Lorsque l'on s'intéresse aux technologies de demain, le traitement du langage naturel (NLP) n'est peut-être pas la première chose qui vient à l'esprit, car il ne s'agit en aucun cas d'un nouveau concept.
Le NLP est un sous-domaine de l'informatique qui s'intéresse aux interactions entre ordinateurs et langages humains. Plus spécifiquement, il vise à étudier la programmation informatique qui permet de traiter et d'analyser de grandes quantités de données formulées en langage naturel.
Les premières expériences de traitement automatique du langage naturel ont été initiées dans les années 50 avec le test de Turing. Aujourd'hui, il connaît un nouvel essor. Parallèlement, le développement de l'apprentissage automatique et de l'IA stimulent son utilisation avec des ensembles de données de plus en plus nombreux.
Lorsqu'on analyse les entreprises les plus performantes sur le marché, il s'avère que ce sont celles qui utilisent au mieux leurs données. Elles sont ainsi capables d'anticiper les souhaits des clients, d'utiliser des processus plus efficaces ou de découvrir de nouvelles opportunités sur le marché et à fortiori améliorer leur compétitivité.
Afin de pouvoir exploiter efficacement les données, les entreprises doivent donner aux employés les moyens de les comprendre. Il s'agit non seulement d'éduquer les collaborateurs mais également de leur donner accès à un outil performant. En leur fournissant un support efficace, le nombre de personnes capables de «lire» (manipuler, analyser et visualiser) des données, de manière à leur permettre de prendre des décisions, augmente de façon exponentielle.
Le but n'étant pas de faire de chacun un scientifique, embaucher des experts sera toujours nécessaire pour effectuer des missions techniques.
En étant capable de parcourir des centaines, voire des milliers de tableaux de données en quelques secondes, le traitement du langage naturel permet de trouver des occurrences potentielles correspondant aux expressions humaines.
En tant que tel, il permet aux collaborateurs d'exploiter des données sans avoir à se confronter à l'énorme quantité d'options disponibles pour les filtrer. Les nouvelles techniques d'IA permettent d'aller plus loin grâce au NLP. Par exemple, en recherchant le «prix moyen du gaz par region» dans un système d'analyse basé sur le NLP, ce dernier ne recherche pas seulement les prix du gaz, il procédera également à une agrégation par région.
Grâce à ces techniques d'IA, l'exploitation des données s'est extrêmement simplifié. Mais pour faire des données une source d'innovation et de développement économique, les entreprises doivent accueillir le changement.
Il est devenu urgent pour les entreprises de faire parler leurs données pour en tirer tous les bénéfices. L'étape la plus importante consiste à adopter une culture de la donnée. Il est important de prêter attention aux besoins et aux désirs des collaborateurs.
Comme avec beaucoup d'autres implémentations, commencer avec une petite équipe puis s'étendre plus largement à l'ensemble des collaborateurs est la meilleure approche. Il s'agit ainsi d'exposer l'équipe aux nouvelles façons d'accéder aux données en leur fournissant des outils pour les explorer et poser des questions.
Pour que les collaborateurs puissent intégrer plus rapidement cette nouvelle culture de la donnée, Il est primordial de leur montrer l'importance de la communauté mondiale grandissante d'utilisateurs de données !
C'est un véritable enjeu d'acculturation auquel sont confrontées les entreprises qui doivent rendre les données accessibles et intelligibles à tous.
Les nouvelles techniques d'intelligence artificielle permettent d'aller plus loin grâce au traitement du langage naturel, donnant aux collaborateurs la possibilité d'exploiter des données de façon simplifiée.
Ryan Atallah, Staff Software Engineer - Tableau.
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