Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le Traitement du Langage Naturel (NLP) a ses racines dans les années 1950, époque où les premiers modèles et applications ont vu le jour. Alan Turing, une figure emblématique de l'informatique, a proposé le célèbre test de Turing en 1950 pour évaluer l'intelligence artificielle. Joseph Weizenbaum a développé le programme ELIZA en 1966, une des premières tentatives de traitement automatisé du langage capable de simuler une conversation humaine. Ces premières innovations ont posé les bases de ce que deviendrait le NLP moderne.
À cette époque, les approches étaient essentiellement basées sur des règles et des méthodes symboliques. Les systèmes analytiques utilisaient des dictionnaires et des grammaires formelles pour interpréter le texte, offre une compréhension rudimentaire du langage. Les capacités de ces systèmes étaient limitées par leur manque de flexibilité et leur difficulté à capturer la richesse et la diversité du langage humain.
À partir des années 1980, le NLP a connu une évolution significative grâce aux progrès en matière de statistiques et de modèles probabilistes. Des approches telles que les modèles de Markov cachés (HMM) et les modèles de chaîne de caractères ont permis de mieux capter les nuances du langage. Ces techniques ont marqué le passage d'une approche fondée sur des règles stricte à une approche plus flexible basée sur les données.
Avec l'avènement du machine learning dans les années 1990 et 2000, les méthodes de NLP ont encore évolué. Les algorithmes de réseaux neuronaux ont révolutionné le domaine, permettant le développement de modèles plus sophistiqués. La technique des vecteurs de mots, introduite par des outils tels que word2vec, a commencé à capturer les relations sémantiques entre les mots en apprenant des représentations continues qui préservent leurs similitudes contextuelles.
Aujourd'hui, les avancées dans les modèles de transformateurs comme BERT et GPT3 ont ouvert de nouvelles perspectives, augmentant considérablement la capacité des systèmes de NLP à comprendre et générer du langage naturel de manière précise et contextuelle. Ces technologies ont permis des applications plus performantes, allant de la traduction automatique à l'analyse de sentiments, en passant par la synthèse vocale et la reconnaissance d'entités nommées.