Le langage humain est en soi difficile à maîtriser.
Il n’est donc pas surprenant qu’il puisse y avoir un décalage général entre les ordinateurs et les humains.
Étant donné que les ordinateurs ne peuvent pas communiquer de manière aussi organique que nous, nous pourrions même penser que cette séparation entre les deux est plus importante qu’elle ne l’est en réalité.
Alors que les ordinateurs communiquent entre eux par le biais de codes et de longues lignes de uns et de zéros, ils en sont venus à mieux comprendre le langage humain grâce au traitement du langage naturel (NLP) et à l’apprentissage automatique (ML).
Grâce à ces méthodes de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique, la technologie peut plus facilement saisir l’intention humaine, même en cas de langage familier, d’argot ou d’absence de contexte plus large.
Grâce à la compréhension du langage naturel, la technologie peut effectuer de nombreuses tâches à notre place, qu’il s’agisse de comprendre des termes de recherche ou de structurer des données désordonnées en éléments digestes, le tout sans intervention humaine.
La technologie moderne permet d’automatiser ces processus, en déchargeant l’être humain de la tâche de contextualisation du langage.
Avant de nous pencher plus avant sur ces exemples, examinons d’abord ce qu’est le traitement du langage naturel et pourquoi il est vital pour votre activité commerciale.
Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ?
Le traitement du langage naturel est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de manipuler le langage humain de la même manière que l’homme peut le faire avec un texte ou des mots parlés.
Dans les milieux de l’ingénierie, ce domaine d’étude particulier est appelé « linguistique informatique », où les techniques de l’informatique sont appliquées à l’analyse du langage humain et de la parole.
Également appelé « analyse de texte », le NLP utilise des techniques telles que la reconnaissance d’entités nommées, l’analyse de sentiments, le résumé de texte, l’exploration d’aspects et la modélisation de sujets, pour la reconnaissance de textes et de discours.
Sans jargon technique, le NLP donne aux ordinateurs le pouvoir de comprendre le discours et le texte humains.
Il relève de l’IT, au même titre que l’apprentissage automatique (la capacité des ordinateurs à penser et à agir avec moins d’intervention humaine) et les modèles d’apprentissage profond (un type d’apprentissage automatique qui peut analyser plus facilement les images, les vidéos et les données non structurées).
Si vous vendez des produits ou des services en ligne, la PNL a le pouvoir de faire correspondre l’intention des consommateurs avec les produits sur votre site e-commerce.
Cela se traduit par des résultats importants pour votre entreprise, tels que l’augmentation du revenu par visite (RPV), de la valeur moyenne de la commande (AOV) et des conversions en fournissant des résultats pertinents aux clients au cours de leur parcours d’achat.
La relation entre l’IA et le traitement du langage naturel
Les progrès de l’intelligence artificielle se sont accompagnés de ceux de la technologie du traitement du langage naturel (NLP).
Le NLP est la branche de l’IT qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre le langage humain dans toute sa complexité.
Grâce au TAL, les ordinateurs peuvent déchiffrer le sens d’un texte ou d’un discours, reconnaître des schémas dans le langage et même générer leurs propres réponses, semblables à celles d’un être humain.
Compte tenu des nombreuses applications du NLP, il n’est pas étonnant que les entreprises d’un large éventail de secteurs adoptent cette technologie.
Par exemple, les chatbots alimentés par le NLP sont de plus en plus utilisés pour automatiser les interactions avec le service client.
En comprenant les demandes des clients et en y répondant de manière appropriée, ces outils de commerce conversationnel peuvent réduire la charge de travail des agents d’assistance humaine et améliorer la satisfaction globale des clients.
Le marketing numérique est un autre domaine dans lequel la PNL fait des progrès significatifs.
En analysant le sentiment et le comportement des clients, les outils de marketing alimentés par le NLP peuvent générer des insights qui aident les marketers à créer des campagnes plus efficaces et des contenus personnalisés.
Cette technologie peut également être utilisée pour optimiser le classement des moteurs de recherche en améliorant le texte du site web et en identifiant les mots-clés les plus performants.
Malgré les progrès impressionnants de la technologie NLP, il reste encore de nombreux défis à relever.
L’un des principaux obstacles est l’ambiguïté inhérente au langage humain.
Les mots et les phrases peuvent avoir plusieurs significations en fonction du contexte, du ton et des références culturelles.
Les algorithmes de NLP doivent être entraînés à reconnaître et à interpréter ces nuances s’ils veulent comprendre correctement le langage humain.
L’IA et le NLP sont étroitement liés, le NLP étant un élément clé de nombreuses applications alimentées par l’IA.
À la base, l’IT consiste à créer des machines capables d’effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement une intelligence de niveau humain.
La PNL y contribue en permettant aux ordinateurs de comprendre le langage humain et d’interagir avec lui, ce qui constitue un élément essentiel de nombreuses applications d’IA.
Les algorithmes de NLP sont conçus pour reconnaître les schémas du langage humain et extraire le sens d’un texte ou d’un discours.
Cela nécessite une compréhension approfondie des nuances de la communication humaine, y compris la grammaire, la syntaxe, le contexte et les références culturelles.
En analysant de grandes quantités de données, les algorithmes de NLP peuvent apprendre à reconnaître ces schémas et à faire des prédictions précises sur l’utilisation de la langue.
IA générative et traitement du langage naturel
L’IA générative consiste à utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour créer des résultats réalistes et cohérents à partir de données brutes et de données d’apprentissage.
Les modèles d’IA générative utilisent de grands modèles de langage (LLM) et le NLP pour générer des résultats uniques pour les utilisateurs.
Plutôt que de se contenter d’analyser les données existantes pour faire des prédictions, les algorithmes d’IA générative sont tout à fait capables de créer un nouveau contenu à partir de zéro.
Ils sont donc idéaux pour des applications telles que la traduction linguistique, le résumé de texte et même la rédaction de contenu original.
L’un des principaux avantages de l’IA générative pour le traitement du langage naturel est qu’elle permet aux machines de générer des réponses de type humain à des questions ouvertes ou à des invites.
Par exemple, les chatbots alimentés par l’IA générative peuvent tenir des conversations plus naturelles et plus engageantes avec les utilisateurs, plutôt que de simplement fournir des réponses préétablies.
Les applications potentielles de l’IA générative pour le traitement du langage naturel sont vastes.
De l’amélioration des interactions avec les clients à l’amélioration de la création de contenu et de la curation, cette technologie a le potentiel de transformer la façon dont nous communiquons et interagissons avec les machines.
En tant que tel, il est probable que nous verrons une croissance et un développement continus dans ce domaine dans les années à venir. 
Pourquoi le traitement du langage naturel est-il important ?
Dans un monde dominé par Google et d’autres moteurs de recherche de contenu, les internautes s’attendent à entrer un mot ou une phrase – qui n’est peut-être même pas complètement formé – dans une boîte de recherche et à recevoir une liste de résultats pertinents.
Et avec l’émergence du Chat GPT et la popularité soudaine des grands modèles de langage, les attentes sont encore plus élevées.
Les utilisateurs veulent que l’IA traite des questions, des demandes et des conversations plus complexes.
Faire ce qu’il faut pour les chercheurs, et au final pour vos clients ou acheteurs, nécessite des algorithmes d’apprentissage automatique qui s’améliorent constamment et développent des insights sur ce que les clients veulent dire et veulent.
Grâce à l’IA, la communication devient plus humaine et contextuelle, ce qui permet à votre marque d’offrir à chaque client une expérience d’achat personnalisée et de grande qualité.
Cela conduit à une augmentation de la satisfaction et de la fidélisation des clients en permettant une meilleure compréhension des préférences et des sentiments.
Dans l’ensemble, cela aidera votre entreprise à offrir des résultats de recherche personnalisés, des recommandations de produits et des promotions pour générer plus de revenus.
En utilisant cette puissante combinaison d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel, votre marque peut trouver un avantage dans un marché hautement concurrentiel et sursaturé, faire évoluer votre organisation et réduire les processus manuels.
Voici d’autres raisons pour lesquelles vous devriez envisager d’investir dans une solution de recherche intelligente de produits avec interprétation automatique :
Recherche de produits sans IA = perte de clients
Les consommateurs peuvent décrire les produits d’un nombre presque infini de façons, mais les entreprises d’e-commerce ne sont pas toujours équipées pour interpréter le langage humain à travers leurs barres de recherche.
Il en résulte un écart important entre l’intention du client et les expériences de recherche produits pertinentes, où les prospects abandonnent leur recherche soit complètement, soit en passant à l’un de vos concurrents.
Croyez-le ou non, les 10 premières secondes de la visite d’une page sont extrêmement importantes dans la décision d’un utilisateur de rester sur votre site ou de rebondir.
Or, des capacités de recherche sur site et une navigation médiocres figurent parmi les principales raisons pour lesquelles les sites d’e-commerce pourraient perdre des clients.
En d’autres termes, une barre de recherche dotée d’une boîte à outils de langage naturel inadéquate fait perdre à un client un temps précieux dans un monde très occupé.
En revanche, une fois que la recherche aura un sens, elle se traduira par une augmentation du chiffre d’affaires, de la valeur vie client et de la fidélisation à la marque.
Nous avons besoin d’aide pour passer au crible les données… et encore les données
Toute entreprise rentable doit continuer à se renseigner sur les besoins, les attitudes, les préférences et les difficultés de ses clients.
Malheureusement, le volume de ces données non structurées augmente à chaque seconde, car de plus en plus d’informations sur les produits et les clients sont collectées à partir d’avis sur les produits, d’inventaires, de recherches et d’autres sources.
Une étude d’IDC indique que les données non structurées représentent jusqu’à 90 % de l’ensemble des informations numériques.
Pire encore, ces données ne correspondent pas aux modèles de données prédéfinis que les machines comprennent.
Tout cela représente un grand défi pour les marques de commerce et les retailers.
Comme toute épée à double tranchant, il présente également une énorme opportunité.
Si les retailers parviennent à donner un sens à toutes ces données, votre recherche de produits – et l’expérience digitale dans son ensemble – devrait devenir plus intelligente et plus intuitive grâce à la détection du langage et au-delà.
Quelles sont les techniques utilisées dans le traitement du langage naturel ?
Comme nous l’avons vu, le traitement du langage naturel permet de reconnaître, de comprendre, de résumer et d’analyser ce que nous tapons dans la barre de recherche ou ce que nous disons à un assistant virtuel, afin de traiter le langage et de fournir des actions possibles.
Mais cela ne peut se faire sans deux techniques principales de traitement du langage naturel : l’analyse syntaxique et l’analyse sémantique.
Analyse syntaxique
L’analyse syntaxique, ou parsing, se penche sur la disposition des mots dans la phrase et utilise des règles grammaticales pour déduire le sens du texte ou des mots prononcés.
Cette forme d’analyse possède son propre sous-ensemble de techniques qu’elle utilise pour découvrir le sens, notamment les suivantes :
- Le tronc commun – Les mots sont ramenés à leur racine afin de les comprendre plus facilement.
- Découpage de phrases – Réduire les grandes parties de texte ou de discours en fragments plus petits.
- Marquage de la partie du discours – Classifie la partie du discours pour chaque mot d’une phrase donnée.
Analyse sémantique
La sémantique permet d’extraire le sens du texte.
En utilisant la catégorisation des mots et les bases de données de signification, la sémantique met en lumière l’intention qui se cache derrière certains mots.
L’analyse sémantique est la « sauce secrète » de nombreuses technologies de pointe, des moteurs de recherche aux robots de conversation en passant par la traduction automatique.
Les techniques courantes d’analyse sémantique sont les suivantes :
- Désambiguïsation du sens des mots – Comprendre le sens d’un mot en s’appuyant sur le contexte.
- Reconnaissance des entités nommées – Identifie et catégorise les mots en sous-ensembles (par exemple, produits et attributs).
- Génération de langage naturel – Utilisation de bases de données pour mieux comprendre la sémantique du langage humain
3 exemples de traitement du langage naturel dans l’e-commerce
La plupart d’entre nous sont déjà entrés en contact avec le traitement du langage naturel d’une manière ou d’une autre.
Honnêtement, il n’est pas très difficile de penser à un exemple de TAL dans la vie quotidienne.
Que vous l’ayez utilisé pour vous connecter à des assistants virtuels (comme Alexa ou Siri), combler les lacunes de vos messages texte grâce à l’autocomplétion ou traduire une page web d’une langue à l’autre, il ne fait aucun doute que les différentes tâches du TAL facilitent la vie grâce à sa multitude d’applications.
IT peut même aider les professionnels du commerce dans leur stratégie en ligne.
Voici quelques exemples de la façon dont le traitement du langage naturel peut aider votre équipe et avoir un impact positif sur vos indicateurs de performance clés.
Comprendre l’intention de l’utilisateur grâce à la recherche sémantique
L’intégration de la compréhension sémantique dans votre barre de recherche est essentielle pour que chaque recherche soit fructueuse.
La compréhension sémantique est si intuitive que le langage humain peut être facilement compris et traduit en étapes réalisables, ce qui permet aux acheteurs d’avancer en douceur dans leur parcours d’achat.
Mais la recherche sémantique ne pourrait fonctionner sans la pertinence sémantique, c’est-à-dire la capacité d’un moteur de recherche à faire correspondre une page de résultats de recherche à une requête spécifique de l’utilisateur.
Puisqu’elle traduit l’intention d’un utilisateur et, dans le cas de l’e-commerce, d’un client, elle permet aux entreprises d’offrir une meilleure expérience par le biais d’une barre de recherche textuelle, augmentant ainsi de manière exponentielle la VPR de votre marque.
Alors que le NLP s’efforce de déchiffrer les requêtes de recherche, le ML aide la technologie de recherche de produits à devenir plus intelligente au fil du temps.
Ensemble, ces deux sous-ensembles de l’IA utilisent des méthodes statistiques pour comprendre comment les gens communiquent d’une langue à l’autre et apprennent à partir de mots-clés et de phrases-clés pour obtenir de meilleurs résultats commerciaux.
Créer des recommandations et des parcours pour vos clients
Il y a beaucoup à gagner à faciliter les achats des clients, et cette pratique peut aller au-delà de votre barre de recherche.
Par exemple, les recommandations et les parcours peuvent être bénéfiques dans votre stratégie e-commerce.
Les recommandations de produits sont alimentées par l’intelligence artificielle – comme l’apprentissage automatique et les algorithmes de traitement du langage naturel – et permettent à vos clients d’explorer plus de produits, ce qui peut alimenter positivement l’engagement, les taux de CTA et les conversions tout en réduisant les taux d’abandon de panier.
Amazon a un jour affirmé que 35 % de son chiffre d’affaires provenait d’achats que les clients avaient trouvés grâce à des recommandations.
Voici quelques exemples de catégories de recommandations : « Fréquemment achetés ensemble », « Fréquemment vus ensemble » et « Produits similaires ».
D’autre part, les parcours permettent à votre équipe de merchandising de cibler des objectifs spécifiques, tels que les promotions de la marque et les marges des produits, et d’attirer l’attention sur vos produits les plus importants.
Comme l’IA soutient les recommandations, les insights des merchandiseurs sont la magie derrière les pathways, créant la combinaison parfaite de workflows automatisés et manuels.
Les cas d’utilisation les plus courants sont les suivants : « Nouveaux arrivages », « Nouveautés depuis la dernière visite », « En vente » et « Produits apparentés ».
Améliorer votre approche du service client et accroître la fidélisation de la marque
Si un client a eu une bonne expérience avec votre marque, il est probable qu’il reprendra contact avec votre entreprise à un moment ou à un autre.
Avec une barre de recherche intelligente et une suite étendue d’outils de merchandising, vous serez en mesure d’extraire des insights clients de leurs recherches, puis d’évaluer les raisons pour lesquelles ils font leurs achats auprès de votre entreprise, ce qu’ils recherchent et ce qu’ils pensent de votre entreprise.
Bien entendu, il s’agit là d’un processus de longue haleine, avec de nombreux points de contact différents, qui nécessiterait une quantité importante de travail manuel.
Mais votre entreprise peut utiliser le traitement du langage naturel pour révéler des modèles de discours et d’autres domaines afin d’améliorer l’expérience d’achat globale de vos clients potentiels.
Une fois la requête de recherche analysée, elle sera enrichie de synonymes, ce qui sert deux objectifs : éliminer les résultats nuls et augmenter les résultats pertinents qui sont renvoyés.
En éliminant les résultats nuls, vous aidez le client à se rapprocher de ce qu’il recherche et à l’orienter dans la bonne direction pour qu’il effectue un achat final.
Tout comme vous, votre client ne veut pas voir une page de résultats de recherche nuls ou non pertinents.
Par exemple, si vos clients font une faute de frappe répétée pour le mot « pyjama » et tapent « pajama » à la place, une barre de recherche intelligente reconnaîtra que « pajama » signifie aussi « pyjama », même sans le « s » à la fin.
Au lieu d’afficher une page de résultats nuls, les clients obtiendront le même ensemble de résultats de recherche pour le mot clé que lorsqu’il est correctement orthographié.
Imaginez un monde où vous pouvez atteindre vos objectifs d’e-commerce en faisant moins de travail.
Chez Bloomreach, nous pensons que le voyage commence par l’amélioration de la recherche de produits pour générer plus de revenus. L’IT intelligente de Bloomreach Discovery– avec ses algorithmes de NLP et d’apprentissage automatique de premier ordre – peut vous aider à y parvenir.
Découvrez comment grâce à notre validation de l’impact de la recherche.
