Comment les robots peuvent-ils comprendre les humains ?

Technologie NLP

Pour les humains, le fait de parler, de comprendre et d’échanger est une qualité quasiment naturelle, évidente. Ce qui n’est absolument pas le cas pour les robots ! Pour nous comprendre, ces derniers doivent en effet prendre en considération toute la complexité du langage parlé. Mais alors, comment les robots peuvent-ils comprendre les humains ?

 

Zoom sur la complexité du langage naturel

Certains robots sont déjà capables d’entretenir une conversation simple avec un humain à l’écrit et à l’oral. Pourtant, dès que la conversation se complexifie, les robots peinent encore à nous comprendre. Contrairement au langage formel dont les systèmes d’écriture bien définis permettent une compréhension aisée de la part des intelligences artificielles, le langage naturel et intuitif représente un véritable challenge.
Les raisons de cette complexité sont nombreuses :

  • Les relations entre les mots sont complexes et nécessitent d’être prises dans leur ensemble pour être comprises.
  • Une même phrase peut vouloir dire quelque chose et son contraire : “Parle plus” peut signifier de parler davantage ou d’arrêter de parler, bien que cette dernière signification implique une erreur – courante – de langage.
  • Le langage est en constante évolution, avec l’apparition fréquente de nouveaux mots et usages.
  • Les règles grammaticales et culturelles du langage changent en fonction de la langue.

Pour comprendre le langage naturel, il ne faut pas uniquement comprendre chaque mot, mais comprendre la signification globale de l’ensemble des mots. Et c’est avant tout la technologie de traitement automatique du langage naturel qui permet d’analyser les paroles ou les textes.

 

L’évolution du NLP jusqu’à aujourd’hui

Le Natural Language Processing, ou Traitement automatique du langage naturel, a vu le jour au cours de la Seconde Guerre Mondiale et n’a depuis cessé d’évoluer. On le retrouve dans les outils de traduction en ligne, dans les chatbots et autres outils conversationnels type helpdesk, à des niveaux plus ou moins avancés. C’est au carrefour de l’informatique, de la linguistique et de l’intelligence artificielle que la science du NLP se développe. Son objectif ? Permettre aux robots de mieux comprendre le langage naturel, avec toute la complexité et les subtilités que cela implique. Il a fallu, pour ce faire, mettre en place toute une série d’algorithmes visant à développer les facultés des IA d’une part, et à restituer l’activité cognitive des humains d’autre part.
L’IA et le NLP jouent un rôle essentiel au niveau du traitement automatique du langage naturel.
Chaque technologie de traitement automatique du langage naturel se compose de trois éléments essentiels :

  • Une interface visuelle : l’interface avec laquelle l’utilisateur est invité à interagir avec le robot.
  • Un moteur de traitement automatique du langage naturel, dont l’algorithme permet de comprendre et de traiter la demande de l’utilisateur.
  • Une console d’administration : depuis laquelle les administrateurs peuvent gérer l’ensemble des réponses données par le robot et accéder à ses performances.

 

Technologie de traitement automatique du langage naturel : un pas dans le futur

Ces prochaines années, les performances de l’intelligence artificielle devraient encore
largement évoluer pour finalement envahir notre quotidien. L’objectif est clairement identifié : accroître l’expérience utilisateur et alléger les services des entreprises.
La technologie de traitement automatique du langage naturel dispose encore d’un vaste terrain pour se développer, aussi bien dans le secteur de l’industrie que dans la santé. Dans un futur proche, l’intelligence artificielle devrait permettre une meilleure compréhension des pathologies, un classement plus efficace des données et une meilleure expérience utilisateur.
Certes, l’IA appliquée au domaine du langage reste encore très limitée et dépendante de l’intervention humaine. Il faut dire qu’entre l’argot, les propos ironiques, le langage familier et les fautes de grammaire, nos robots ont encore énormément à apprendre. Mais plutôt que de l’imaginer se substituer à l’être humain, pourquoi ne pas plutôt l’envisager comme une technologie complémentaire, une innovation technologique destinée à améliorer nos vies et nos habitudes plutôt qu’à les révolutionner ?