Le NLP : l’orchestre discret du langage
Makonu a mabulu mu AI
Ntina wa kawili wa mabulu mu nne :
- Mabulu ya LLM : kuelewa bantu badi bana, na bango badi bafanya nini.
- NLP : kusambula mu maboko maku ma kufanya kazi na matalu ya kizungu (ntina wa sasa).
- Mabulu ya Bana AI : kusambula mabulu ya bantu ya bandakisa.
- Kupingana na kusambula AI Smarttalk : kusambula na kusambula matalu.
Si le langage était une symphonie, la partition en serait infiniment complexe : tantôt grandiose, tantôt intime, rythmée par la diversité des langues, des contextes et des nuances culturelles. Au cœur de cette symphonie se trouve un orchestre discret mais ô combien essentiel : le NLP (Natural Language Processing), ou traitement automatique du langage naturel.
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Dans le premier article, nous avons comparé les LLM (Large Language Models) à de gigantesques essaims d’abeilles produisant un miel textuel. Ici, nous allons revenir à des briques plus fondamentales, souvent plus discrètes, qui constituent pourtant l’armature même de la compréhension et de la génération de texte dans le monde de l’IA. Cette exploration vous permettra de saisir :
- Mipangilio ya mizizi ya kihistoria ya NLP
- Mbinu na njia kuu za (takwimu, ishara, neva)
- Hatua muhimu za mstari wa NLP (tokenization, stemming, lemmatization, nk.)
- Maeneo mengi ya matumizi (uchambuzi wa maana, tafsiri, muhtasari wa moja kwa moja...)
- Changamoto za maadili, tamaduni na teknolojia
- Jinsi NLP ya kawaida inavyo kuwepo kwa pamoja na LLM na tofauti kati yao
Nous verrons que le NLP peut être considéré comme un ensemble de musiciens jouant chacun une partition : la tokenisation est la flûte subtile, l’analyse morphologique la clarinette réfléchie, la dépendance syntaxique le violoncelle qui ancre la mélodie, etc. Et de cette harmonie naît une compréhension (ou au moins une manipulation) du langage naturel.
Prêts à accorder vos instruments ? Plongeons dans le NLP, ce discret chef d’orchestre du langage.
1. Definition and history: when language became (also) a matter of machines
1.1. Premiers pas : linguistique informatique et approches symboliques
Le NLP remonte à plusieurs décennies, bien avant l’avènement des puissants LLM. Dès les années 1950-60, des chercheurs se demandent comment faire traiter le langage par une machine. Les premières approches sont souvent symboliques : on tente de coder à la main des règles grammaticales, des listes de mots, des ontologies (représentant les concepts du monde), etc.
Ces méthodes, dites aussi "basées sur la connaissance", s’appuient sur une hypothèse : si l’on fournit au système suffisamment de règles linguistiques, il pourra analyser et générer du texte de façon correcte. Malheureusement, le langage humain se révèle d’une complexité telle qu’il est quasi impossible de tout formaliser en règles fixes.
Mfumu ya maboko ya miziki
Mu lufalansa, lufumu wa kintu kia kawaya udi wa miziki (le poêle / la poêle, le mousse / la mousse…). Kila lufumu luwila maboko ya kusamba, na lufumu ya mifumu ya kawaya ila kusambila kusamba.
1.2. The statistical era: when numbers were allowed to speak
À mesure que l’informatique progresse, l’approche statistique du NLP émerge : plutôt que de coder des règles à la main, on laisse une machine inférer des tendances à partir de données annotées.
Par exemple, on constitue un corpus de textes traduits, et on apprend un modèle probabiliste qui calcule la probabilité qu’un mot dans la langue source corresponde à un mot (ou groupe de mots) dans la langue cible. C’est ainsi qu’au début des années 2000, la traduction automatique (type Google Translate) décolle, s’appuyant principalement sur des méthodes statistiques comme les Modèles de Markov cachés ou les phrases alignées.
Petit à petit, la simple utilisation de comptages (occurrences de mots) et d’analytiques (n-grammes, TF-IDF, etc.) s’avère très efficace pour des tâches de classification ou de détection de mots-clés. On découvre que le langage, en grande partie, suit des lois statistiques, même si celles-ci sont loin de tout expliquer.
1.3. The age of neural networks: RNN, LSTM, and Transformers
Les années 2010 marquent l’arrivée des modèles neuronaux à grande échelle, d’abord via les RNN (réseaux de neurones récurrents), les LSTM (Long Short-Term Memory) et les GRU (Gated Recurrent Units). Ces architectures permettent de prendre en compte l’ordre des mots et le contexte dans une phrase, mieux que les approches purement statistiques.
Puis, en 2017, une publication intitulée “Attention is all you need” introduit les Transformers, amorçant la vague qui aboutira aux LLM (GPT, BERT, etc.). Or, même avec cette avancée spectaculaire, les briques fondamentales du NLP restent pertinentes : on continue de parler de tokenisation, de lemmatisation, d’analyse syntaxique, etc., même si elles sont parfois intégrées de façon implicite dans ces gros modèles.
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2. Mipando ya NLP yamene: kusintha mawonekedwe a m'manja
To better understand the richness of NLP, let's imagine a classic pipeline, where a text will go through different stages (different "musicians"):
2.1. Tokenisation : la flûte qui donne les notes de base
La tokenisation consiste à découper le texte en unités élémentaires, appelées tokens. En français, cela coïncide souvent avec les mots séparés par des espaces ou la ponctuation, mais ce n’est pas toujours trivial (contractions, ponctuation intégrée, etc.).
C’est la première étape incontournable de tout pipeline NLP, car la machine ne “comprend” pas les chaînes de caractères brutes. Une bonne tokenisation permet de manipuler plus aisément ces unités de sens.
2.2. Normalisation, elimination du bruit
Une fois découpé, on peut normaliser (tout mettre en minuscules, par exemple), enlever les ponctuations inutiles ou les stop words (mots vides comme “le”, “la”, “de”, “et” qui n’apportent pas toujours de sens).
C’est aussi à cette étape qu’on peut traiter les spécificités linguistiques : en français, on peut vouloir gérer les accents, en chinois, on peut segmenter les caractères, etc. Cette phase est parfois comparée à la clarinette qui clarifie la mélodie en supprimant les parasites sonores.
2.3. Stemming vs Lemmatisation : l’alto et le violon de l’analyse morphologique
- Stemming : on ramène les mots à une forme “radicale” en enlevant les suffixes. Par exemple, “manger”, “manges”, “mangeons” deviennent “mang”. C’est rapide, mais approximatif, car le radical n’est pas forcément un mot existant.
- Lemmatisation : on identifie la forme canonique du mot (son lemme), par exemple “manger”. C’est plus précis, mais nécessite un lexique ou des règles linguistiques plus élaborées.
Ces deux procédés aident à réduire la variabilité lexicale et à regrouper les mots qui partagent une même racine sémantique. C’est un peu comme l’accord de l’alto et du violon : ils affinent les notes pour qu’elles puissent s’assembler dans une harmonie commune.
2.4. Analyse syntaxique (parsing), étiquetage morphosyntaxique (POS tagging)
L’analyse syntaxique consiste à identifier la structure d’une phrase, par exemple qui est le sujet, le verbe, l’objet, quels sont les compléments circonstanciels, etc. Cette étape, souvent appelée “parsing”, peut se faire via des algorithmes systèmes de dépendances ou arbres de constituants.
Le POS tagging (Part-of-Speech tagging) associe à chaque token une catégorie grammaticale (nom, verbe, adjectif, etc.). C’est crucial pour la compréhension ultérieure : savoir que “banc” est un nom (le banc pour s’asseoir) ou un verbe (banc… pas très courant en français, mais imaginons un contexte), influence la façon dont la phrase est interprétée.
2.5. Analyze semantic, named entity recognition
L’analyse sémantique vise à comprendre le sens des mots et des phrases. Cela peut inclure l’analyse de sentiments (“texte positif, négatif, neutre ?”), la reconnaissance d’entités nommées (personnes, lieux, organisations), la résolution de coréférences (savoir quel pronom renvoie à quel nom), etc.
C’est l’orchestre qui commence vraiment à jouer en harmonie : chaque instrument (chaque étape) fournit des indices sur ce que le texte “veut dire” et comment ses éléments se relient.
2.6. Result final: classification, summary, translation, generation
Enfin, selon la tâche, on peut avoir un résultat final très varié : une catégorie (spam / pas spam), une traduction, un résumé, etc. À chaque contexte correspond un “morceau” différent, joué par l’orchestre NLP.
Bien entendu, dans les LLM modernes, beaucoup de ces étapes sont intégrées, voire “apprises” automatiquement. Mais en pratique, pour des applications ciblées, on utilise encore souvent ces étapes de façon modulaire.
3. Main NLP methods: symbolic, statistical, neural
3.1. Approches symboliques
Based on explicit rules, they seek to model grammar, semantics, vocabulary. Advantage: they can be very precise in a narrow field (for example, in law, specific rules can be coded). Disadvantage: they require a strong human investment (linguist experts, computer scientists) and they generalize poorly.
3.2. Approches statistiques
Ici, on estime des probabilités à partir de corpus annotés. Par exemple, la probabilité qu’un mot suive un autre, qu’une suite de mots appartienne à telle catégorie, etc. Les modèles n-grammes, HMM (Hidden Markov Models) et CRF (Conditional Random Fields) en sont des exemples classiques.
Ces approches ont dominé le NLP pendant les années 1990-2010, permettant des systèmes comme la traduction statistique ou la reconnaissance d’entités à grande échelle. Elles peuvent nécessiter beaucoup de données mais restent moins gourmandes que les approches neuronales les plus récentes.
3.3. Approches neuronales
Avec la puissance de calcul moderne, on peut entraîner des réseaux de neurones sur de très grands corpus. Les RNN et surtout les Transformers (BERT, GPT, etc.) sont devenus les fers de lance du NLP actuel.
Ces modèles apprennent des représentations vectorielles (embeddings) et capturent des relations contextuelles complexes. Ils réalisent de manière automatique ce que faisaient les “instruments” du pipeline : tokenisation, analyse syntaxique, sémantique… Bien sûr, en pratique, on utilise souvent un mélange d’approches : un modèle neuronal pré-entraîné, affiné sur une tâche précise, avec parfois des règles symboliques en surcouche pour éviter certains écueils.
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4. Usages phares du NLP : l’orchestre au service de l’humain
4.1. Analysis of Sentiments and Opinion Monitoring
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4.2. Chatbots and Virtual Assistants
Avant même l’arrivée des LLM (type ChatGPT), on utilisait déjà des modules de NLP pour développer des chatbots capables de répondre à des questions simples, en s’appuyant sur des faq ou des scénarios prédéfinis. Aujourd’hui, ces chatbots peuvent être hybridés avec des modèles plus grands pour donner une illusion de conversation fluide.
4.3. Translation and Automatic Summarization
La traduction automatique fut un des premiers défis majeurs du NLP. Aujourd’hui, elle s’appuie surtout sur des approches neurales (NMT – Neural Machine Translation), mais l’approche statistique reste présente.
De même, le résumé automatique (générer un résumé concis d’un article, d’un livre, etc.) fait partie des tâches prisées. Il existe deux grandes catégories :
- Résumé extractif : extraire les phrases clés
- Résumé abstractive : reformuler le texte de manière synthétique
4.4. Reconnaissance et extraction d’informations
Mu kala kwa mizinda kama ya fedila, ya mukalenge, kana ya mukolo wa bantu, tuakala kukolola mukala mukulu wa mabokoli na miponji ya mukolenge (mikolo, mirembe, mikolo ya kozwa...). NLP inaleta maboko ya kukolola bantu baponyi, kuzwa mikolo (nani aliye na nani ?), nk.
4.5. Correction orthographique et grammaticale
Kadi u tuzi ngongoli ya kusunga mpe ya kosalisa, kuna nsuka ya kozwa mpo na kozwa maboko ya kozwa, ya maboko ya kozwa mpe ya maboko. Nkita, moko ya mpe moko (maboko ya maboko), ezali na nsuka ya kozwa ya maboko mpe ya maboko ya kozwa mpo na maboko ya mpe.
5. Mipangilio ya lugha, tamaduni na maadili: wakati mgawanyiko unapozidi kuwa mgumu
5.1. Multilinguism and cultural diversity
Le NLP ne se limite pas à l’anglais ou au français. De nombreuses langues ont des structures très différentes (ex. les langues agglutinantes, tonales, ou avec des écritures non alphabétiques). Les jeux de données annotées sont souvent moins disponibles pour les langues “rares” ou peu dotées en ressources.
Cela pose la question de l’inclusivité : comment s’assurer que la richesse linguistique du monde soit représentée dans les modèles ? Comment éviter de favoriser systématiquement les langues “dominantes” ?
5.2. Biais et discriminations
Les algorithmes de NLP, comme tout algorithme, peuvent hériter des biais présents dans leurs données d’entraînement. Des propos discriminatoires, des stéréotypes ancrés ou des déséquilibres de représentation peuvent se retrouver amplifiés.
Mfumu wa mfumo
Mfumo wa kusaili CV uliofunzwa kulingana na historia ya kampuni unaweza kuendeleza mfumo wa kibaguzi wa kijinsia ikiwa hapo awali kampuni ilikuwa ikiajiri wanaume zaidi kwa baadhi ya nafasi.
5.3. Protection of Privacy and GDPR
Le NLP touche au langage, donc potentiellement à la correspondance, aux e-mails, aux messages privés. La question de la confidentialité est cruciale, d’autant plus que les lois comme le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) en Europe imposent de fortes contraintes sur l’usage et le stockage de données personnelles.
5.4. Désinformation et manipulation
Les progrès du NLP, surtout couplés à des modèles génératifs, permettent de fabriquer du texte de plus en plus crédible. Cela ouvre la porte à des campagnes de désinformation (fake news), de propagande, etc. D’où la nécessité de développer des méthodes de détection et de vérification des sources, ainsi que de sensibiliser le grand public.
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6. Coexistence and complementarity with LLM: a powerful duo?
On pourrait se demander : “Maintenant que les LLM sont là, à quoi bon parler de toutes ces techniques NLP traditionnelles ?” La réponse est simple : l’orchestre NLP reste pertinent à de nombreux égards :
- Mikolo sy fitaovana : Ny LLM dia lehibe sy mahery amin'ny fampiasana rindrambaiko. Ho an'ny fampiasana be dia be na eo amin'ny toerana na eo amin'ny fitaovana manokana (ohatra ao amin'ny smartphone), dia manana modely maimaim-poana na fitaovana NLP tradisyonala no afaka atao.
- Fahamarinana : Ny fomba klasika (fanoratana tarehy, antontan'isa fiteny) dia afaka manome fahamarinana tsara amin'ny fotoana iray. Afaka manandrana ny antony nataon'ny olona, na dia ny LLM dia maimaim-poana.
- Angovo voa : Ao amin'ny sehatra manokana (ohatra ny fanatanjahantena manokana, ny lalàna amin'ny firenena voatokana), dia tsy manana betsaka ny antony hahafahana mampianatra ny LLM. Ny fomba klasika dia afaka mandray anjara amin'izany.
- Fanampiana, fanaraha-maso : Na dia eo aza ny LLM, dia maro ny fotoana ilaina hahafahana manaraka na manidy ny angovo, na hanaraka ny fampiasana (ho an'ny famoronana, ny fanadihadiana ny fahamarinana, sns.).
En pratique, de nombreuses entreprises combinent un modèle neuronal pré-entraîné (BERT, GPT, etc.) avec des modules NLP plus traditionnels. C’est un peu comme avoir un grand soliste pour les passages complexes tout en gardant le reste de l’orchestre pour l’accompagnement et la cohésion.
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7. The Backbone of the Future: Why NLP Will Only Grow
7.1. Kupambana na Matumizi
The treatment of natural language is everywhere: information retrieval, automatic responses, content generation, writing assistance, organization of knowledge bases... With the exponential growth of textual data (emails, chats, documents), NLP is becoming increasingly strategic for all industries.
7.2. Multimodalité
On se dirige vers des modèles multimodaux qui gèrent à la fois le texte, l’image, la vidéo, le son. Mais le texte restera un socle crucial : la capacité de comprendre et de générer du langage ouvre la voie à l’interopérabilité avec d’autres modalités (décrire une image, sous-titrer une vidéo, etc.).
7.3. Advanced Semantic Search
Les entreprises et les chercheurs s’intéressent de plus en plus à la recherche sémantique, c’est-à-dire la capacité d’interroger un corpus non seulement par mots-clés, mais par concepts. Cela repose sur des techniques de vectorisation et d’encodage sémantique (embeddings), couplées à des algorithmes de similarité contextuelle.
7.4. Les défis restants
Même si les progrès sont fulgurants, il reste des défis de taille :
- Comprendre le second degré, l’humour, l’ironie
- Gérer les inférences complexes, la logique de haut niveau
- Résoudre les ambiguïtés de sens, liées au contexte et à la culture
Le NLP va donc continuer à se développer et à s’affiner, bénéficiant à la fois des avancées algorithmiques et de la richesse de la recherche en linguistique.
8. How does AI Smarttalk position itself and the future of AI Agents
Mu kalo wa kudala, tutukulula mabala a Abasale AI: bantu bafumu bafumapo kumapanga, kubweza, na kusunga mu munda wakwe. Mwabaona kuti bafwala kwa kusunga mukubweza mabala NLP kuti balandule mabvunzo, bakondele mabvunzo, kapena kugenera mabala.
AI Smarttalk, quant à lui, souhaite se positionner comme un service conversationnel à la fois intelligent et contrôlable, capable de puiser dans les LLM (quand nécessaire) et de recourir à des techniques NLP plus légères pour des besoins spécifiques (comme la classification, le routage de questions, la détection d’intentions, etc.).
L’idée est de combiner le meilleur de deux mondes : la puissance brute d’un grand modèle et la finesse ou la fiabilité de modules NLP dédiés. En clair, avoir un orchestre complet (le NLP traditionnel) qui sait jouer plusieurs partitions, et un soliste virtuose (un LLM) quand on veut une envolée lyrique.
9. Tips for setting up an NLP pipeline
Before we conclude, here are some recommendations for those who wish to embark on or improve NLP in their organization.
9.1. Identify the task and the data
- Kambani ni nzelu ? Classification ya mawu, kuvumbuluka kwa miziki, kuvumbuluka ?
- Kambani madata ? Corpus wakutiwa, wasiokutiwa, wakati wa lugha zingine ?
- Kambani mabvumira ya kufanya ? Kusunga, kusunga tena, nthawi ya kuitanitsa, kusintha ?
9.2. Choisir les bons outils
Il existe des bibliothèques open source très populaires (spacy, NLTK, Stanford CoreNLP, etc.), et des plateformes Cloud (services NLP clés en main). Les LLM (GPT-like) sont souvent accessibles via des API. Réfléchissez aux contraintes (coût, confidentialité, besoin de ressources matérielles).
9.3. Kuyikila kulonga na kusungula muvulavula na kusungula maboko.
Les modèles, qu'ils soient statistiques ou neuronaux, ont besoin de données de qualité. Investir dans une annotation précise est crucial pour obtenir de bons résultats. Il faut aussi définir un protocole d'évaluation (jeu de test, métriques comme la F-mesure, BLEU score pour la traduction, etc.).
9.4. Kukumbula na kusintha
Le langage évolue, les usages aussi. Il est fondamental de réévaluer régulièrement votre pipeline NLP, de le mettre à jour avec de nouvelles données, de détecter les éventuelles dérives ou les nouveaux biais. Le déploiement d’un système NLP n’est jamais “figé”.
10. Conclusion: NLP, the discreet maestro preparing the future of AI
Twalatu tuli tshinyi tshia NLP (Natural Language Processing). Kadi kama kwa orkestra, tshiikala tshi tshiaji tshia mua tshia mpeji (symbolique, statistique, neuronal) ne tshia mua tshia mpeji (tokenisation, analyse syntaxique, sémantique). Bantu biaji bafua mua lukalala wa mashini, tshikala kudi kudi ngele kudi kudi, kudi kudi, kudi kudi.
Bien que les LLM aient récemment conquis la scène médiatique par leurs performances spectaculaires, le NLP demeure l’infrastructure fondamentale qui permet à ces grands modèles d’exister et de fonctionner au quotidien. Sans l’héritage du parsing, du POS tagging, de la lemmatisation, difficile d’imaginer la précision et la fluidité des modèles actuels.
Et l’aventure ne fait que commencer : entre la multimodalité, la recherche sémantique et la prise en compte de l’humour, des contextes culturels et de la logique du monde réel, le NLP aura fort à faire pour continuer de perfectionner son art. Les enjeux éthiques, de confidentialité ou de régulation viendront aussi pimenter la partition, rappelant que cette technologie peut être aussi puissante que dangereuse si elle est mal maîtrisée.
Kutuka: kufwata kwa mfululizo huu
- Nakala #3 : Mawakala wa AI, au jinsi NLP na upangaji wa utambuzi unavyoungana kujenga mifumo ya kiotomatiki.
- Nakala #4 : Linganisho la kimataifa na maelezo ya njia ya AI Smarttalk, ambayo inaweka mkazo kwenye ushirikiano kati ya nguvu za LLM na modulariti ya NLP.
En somme, le NLP, c’est le chef d’orchestre discret, parfois dans l’ombre, qui accorde les violons et donne le tempo, pendant que les solistes (LLM) récoltent les applaudissements. Mais sans ce travail de fond, la symphonie ne serait pas la même. Dans l’article suivant, nous verrons comment le langage, une fois interprété, peut être utilisé par des agents pour prendre des décisions et agir sur le monde, franchissant un cap supplémentaire vers des IA de plus en plus autonomes.
D’ici là, prenez le temps d’écouter la “musique du langage” qui vous entoure : chaque mot, chaque phrase, chaque nuance est le fruit d’une riche construction, et le NLP est là pour en révéler la structure cachée.
Ndëmbo ya kusoma na uwa tukutane kuleka kwa mwezi wa tatu wa mfululizo huu, ukijikita kwa Mawakala wa AI!