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 en grande partie 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’IA, cela représentait toutefois autrefois un obstacle insurmontable.

Grâce aux progrès des méthodes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, ainsi qu’à une discipline scientifique et technique appelée linguistique informatique, les applications modernes d’IA sont désormais bien plus aptes à comprendre les humains. De nombreux appareils et services dits « intelligents », comme la reconnaissance vocale et la traduction automatique, s’appuient sur le TALN pour interpréter correctement ce que vous voulez dire et exécuter vos instructions.

Indépendamment du fait que la plupart d’entre nous bénéficient déjà du traitement automatique du langage naturel (TALN) au quotidien, sa mise en œuvre dans un environnement professionnel peut changer la donne. Dans le marketing et le service client, la détection des spams, l’écoute des réseaux sociaux et les chatbots peuvent aider votre entreprise à vraiment comprendre ce que disent vos clients et à interagir avec eux de manière pertinente. Parmi les autres applications possibles figurent la synthèse automatique de longs textes, la génération et la compréhension du langage naturel (NLG/NLU), ainsi que d’autres applications d’IA plus avancées.

L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond jouant un rôle central dans le développement du traitement automatique du langage naturel, les solutions matérielles et logicielles de GIGABYTE peuvent constituer un atout majeur. Par exemple, les serveurs GPU de la gamme G-Series de GIGABYTE prennent en charge des processeurs équipés d’accélérateurs GPGPU afin de fournir des capacités de calcul haute performance (HPC) utilisables pour l’apprentissage profond et le MLOps. GIGABYTE contribue également au traitement automatique du langage naturel par l’intermédiaire d’un projet qui illustre la concrétisation de ses engagements de longue date en matière de responsabilité sociétale des entreprises (RSE) et d’ESG dans ses solutions de serveurs avancées. 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 grâce à BERT, une technique d’apprentissage automatique développée par Google. Elle 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.

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