Le Traitement du Langage Naturel est une branche de l'
intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre, interpréter et générer un langage humain de manière intelligente, convertissant le texte en données que les systèmes peuvent analyser et traiter, comme s'il s'agissait d'un interprète intelligent entre les machines et les personnes.
Les systèmes de TLN utilisent des techniques d'
apprentissage automatique pour "traduire" le langage humain en représentations computationnelles. Le TLN aide les machines à décomposer le texte en unités significatives, à comprendre le contexte et les intentions, et à créer des réponses pertinentes.
Cela inclut de convertir des
tokens, mots et phrases, en
embeddings qui capturent la signification sémantique, permettant aux
modèles d'IA d'extraire et d'appliquer des patrons linguistiques pendant leur
entraînement et lorsque le modèle traite et répond à de nouvelles requêtes (les
inférences).
Dans les grands
modèles de langage, le TLN analyse le contexte, comprend les nuances sémantiques et génère des réponses cohérentes. Un exemple est ChatGPT, capable de comprendre des questions complexes et de produire un texte qui imite la communication humaine.