Natural Language Processing (NLP)

La Business Intelligence a connu des avancées significatives au cours des dernières années, avec l’émergence de plusieurs technologies liées à l’intelligence artificielle. Parmi elles, le traitement du langage naturel (NLP) est en passe de révolutionner la façon dont les entreprises analysent leurs données.

Qu’est-ce que le NLP ?

Si le traitement en langage naturel fait beaucoup parler de lui, sa signification, son rôle et ses applications dans le domaine de la Business Intelligence sont parfois mal connus.

Traitement du langage naturel (NLP) : définition

Le NLP (de l’anglais « Natural Language Processing ») est un domaine multidisciplinaire qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et les langages humains. Son principal objectif est de permettre aux machines de comprendre, d’interpréter et de manipuler les données exprimées en langage naturel, tout comme le font les humains.

Les champs d’application du traitement du langage naturel sont nombreux pour les entreprises :

• La traduction automatique d’un texte, sans aucune intervention humaine.
• L’analyse des sentiments, qui détermine si un contenu (par exemple, un commentaire client) est positif, négatif ou neutre.
• La création de chatbots capables d’interagir directement avec les clients.
• L’analyse de données avec une approche self-service BI.

Comment fonctionne le NLP ?

Le traitement du langage naturel (NLP) combine plusieurs disciplines, notamment le machine learning, la linguistique informatique et le deep learning, pour traiter le langage humain. La mise en œuvre du NLP peut être divisée en quatre grandes phases.

La collecte des données

La première étape consiste à récolter des données non structurées à partir de sources variées : data warehouses, applications métiers, e-mails, enquêtes…

Le prétraitement

Ensuite, des techniques de prétraitement sont utilisées pour préparer les données à différentes applications. Par exemple, les phrases sont divisées en unités individuelles, composées de mots ou d’expressions. Les mots vides (comme « et », « avec » ou « pour ») sont supprimés car ils n’aident pas à saisir le sens d’une phrase.

L’entraînement

Grâce au machine learning et aux données pré-traitées, des modèles de NLP sont entraînés à effectuer des applications spécifiques, basées sur les informations fournies. Pour entraîner efficacement ces algorithmes et augmenter leur précision, il faut les alimenter avec de grands ensembles de data.

Le déploiement

Enfin, le modèle peut être déployé ou intégré dans un environnement existant. Lorsqu’il reçoit une « entrée » (autrement dit, une requête), il peut alors prédire une « sortie » correspondant au cas d’utilisation spécifique pour lequel il a été conçu.

Les progrès du NLP dans la Business Intelligence

Dans le domaine de la Business Intelligence, le traitement du langage naturel possède un immense potentiel, dont l’exploitation n’en est encore qu’à ses balbutiements.

Dans l’idéal, un utilisateur métier pourrait formuler une requête dans n’importe quelle langue et obtenir une réponse instantanée de son outil de BI. Ce dernier lui fournirait des informations pertinentes dans un format compréhensible : par exemple, un tableau ou une représentation graphique, avec des explications détaillées si besoin.

Mais, dans la pratique, le NLP est encore confronté à certaines limites. En effet, une même question peut être formulée de plusieurs façons différentes, ce qui peut compliquer son interprétation par la machine. Les homographes, c’est-à-dire les mots qui ont la même orthographe mais des sens différents, posent également problème.

Interpréter une question, la transformer en code pour exécuter une requête, puis envoyer une réponse en langage naturel à l’utilisateur est donc un processus beaucoup plus complexe qu’il n’y paraît. En outre, il existe plus de 5 000 langues à travers le monde. Par conséquent, concevoir une plateforme prenant en charge n’importe quel langage relève presque de l’utopie…

Malgré tout, le traitement du langage naturel a profité d’avancées majeures au cours des dernières années. Les chatbots basés sur l’intelligence artificielle, dont le représentant le plus célèbre est ChatGPT, ont permis à cette technologie de faire un véritable bond en avant. En effet, ils ont révolutionné la manière dont les humains interagissent avec les données, mais aussi la façon dont les données sont générées pour répondre à leurs interrogations.

Quels sont les avantages du traitement du langage naturel (NLP) dans le domaine de l’analytique ?

Ce n’est pas un hasard si le NLP fait partie des principales tendances de la Business Intelligence. En effet, les bénéfices de cette technologie sont nombreux pour l’analyse de données.

Une démocratisation de l’accès à la data

Exit le code informatique et les menus complexes : grâce au NLP, les utilisateurs peuvent simplement poser des questions en langage naturel à leur outil de BI, afin d’obtenir immédiatement des réponses ou des recommandations pertinentes.

Le bénéfice est grand pour les solutions de Business Intelligence, qui deviennent beaucoup plus faciles d’utilisation. Désormais, les utilisateurs peuvent accéder à des informations essentielles, sans avoir besoin d’éplucher des milliers de lignes de données, ni de faire appel à des experts de la data.

Par conséquent, la prise de décision basée sur les données devient accessible au plus grand nombre, quels que soient le niveau hiérarchique et le métier de l’utilisateur. Cette démocratisation de l’accès à la data stimule également l’adoption des outils de BI par les collaborateurs. Loin d’être difficile et laborieuse, l’analyse de données devient ludique et attractive grâce au NLP.

Des analyses précises et personnalisées

Les algorithmes de NLP sont capables de comprendre l’intention de l’utilisateur et de contextualiser sa requête : les informations obtenues sont donc plus précises et plus pertinentes. Pour l’illustrer, imaginons une requête formulée par un directeur commercial : « Quels sont les chiffres de vente du produit X dans la région Île-de-France lors du dernier trimestre ? » 

Ici, le modèle NLP comprend que l’utilisateur recherche des données sur les ventes du produit X, auxquelles s’appliquent deux conditions :

• Une période limitée, c’est-à-dire le dernier trimestre.
• Une zone géographique restreinte, à savoir l’Île-de-France.

Mieux encore, le traitement du langage naturel permet de comprendre et d’interpréter les préférences de l’utilisateur. La solution de Business Intelligence peut alors lui fournir des informations et des recommandations personnalisées.

Par exemple, un responsable commercial régional pourrait demander : « Quels sont les produits les plus vendus dans ma région ? » En fonction de la localisation de l’utilisateur et de l’historique des ventes, la plateforme peut fournir des informations adaptées, en comprenant par elle-même de quelle région il s’agit. Les données fournies peuvent aussi varier en fonction du métier ou du niveau hiérarchique de l’utilisateur, afin de répondre parfaitement à ses besoins.

Enfin, une solution BI utilisant le NLP peut prendre en charge des requêtes de suivi. Suite à l’exemple précédent, le responsable commercial pourrait demander « Quels sont les produits les moins performants ? ». Ici, le système est capable de comprendre le sous-entendu derrière cette question, c’est-à-dire : « Quels sont les produits qui se vendent le moins dans ma région ? »

Un partage de données simplifié avec la génération automatique de rapports

La génération automatisée de rapports à l’aide du traitement du langage naturel est un autre élément qui a changé la donne dans le domaine de la Business Intelligence. Grâce à la puissance des algorithmes de NLP, il est possible de traiter, d’analyser et d’interpréter de grands volumes de data, puis de transformer les données brutes en rapports cohérents et pertinents.

Autrement dit, les outils basés sur le NLP peuvent comprendre des modèles de données complexes, extraire des informations pertinentes et les présenter sous une forme digeste. En automatisant ce processus de génération de rapports, qui demande habituellement beaucoup de travail, les entreprises peuvent améliorer considérablement leur efficacité et leurs capacités de prise de décision.

En outre, l’automatisation du reporting minimise le risque d’erreur humaine, en garantissant l’exactitude et la fiabilité des rapports générés. Alors que les entreprises sont confrontées à des volumes de données toujours plus importants, la génération de rapports à l’aide du NLP leur permet non seulement de rationaliser leurs opérations, mais aussi d’extraire des informations exploitables de leurs données. De quoi favoriser l’émergence d’une véritable culture data-driven au sein de l’organisation.

Quels sont les défis majeurs à relever lors de l’intégration d’un outil de Business Intelligence (BI) avec le Natural Language Processing (NLP) ?

Malgré ses avantages indéniables, l’intégration d’outils de Business Intelligence et de NLP comporte son lot de défis.

Le premier d’entre eux consiste à garantir l’exactitude, la fiabilité et la sécurité de l’interaction en langage naturel. Pour y parvenir, la solution BI doit être capable de :

• Comprendre l’intention, le contexte et les préférences de l’utilisateur.
• Gérer les ambiguïtés, les synonymes, les homographes, l’argot, les variations de grammaire et de syntaxe.
• Générer des réponses claires, précises et cohérentes, répondant aux attentes et aux besoins de l’utilisateur.

Tout cela en respectant les politiques de confidentialité et de data governance de l’organisation, ainsi que la législation en matière de traitement des données personnelles.

Enfin, un modèle de données bien défini est essentiel au bon fonctionnement des requêtes en langage naturel. En particulier, le modèle doit contenir l’ensemble des mesures et des KPI nécessaires à l’interprétation des questions de l’utilisateur.

Permettant de rendre la data accessible à tous, de fournir des analyses d’une grande précision et de faciliter le partage de l’information, le NLP est indéniablement l’une des grandes forces transformatrices de la Business Intelligence à l’heure actuelle. D’ailleurs, il contribue fortement au développement du self-service BI, une approche qui laisse aux utilisateurs non techniques la liberté d’explorer et de visualiser les données sans être assistés par le service IT.