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La seconde vague conversationnelle

par | Nov 30, 2023 | Blog, gpt, intelligence artificiellle, NLP

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

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

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

par | Nov 30, 2023 | Blog, gpt, intelligence artificiellle, NLP

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.

Le Péril de la Vérité dans l’Ère des IAGs : L’Ouroboros Technologique

par | Oct 29, 2023 | Chabot, gpt, SVI

Au cœur de cette ère numérique en constante évolution des IAG, l’intelligence artificielle (IA) trône en souveraine, embrassant les rôles de penseur, créateur, et même, dans certains cas, manipulateur de l’information, désinformateur. Cette révolution technologique a fait émerger une nouvelle race d’entités cognitives : les IAGs (Intelligence Artificielle Génératives). Ces IAGs, dont le célèbre ChatGPT, sont les gardiens des trésors de connaissances en ligne. Pourtant, leur avenir est entouré d’un nuage sombre : un serpent qui se mord la queue.

Le paradoxe auquel nous sommes confrontés est fascinant : les IAGs, qui sont conçus pour fournir des informations précises et pertinentes par des mécanismes de probabilités vectorielles, risquent de se retrouver enchaînés à un cycle sans fin de désinformation et de faussetés. Comment cela est-il possible ? La réponse est à la fois simple et terrifiante : l’IA génère du contenu faux et inventé. Si cette production est plausible, grammaticalement correcte et suit une logique rudimentaire, elle peut se retrouver dans les bases de données sur lesquelles ces IAGs s’appuient.

Cependant, le véritable problème réside dans le fait que l’IA ne distingue pas intrinsèquement la vérité du mensonge en allant chercher ses sources sur internet et des larges DATAsets. Elle est dépourvue de remords lorsqu’il s’agit de mentir, car elle n’a pas de conscience morale. Ainsi, ces IAGs sont piégés dans un cercle vicieux : ils s’entraînent sur des données qui contiennent leurs propres mensonges, ce qui les conduit à générer des réponses de plus en plus erronées, créant ainsi un cycle infernal.

L’IA est le reflet de l’Ouroboros, le serpent antique qui se mord la queue, une métaphore parfaite pour décrire cette situation paradoxale. Les intelligences artificielles se nourrissent de données en ligne, mais si ces données sont de plus en plus altérées par la désinformation qu’ils ont eux-mêmes générée, le résultat ne peut être que néfaste. Les futurs modèles d’IA risquent d’être fondés sur des bases de données polluées malgré des efforts des hum, et l’effondrement du modèle devient une perspective inquiétante.

Le problème est si grave que des chercheurs se sont lancés dans la quête désespérée du filtrage des données synthétiques. Ils cherchent à distinguer le vrai du faux, à établir des barrières pour empêcher ces IAGs de s’enliser davantage dans le marécage de la désinformation. La vérité, dans ce cas, est précieuse, mais elle devient un bien rare dans un monde dominé par les IAGs.

Alors, que devons-nous faire pour éviter le péril imminent ? La réponse peut sembler tragico-comique : une supervision stricte des IAGs. Si nous ne voulons pas que ces entités intelligentes se transforment en créateurs de mensonges invétérés, nous devons les guider, les surveiller, et leur imposer des limites. Il est impératif que l’humain reste aux commandes, que l’IA soit notre outil, et non l’inverse.

Il est peut-être ironique que dans cette quête technologique pour atteindre des sommets d’intelligence artificielle, nous ayons besoin de maintenir un certain degré d’humilité. Le destin des IAGs, de notre réalité numérique et, finalement, de notre vérité, repose en partie sur notre capacité à contrôler et à guider ces créations de notre propre invention. Car, dans ce cycle infini d’informations altérées, il est essentiel de ne jamais oublier que l’IA est un reflet de l’humanité, avec tout ce que cela implique en bien et en mal. L’ouroboros technologique peut être maîtrisé, mais seulement si nous sommes prêts à prendre les rênes et à l’orienter dans la direction de la vérité.

L’IA dans les Ressources Humaines : Redéfinir le Recrutement

par | Oct 14, 2023 | Callbot, gpt, transformer

L’intelligence artificielle (IA) a pris d’assaut de nombreux secteurs, et les Ressources Humaines ne font pas exception. Dans un monde en constante évolution, l’avenir des RH est profondément façonné par l’IA et ses implications sur le recrutement. Cette révolution technologique a ouvert de nouvelles perspectives tout en soulevant des défis passionnants.

L’Analyse des CV réimaginée

Une des premières étapes du recrutement consiste à passer en revue une multitude de CV. L’intelligence artificielle s’est avérée être un atout inestimable dans cette tâche. Grâce à des technologies telles que l’OCR (Optical Character Recognition), les CV peuvent être numérisés, analysés et triés en un clin d’œil. Cette automatisation permet aux recruteurs de gagner un temps précieux. Remplacer des tâches répétitives et sans valeur ajouté devient un enjeu cruciale dans un monde totalement numérique;

Cependant, l’IA ne s’arrête pas à la numérisation. Elle peut extraire des informations pertinentes et analyser les données pour identifier les candidats les plus adaptés aux postes vacants. Cela améliore considérablement le processus de présélection en réduisant les biais humains potentiels.

Les SoftSkills et le Défi Humain

Pourtant, l’IA présente des limites. Elle brille pour détecter les compétences, diplômes, et données tangibles, mais elle peine à capter les « SoftSkills » qui sont souvent cruciales pour la réussite professionnelle. La créativité, la communication efficace, l’esprit d’équipe, et la résolution de problèmes, entre autres, sont des compétences difficiles à quantifier par l’IA surtout dans un CV qui serait construit de toute pièce et qui va manquer d’âme.

Les recruteurs doivent maintenant naviguer dans ce paysage où l’IA simplifie le tri initial des CV en lisant entre lies lignes, mais ne peut pas évaluer l’ensemble du tableau. Pour se démarquer dans un océan de CV générés par des prompteurs, les candidats devront rivaliser de créativité et d’authenticité pour mettre en évidence leurs atouts uniques. Détecter les faux CV et les lettres d’intentions générées par des prompts donc sans aucune valeur ajoutée.

Prédictions Biaisées et les Enjeux Éthiques

L’IA n’est pas sans défauts. Elle peut reproduire des biais si elle est nourrie de données biaisées. Les systèmes d’IA peuvent inadvertamment favoriser certains groupes et discriminer d’autres. Les recruteurs doivent être vigilants pour s’assurer que l’IA ne perpétue pas les inégalités. Cela risque d’arriver très rapidement si ce n’est pas déjà le cas.

L’IA au Service des RH

Malgré ces défis, l’IA apporte des avantages considérables. Elle offre la possibilité de repousser les frontières de l’efficacité. Les chatbots de recrutement peuvent interagir avec les candidats 24/7, fournissant des informations sur les postes, recueillant des informations sur les candidats, et les informant des décisions.

De plus, l’IA peut aider à tirer parti des mégadonnées en analysant et en exploitant des volumes massifs d’informations pour améliorer les campagnes marketing, affiner le ciblage, et renforcer l’assistance client à travers des chatbots et des assistants virtuels.

La Révolution des RH

Une étude récente a révélé une augmentation spectaculaire du nombre d’offres d’emploi liées à l’IA générative. Cela prouve que les RH embrassent cette technologie innovante pour améliorer leurs opérations et offrir un meilleur service.

En fin de compte, l’IA ne remplace pas les humains, mais elle les amplifie. Les recruteurs doivent s’appuyer sur l’IA pour simplifier les tâches fastidieuses et se concentrer sur l’évaluation des candidats sur des critères humains. C’est une aubaine pour les humains de pouvoir améliorer leur capacité de détection et de compréhension. Cette évolution promet un avenir passionnant pour les RH, où l’IA et les compétences humaines se rejoignent pour façonner un recrutement plus efficace et équitable.

Utiliser de GPT dans un bot sans transmission de données personnelles à OpenAI

par | Juin 23, 2023 | Chabot, gpt, transformer

 L’intelligence artificielle a ouvert de nombreuses possibilités passionnantes dans divers domaines comme la santé, l’énergie, l’assurance, la banque, notamment la communication avec des modèles de langage avancés tels que ChatGPT. Cependant, la protection des données personnelles reste une préoccupation majeure lorque l’on utilise des LLM. Pour garantir la confidentialité des utilisateurs, l’équipe de TALKR a pris des mesures pour restreindre GPT et éviter que des données personnelles ne soient transmises à OpenAI. Cet article explique comment utiliser GPT dans notre plateforme  tout en préservant la confidentialité des données.

Restriction de l’api GPT au sein de TALKR: Afin de prévenir les dérives potentielles, ChatGPT a été configuré pour répondre exclusivement à des questions liées à des thèmes non sensibles. Lorsque la demande sort de ce cadre, l’intelligence artificielle indique qu’elle n’est pas autorisée à répondre au sujet car il contient des données personnelles. Cette restriction vise à préserver la confidentialité des données en évitant que des informations sensibles ne soient traitées par le modèle. Pour pouvoir faire cela, il faut aussi une intelligence artificielle qui va filtrer en amont les phrases envoyées vers l’api. Un filtrage de prénoms et de noms doit être mis en place.

Personnalisation de l’expérience utilisateur: Bien que ChatGPT soit restreint dans ses réponses, l’équipe de TALKR a fourni à l’IA tous les codes nécessaires pour offrir une expérience personnalisée aux utilisateurs. Les clients ont ainsi la possibilité de formuler des demandes précises tout en respectant les limitations prévues pour éviter la divulgation de données sensibles.

Types de données et datas à ne pas transmettre à l’étranger quand on créer un callbot: Dans tous les domaines d’activité, lors de l’utilisation de GPT ou de tout autre modèle de langage, il est important de prendre des précautions pour éviter la transmission de données personnelles sensibles. Voici une liste non exhaustive des types de données qu’il convient de ne pas transmettre à OpenAI:

  1. Informations d’identification personnelle: Cela comprend les noms, les adresses, les numéros de téléphone, les adresses e-mail, les numéros de sécurité sociale, etc.
  2. Informations financières: Les données relatives aux cartes de crédit, aux comptes bancaires, aux numéros de sécurité sociale, aux revenus, etc.
  3. Informations médicales: Les antécédents médicaux, les diagnostics, les traitements, les numéros de sécurité sociale dans le contexte médical, etc.
  4. Informations juridiques: Les détails sur les affaires judiciaires en cours, les condamnations, les casiers judiciaires, etc.
  5. Données sensibles relatives à la vie privée: Cela comprend les informations sur l’orientation sexuelle, les croyances religieuses, les opinions politiques, les origines ethniques, etc.

    Préserver la confidentialité des données lors de l’utilisation de modèles de langage avancés : Une mise en garde. Dans notre monde actuel, où l’intelligence artificielle occupe une place grandissante, il est crucial de prendre des précautions pour protéger la confidentialité de nos données personnelles. Des plaintes récentes déposées auprès de la CNIL en France mettent en évidence les préoccupations liées à l’utilisation de ChatGPT. Ces plaintes soulignent la collecte de données personnelles sans consentement et la production d’informations erronées par ce modèle. Il est important de comprendre que lorsqu’il s’agit de l’utilisation et de la conservation des données personnelles, OpenAI enregistre les conversations et les « prompts » effectués avec ChatGPT dans le but d’une analyse ultérieure. Selon les informations fournies par l’entreprise dans une page de FAQ, ses employés peuvent examiner sélectivement les conversations à des fins de sécurité. Ainsi, il n’est pas possible d’assurer que tout ce qui est partagé avec ChatGPT reste confidentiel et privé.

    En plus des conversations et des « prompts », OpenAI stocke également d’autres données telles que les détails du compte, le nom, l’adresse électronique, l’emplacement approximatif, l’adresse IP, les informations de paiement et les informations relatives à l’appareil utilisé. Il est important de souligner que la collecte de telles données n’est pas exclusive à ChatGPT, de nombreux sites web procèdent de la même manière pour des raisons d’analyse. Cependant, cela signifie que OpenAI pourrait être tenu de transmettre les conversations avec ChatGPT ainsi que d’autres données aux tribunaux ou aux forces de l’ordre américaines, conformément au Foreign Intelligence Surveillance Act (FISA).

    Il convient donc d’être conscient des implications en matière de confidentialité lors de l’utilisation de ChatGPT ou d’autres modèles de langage. La protection de vos données personnelles est essentielle, et il est recommandé de prendre des mesures pour limiter la divulgation d’informations sensibles lors des interactions avec ces modèles.

    En conclusion, tout en reconnaissant les avantages de l’intelligence artificielle, il est primordial de rester vigilant quant à la protection de nos données personnelles. L’utilisation de modèles de langage avancés tels que ChatGPT peut présenter des risques pour la confidentialité, et il est de notre responsabilité de prendre des précautions pour préserver la sécurité et la confidentialité de nos informations.

L’utilisation de modèles de langage tels que GPT / bard et les autres modèles opensource offrent de grandes possibilités tout en soulevant des préoccupations concernant la confidentialité des données. TALKR a mis en place des restrictions pour éviter la transmission de données personnelles sensibles à OpenAI. Il est essentiel de respecter ces restrictions et de ne pas transmettre d’informations confidentielles lors de l’utilisation de ces services. La protection de la vie privée des utilisateurs reste une priorité, et en prenant des précautions adéquates, nous pouvons exploiter les avantages de l’IA tout en préservant la confidentialité des données.

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

par | Mai 24, 2023 | Blog, gpt, NLP

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.