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NLP : définition, avantages et cas d’usage

Posté par

 Samy Lastmann

L'étude du traitement du langage naturel, NLP (Natural Language Processing) ou Traitement Naturel du Langage, a commencé il y a des dizaines d’années, mais ça n’est seulement que récemment qu'elle a atteint un niveau de précision assez élevé pour apporter une réelle valeur ajoutée aux entreprises et leurs clients. Au quotidien, cette forme d’intelligence artificielle vous entoure plus que vous ne le pensez : via des assistants vocaux comme Siri, votre correcteur d'orthographe sur Iphone, des suggestions automatiques lorsque vous tapez une requête sur Google…

Et même dans le domaine de la relation client où chaque jour, les chatbots conversationnels s’appuient sur la NLP pour répondre automatiquement à une immense quantité de requêtes utilisateurs et s’améliorent constamment pour proposer des interactions hommes/machines toujours plus précises.

Dans cet article, nous vous expliquons simplement tout ce que vous devez savoir sur le NLP. Prêts à découvrir cette technologie, à la croisée de l’intelligence artificielle et de la linguistique ? Suivez le guide !

Une définition simple du NLP

Qu'est-ce que le NLP ? NLP est l'acronyme de Natural Language Processing, ce qui signifie Traitement Naturel du Langage ou Traitement Automatisé du Langage Naturel. Cette technologie est une forme d’intelligence artificielle et une branche de la Data Science. Elle permet aux ordinateurs d’analyser, de comprendre le langage humain et de générer des interactions, en transformant de la data brute en conversation intelligente.

Ce système permet aux humains et aux machines de parler le même langage. Concrètement, grâce au NLP, les entreprises peuvent analyser automatiquement des phrases issues d’un humain, pour prendre les décisions les plus adaptées.

Au sein du NLP, différentes sous-parties coexistent. Le Natural Language Processing englobe notamment :

  • Le NLU, Natural Language Understanding ou Compréhension du Langage Naturel en français. Le rôle du NLU est de comprendre en profondeur les échanges et les données, pour identifier les intentions des paroles ou des écrits humains.
  • Le NLG, Natural Language Generation ou Génération du Langage Humain en français. Son rôle est de créer et générer automatiquement des échanges dans une langue définie, grâce à l’intelligence artificielle. Les données se transforment alors en textes, et les entreprises peuvent automatiser certains processus manuels.

Vous l’avez compris : le NLP permet d’analyser des interactions humaines, mais aussi de les comprendre grâce au NLU et de générer automatiquement des contenus grâce au NLG. Après la définition, place à la pratique.

Comment fonctionne le NLP ?

Pour comprendre le fonctionnement du NLP, un retour en arrière s’impose. Son histoire débute dans les années 50, avec la traduction automatique de phrases simples. En pleine Guerre Froide, les Américains tentaient d’analyser les communications soviétiques : c’est la naissance du Natural Language Processing.

Dans les années 60 et 70, les premiers modèles de chatbots voient le jour, comme ELIZA en 1964). Il faudra cependant attendre la fin des années 80, pour que la recherche mette au point les premiers algorithmes de Machine Learning. 

Avec eux, le traitement et la reconnaissance du langage se perfectionnent. Et aujourd’hui, le NLP continue son expansion grâce à la partie “apprentissage automatique”, permise par le Machine Learning ou Deep Learning (capacités d’apprentissage plus puissantes). 

Ainsi, le fonctionnement du NLP repose sur des techniques d’apprentissage profond. Voici comment se décompose son utilisation :

Phase n°1 : L’humain interagit avec la machine

Le plus souvent, la requête s’effectue par le biais d’un chatbot, d’un voicebot, d’une FAQ dynamique, d’un assistant vocal… A l’écrit ou à l’oral, l’intention de l’utilisateur est exprimée en langage naturel.

fonctionnement NLP

Phase n°2 : La machine capture la requête, pour l’analyser et mieux la comprendre

A cette étape, les algorithmes de NLP utilisent différentes techniques, comme l’analyse syntaxique (pour identifier les règles grammaticales) ou l’analyse sémantique (pour déchiffrer le sens du texte).

La requête est alors étudiée dans son intégralité (nature et sens du texte, contexte de la question, sentiments de l’interlocuteur, etc.). Le texte est également comparé en temps réel avec la data déjà enregistrée par l’entreprise.

Les conversations passées et la base de connaissance client sont alors passées au crible. C’est là que le Machine Learning ou le Deep Learning entre en jeu :

  • Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui est axé sur la création de systèmes qui apprennent ou améliorent les performances en fonction des données qu'ils traitent.
  • Le Deep Learning ou apprentissage profond est un type d'intelligence artificielle dérivé du machine learning (apprentissage automatique) où la machine est capable d'apprendre par elle-même, contrairement à la programmation où elle se contente d'exécuter à la lettre des règles prédéterminées.

Le système opte ensuite pour la meilleure décision, avant de formuler sa réponse.

Phase n°3 : La machine répond à l’humain

Cette réponse peut se faire par un texte écrit ou oral, selon le canal d’interaction. Grâce au travail du NLP, la réponse générée est claire et cohérente. Elle s’appuie sur le langage naturel et humain.

Une ou plusieurs actions peuvent être déclenchées : proposer de poursuivre la discussion avec un conseiller client via l’escalade de contact, rediriger vers une page précise de votre site web, proposer des documents personnalisés à télécharger… L’idée est d’offrir la meilleure expérience utilisateur, en proposant une réponse pertinente, dans la langue de l’interlocuteur.

Quels sont les avantages du NLP pour la relation client ?

Grâce au NLP, la technologie se met au service de l’humain et du conseiller client, pour mieux les comprendre et les servir. Les bénéfices d’un tel procédé sont nombreux, tant pour les utilisateurs que pour votre entreprise et vos collaborateurs :

Le NLP pour améliorer l’expérience client

La principale opportunité offerte par le NLP est d’améliorer considérablement l’expérience client. Cette technologie répond aux nouveaux besoins des consommateurs modernes d’autonomie, d’immédiateté et d’accessibilité. Par exemple, un outil de selfcare comme la FAQ dynamique ou le chatbot, s’appuyant sur le NLP, peut répondre aux questions des clients en temps réel, 24h/24 et 7j/7.

Tout au long du parcours client, le NLP permet de proposer une expérience personnalisée, optimisée et conversationnelle. Avant, pendant ou après l’achat, la connaissance client est renforcée avec vos solutions qui captent le langage naturel de de vos clients et prospects pour améliorer en continue votre connaissance grâce à leurs feedbacks plus précis. Votre satisfaction client ne sera que plus valorisée !

Le NLP, pour soutenir votre service client

Le NLP est un levier d’accompagnement pour vos différentes entités... Mais il n’est pas voué à remplacer les équipes du service client !

En effet, le traitement du langage naturel est une aide en interne de qualité. Cet outil intelligent délivre de précieuses informations quantitatives et qualitatives. En finalité, il aide le service support à mieux comprendre et analyser les émotions des utilisateurs de votre marque.

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De plus, le traitement du langage naturel offre un gain de temps considérable à votre service client. Les tâches de compréhension, d’analyse et de réponses sont automatisées, grâce à l’intelligence artificielle et au Deep Learning. Vos équipes peuvent se consacrer sur des missions plus complexes, en laissant le NLP de vos technologies selfcare, FAQ dynamique ou d’un chatbot, traiter les échanges les plus simples ne nécessitant pas l’intervention d’un conseiller humain.

Enfin, le NLP n’est pas seulement une opportunité pour les équipes dédiées au service après-vente. Les équipes marketing et commerciales peuvent tirer profit d’un tel outil, pour améliorer leur stratégie, l’image de marque et le positionnement concurrentiel.

Par exemple, si un concurrent est mentionné par les clients lors d’un échange avec votre chatbot, l’analyse sémantique et l’analyse syntaxique vous seront d’une grande utilité. Vous pourrez ainsi identifier les sentiments des utilisateurs vis-à-vis de ce concurrent, et potentiellement agir pour créer de la préférence à votre égard.

En théorie, le NLP semble être l’outil idéal pour vos clients, comme pour vos collaborateurs. Mais en pratique… Est-ce vraiment une technologie infaillible ?

NLP : l’importance de l’entraînement pour le machine learning

Malgré les nombreux avantages du NLP, certaines limites sont à souligner. Le traitement naturel du langage est un projet complexe, confié à un ordinateur qui ne saisit pas toujours toutes les nuances du langage humain. En effet, le langage humain n’est pas toujours précis. Il est parfois ambigu et sa structure linguistique dépend de nombreuses variables, souvent complexes, comme l’argot, les dialectes régionaux ou le contexte social.

machine learning

Par exemple, lorsqu’un internaute utilise l’humour ou le sarcasme, les algorithmes ne comprennent pas toujours. De même, des synonymes ou certaines fautes d’orthographe sont des subtilités difficiles à maîtriser, même avec le Machine Learning : exemple du terme “billet” qui peut être utilisé pour le domaine du transport, mais aussi pour celui de la banque.

De plus, toutes les langues sont uniques et possèdent leurs propres spécificités. L’intelligence artificielle doit donc s’adapter à différents langages, avec différents procédés, ce qui a un coût… Et l’addition peut être salée, pour les entreprises internationales qui souhaitent s’appuyer sur le Natural Language Processing. 

Mais pour pallier l’ensemble de ces limites, une solution existe : l’entraînement ! Afin de comprendre, analyser et traiter une intention, le modèle NLP doit être entraîné et nourrit de données qui le feront grandir. 

Par exemple, un chatbot conversationnel doit être entraîné à comprendre et réagir à de multiples requêtes, sur différents sujets. Prenons une question classique de Service Après Vente : “Comment procéder au remboursement de mon achat ?”

Soyons réalistes : il est peu probable que cette question soit formulée de la sorte. Les clients peuvent également demander au chatbot “quelles sont les conditions de remboursement ?”, “se faire rembourser” ou plus simplement “remboursement”. Quelle que soit la requête exacte, le chatbot doit être entraîné à collecter de la data client sous différentes formes, pour mieux la comprendre et répondre correctement à vos prospects et clients.

Avec un bon entraînement régulier, les algorithmes arriveront plus facilement et rapidement à comprendre, voire prédire certains sentiments. L’entraînement facilite la personnalisation des échanges, voire la prédiction de certaines demandes... Et contribue à l’émergence de solutions proposant des interactions de qualité, pour optimiser l’expérience client !

Nouveau call-to-action

Le NLP en relation client : cas d’usage

Le Natural Language Processing s’intègre à de nombreux outils d’automatisation. Voici quelques exemples d’applications, dans le domaine de la relation client et du digital :

  • Le traitement des e-mails de réclamation : chaque jour, votre service client reçoit une quantité d’e-mails. Leur traitement peut s’avérer chronophage, complexe et donc coûteux. Grâce au NLP et notamment à l’analyse sémantique, la compréhension des demandes est facilitée. Les collaborateurs peuvent alors envoyer des réponses personnalisées, qui auront été générées à l’aide de l’intelligence artificielle.
  • Les callbots : cet outil de selfcare est programmé pour recevoir et transmettre des messages lors d’un appel téléphonique, en toute autonomie. Le callbot s’appuie sur la reconnaissance vocale et la synthèse vocale, permises grâce au NLP.
  • Les chatbots : aussi appelés agents conversationnels ou assistants virtuels, ces robots 2.0 du service client permettent de dialoguer en temps réel avec les internautes. Utiles avant, pendant ou après l’achat, ils modernisent la relation client avec fluidité, en apportant des solutions rapides et performantes.
  • Les FAQs dynamiques : ces modèles de Foire Aux Questions fonctionnent comme des moteurs de recherche. Les utilisateurs tapent une question ou un mot clé, puis l’outil de selfcare détecte automatiquement leur problématique. Grâce au traitement des données, l’entreprise peut alors proposer une réponse parfaitement appropriée à la requête formulée naturellement par vos utilisateurs. 

Ces outils aident à réduire le nombre de demandes adressées à votre service client, améliorer la satisfaction client et booster la conversion sur vos parcours utilisateurs. Le tout, en s’appuyant sur un allié de taille, dont vous ne pourrez bientôt plus vous passer : le NLP !

Alors, prêts à intégrer le NLP à vos outils de relation client et faire passer un cap à la transformation digitale de votre service client en découvrant nos solutions de selfcare ?

Samy Lastmann

Samy est CTO de Smart Tribune et conçoit des solutions prédictives selfcare pour rendre les internautes des marques autonomes dans leurs recherches d’informations. Il partage et décrypte les dernières tendances en matière d’intelligence artificielle, machine learning et NLU qui transforme la relation client des entreprises.

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