Le Traitement du Langage Naturel (NLP)
Le NLP : Faire Comprendre le Langage aux Machines
Le Traitement du Langage Naturel (NLP) est la branche de l'IA dediee a l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. C'est la technologie qui permet a ChatGPT de comprendre vos questions et d'y repondre, a Google Translate de traduire des langues, et a Siri de comprendre vos commandes vocales.
Les Etapes du Traitement
Le NLP comprend plusieurs etapes : la tokenisation (decoupage du texte en morceaux), l'analyse syntaxique (grammaire), l'analyse semantique (sens), et la generation (production de nouveau texte).
La tokenisation est fondamentale : elle determine comment le modele "voit" votre texte. Le mot "intelligence" peut etre un seul token, tandis qu'un mot rare peut necessiter plusieurs tokens.
L'Evolution : Des Regles aux Transformers
Le NLP est passe des systemes a regles manuelles (1960-2000) aux methodes statistiques (2000-2017), puis a l'ere des Transformers (2017-present). Les modeles pre-entraines comme BERT, GPT et Claude ont revolutionne le domaine en apprenant les structures du langage a partir de milliards de textes.
Pipeline du Traitement NLP
Tokenisation
Decoupage du texte en tokens
Analyse syntaxique
Structure grammaticale
Analyse semantique
Sens et intention
Generation
Production de nouveau texte
Comprendre les Transformers et les LLM (3Blue1Brown)
Points clés à retenir
- Le NLP permet aux machines de comprendre et generer du langage humain
- Etapes : tokenisation, analyse syntaxique, analyse semantique, generation
- Les Transformers ont revolutionne le NLP depuis 2017
- Les LLM modernes sont pre-entraines sur des milliards de textes
Testez vos connaissances
4 questions — 70% pour valider ce chapitre