Traitement automatique du langage naturel

Le traitement automatique du langage naturel, souvent abrégé en TALN, consiste à entraîner l’intelligence artificielle à comprendre la parole et les textes humains d’une manière comparable à celle des êtres humains. En effet, les humains font des erreurs de prononciation, d’orthographe et de grammaire; de plus, le sens d’un mot ou d’une phrase dépend largement du contexte. Par exemple, les humains comprennent généralement sans difficulté le sarcasme et l’hyperbole, tandis que les fautes d’orthographe intentionnelles et la grammaire approximative sont devenues monnaie courante à l’ère des communications sur Internet. Pour l’intelligence artificielle, cela représentait autrefois un obstacle insurmontable.

Grâce aux progrès de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond, ainsi qu’à l’essor d’une discipline scientifique et technique appelée linguistique informatique, les applications modernes d’intelligence artificielle comprennent beaucoup mieux les humains. De nombreux appareils et services dits « intelligents », comme la reconnaissance vocale et la traduction automatique, s’appuient sur le traitement automatique du langage naturel pour interpréter précisément vos intentions et exécuter vos instructions.

Au-delà du fait que la plupart d’entre nous bénéficient déjà du traitement automatique du langage naturel au quotidien, sa mise en œuvre dans un contexte d’affaires peut changer la donne. En marketing et en service à la clientèle, la détection des pourriels, l’écoute des médias sociaux et les agents conversationnels peuvent aider votre entreprise à vraiment comprendre ce que disent vos clients, afin que vous puissiez interagir avec eux de manière pertinente. Parmi les autres applications possibles, citons le résumé automatique de longs textes, la génération et la compréhension du langage naturel (NLG/NLU), ainsi que d’autres applications d’IA plus avancées.

Comme l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond jouent un rôle central dans le développement du traitement automatique du langage naturel, les solutions matérielles et logicielles de GIGABYTE peuvent constituer un atout important. Par exemple, les serveurs GPU de la gamme G de GIGABYTE prennent en charge des processeurs avec accélérateurs GPGPU afin de fournir des capacités de calcul haute performance (HPC) pouvant être utilisées pour l’apprentissage profond et le MLOps. Le système d’entraînement DNN Myelintek MLSteam, qui fait partie de l’appliance d’entraînement DNN de GIGABYTE, fournit une plateforme d’entraînement DNN clé en main qui peut également être exécutée sur les serveurs GPU de GIGABYTE. Une autre façon dont GIGABYTE contribue au traitement automatique du langage naturel est illustrée par un cas intéressant où ses efforts à long terme en matière de responsabilité sociale de l’entreprise et d’ESG se concrétisent grâce à ses solutions de serveurs évoluées. En 2020, GIGABYTE a fourni quatre serveurs G482-Z50 à l’Université nationale Cheng Kung de Taïwan (NCKU), qui participait à la compétition APAC HPC-AI organisée à Singapour. L’équipe de la NCKU a ensuite remporté la première place et établi des records mondiaux en traitement automatique du langage naturel à l’aide de BERT, une technique d’apprentissage automatique mise au point par Google. L’équipe a atteint une précision de 87,7 %, supérieure à celle obtenue à l’époque par l’Université de Californie à San Diego et l’Université Stanford.

Pour en savoir plus : 《Faites progresser l’IA grâce aux solutions de serveurs d’IA surpuissantes de GIGABYTE》