Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'étude du Traitement du Langage Naturel (NLP) débute dans les années 1950 avec quelquesunes des premières tentatives pour créer des modèles de traduction automatique. Alan Turing, avec son célèbre test de Turing, est l'un des pionniers dans ce domaine, cherchant à déterminer si une machine pouvait réussir à imiter l'intelligence humaine. Vers la même période, le projet GeorgetownIBM en 1954 a démontré la faisabilité de la traduction automatique avec un programme capable de traduire une soixantaine de phrases du russe vers l'anglais.
Dans les décennies suivantes, des progrès significatifs ont été réalisés avec le développement des grammaires formelles par Noam Chomsky, révolutionnant notre compréhension de la syntaxe des langues naturelles. L'approche analytique de Chomsky a introduit des concepts comme les grammaires génératives et transformationnelles, permettant de modéliser mathématiquement les structures linguistiques.
D'autres projets notables incluent ELIZA, un programme pionnier de traitement du langage naturel créé par Joseph Weizenbaum dans les années 1960. ELIZA simulait une conversation en utilisant des scripts et jetait ainsi les bases pour le développement future des chatbots et agents conversationnels.
Dans les années 1970 et 1980, les méthodes statistiques ont commencé à prendre de l'importance. Des modèles comme le Hidden Markov Model (HMM) ont été employés pour de nombreuses applications telles que la reconnaissance de la parole. À cette époque, des ressources linguistiques précieuses ont également été construites, comme le Corpus de Brown, une collection de textes variés utilisée pour analyser et modéliser le langage naturel.
La création de la base de données WordNet dans les années 1980 est aussi une avancée notable. WordNet, une grande base de données lexicales de l'anglais, a permis de riches analyses sémantiques et a joué un rôle clé dans de nombreuses applications NLP des années suivantes.
En résumé, les premiers modèles et applications ont jeté les bases du NLP moderne en posant les premières pierres des techniques de traduction automatique, en introduisant des grammaires formelles, et en développant des outils et ressources essentielles pour le traitement du langage naturel.