NLP : La Base de l’IA Textuelle

Le Natural Language Processing (NLP) ou traitement du langage naturel est la branche de l’IA qui permet aux machines de comprendre, interpréter et générer du langage humain.

Ce que tu trouveras ici

Introduction au NLP

• Guide NLP - Comprendre le NLP et ses fondamentaux

Applications du NLP

1. Analyse de texte

• Sentiment analysis : Détecter ton, opinions, émotions
• Classification : Catégoriser documents, emails, tickets
• Extraction d’informations : NER (Named Entity Recognition)
• Résumé automatique : Condenser longs documents

2. Traduction

• Traduction multilingue : DeepL, Google Translate
• Localisation : Adapter contenu culturellement
• Traduction temps réel : Communication internationale

3. Recherche et Indexation

• Recherche sémantique : Comprendre intention, pas juste mots-clés
• Vectorisation : Transformer texte en vecteurs pour similarité
• RAG (Retrieval Augmented Generation) : Combinaison recherche + LLM

4. Chatbots et Assistants

• FAQ automatiques : Répondre questions courantes
• Support client : 24/7, scalabilité
• Assistants personnels : Productivité, organisation

Technologies NLP

Fondamentaux

Concept	Description	Application
Tokenization	Découper texte en mots/mots	Traitement préliminaire
Embeddings	Vecteurs représentant sens	Similarité sémantique
Attention	Pondérer importance mots	Traduction, résumé
Transformers	Architecture moderne	GPT, BERT, T5

Modèles populaires

Modèle	Type	Meilleur pour
BERT	Discriminatif	Classification, NER
GPT	Génératif	Génération texte
T5	Seq2Seq	Traduction, résumé
LLaMA	Génératif (open source)	Déploiement local

Comment utiliser le NLP ?

1. Via APIs (facile)

# Exemple avec OpenAI
import openai
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "Analyse le sentiment de : 'J'adore ce produit !'"}]
)

2. Via libraries Python (intermédiaire)

# Exemple avec spaCy
import spacy
nlp = spacy.load("fr_core_news_sm")
doc = nlp("Apple regarde acheter une startup britannique pour 1 milliard $")
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)
# Output: Apple ORG, britannique NORP, 1 milliard $ MONEY

3. Via modèles Hugging Face (avancé)

# Exemple avec transformers
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
result = classifier("J'adore ce produit !")
# Output: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998}]

Cas d’usage par métier

Marketing

• Analyse sentiments réseaux sociaux
• Personnalisation emails
• Generation copywriting

Support client

• Classification tickets
• Réponses automatiques
• Analyse feedback

Recherche juridique

• Recherche contrats
• Analyse jurisprudence
• Extraction clauses

Finance

• Analyse news pour trading
• Détection fraudes
• Analyse rapports financiers

Ressources humaines

• Screening CVs
• Analyse entretiens
• Détection bias

Limites du NLP

1. Ambiguïté et contexte

• Polysémie (mots à plusieurs sens)
• Sarcasme et ironie
• Cultural differences

2. Langues

• Anglais dominé
• Langues rares limitées
• Dialectes régionaux

3. Bias

• Bias des données d’entraînement
• Stéréotypes renforcés
• Discriminations potentielles

Coûts et ROI

Solution	Coût mensuel	Pour qui ?
OpenAI API	$0.002/1K tokens	Startups, entreprises
DeepL API	$5-25€/500K caractères	Traduction professionnelle
spaCy (local)	Gratuit	Développeurs, POC
Hugging Face (local)	Coût infra	Entreprises, confidentialité

En savoir plus

• Guide NLP complet - Détails techniques
• LLM - Modèles de langage avancés
• Applications IA - Cas d’usage réels

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Le NLP est mature. Si tu travailles avec du texte, tu peux probablement automatiser 30-80% des tâches répétitives aujourd’hui. Commence par identifier tes processus textuels les plus coûteux, teste un POC en 2 semaines, et mesure le ROI.