les 7 préjugés concernant les chatbots

Comment l’approche conversationnelle va être une révolution pour votre relation client et votre ligne de conduite : 7 préjugés à combattre.

50% ou plus de toutes vos interactions avec les clients seront gérées par des assistants conversationnels vocaux et par chat d’ici 2025.*

Les bots conversationnels sont une nouvelle interface qui offre aux entreprises la possibilité de se rapprocher de leurs clients, de connaître leurs utilisateurs avec une méthode avant-gardiste et d’améliorer la performance des services clients. Rien de nouveau, direz-vous.
Eh bien, les outils et les technologies qui permettent d’avoir une véritable conversation, et pas seulement de répondre à une liste de questions posées par le client, sont rares.
Le véritable enjeu des trois prochaines années est d’être capable d’avoir une véritable conversation avec les clients, ou en d’autres termes, d’être capable de comprendre et de prendre en charge leurs besoins grâce à une méthode automatisée. Nous pouvons prédire que 50 % ou plus des interactions avec les clients seront gérées par des robots sur tous les canaux : web, téléphone mobile, haut-parleurs intelligents et médias sociaux.
La conversation vous permettra d’attirer des clients et de vous démarquer de vos concurrents.
La conversation est la manière la plus naturelle de s’exprimer et elle représentera une véritable arme que les autres ne posséderont pas : la connaissance du client. Connaître un client, c’est le sécuriser.

Voici une liste non exhaustive des avantages de la conversation :

Répondre à des questions très basiques et répétitives fait appel aux compétences minimales d’un robot.
Répondre à des questions plus spécifiques et personnalisées (une connexion au CRM et/ou à d’autres outils est essentielle) : Un client dans une banque demanderait : « Suis-je éligible pour un prêt hypothécaire ? » Après plusieurs questions posées comme un vrai conseiller financier, le robot est capable de dire au client s’il est ou non éligible à un prêt hypothécaire, à quel montant il est éligible, dans quelles situations, et quels sont les risques : Le robot possède toutes les informations sur la situation du client et a accès à son dossier.
Réalisation d’actions dans les outils de services d’information (RPA) : le robot va au-delà de la conversation, il peut réaliser des actions.
Exemple : « J’ai perdu ma carte de membre ». Le client appelle l’entreprise et un robot lui répond au téléphone ou dans une fenêtre de chat. Le robot enregistre le client et lui pose toutes les questions essentielles pour analyser sa demande. Si nécessaire, il peut créer un numéro de suivi tout en traitant la demande à l’aide de l’outil de l’entreprise créé à cet effet. La carte de membre est traitée et imprimée sans aucune aide humaine. Le suivi est assuré par le robot qui peut envoyer un message texte à chaque étape du processus.
Poser des questions pour connaître le client et ses besoins. Il est possible de créer un robot capable de poser des questions et de donner des conseils, tout comme un conseiller humain. Dites adieu aux robots incapables d’avoir une véritable conversation et qui ne peuvent répondre qu’à des questions de type FAQ.
Collecte de données comportementales (non privées) afin d’adapter une offre marketing ou d’améliorer un service.
Automatiser les tâches et les processus pour faire gagner du temps aux équipes humaines.
Voici maintenant quelques préjugés sur les robots :

#1 Préjugé : « Les assistants virtuels sont nuls, ils ne comprennent rien ».
La capacité d’un robot à comprendre des mots humains ou non dépend uniquement de la technologie utilisée pour sa création. Il y a deux raisons pour lesquelles un robot peut ne pas comprendre ou ne pas apprendre correctement : soit ses connaissances n’ont pas été intégrées dans son système, soit elles l’ont été mais l’outil utilisé pour créer et former le robot est limité et ne permet donc pas au robot de comprendre certaines expressions. Choisissez judicieusement la technologie que vous souhaitez utiliser.

#2 Préjugés : « Un assistant virtuel n’aura d’impact que sur mon département ».
En réalité, une fois que vous aurez introduit un assistant virtuel dans votre entreprise, sachez que vous devrez peut-être repenser presque tout. Par exemple, pour que le callbot reconnaisse son interlocuteur et puisse personnaliser la conversation, le robot doit être connecté à votre CRM ou à tout autre outil susceptible de fournir à l’appelant les informations dont il a besoin.
Cependant, cela implique de repenser l’automatisation du marketing ou le contenu que vous allez fournir. Répondre à quelques questions ne suffira pas, car l’ère des FAQ est révolue. Désormais, anticiper les questions et être proactif avec les clients constituent une qualité que vous pouvez acquérir en saisissant l’opportunité et en innovant grâce à votre robot.

#3 Préjugés : « Un robot est difficile à mettre en œuvre car il nécessite une transformation profonde.
Pour réinventer le système de communication avec les différents publics, la transformation d’un processus, d’un département ou même d’une entreprise entière peut sembler difficile à première vue. Cependant, lors de nos rencontres avec différentes entreprises, nous avons trouvé une méthode simple et infaillible : commencez par un simple robot dans 2 ou 3 situations, où vous pourrez apprendre. Ciblez les véritables « pain-points » de votre département, c’est-à-dire les tâches qui vous prennent 60 à 70% de votre temps mais qui ne sont pas les plus utiles. En améliorant vos points faibles, d’autres situations deviendront plus faciles à gérer et votre robot pourra grandir avec vous.

#4 Préjugé : « Je dois avoir des compétences techniques pour créer ou gérer mon assistant ».
Souvenez-vous des premiers sites web des années 2000 : il est choquant de penser qu’à l’époque les entreprises devaient faire appel à un développeur pour insérer un lien URL sur la page d’accueil de leur site web qui avait coûté 50K$.
Afin d’éviter que cela ne se reproduise et que l’on perde 10 à 15 ans d’histoire du bot, Kwalys a rendu tout cela plus facile et plus accessible à tous : n’importe qui peut configurer et améliorer les bots. La seule compétence requise est d’avoir du bon sens et une bonne connaissance du métier.

#5 Préjugés : « Un robot coûte cher, il n’est accessible qu’aux gros portefeuilles ».
Toute entreprise a besoin d’outils de qualité et doit avoir des interactions de qualité avec ses clients et partenaires ainsi que maximiser ses processus : d’une entreprise dirigée par 2 employés, qui utilise un robot pour répondre aux questions fréquemment posées sur leur site web ou par téléphone, par exemple « Quand ma commande va-t-elle arriver ? », à une petite ou moyenne entreprise qui peut traiter 40% de toutes les demandes grâce à son robot.
Nous sommes tous des clients de ces entreprises qui représentent 80% de la sphère économique française et en tant que consommateurs, nous méritons tous de gagner du temps et d’être bien traités.

#6 Préjugés : « Si je fais un chatbot pour mon site web, je dois TOUT recommencer pour faire un voicebot ou un callbot. »
L’approche multicanale et omnicanale est désormais possible avec Kwalys. Nous partons du principe que votre robot assistant est votre partenaire et qu’il peut répondre sur n’importe quel canal, car le plus important est d’être pertinent avec les clients et d’être là où ils se trouvent. Le même robot, différent selon le canal, est connecté sur les canaux voix et chat. Un véritable gain de temps pour la gestion du bot multicanal et pour la supervision des statistiques.

#7 Préjugé : « Les robots ne sont que des programmes ».
Les assistants conversationnels ne sont pas de simples programmes ou de simples robots. Chez Kwalys, nous considérons ces robots comme des partenaires à part entière. Nous mettons tout en œuvre pour qu’ils s’adaptent et s’intègrent parfaitement à votre entreprise afin d’apporter une valeur ajoutée à votre relation client et de faire de votre entreprise un concurrent de taille.

Katya Lainé
PDG et cofondatrice

Assistant x Omnicanalité-La seconde vague conversationnelle

#4 « La deuxième vague conversationnelle » 

#4 “Assistant x Omnicanalité = Automatisation conversationnelle optimale”

Le texte est 100% écrit par un humain (KL talkr.ai)

L’image est 100% générée par une IA (dreamstudio.ai)

Pourquoi avoir un Assistant omnicanal ? 

L’omnicanalité signifie qu’un seul Bot est connecté sur tous les canaux d’interaction de l’entreprise et si un utilisateur interagit sur le Web et ensuite contacte  la marque au téléphone, le Bot fera une conversation adaptée et contextualisée et tiendra compte de la première interaction.

La plupart du temps, l’omnicanaité est confondue avec la multicanalité qui elle, signifie uniquement la présence sur plusieurs canaux, mais pas forcément l’approche unifiée de 1 Bot sur tous les canaux.

L’approche omnicanle est le standard actuel vers lequel vous devez vous diriger. L’omnicanalité permet de gérer d’une manière centralisée les utilisateurs et d’éviter d’ouvrir plusieurs demandes sur tous les canaux et de gaspiller des ressources de réponses ce qui est clairement une perte de temps pour vos équipes. L’optimisation est le premier effet de l’omnicanalité. Mais au-delà de l’optimisation, vous agissez également directement sur l’expérience utilisateur et en améliorant nettement la satisfaction et en appuyant sur la fidélisation. 

Dans l’univers de l’Assistant virtuel conversationnel, l’Omnicanalité est une exigence primordiale et vous permet d’avoir automatiquement les données et les insights utilisateur / client par canal et de gérer d’une manière centralisée tous vos canaux. 

Quels sont les canaux investis par l’Agent conversationnel ? 

  • Web: Classiquement les Bots opère sur les canaux Web : Sites Internet, applications mobiles, réseaux sociaux (Insta, Meta, X, Teams, etc.,  ) On ne présente plus les ChatBot.
  • Téléphonie: L’assistant conversationnel vocal remplace les Serveurs Vocaux interactifs non intelligents et vient apporter une couche de compréhension et de traitement très poussée => CallBot
    On consacrera un article spécifique à ce canal qui représente 50% des interactions des utilisateurs.
  • RCS / SMS : Le Bot est tout naturellement présent aussi en interaction par messagerie. Le messaging est un canal spécifique de chat télécom. Le RCS, ou SMS nouvelle génération, représente un canal de communication innovant, universel, sécurisé et exempt de consentement supplémentaire pour les clients. Il offre la possibilité d’injecter de la créativité dans vos campagnes marketing et relation clients grâce à des fonctionnalités étendues telles que les images, vidéos, cartes, carrousels et appels à l’action, tout en stimulant les interactions et l’engagement des utilisateurs. 

Est-ce que le Bot discute de la même manière avec les utilisateurs sur les différents canaux ? 

L’essence des échanges est la même, c’est l’idée principale derrière l’omnicanalité.  En revanche chaque canal a sa spécificité et a ses avantages et ses inconvénients. Chaque canal impose au bot des règles dictées par l’environnement du canal et de ses propres caractéristiques. Sur le canal téléphonique on va transformer par exemple les interactions qui incluent des images, des vidéos ou des liens, en adaptant les dialogues et en permettant tout de même d’être efficace et apporter la réponse et le service attendu. L’avantage du canal voix est la simplicité et la rapidité d’interaction, tandis que les canaux chat sont plus discrets, mais moins inclusifs.

Est-ce que le Bot peut faire du cross-canal ?

Bien évidemment ! Un exemple précis de cross-canalité est de détecter un lead chaud sur un canal chat (site web et en temps réel transférer la conversation vers un conseiller qui pourra avancer dans le closing ou dans la réponse immédiate d’un besoin détecté par le Bot. 

Multicanal, Cross-canal ou Omnicanal, L’Assistant virtuel est l’interface la plus efficace d’échange avec vos clients !

La seconde vague conversationnelle

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C’est sans équivoque : Parler est 6 fois plus rapide qu’écrire !

Les usages tendent vers une facilitation de l’interaction. Mais échanger en langage naturel ne suffit pas, il faut aussi que votre Assistant soit capable de parler. La conversation orale va l’emporter à la conversation écrite puisqu’elle est tout simplement plus rapide et plus facile pour l’humain.

Les nouvelles générations l’ont déjà prouvé et contournent les usages : elles utilisent des message vocaux dans les applis chat …Pourquoi s’embêter de taper quand on peut s’exprimer à la voix?!

La rapidité et la facilité d’échange font des Assistants vocaux les stars de demain (pour certains c’est même aujourd’hui). Les interactions avec les humains, lorsqu’elles sont fluides et maîtrisées, représentent un énorme atout dans le parcours utilisateur et offrent aux organisations un outil performant capable d’amener les métiers à un niveau supérieur dans la communication avec les clients.

Quels sont les canaux voix pour les assistants ? 

Il existe 3 types d’Assistants vocaux en fonction du canal sur lequel l’Assistant va opérer.

-Assistant vocal connecté au canal téléphonique => CallBot
Ce dernier est le plus complexe car la conversation va passer par le canal telecom.

-Assistant vocal sur les canaux Web => VoiceBot 

Ici les devicse utilisés sont l’ordinateur ou le téléphone, mais l’assistant est un applicatif Web: sur un site web, une application, un réseau social.

-Assistant vocal connecté à un objet connecté IoT (voiture, frigo, etc.), ici on classifie également les assistants intégrés dans les enseinte connectée (Alexa, Google Home) => VoiceBot

La conversation va également passer par le web.

Quelles sont les briques technologiques pour concevoir et faire parler un Assistant vocal? 

Nous distinguons 3 briques principales indispensable pour la bon déroulement d’une conversation avec un assistant vocal:

-Brique de Compréhension de la Parole (Speech to Text)

-Brique de Compréhension et du traitement du langage (NLP/NLU, LLM, SLM)

-Brique de vocalisation du texte (Text to Speech) Ce sont les voix que vous entendez lors des conversations avec un robot. 

En revanche, la combinaison de ces trois éléments fait que vous allez tomber sur des Assistants plus ou moins bons, plus ou moins performants!

Il est primordial que chacune de ces briques soit la meilleure possible et apporte sa contribution, mais il est d’autant plus crucial que les trois fonctionnent d’une manière synchronisée ensemble . 

Quelle est la place de l’IA générative pour les Assistants vocaux? 

L’IA générative apporte beaucoup de progrès sur les trois briques technologiques précédemment citées. Les Assistants vocaux de nouvelle génération sont plus naturels aussi bien dans la conversation que dans la voix. 

Filière de la Voix en France & Europe 

L’association @Le Voice Lab, co-fondée par TALKR et 30 autres acteurs privés et académiques, a pour objectif de construire la filière de la voix.

Le Voice Lab est une association française qui regroupe différents acteurs institutionnels (universités, laboratoires de recherche…) et des entreprises privées dont l’intérêt commun est de constituer un écosystème indépendant et des standards communs pour permettre à la France et l’Europe de rester compétitives sur le marché de la voix au niveau mondial. Il s’agit également de répondre aux enjeux stratégiques des grands groupes et des États qui ne sont pas compatibles avec l’utilisation de solutions américaines ou chinoises.

Pour conclure : Passez dès aujourd’hui aux Assistants vocaux afin d’anticiper les usages de vos clients et faciliter la vie de vos équipes ! 

RDV le 14/12/23 pour le #4 de la “Deuxième vague conversationnelle”. 

Critères à prendre en compte pour mettre en place des LLMs

Conformité Légale et Règlementaire: La solution LLM  respecte-t-elle les exigences du RGPD et d’autres lois sur la protection des données, en tenant compte du contexte géopolitique tel que le Cloud Act, les embargos, et les risques d’espionnage industriel?

Réponse : Il est crucial que la solution garantisse la conformité légale, en particulier en matière de protection des données. Une évaluation approfondie du contexte géopolitique est nécessaire pour minimiser les risques liés aux lois extraterritoriales.

Sécurité des Données:  Quelles mesures de sécurité sont en place pour assurer la protection des données sensibles et données personnelles?

Réponse : La sécurité des données est primordiale. Des protocoles robustes, tels que le chiffrement, l’authentification forte, et la gestion des accès, doivent être mis en œuvre pour minimiser les risques de violation de données. il faut anonymiser les données avant de les envoyer.

Intégration avec l’Infrastructure Existantes: Comment la solution s’intègre-t-elle au sein du système d’information existant, notamment en termes d’API et de compatibilité avec le cloud?

Réponse : Une intégration transparente est essentielle pour maximiser l’efficacité opérationnelle. Des interfaces flexibles et une compatibilité avec les infrastructures existantes simplifient la mise en place de la solution.

Scalabilité: Dans quelle mesure la solution peut-elle évoluer pour répondre à des besoins croissants?

Réponse : La capacité de la solution à évoluer avec les besoins de l’entreprise est cruciale. Une scalabilité efficace garantit une utilisation optimale des ressources et une adaptation aux changements de charge. Le volet RSE est a prendre en compte dans une démarche éco-responsable

Coût Total de Possession:  Quels sont les coûts initiaux, de maintenance, de traitement, et d’évolution associés à la solution?

Réponse : Une évaluation exhaustive des coûts, y compris les coûts cachés, est nécessaire. Une transparence sur les dépenses permet de planifier efficacement le budget.

Performance et Vitesse de Traitement: Quelles sont les performances en termes de traitement de la solution?

Réponse: Des performances élevées sont essentielles pour garantir des réponses rapides. Une analyse approfondie de la vitesse de traitement contribue à évaluer l’efficacité opérationnelle.

Qualité et Fiabilité des Résultats:  Quelle est la précision et la fiabilité des résultats? Existe-t-il des mécanismes pour détecter les erreurs ou les réponses inexactes?

Réponse : Une précision élevée est cruciale. La mise en place de mécanismes de détection d’erreurs renforce la confiance dans les résultats générés par la solution.

Facilité d’Utilisation et Interface Utilisateur:  Quel est le niveau de complexité de l’interface utilisateur de la solution?

Réponse : Une interface conviviale favorise l’adoption de la solution. La simplicité d’utilisation réduit les obstacles à son déploiement. Le NO-Code est l’avenir de toutes les solutions technologiques.

Support:  Quelle est la disponibilité et la qualité du support technique?

Réponse : Un support technique réactif et de qualité est essentiel pour résoudre rapidement les problèmes. Il contribue à maintenir la continuité des opérations.

Formation: Quelles sont les modalités de formation disponibles pour la solution?

Réponse : Des programmes de formation complets favorisent une utilisation efficace de la solution. Ils sont essentiels pour maximiser les compétences des utilisateurs.

Accompagnement:  Quels services d’accompagnement sont proposés pour l’installation et le déploiement de la solution?

Réponse : Un accompagnement adapté facilite l’implémentation. Des services d’assistance personnalisés sont bénéfiques pour garantir une transition sans heurts.

Interopérabilité avec d’Autres Systèmes : Quelle est la facilité de connecter et d’échanger des données avec d’autres systèmes?

Réponse : Une interopérabilité efficace permet une collaboration transparente avec d’autres systèmes, améliorant ainsi l’efficacité globale du SI.

Mises à Jour et Évolution du Produit:  Quelle est la fréquence et la qualité des mises à jour de la solution?

Réponse : Des mises à jour régulières assurent la sécurité, la performance, et l’adaptabilité continue de la solution aux besoins changeants. Il faut prévoir des mécanismes de dédoublement quand le modèle doit être partiellement remis à jour

Capacité de Stockage et Gestion des Données:  Quelle quantité de données la solution est-elle capable de gérer, notamment en termes de nombre de tokens?

Réponse : Une capacité de stockage adéquate est essentielle pour gérer efficacement les données. La prise en compte du nombre de tokens est importante pour évaluer la pertinence du traitement.

Durabilité et Considérations Écologiques: : Quel est l’impact environnemental de la solution en termes énergétiques et de consommation d’eau?

Réponse : Une évaluation environnementale est cruciale. Une solution éco-responsable minimise son empreinte écologique, renforçant ainsi la durabilité de son utilisation. L’utilisation de Carbone.io peut être considéré comme un début d’une démarche RSE long terme.

Périmètre de validité: Reformulation: Quel est le périmètre d’application de la solution, et quels étaient les objectifs principaux à l’origine de son développement?

Réponse critique: Comprendre le périmètre d’application permet d’évaluer si la solution répond aux besoins spécifiques de l’entreprise. Les objectifs initiaux guident la pertinence de la solution par rapport aux attentes.

Multimodalité: Reformulation: Les solutions sont-elles capables de traiter des formats autres que le texte?

Réponse critique: La prise en charge de la multimodalité accroît la polyvalence de la solution. Elle permet de traiter efficacement divers formats de données, dépassant les limites du texte.

Plan de Continuité d’Activité et de Secours: Reformulation: Quels sont les plans en place en cas de panne ou de problème majeur, assurant la continuité des opérations?

Réponse critique: Des plans de continuité d’activité robustes minimisent l’impact des pannes. Ils garantissent une reprise rapide et efficace des opérations en cas d’incident majeur.

L’IA Générative et le Défi du Respect des Droits d’Auteur

Plongeons dans le monde complexe de l’IA générative, où l’innovation technologique cohabite avec des défis éthiques et juridiques considérables. Au cœur de cette révolution technologique, nous découvrons un paradoxe troublant : l’exploitation des œuvres des artistes par les IA sans leur consentement, une violation qui contrevient même au Règlement général sur la protection des données (GDPR) dans certains cas.

Il est incontestable que les artistes sont confrontés à un dilemme inédit. Leurs créations, fruits de leur inspiration, deviennent le carburant des IA génératives telles que DALL-E ou Midjourney. L’utilisation de ces œuvres sans autorisation ni consentement soulève des questions fondamentales sur le respect du droit d’auteur et la légitimité d’utiliser ce type de sources. La réalité est que la suppression complète des données utilisées par ces IA est un rêve lointain. Cependant, les artistes n’ont pas baissé les bras, et ils réclament avec force que les entreprises cèdent à la pression.

Le moyen le plus ingénieux de protéger leurs œuvres, comme l’ont découvert certains artistes, est d’insérer des pixels invisibles dans leurs créations. Ces marques secrètes, imperceptibles pour l’œil humain, agissent comme des empreintes digitales invisibles, permettant de tracer l’origine de l’œuvre. Une défense artistique avant-gardiste qui évoque la lutte contre la piraterie dans le monde numérique.

Les risques juridiques associés à l’utilisation de l’IA sont multiples et étendus. La discrimination au travail, la protection des données personnelles, l’atteinte à la vie privée, la désinformation, la protection du droit d’auteur, la responsabilité juridique des utilisateurs, la liste est longue. La question brûlante se pose : les images générées par des IA comme Midjourney sont-elles libres de droit ?

Aux États-Unis, encore une affaire récente a mis en lumière la question du droit d’auteur concernant des images produites par des algorithmes. Actuellement, il est difficile d’apposer un copyright sur de telles créations. Le futur du droit d’auteur s’annonce ainsi incertain, avec un besoin pressant de revoir les réglementations pour protéger les artistes face à cette nouvelle réalité technologique.

Quant à la responsabilité civile pour les dommages causés par une IA, la situation est complexe. La responsabilité contractuelle peut jouer un rôle lorsque les dommages découlent d’obligations contractuelles. Cependant, dans l’ensemble, la responsabilité pour les dommages causés par une IA devrait incomber à ceux qui contrôlent les circonstances qui ont engendré le préjudice. Une question qui suscite de vives discussions parmi les juristes et les technophiles.

Mais gardons à l’esprit que le futur de l’IA générative ne doit pas être entièrement sombre. De nouvelles approches, telles que les modes aléatoires de raisonnement, se profilent à l’horizon. Ces avancées promettent des générations de contenus sans nécessiter le pillage d’œuvres préexistantes. Nous pouvons envisager un avenir où l’IA créera des œuvres originales et passionnantes, préservant ainsi l’intégrité du droit d’auteur. Bien que des défis subsistent, nous, en tant que pionniers de l’IA, avons l’opportunité d’écrire l’avenir de manière optimiste, en harmonisant l’innovation avec l’éthique et le respect des droits artistiques. Le chemin sera complexe, mais la destination vaut certainement la peine d’être atteinte. omme dirait Victor Hugo : L’art, c’est la création propre à l’homme. L’art est le produit nécessaire et fatal d’une intelligence limitée, comme la nature est le produit nécessaire et fatal d’une intelligence infinie. L’art est à l’homme ce que la nature est à Dieu.

à quoi sert la lemmatisation des mots dans le domaine du language ?

La lemmatisation : simplifier le traitement du langage naturel en réduisant les formes lexicales

Introduction: La lemmatisation est une technique essentielle en traitement automatique du langage naturel (NLP) qui vise à réduire les différentes formes d’un mot à une forme de base commune, appelée lemme. L’objectif est de simplifier l’analyse et la modélisation du langage en réduisant la taille du vocabulaire et en identifiant les relations entre les mots. Dans cet article, nous explorerons en détail la lemmatisation et son utilisation dans le domaine du NLP, mettant en évidence son rôle crucial dans la compréhension et l’analyse automatique du texte.

La lemmatisation en pratique : Lorsque nous travaillons avec des bibliothèques de NLP telles que spaCy, la lemmatisation est souvent effectuée en utilisant la propriété « lemma_ » associée à chaque mot. Cette propriété nous permet d’accéder au lemme correspondant à chaque forme du mot. Par exemple, en utilisant spaCy, nous pouvons lemmatiser un texte de la manière suivante :

import spacy

nlp = spacy.load(« fr_core_news_sm »)
doc = nlp(« Les lecteurs lisent des livres de différentes manières. »)

for token in doc:
print(token.text, token.lemma_)

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque spaCy chargée avec un modèle spécifique à la langue française (« fr_core_news_sm »). En appliquant le modèle à notre texte, nous créons un objet « doc » qui représente le texte analysé. En itérant sur ce document, nous pouvons accéder à chaque token individuel et afficher à la fois la forme originale du mot (token.text) et son lemme correspondant (token.lemma_).

L’utilité de la lemmatisation : La lemmatisation est utilisée dans de nombreuses tâches de NLP pour simplifier et normaliser le texte. Voici quelques exemples d’utilisation de la lemmatisation :

  1. Modélisation de sujets : En lemmatisant les mots d’un texte, nous pouvons regrouper les différentes formes d’un même mot sous un lemme commun, ce qui facilite l’identification des sujets et des thèmes récurrents dans un corpus de documents.
  2. Analyse de sentiments : La lemmatisation permet de réduire les différentes formes lexicales d’un mot à un lemme commun, ce qui facilite l’analyse des sentiments associés à ce mot dans un texte. Par exemple, les formes « heureux », « heureuse » et « heureusement » peuvent être lemmatisées en « heureux », permettant ainsi d’obtenir une représentation plus cohérente des sentiments liés à ce concept.
  3. Réduction du vocabulaire : En lemmatisant les mots, nous pouvons réduire la taille du vocabulaire en identifiant les formes lexicales différentes qui correspondent à un même lemme. Cela permet de simplifier les tâches de NLP, telles que la classification de texte ou la recherche d’informations, en réduisant la complexité des données textuelles.

La lemmatisation est une technique essentielle en NLP qui permet de réduire les différentes formes d’un mot à un lemme commun. En utilisant des bibliothèques de NLP telles que spaCy, nous pouvons facilement appliquer la lemmatisation à un texte, ce qui facilite l’analyse, la modélisation et la compréhension automatique du langage naturel. En simplifiant le traitement du texte et en réduisant la taille du vocabulaire, la lemmatisation joue un rôle crucial dans de nombreuses tâches de NLP, ouvrant la voie à des applications avancées telles que la modélisation de sujets, l’analyse des sentiments et bien d’autres encore.