie des assistants virtuels, ou comment parler à l'IA ?
12. La PNL d'entreprise aujourd'hui et demain
13. Comment l'intelligence artificielle peut-elle aider avec le BPM ?
14. L'intelligence artificielle va-t-elle remplacer les analystes métier ?
15. Le rôle de l'IA dans la prise de décision en entreprise
16. Qu'est-ce que l'Intelligence d'Affaires ?
17. Planification des publications sur les réseaux sociaux. Comment l'IA peut-elle aider ?
18. Publications automatisées sur les réseaux sociaux
19. L'intelligence artificielle dans la gestion de contenu
20. L'IA créative d'aujourd'hui et de demain
21. L'IA multimodale et ses applications en entreprise
22. Nouvelles interactions. Comment l'IA change-t-elle la façon dont nous utilisons les appareils ?
23. RPA et API dans une entreprise numérique
24. Nouveaux services et produits fonctionnant avec l'IA
25. Le futur marché du travail et les métiers à venir
26. IA verte et IA pour la Terre
27. EdTech. L'intelligence artificielle dans l'éducation