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Fiche tendance - NLU

Aujourd’hui, quels sont les mots qui marquent l’esprit quand nous parlons du digital ? Les concepts innovants, les termes techniques, les nouvelles créations… Deux fois par mois, nous vous proposons un décryptage d'un mot clé ou d'une tendance sous la forme d'une fiche technique avec définition, pièges à éviter, mais aussi mise en situation par notre spécialiste SNCF. Les chatbots et assistants vocaux permettent aux marques de se rapprocher des clients, mais comment sont-ils devenus véritablement performants ? Mise au point de la notion de « Natural Language Understanding (NLU) » par François Nollen, Delivery Manager IA & Conversationnel chez SNCF e.Voyageurs.

Publié le 23/01/2020 par La Rédaction
Fiche tendance NLU
Natural Language Understanding

Un sous-domaine de l’IA qui consiste à doter les applications d’une capacité à comprendre le langage naturel, selon la manière dont s’exprime l’humain, en prenant en compte de la linguistique, les synonymes, le ton, etc. Pour ce faire, différentes techniques sont utilisées afin de détecter le sens et les intentions dans les phrases.

Natural Language Understanding Chatbot

Simplement apprendre aux machines à détecter les mots-clés. Les algorithmes de NLU sont basés sur des modèles statistiques. Ces derniers sont continuellement alimentés par de très nombreuses phrases, car leur performance s’améliore proportionnellement à la quantité des phrases analysées lors d’un processus d’apprentissage supervisé.

expert natural language understanding

« C’est essentiel pour les entreprises de bien comprendre les besoins de leurs clients, quel que soit le produit ou le service qu’elles souhaitent proposer. La technologie de NLU répond justement à cette problématique.

Si la capacité à comprendre et à traiter automatiquement l’expression des besoins clients grâce au NLU représente une énorme opportunité pour les entreprises, cette technologie soulève aussi la question de la confidentialité des données personnelles et de la souveraineté numérique.

À qui appartiennent les modèles IA et les données conversationnelles qui ont permis de les perfectionner ? Où sont hébergées ces données ? Comment elles sont protégées ? Ce sont des questions stratégiques que nous ne pouvons ignorer. Il faut savoir que les réponses, elles, ne seront pas les mêmes selon que vous travaillez avec les startups, les éditeurs, les GAFA, ou si vous utilisez une solution open source. La plupart des chatbots SNCF (dont OUIbot) utilise aujourd’hui Tock, une plateforme open source.

Francois Nollen SNCF NLU

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