Au cours des douze derniers mois, le paradigme numérique mondial a considérablement évolué, notamment en ce qui concerne la manière dont les humains interagissent avec les machines. En fait, l'espace a subi une transformation si radicale que des personnes de tous âges se familiarisent désormais rapidement avec les modèles d'intelligence artificielle (IA), dont le plus populaire est ChatGPT d'OpenAI.
Les progrès réalisés dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) et de l'IA conversationnelle ont été le principal moteur de cette révolution. Le NLP est un sous-domaine de l'IA qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains en utilisant le langage et les modèles de discours de tous les jours. L'objectif ultime du NLP est de lire, déchiffrer, comprendre et donner un sens au langage humain de manière à ce qu'il soit compréhensible et facile à assimiler pour les utilisateurs.
En outre, le NLP comprend plusieurs tâches et techniques clés, notamment l'étiquetage des parties du discours, la reconnaissance des entités nommées, l'analyse des sentiments, la traduction automatique et l'extraction de sujets. Ces tâches aident les machines à comprendre et à générer des réponses en langage humain. Par exemple, l'étiquetage des parties du discours consiste à identifier le groupe grammatical d'un mot donné, tandis que la reconnaissance des entités nommées consiste à identifier des personnes, des entreprises ou des lieux dans un texte.
Le NLP redéfinit les frontières de la communication
Bien que les technologies fondées sur l'IA n'aient commencé que récemment à faire partie du courant numérique dominant, elles ont profondément influencé de nombreuses personnes au cours de la majeure partie de la dernière décennie. Des compagnons comme Alexa d'Amazon, l'assistant de Google et Siri d'Apple se sont insérés dans le tissu de notre vie quotidienne, nous aidant à tout, qu'il s'agisse de noter des rappels ou d'orchestrer nos maisons intelligentes.
La magie de ces assistants réside dans un puissant mélange de NLP et d'IA, qui leur permet de comprendre la parole humaine et d'y réagir. Cela dit, le champ d'application du NLP et de l'IA s'est maintenant étendu à plusieurs autres secteurs. Par exemple, dans le domaine du service à la clientèle, les chatbots permettent désormais aux entreprises de fournir un service à la clientèle automatisé avec des réponses immédiates aux demandes des clients.
Capables de gérer simultanément plusieurs interactions avec les clients, ces chatbots automatisés ont déjà réduit les temps d'attente.
La traduction est un autre domaine dans lequel le NLP et l'IA ont fait des progrès remarquables. Les applications de traduction peuvent désormais interpréter le texte et la parole en temps réel, ce qui permet de supprimer les barrières linguistiques et de favoriser la communication interculturelle.
Un article paru dans The Lancet souligne que ces capacités de traduction pourraient redéfinir le secteur de la santé. Les chercheurs pensent que ces systèmes peuvent être déployés dans des pays où les prestataires de soins de santé sont insuffisants, ce qui permettrait aux médecins et aux professionnels de la santé de l'étranger d'effectuer en direct des évaluations des risques cliniques.
L'analyse des sentiments, une autre application du NLP, est également utilisée pour déchiffrer les sous-entendus émotionnels derrière les mots, ce qui rend les réponses des plateformes telles que Google Bard, ChatGPT et Jasper.ai encore plus humaines.
Grâce à leurs prouesses croissantes, ces technologies peuvent être intégrées aux systèmes de surveillance des médias sociaux, à l'analyse des études de marché et à la prestation de services à la clientèle. En examinant minutieusement les commentaires des clients, les avis et les discussions sur les médias sociaux, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur la façon dont leurs clients perçoivent leurs produits ou leurs services.
Enfin, l'IA et le NLP se sont aventurés dans le domaine de la génération de contenu. Les systèmes alimentés par l'IA sont désormais capables de rédiger des textes semblables à ceux des humains, allant des articles d'actualité à la poésie, en passant par la création de contenu de sites web, la génération de courriels personnalisés et la rédaction de textes de marketing.
L'avenir de l'IA et du NLP
De nombreux experts estiment que l'avenir de l'IA et du NLP est très prometteur. Dimitry Mihaylov, cofondateur et directeur scientifique de la plateforme de diagnostic médical basée sur l'IA Acoustery, a déclaré à Cointelegraph que l'intégration des données multimodales, y compris les images, les données audio et vidéo, sera la prochaine étape importante de l'IA et du NLP, ajoutant :
« Cela permettra des traductions plus complètes et plus précises, en tenant compte des indices visuels et auditifs en plus des informations textuelles. Les experts en IA s'intéressent également à l'analyse des sentiments, qui permettrait une compréhension plus précise et plus nuancée des émotions et des opinions exprimées dans les textes. Bien entendu, toutes les entreprises et tous les chercheurs s'efforceront de mettre en place des capacités en temps réel, de sorte que la plupart des interprètes humains, je le crains, commenceront à perdre leur emploi. »
De même, Alex Newman, concepteur de protocoles chez Human Protocol, une plateforme offrant des services décentralisés d'étiquetage des données pour les projets d'IA, estime que le NLP et l'IA sont sur le point d'augmenter considérablement la productivité individuelle, ce qui est crucial compte tenu de la réduction prévue de la main-d'œuvre en raison de l'automatisation de l'IA.
M. Newman considère l'analyse des sentiments comme un facteur clé, avec une interprétation plus sophistiquée des données grâce aux réseaux neuronaux et aux systèmes d'apprentissage en profondeur. Il envisage également l'ouverture des plateformes de données pour mieux répondre aux besoins des langues traditionnellement mal desservies par les services de traduction.
Megan Skye, rédactrice de contenu technique pour Astar Network - une couche d'application décentralisée multichain basée sur l'IA reposant sur Polkadot - considère que le ciel est la limite de l'innovation en matière d'IA et de NLP, en particulier avec la capacité de l'IA à auto-assembler de nouvelles itérations d'elle-même et à étendre ses propres fonctionnalités, en ajoutant :
« L'analyse des sentiments basée sur l'IA et le NLP se produit probablement déjà sur des plateformes comme YouTube et Facebook qui utilisent un graphe de connaissances, et pourrait être étendue à la blockchain. Par exemple, si une nouvelle IA spécifique à un domaine est configurée pour accepter des blocs fraîchement indexés en tant que flux de données d'entrée source, et que nous avons accès à un algorithme pour l'analyse des sentiments basée sur la blockchain ou que nous l'avons développé. »
Scott Dykstra, directeur technique du référentiel de données basé sur l'IA Space and Time, voit l'avenir du NLP à l'intersection de l'edge et du cloud computing. Il a déclaré à Cointelegraph qu'à court ou moyen terme, la plupart des smartphones seraient probablement équipés d'un modèle intégré à grand langage qui fonctionnerait en conjonction avec un modèle de base massif dans le cloud. « Cette configuration permettra de disposer d'un assistant d'IA léger dans votre poche et d'une IA lourde dans le centre de données. », a-t-il ajouté.
La voie à suivre est pavée de défis
Si l'avenir de l'IA et du NLP est prometteur, il n'est pas exempt de défis. Par exemple, Mihaylov souligne que les modèles d'IA et de NLP dépendent fortement de grands volumes de données de haute qualité pour l'entraînement et les performances.
Toutefois, en raison de diverses lois sur la confidentialité des données, l'acquisition de données étiquetées ou spécifiques à un domaine peut s'avérer difficile dans certains secteurs. En outre, les différents secteurs ont des vocabulaires, des terminologies et des variations contextuelles uniques qui nécessitent des modèles très spécifiques. « La pénurie de professionnels qualifiés pour développer ces modèles constitue un obstacle important. », a-t-il ajouté.
Mme Skye partage ce sentiment et fait remarquer que si les systèmes d'IA peuvent potentiellement fonctionner de manière autonome dans presque tous les secteurs, la logistique de l'intégration, la modification des flux de travail et la formation posent des défis importants. En outre, les systèmes d'IA et de NLP nécessitent une maintenance régulière, en particulier lorsque la qualité des réponses et une faible probabilité d'erreur sont importantes.
Enfin, M. Newman estime que le problème de l'accès à de nouvelles sources de données pertinentes pour chaque secteur cherchant à utiliser ces technologies deviendra de plus en plus évident au fil des ans :
« Il existe de nombreuses données, mais elles ne sont pas toujours accessibles, fraîches ou suffisamment préparées pour l'entraînement des machines. Sans données reflétant les particularités d'un secteur, son langage, ses règles, ses systèmes et ses spécificités, l'IA ne sera pas en mesure d'apprécier le contexte et de fonctionner efficacement. »
Par conséquent, alors que de plus en plus de personnes continuent à graviter autour de l'utilisation des technologies susmentionnées, il sera intéressant de voir comment le paradigme numérique existant continue à évoluer et à mûrir, en particulier compte tenu du rythme rapide auquel l'utilisation de l'IA semble s'infiltrer dans diverses industries.