Quelle est la différence entre le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique ?

Il est normal de penser que l'apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP) sont synonymes, notamment avec l'essor de l'IA qui génère des textes naturels à l'aide de modèles d'apprentissage automatique. Si vous avez suivi la récente frénésie de l'IA, vous avez probablement rencontré des produits qui utilisent le ML et le NLP.

Bien qu'ils soient sans aucun doute liés, il est essentiel de comprendre leurs distinctions et comment ils contribuent harmonieusement au paysage plus large de l'IA.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un domaine de l'IA qui implique le développement d'algorithmes et de modèles mathématiques capables de s'auto-améliorer grâce à l'analyse de données. Au lieu de s'appuyer sur des instructions explicites et codées en dur, les systèmes d'apprentissage automatique exploitent les flux de données pour apprendre des modèles et faire des prédictions ou des décisions de manière autonome. Ces modèles permettent aux machines de s'adapter et de résoudre des problèmes spécifiques sans nécessiter de guidage humain.

Un exemple d'application d'apprentissage automatique est la vision par ordinateur utilisée dans les véhicules autonomes et les systèmes de détection de défauts. La reconnaissance d'images est un autre exemple. Vous pouvez le trouver dans de nombreux moteurs de recherche de reconnaissance faciale.

Comprendre le traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (PNL) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le réglage fin, l'analyse et la synthèse des textes et de la parole humaine. La PNL utilise diverses techniques pour transformer des mots et des phrases individuels en phrases et paragraphes plus cohérents afin de faciliter la compréhension du langage naturel dans les ordinateurs.

Des exemples pratiques d'applications PNL les plus proches de tout le monde sont Alexa, Siri et Google Assistant. Ces assistants vocaux utilisent la PNL et l'apprentissage automatique pour reconnaître, comprendre et traduire votre voix et fournir des réponses articulées et conviviales à vos requêtes.

PNL vs ML : qu'ont-ils en commun ?

Un point que vous pouvez déduire est que l'apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP) sont des sous-ensembles de l'IA. Les deux processus utilisent des modèles et des algorithmes pour prendre des décisions. Cependant, ils diffèrent par le type de données qu’ils analysent.

L'apprentissage automatique couvre une vision plus large et implique tout ce qui concerne la reconnaissance de formes dans les données structurées et non structurées. Il peut s'agir d'images, de vidéos, d'audio, de données numériques, de textes, de liens ou de toute autre forme de données à laquelle vous pouvez penser. La PNL utilise uniquement des données textuelles pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique afin de comprendre les modèles linguistiques afin de traiter la synthèse texte-parole ou la parole-texte.

Bien que les tâches PNL de base puissent utiliser des méthodes basées sur des règles, la majorité des tâches PNL tirent parti de l'apprentissage automatique pour obtenir un traitement et une compréhension du langage plus avancés. Par exemple, certains chatbots simples utilisent la PNL basée sur des règles exclusivement sans ML. Bien que le ML inclut des techniques plus larges telles que l'apprentissage profond, les transformateurs, l'intégration de mots, les arbres de décision, les réseaux neuronaux artificiels, convolutifs ou récurrents, et bien d'autres, vous pouvez également utiliser une combinaison de ces techniques en PNL.

Une forme plus avancée d'application de l'apprentissage automatique dans le traitement du langage naturel réside dans les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-3, que vous avez dû rencontrer d'une manière ou d'une autre. Les LLM sont des modèles d'apprentissage automatique qui utilisent diverses techniques de traitement du langage naturel pour comprendre les modèles de texte naturels. Un attribut intéressant des LLM est qu’ils utilisent des phrases descriptives pour générer des résultats spécifiques, notamment des images, des vidéos, de l’audio et des textes.

Applications du Machine Learning

Comme mentionné précédemment, le machine learning a de nombreuses applications.

Vision par ordinateur : Utilisée dans la détection de pannes et les véhicules autonomes. Reconnaissance d'image : Un exemple est le système de reconnaissance Face ID d'Apple. Bioinformatique pour analyser les modèles d'ADN. Diagnostic médical. Recommandation de produit. Analyse prédictive. Segmentation, regroupement et analyse du marché.

Ce ne sont là que quelques-unes des applications courantes de l'apprentissage automatique, mais il existe de nombreuses autres applications et il y en aura encore plus à l'avenir.

Applications du traitement du langage naturel

Bien que le traitement du langage naturel (NLP) ait des applications spécifiques, les cas d'utilisation réels modernes tournent autour de l'apprentissage automatique.

Achèvement de la phrase. Assistants intelligents comme Alexa, Siri et Google Assistant. Chatbots basés sur la PNL. Filtrage des e-mails et détection du spam. La traduction de la langue. Analyse des sentiments et classification des textes. Résumé du texte. Comparaison de texte : vous pouvez trouver cela dans les assistants de grammaire comme Grammarly et les systèmes de notation théorique basés sur l'IA. Reconnaissance d'entité nommée pour extraire des informations à partir de textes.

Semblable à l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel a de nombreuses applications actuelles, mais à l'avenir, elles se développeront massivement.

L'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel sont étroitement liés

Le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique (ML) ont beaucoup en commun, avec seulement quelques différences dans les données qu'ils traitent. Beaucoup de gens pensent à tort qu’il s’agit de synonymes, car la plupart des produits d’apprentissage automatique que nous voyons aujourd’hui utilisent des modèles génératifs. Ceux-ci peuvent difficilement fonctionner sans la contribution humaine via des instructions textuelles ou vocales.

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