{"id":21857,"date":"2024-04-11T14:42:19","date_gmt":"2024-04-11T12:42:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digdash.com\/?post_type=glossaire&#038;p=21857"},"modified":"2026-09-24T09:50:42","modified_gmt":"2026-09-24T07:50:42","slug":"nlp-une-revolution-pour-la-business-intelligence","status":"publish","type":"glossaire","link":"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/glossaire\/nlp-une-revolution-pour-la-business-intelligence\/","title":{"rendered":"Natural Language Processing\u2009(NLP)"},"content":{"rendered":"<div class=\"gb-container gb-container-6233c9e1\">\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Comment le traitement du langage naturel (NLP) r\u00e9volutionne l&rsquo;analyse des donn\u00e9es ?<\/strong><\/h2>\n\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>La Business Intelligence a connu des avanc\u00e9es significatives au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, avec l&rsquo;\u00e9mergence de plusieurs technologies li\u00e9es \u00e0 l&rsquo;intelligence artificielle. Parmi elles, le traitement du langage naturel (NLP) est en passe de r\u00e9volutionner la fa\u00e7on dont les entreprises analysent leurs donn\u00e9es.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Qu&rsquo;est-ce que le NLP\u2009?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si le traitement en langage naturel fait beaucoup parler de lui, sa signification, son r\u00f4le et ses applications dans le domaine de la Business Intelligence sont parfois mal connus.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Traitement du langage naturel (NLP)&nbsp;: d\u00e9finition<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le NLP (de l&rsquo;anglais \u00ab\u2009Natural Language Processing\u2009\u00bb) est un domaine multidisciplinaire qui se concentre sur l&rsquo;interaction entre les ordinateurs et les langages humains. Son principal objectif est de <strong>permettre aux machines de comprendre, d&rsquo;interpr\u00e9ter et de manipuler les donn\u00e9es exprim\u00e9es en langage naturel<\/strong>, tout comme le font les humains.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les champs d&rsquo;application du traitement du langage naturel sont nombreux pour les entreprises&nbsp;:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>La traduction automatique<\/strong> d&rsquo;un texte, sans aucune intervention humaine.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>L&rsquo;analyse des sentiments<\/strong>, qui d\u00e9termine si un contenu (par exemple, un commentaire client) est positif, n\u00e9gatif ou neutre.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>La cr\u00e9ation de chatbots<\/strong> capables d&rsquo;interagir directement avec les clients.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>L&rsquo;analyse de donn\u00e9es<\/strong> avec une approche <a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/glossaire\/self-service-bi-definition\/\">self-service BI<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Comment fonctionne le NLP\u2009?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le traitement du langage naturel (NLP) combine plusieurs disciplines, notamment le <strong>machine learning<\/strong>, la <strong>linguistique informatique<\/strong> et le <strong>deep learning<\/strong>, pour traiter le langage humain. La mise en \u0153uvre du NLP peut \u00eatre divis\u00e9e en quatre grandes phases.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>La collecte des donn\u00e9es<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 r\u00e9colter des donn\u00e9es non structur\u00e9es \u00e0 partir de sources vari\u00e9es&nbsp;: data warehouses, applications m\u00e9tiers, e-mails, enqu\u00eates\u2026<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Le pr\u00e9traitement<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ensuite, des techniques de pr\u00e9traitement sont utilis\u00e9es pour <a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/si-clasificacion\/comment-reussir-sa-data-prep-en-4-etapes\/\">pr\u00e9parer les donn\u00e9es<\/a> \u00e0 diff\u00e9rentes applications. Par exemple, les phrases sont divis\u00e9es en unit\u00e9s individuelles, compos\u00e9es de mots ou d&rsquo;expressions. Les mots vides (comme \u00ab\u2009et\u2009\u00bb, \u00ab\u2009avec\u2009\u00bb ou \u00ab\u2009pour\u2009\u00bb) sont supprim\u00e9s car ils n&rsquo;aident pas \u00e0 saisir le sens d\u2019une phrase.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>L&rsquo;entra\u00eenement<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gr\u00e2ce au machine learning et aux donn\u00e9es pr\u00e9-trait\u00e9es, des mod\u00e8les de NLP sont entra\u00een\u00e9s \u00e0 effectuer des applications sp\u00e9cifiques, bas\u00e9es sur les informations fournies. Pour entra\u00eener efficacement ces algorithmes et augmenter leur pr\u00e9cision, il faut les alimenter avec de grands ensembles de data.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Le d\u00e9ploiement<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Enfin, le mod\u00e8le peut \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9 ou int\u00e9gr\u00e9 dans un environnement existant. Lorsqu&rsquo;il re\u00e7oit une \u00ab\u2009entr\u00e9e\u2009\u00bb (autrement dit, une requ\u00eate), il peut alors pr\u00e9dire une \u00ab\u2009sortie\u2009\u00bb correspondant au cas d\u2019utilisation sp\u00e9cifique pour lequel il a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Les progr\u00e8s du NLP dans la Business Intelligence<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dans le domaine de la Business Intelligence, le traitement du langage naturel poss\u00e8de un immense potentiel, dont l&rsquo;exploitation n&rsquo;en est encore qu&rsquo;\u00e0 ses balbutiements.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dans l&rsquo;id\u00e9al, un utilisateur m\u00e9tier pourrait <strong>formuler une requ\u00eate dans n&rsquo;importe quelle langue et obtenir une r\u00e9ponse instantan\u00e9e de son outil de BI<\/strong>. Ce dernier lui fournirait des informations pertinentes dans un format compr\u00e9hensible&nbsp;: par exemple, un tableau ou une repr\u00e9sentation graphique, avec des explications d\u00e9taill\u00e9es si besoin.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mais, dans la pratique, <strong>le NLP est encore confront\u00e9 \u00e0 certaines limites<\/strong>. En effet, une m\u00eame question peut \u00eatre formul\u00e9e de plusieurs fa\u00e7ons diff\u00e9rentes, ce qui peut compliquer son interpr\u00e9tation par la machine. Les homographes, c&rsquo;est-\u00e0-dire les mots qui ont la m\u00eame orthographe mais des sens diff\u00e9rents, posent \u00e9galement probl\u00e8me.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Interpr\u00e9ter une question, la transformer en code pour ex\u00e9cuter une requ\u00eate, puis envoyer une r\u00e9ponse en langage naturel \u00e0 l&rsquo;utilisateur est donc un processus beaucoup plus complexe qu&rsquo;il n&rsquo;y para\u00eet. En outre, il existe plus de 5&nbsp;000&nbsp;langues \u00e0 travers le monde. Par cons\u00e9quent, concevoir une plateforme prenant en charge n&rsquo;importe quel langage rel\u00e8ve presque de l&rsquo;utopie\u2026<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Malgr\u00e9 tout, <strong>le traitement du langage naturel a profit\u00e9 d\u2019avanc\u00e9es majeures au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es<\/strong>. Les chatbots bas\u00e9s sur l&rsquo;intelligence artificielle, dont le repr\u00e9sentant le plus c\u00e9l\u00e8bre est ChatGPT, ont permis \u00e0 cette technologie de faire un v\u00e9ritable bond en avant. En effet, ils ont r\u00e9volutionn\u00e9 la mani\u00e8re dont les humains interagissent avec les donn\u00e9es, mais aussi la fa\u00e7on dont les donn\u00e9es sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9es pour r\u00e9pondre \u00e0 leurs interrogations.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Quels sont les avantages du traitement du langage naturel (NLP) dans le domaine de l&rsquo;analytique\u2009?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ce n&rsquo;est pas un hasard si le NLP fait partie des principales <a href=\"https:\/\/content.digdash.com\/les-grandes-tendances-de-la-business-intelligence-en-2024\">tendances de la Business Intelligence<\/a>. En effet, les b\u00e9n\u00e9fices de cette technologie sont nombreux pour l&rsquo;analyse de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Une d\u00e9mocratisation de l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 la data<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Exit le code informatique et les menus complexes&nbsp;: gr\u00e2ce au NLP, les utilisateurs peuvent simplement poser des questions en langage naturel \u00e0 leur outil de BI, afin d&rsquo;obtenir imm\u00e9diatement des r\u00e9ponses ou des recommandations pertinentes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Le b\u00e9n\u00e9fice est grand pour les solutions de Business Intelligence, qui deviennent beaucoup plus faciles d&rsquo;utilisation<\/strong>. D\u00e9sormais, les utilisateurs peuvent acc\u00e9der \u00e0 des informations essentielles, sans avoir besoin d&rsquo;\u00e9plucher des milliers de lignes de donn\u00e9es, ni de faire appel \u00e0 des experts de la data.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Par cons\u00e9quent, l<strong>a prise de d\u00e9cision bas\u00e9e sur les donn\u00e9es devient accessible au plus grand nombre<\/strong>, quels que soient le niveau hi\u00e9rarchique et le m\u00e9tier de l&rsquo;utilisateur. Cette d\u00e9mocratisation de l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 la data stimule \u00e9galement<strong> l&rsquo;adoption des outils de BI par les collaborateurs<\/strong>. Loin d&rsquo;\u00eatre difficile et laborieuse, l&rsquo;analyse de donn\u00e9es devient ludique et attractive gr\u00e2ce au NLP.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Des analyses pr\u00e9cises et personnalis\u00e9es<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les algorithmes de NLP sont capables de <strong>comprendre l&rsquo;intention de l&rsquo;utilisateur et de contextualiser sa requ\u00eate&nbsp;<\/strong>: les informations obtenues sont donc plus pr\u00e9cises et plus pertinentes. Pour l&rsquo;illustrer, imaginons une requ\u00eate formul\u00e9e par un directeur commercial&nbsp;: \u00ab\u2009Quels sont les chiffres de vente du produit X dans la r\u00e9gion \u00cele-de-France lors du dernier trimestre\u2009?\u2009\u00bb&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ici, le mod\u00e8le NLP comprend que l&rsquo;utilisateur recherche des donn\u00e9es sur les ventes du produit X, auxquelles s&rsquo;appliquent deux conditions&nbsp;:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Une p\u00e9riode limit\u00e9e, c&rsquo;est-\u00e0-dire le dernier trimestre.<\/li>\n\n\n\n<li>Une zone g\u00e9ographique restreinte, \u00e0 savoir l&rsquo;\u00cele-de-France.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mieux encore, le traitement du langage naturel permet de <strong>comprendre et d&rsquo;interpr\u00e9ter les pr\u00e9f\u00e9rences de l&rsquo;utilisateur<\/strong>. La solution de Business Intelligence peut alors lui fournir des informations et des recommandations personnalis\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Par exemple, un responsable commercial r\u00e9gional pourrait demander&nbsp;: \u00ab\u2009Quels sont les produits les plus vendus dans ma r\u00e9gion\u2009?\u2009\u00bb En fonction de la localisation de l&rsquo;utilisateur et de l&rsquo;historique des ventes, la plateforme peut fournir des informations adapt\u00e9es, en comprenant par elle-m\u00eame de quelle r\u00e9gion il s&rsquo;agit. Les donn\u00e9es fournies peuvent aussi varier en fonction du m\u00e9tier ou du niveau hi\u00e9rarchique de l&rsquo;utilisateur, afin de r\u00e9pondre parfaitement \u00e0 ses besoins.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Enfin, une solution BI utilisant le NLP peut <strong>prendre en charge des requ\u00eates de suivi<\/strong>. Suite \u00e0 l&rsquo;exemple pr\u00e9c\u00e9dent, le responsable commercial pourrait demander \u00ab\u2009Quels sont les produits les moins performants\u2009?\u2009\u00bb. Ici, le syst\u00e8me est capable de comprendre le sous-entendu derri\u00e8re cette question, c&rsquo;est-\u00e0-dire&nbsp;: \u00ab\u2009Quels sont les produits qui se vendent le moins dans ma r\u00e9gion\u2009?\u2009\u00bb<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Un partage de donn\u00e9es simplifi\u00e9 avec la g\u00e9n\u00e9ration automatique de rapports<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La <strong>g\u00e9n\u00e9ration automatis\u00e9e de rapports<\/strong> \u00e0 l&rsquo;aide du traitement du langage naturel est un autre \u00e9l\u00e9ment qui a chang\u00e9 la donne dans le domaine de la Business Intelligence. Gr\u00e2ce \u00e0 la puissance des algorithmes de NLP, il est possible de traiter, d&rsquo;analyser et d&rsquo;interpr\u00e9ter de grands volumes de data, puis de transformer les donn\u00e9es brutes en rapports coh\u00e9rents et pertinents.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Autrement dit, les outils bas\u00e9s sur le NLP peuvent comprendre des mod\u00e8les de donn\u00e9es complexes, extraire des informations pertinentes et les pr\u00e9senter sous une forme digeste. En automatisant ce <a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/news-articles\/business-intelligence\/tableau-de-reporting-zoom-sur-les-bonnes-pratiques\/\">processus de g\u00e9n\u00e9ration de rapports<\/a>, qui demande habituellement beaucoup de travail, <strong>les entreprises peuvent am\u00e9liorer consid\u00e9rablement leur efficacit\u00e9 et leurs capacit\u00e9s de prise de d\u00e9cision<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En outre, <strong>l&rsquo;automatisation du reporting minimise le risque d&rsquo;erreur humaine<\/strong>, en garantissant l&rsquo;exactitude et la fiabilit\u00e9 des rapports g\u00e9n\u00e9r\u00e9s. Alors que les entreprises sont confront\u00e9es \u00e0 des volumes de donn\u00e9es toujours plus importants, la g\u00e9n\u00e9ration de rapports \u00e0 l&rsquo;aide du NLP leur permet non seulement de rationaliser leurs op\u00e9rations, mais aussi d&rsquo;extraire des informations exploitables de leurs donn\u00e9es. De quoi favoriser l&rsquo;\u00e9mergence d&rsquo;une v\u00e9ritable culture data-driven au sein de l&rsquo;organisation.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Quels sont les d\u00e9fis majeurs \u00e0 relever lors de l&rsquo;int\u00e9gration d&rsquo;un outil de Business Intelligence (BI) avec le Natural Language Processing (NLP)\u2009?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Malgr\u00e9 ses avantages ind\u00e9niables, l\u2019int\u00e9gration d\u2019outils de Business Intelligence et de NLP comporte son lot de d\u00e9fis.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le premier d&rsquo;entre eux consiste \u00e0 <strong>garantir l\u2019exactitude, la fiabilit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 de l\u2019interaction en langage naturel<\/strong>. Pour y parvenir, la solution BI doit \u00eatre capable de&nbsp;:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Comprendre l\u2019intention, le contexte et les pr\u00e9f\u00e9rences de l\u2019utilisateur.<\/li>\n\n\n\n<li>G\u00e9rer les ambigu\u00eft\u00e9s, les synonymes, les homographes, l\u2019argot, les variations de grammaire et de syntaxe.<\/li>\n\n\n\n<li>G\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses claires, pr\u00e9cises et coh\u00e9rentes, r\u00e9pondant aux attentes et aux besoins de l\u2019utilisateur.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tout cela en respectant les politiques de confidentialit\u00e9 et de <a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/si-clasificacion\/pourquoi-et-comment-mettre-en-place-une-politique-de-data-governance\/\">data governance<\/a> de l&rsquo;organisation, ainsi que la l\u00e9gislation en mati\u00e8re de traitement des donn\u00e9es personnelles.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Enfin, <strong>un mod\u00e8le de donn\u00e9es bien d\u00e9fini est essentiel au bon fonctionnement des requ\u00eates en langage naturel<\/strong>. En particulier, le mod\u00e8le doit contenir l&rsquo;ensemble des mesures et des KPI n\u00e9cessaires \u00e0 l&rsquo;interpr\u00e9tation des questions de l&rsquo;utilisateur.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><em>Permettant de rendre la data accessible \u00e0 tous, de fournir des analyses d&rsquo;une grande pr\u00e9cision et de faciliter le partage de l&rsquo;information, le NLP est ind\u00e9niablement l&rsquo;une des grandes forces transformatrices de la Business Intelligence \u00e0 l&rsquo;heure actuelle. D&rsquo;ailleurs, il contribue fortement au d\u00e9veloppement du self-service BI, une approche qui laisse aux utilisateurs non techniques la libert\u00e9 d\u2019explorer et de visualiser les donn\u00e9es sans \u00eatre assist\u00e9s par le service IT.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.digdash.com\/fr\/contact-digdash\/\" target=\"_blank\" rel=\" noopener\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.digdash.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/cta-telecharger-42-2.png\" alt=\"L\u2019attribut alt de cette image est vide, son nom de fichier est cta-telecharger-42-2.png.\"\/><\/a><\/figure>\n<\/div>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","category_gloss":[],"class_list":["post-21857","glossaire","type-glossaire","status-publish","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.7 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>NLP : une 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