{"id":44894,"date":"2024-04-24T10:52:41","date_gmt":"2024-04-24T10:52:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bloomreach.com\/library\/traitement-du-langage-naturel"},"modified":"2024-07-24T09:16:44","modified_gmt":"2024-07-24T09:16:44","slug":"traitement-du-langage-naturel","status":"publish","type":"library","link":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/blog\/traitement-du-langage-naturel","title":{"rendered":"Comment le traitement du langage naturel peut aider \u00e0 la recherche de produits"},"content":{"rendered":"<p dir=\"ltr\">Le langage humain est en soi difficile \u00e0 ma\u00eetriser.<br \/>\nIl n&rsquo;est donc pas surprenant qu&rsquo;il puisse y avoir un d\u00e9calage g\u00e9n\u00e9ral entre les ordinateurs et les humains.<br \/>\n\u00c9tant donn\u00e9 que les ordinateurs ne peuvent pas communiquer de mani\u00e8re aussi organique que nous, nous pourrions m\u00eame penser que cette s\u00e9paration entre les deux est plus importante qu&rsquo;elle ne l&rsquo;est en r\u00e9alit\u00e9.  <\/p>\n<p dir=\"ltr\">Alors que les ordinateurs communiquent entre eux par le biais de codes et de longues lignes de uns et de z\u00e9ros, ils en sont venus \u00e0 mieux comprendre le langage humain gr\u00e2ce au <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/products\/discovery\/search-intelligence\">traitement du langage naturel (NLP)<\/a> et \u00e0 l&rsquo;apprentissage automatique (ML).<br \/>\nGr\u00e2ce \u00e0 ces m\u00e9thodes de traitement du langage naturel et d&rsquo;apprentissage automatique, la technologie peut plus facilement saisir l&rsquo;intention humaine, m\u00eame en cas de langage familier, d&rsquo;argot ou d&rsquo;absence de contexte plus large. <\/p>\n<p dir=\"ltr\">Gr\u00e2ce \u00e0 la compr\u00e9hension du langage naturel, la technologie peut effectuer de nombreuses t\u00e2ches \u00e0 notre place, qu&rsquo;il s&rsquo;agisse de comprendre des termes de recherche ou de structurer des donn\u00e9es d\u00e9sordonn\u00e9es en \u00e9l\u00e9ments digestes, le tout sans intervention humaine.<br \/>\nLa technologie moderne permet d&rsquo;automatiser ces processus, en d\u00e9chargeant l&rsquo;\u00eatre humain de la t\u00e2che de contextualisation du langage.<br \/>\nAvant de nous pencher plus avant sur ces exemples, examinons d&rsquo;abord ce qu&rsquo;est le traitement du langage naturel et pourquoi il est vital pour votre activit\u00e9 commerciale.  <\/p>\n<p dir=\"ltr\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/camping-tent-relevant-search-results.jpg\" alt=\"Exemple de tente de camping\"><\/p>\n<h2 dir=\"ltr\">Qu&rsquo;est-ce que le traitement du langage naturel ?<\/h2>\n<p><iframe src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/YaUeUab1dJg\" width=\"640\" height=\"360\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe>  Le traitement du langage naturel est une branche de l&rsquo;intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre, d&rsquo;interpr\u00e9ter et de manipuler le langage humain de la m\u00eame mani\u00e8re que l&rsquo;homme peut le faire avec un texte ou des mots parl\u00e9s.<br \/>\nDans les milieux de l&rsquo;ing\u00e9nierie, ce domaine d&rsquo;\u00e9tude particulier est appel\u00e9 \u00ab\u00a0linguistique informatique\u00a0\u00bb, o\u00f9 les techniques de l&rsquo;informatique sont appliqu\u00e9es \u00e0 l&rsquo;analyse du langage humain et de la parole.   <\/p>\n<p dir=\"ltr\">\u00c9galement appel\u00e9 \u00ab\u00a0analyse de texte\u00a0\u00bb, le NLP utilise des techniques telles que la reconnaissance d&rsquo;entit\u00e9s nomm\u00e9es, l&rsquo;analyse de sentiments, le r\u00e9sum\u00e9 de texte, l&rsquo;exploration d&rsquo;aspects et la mod\u00e9lisation de sujets, pour la reconnaissance de textes et de discours.<br \/>\nSans jargon technique, le NLP donne aux ordinateurs le pouvoir de comprendre le discours et le texte humains.<br \/>\nIl rel\u00e8ve de l&rsquo;IT, au m\u00eame titre que l&rsquo;apprentissage automatique (la capacit\u00e9 des ordinateurs \u00e0 penser et \u00e0 agir avec moins d&rsquo;intervention humaine) et les mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage profond (un type d&rsquo;apprentissage automatique qui peut analyser plus facilement les images, les vid\u00e9os et les donn\u00e9es non structur\u00e9es).  <\/p>\n<p dir=\"ltr\">Si vous vendez des produits ou des services en ligne, la PNL a le pouvoir de faire correspondre l&rsquo;intention des consommateurs avec les produits sur votre site e-commerce.<br \/>\nCela se traduit par des r\u00e9sultats importants pour votre entreprise, tels que l&rsquo;augmentation du revenu par visite (RPV), de la valeur moyenne de la commande (AOV) et des conversions en <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/library\/guides\/the-ultimate-guide-to-search-relevance-2\">fournissant des r\u00e9sultats pertinents aux clients<\/a> au cours de leur parcours d&rsquo;achat. <b> <\/b><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/natural-language-processing.png\" alt=\"Comparaison de l'IA, du ML, du NLP et du DL\"><\/p>\n<h2>La relation entre l&rsquo;IA et le traitement du langage naturel<\/h2>\n<p>  Les progr\u00e8s de l&rsquo;<a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/why-self-learning-ai-is-a-game-changer-in-e-commerce\">intelligence artificielle<\/a> se sont accompagn\u00e9s de ceux de la technologie du traitement du langage naturel (NLP).<br \/>\nLe NLP est la branche de l&rsquo;IT qui vise \u00e0 permettre aux ordinateurs de comprendre le langage humain dans toute sa complexit\u00e9.<br \/>\nGr\u00e2ce au TAL, les ordinateurs peuvent d\u00e9chiffrer le sens d&rsquo;un texte ou d&rsquo;un discours, reconna\u00eetre des sch\u00e9mas dans le langage et m\u00eame g\u00e9n\u00e9rer leurs propres r\u00e9ponses, semblables \u00e0 celles d&rsquo;un \u00eatre humain.<br \/>\nCompte tenu des nombreuses applications du NLP, il n&rsquo;est pas \u00e9tonnant que les entreprises d&rsquo;un large \u00e9ventail de secteurs adoptent cette technologie.<br \/>\nPar exemple, les chatbots aliment\u00e9s par le NLP sont de plus en plus utilis\u00e9s pour automatiser les interactions avec le service client.<br \/>\nEn comprenant les demandes des clients et en y r\u00e9pondant de mani\u00e8re appropri\u00e9e, ces outils de <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/conversational-commerce\">commerce conversationnel<\/a> peuvent r\u00e9duire la charge de travail des agents d&rsquo;assistance humaine et am\u00e9liorer la satisfaction globale des clients.<br \/>\nLe marketing num\u00e9rique est un autre domaine dans lequel la PNL fait des progr\u00e8s significatifs.<br \/>\nEn analysant le sentiment et le comportement des clients, les outils de marketing aliment\u00e9s par le NLP peuvent g\u00e9n\u00e9rer des insights qui aident les marketers \u00e0 cr\u00e9er des campagnes plus efficaces et des <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/products\/content\/content-personalization\">contenus personnalis\u00e9s<\/a>.<br \/>\nCette technologie peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9e pour optimiser le classement des moteurs de recherche en am\u00e9liorant le texte du site web et en identifiant les mots-cl\u00e9s les plus performants.<br \/>\nMalgr\u00e9 les progr\u00e8s impressionnants de la technologie NLP, il reste encore de nombreux d\u00e9fis \u00e0 relever.<br \/>\nL&rsquo;un des principaux obstacles est l&rsquo;ambigu\u00eft\u00e9 inh\u00e9rente au langage humain.<br \/>\nLes mots et les phrases peuvent avoir plusieurs significations en fonction du contexte, du ton et des r\u00e9f\u00e9rences culturelles.<br \/>\nLes algorithmes de NLP doivent \u00eatre entra\u00een\u00e9s \u00e0 reconna\u00eetre et \u00e0 interpr\u00e9ter ces nuances s&rsquo;ils veulent comprendre correctement le langage humain.<br \/>\nL&rsquo;IA et le NLP sont \u00e9troitement li\u00e9s, le NLP \u00e9tant un \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 de nombreuses applications aliment\u00e9es par l&rsquo;IA.<br \/>\n\u00c0 la base, l&rsquo;IT consiste \u00e0 cr\u00e9er des machines capables d&rsquo;effectuer des t\u00e2ches qui n\u00e9cessiteraient normalement une intelligence de niveau humain.<br \/>\nLa PNL y contribue en permettant aux ordinateurs de comprendre le langage humain et d&rsquo;interagir avec lui, ce qui constitue un \u00e9l\u00e9ment essentiel de nombreuses applications d&rsquo;IA.<br \/>\nLes algorithmes de NLP sont con\u00e7us pour reconna\u00eetre les sch\u00e9mas du langage humain et extraire le sens d&rsquo;un texte ou d&rsquo;un discours.<br \/>\nCela n\u00e9cessite une compr\u00e9hension approfondie des nuances de la communication humaine, y compris la grammaire, la syntaxe, le contexte et les r\u00e9f\u00e9rences culturelles.<br \/>\nEn analysant de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, les algorithmes de NLP peuvent apprendre \u00e0 reconna\u00eetre ces sch\u00e9mas et \u00e0 faire des pr\u00e9dictions pr\u00e9cises sur l&rsquo;utilisation de la langue.                    <\/p>\n<h2>IA g\u00e9n\u00e9rative et traitement du langage naturel<\/h2>\n<p>L&rsquo;<a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/what-is-generative-ai\">IA g\u00e9n\u00e9rative<\/a> consiste \u00e0 utiliser des algorithmes d&rsquo;apprentissage automatique pour cr\u00e9er des r\u00e9sultats r\u00e9alistes et coh\u00e9rents \u00e0 partir de donn\u00e9es brutes et de donn\u00e9es d&rsquo;apprentissage.<br \/>\nLes mod\u00e8les d&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative utilisent de <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/where-do-large-language-models-fit-into-the-future-of-e-commerce\">grands mod\u00e8les de langage (LLM)<\/a> et le NLP pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats uniques pour les utilisateurs.<br \/>\nPlut\u00f4t que de se contenter d&rsquo;analyser les donn\u00e9es existantes pour faire des pr\u00e9dictions, les algorithmes d&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative sont tout \u00e0 fait capables de cr\u00e9er un nouveau contenu \u00e0 partir de z\u00e9ro.<br \/>\nIls sont donc id\u00e9aux pour des applications telles que la traduction linguistique, le r\u00e9sum\u00e9 de texte et m\u00eame la r\u00e9daction de contenu original.<br \/>\nL&rsquo;un des principaux avantages de l&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative pour le traitement du langage naturel est qu&rsquo;elle permet aux machines de g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses de type humain \u00e0 des questions ouvertes ou \u00e0 des invites.<br \/>\nPar exemple, les chatbots aliment\u00e9s par l&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative peuvent tenir des conversations plus naturelles et plus engageantes avec les utilisateurs, plut\u00f4t que de simplement fournir des r\u00e9ponses pr\u00e9\u00e9tablies.<br \/>\nLes applications potentielles de l&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative pour le traitement du langage naturel sont vastes.<br \/>\nDe l&rsquo;am\u00e9lioration des interactions avec les clients \u00e0 l&rsquo;am\u00e9lioration de la cr\u00e9ation de contenu et de la curation, cette technologie a le potentiel de transformer la fa\u00e7on dont nous communiquons et interagissons avec les machines.<br \/>\nEn tant que tel, il est probable que nous verrons une croissance et un d\u00e9veloppement continus dans ce domaine dans les ann\u00e9es \u00e0 venir.          <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/what-is-generative-ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/what-is-generative-ai-banner-button.jpg\" alt=\"Qu'est-ce que l'IA g\u00e9n\u00e9rative ? Tout ce que vous devez savoir\"><\/a><\/p>\n<h2>Pourquoi le traitement du langage naturel est-il important ?<\/h2>\n<p dir=\"ltr\">Dans un monde domin\u00e9 par Google et d&rsquo;autres moteurs de recherche de contenu, les internautes s&rsquo;attendent \u00e0 entrer un mot ou une phrase &#8211; qui n&rsquo;est peut-\u00eatre m\u00eame pas compl\u00e8tement form\u00e9 &#8211; dans une<a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/everything-you-need-to-know-about-search-bars-and-digital-merchandising-right-now\"> bo\u00eete de recherche<\/a> et \u00e0 recevoir une liste de r\u00e9sultats pertinents.<br \/>\nEt avec l&rsquo;\u00e9mergence du Chat GPT et la popularit\u00e9 soudaine des grands mod\u00e8les de langage, les attentes sont encore plus \u00e9lev\u00e9es.<br \/>\nLes utilisateurs veulent que l&rsquo;IA traite des questions, des demandes et des conversations plus complexes.  <\/p>\n<p dir=\"ltr\">Faire ce qu&rsquo;il faut pour les chercheurs, et au final pour vos clients ou acheteurs, n\u00e9cessite des algorithmes d&rsquo;apprentissage automatique qui s&rsquo;am\u00e9liorent constamment et d\u00e9veloppent des insights sur ce que les clients veulent dire et veulent.<br \/>\nGr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;IA, la communication devient plus humaine et contextuelle, ce qui permet \u00e0 votre marque d&rsquo;offrir \u00e0 chaque client une exp\u00e9rience d&rsquo;achat personnalis\u00e9e et de grande qualit\u00e9.<br \/>\nCela conduit \u00e0 une augmentation de la <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/4-ways-to-use-an-omnichannel-strategy-to-drive-customer-loyalty-in-travel-and-hospitality\">satisfaction et de la fid\u00e9lisation des clients<\/a> en permettant une meilleure compr\u00e9hension des pr\u00e9f\u00e9rences et des sentiments.  <\/p>\n<p dir=\"ltr\">Dans l&rsquo;ensemble, cela aidera votre entreprise \u00e0 offrir des r\u00e9sultats de <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/the-importance-personalized-search\">recherche personnalis\u00e9s<\/a>, des recommandations de produits et des promotions pour g\u00e9n\u00e9rer plus de revenus.<br \/>\nEn utilisant cette puissante combinaison d&rsquo;apprentissage automatique et de traitement du langage naturel, votre marque peut trouver un avantage dans un march\u00e9 hautement concurrentiel et sursatur\u00e9, faire \u00e9voluer votre organisation et r\u00e9duire les processus manuels. <\/p>\n<p dir=\"ltr\">Voici d&rsquo;autres raisons pour lesquelles vous devriez envisager d&rsquo;investir dans <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/make-the-case-for-product-search\">une solution de recherche intelligente de produits<\/a> avec interpr\u00e9tation automatique :<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\">Recherche de produits sans IA = perte de clients<\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Les consommateurs peuvent d\u00e9crire les produits d&rsquo;un nombre presque infini de fa\u00e7ons, mais les entreprises d&rsquo;e-commerce ne sont pas toujours \u00e9quip\u00e9es pour interpr\u00e9ter le langage humain \u00e0 travers leurs barres de recherche.<br \/>\nIl en r\u00e9sulte un \u00e9cart important entre l&rsquo;intention du client et les exp\u00e9riences de recherche produits pertinentes, o\u00f9 les prospects abandonnent leur recherche soit compl\u00e8tement, soit en passant \u00e0 l&rsquo;un de vos concurrents. <\/p>\n<p dir=\"ltr\">Croyez-le ou non, les 10 premi\u00e8res secondes de la visite d&rsquo;une page sont extr\u00eamement importantes dans la d\u00e9cision d&rsquo;un utilisateur de rester sur votre site ou de rebondir.<br \/>\nOr, des capacit\u00e9s de recherche sur site et une navigation m\u00e9diocres figurent parmi les principales raisons pour lesquelles les sites d&rsquo;e-commerce pourraient perdre des clients.<br \/>\nEn d&rsquo;autres termes, une barre de recherche dot\u00e9e d&rsquo;une bo\u00eete \u00e0 outils de langage naturel inad\u00e9quate fait perdre \u00e0 un client un temps pr\u00e9cieux dans un monde tr\u00e8s occup\u00e9.<br \/>\nEn revanche, une fois que la recherche aura un sens, elle se traduira par une <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/case-studies\/n-brown-case-study\">augmentation du chiffre d&rsquo;affaires<\/a>, de la valeur <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/customer-lifetime-value-guide\">vie client<\/a> et de la fid\u00e9lisation \u00e0 la marque.   <\/p>\n<h3 dir=\"ltr\">Nous avons besoin d&rsquo;aide pour passer au crible les donn\u00e9es&#8230; et encore les donn\u00e9es<\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Toute entreprise rentable doit continuer \u00e0 se renseigner sur les besoins, les attitudes, les pr\u00e9f\u00e9rences et les difficult\u00e9s de ses clients.<br \/>\nMalheureusement, le volume de ces donn\u00e9es non structur\u00e9es augmente \u00e0 chaque seconde, car de plus en plus d&rsquo;informations sur les produits et les clients sont collect\u00e9es \u00e0 partir d&rsquo;avis sur les produits, d&rsquo;inventaires, de recherches et d&rsquo;autres sources. <\/p>\n<p dir=\"ltr\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/data-point-visualization-customer-and-product-data.jpg\" alt=\"Faire correspondre les attributs du client aux attributs du produit\"><\/p>\n<p dir=\"ltr\">Une \u00e9tude d&rsquo;IDC indique que les donn\u00e9es non structur\u00e9es repr\u00e9sentent jusqu&rsquo;\u00e0 90 % de l&rsquo;ensemble des informations num\u00e9riques.<br \/>\nPire encore, ces donn\u00e9es ne correspondent pas aux mod\u00e8les de donn\u00e9es pr\u00e9d\u00e9finis que les machines comprennent.<br \/>\nTout cela repr\u00e9sente un grand d\u00e9fi pour les marques de commerce et les retailers.<br \/>\nComme toute \u00e9p\u00e9e \u00e0 double tranchant, il pr\u00e9sente \u00e9galement une \u00e9norme opportunit\u00e9.<br \/>\nSi les retailers parviennent \u00e0 donner un sens \u00e0 toutes ces donn\u00e9es, votre <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/products\/discovery\/search-intelligence\">recherche de produits<\/a> &#8211; et l&rsquo;<a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/apis-microservices-transforming-shopping-experience\">exp\u00e9rience digitale<\/a> dans son ensemble &#8211; devrait devenir plus intelligente et plus intuitive gr\u00e2ce \u00e0 la d\u00e9tection du langage et au-del\u00e0.    <\/p>\n<h2 dir=\"ltr\">Quelles sont les techniques utilis\u00e9es dans le traitement du langage naturel ?<\/h2>\n<p dir=\"ltr\">Comme nous l&rsquo;avons vu, le traitement du langage naturel permet de reconna\u00eetre, de comprendre, de r\u00e9sumer et d&rsquo;analyser ce que nous tapons dans la barre de recherche ou ce que nous disons \u00e0 un assistant virtuel, afin de traiter le langage et de fournir des actions possibles.<br \/>\nMais cela ne peut se faire sans deux techniques principales de traitement du langage naturel : l&rsquo;analyse syntaxique et l&rsquo;analyse s\u00e9mantique. <\/p>\n<h3 dir=\"ltr\">Analyse syntaxique<\/h3>\n<p dir=\"ltr\">L&rsquo;analyse syntaxique, ou parsing, se penche sur la disposition des mots dans la phrase et utilise des r\u00e8gles grammaticales pour d\u00e9duire le sens du texte ou des mots prononc\u00e9s.<br \/>\nCette forme d&rsquo;analyse poss\u00e8de son propre sous-ensemble de techniques qu&rsquo;elle utilise pour d\u00e9couvrir le sens, notamment les suivantes : <\/p>\n<ul dir=\"ltr\">\n<li role=\"presentation\"><strong><a href=\"https:\/\/documentation.bloomreach.com\/discovery\/docs\/search-recall#stemmingcanonicals\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Le tronc commun<\/a><\/strong> &#8211; Les mots sont ramen\u00e9s \u00e0 leur racine afin de les comprendre plus facilement.<\/li>\n<li role=\"presentation\"><strong>D\u00e9coupage de phrases<\/strong> &#8211; R\u00e9duire les grandes parties de texte ou de discours en fragments plus petits.<\/li>\n<li role=\"presentation\"><strong>Marquage de la partie du discours<\/strong> &#8211; Classifie la partie du discours pour chaque mot d&rsquo;une phrase donn\u00e9e.<\/li>\n<\/ul>\n<p dir=\"ltr\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/syntax-versus-semantic-analysis.jpg\" alt=\"Analyse syntaxique et analyse s\u00e9mantique\"><\/p>\n<h3 dir=\"ltr\">Analyse s\u00e9mantique<\/h3>\n<p dir=\"ltr\">La s\u00e9mantique permet d&rsquo;extraire le sens du texte.<br \/>\nEn utilisant la cat\u00e9gorisation des mots et les bases de donn\u00e9es de signification, la s\u00e9mantique met en lumi\u00e8re l&rsquo;intention qui se cache derri\u00e8re certains mots.<br \/>\nL&rsquo;analyse s\u00e9mantique est la \u00ab\u00a0sauce secr\u00e8te\u00a0\u00bb de nombreuses technologies de pointe, des <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/2019\/05\/what-is-customer-experience\">moteurs de recherche<\/a> aux robots de conversation en passant par la traduction automatique.<br \/>\nLes techniques courantes d&rsquo;analyse s\u00e9mantique sont les suivantes :   <\/p>\n<ul dir=\"ltr\">\n<li role=\"presentation\"><strong>D\u00e9sambigu\u00efsation du sens des mots<\/strong> &#8211; Comprendre le sens d&rsquo;un mot en s&rsquo;appuyant sur le contexte.<\/li>\n<li role=\"presentation\"><strong>Reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es <\/strong>&#8211; Identifie et cat\u00e9gorise les mots en sous-ensembles (par exemple, produits et attributs).<\/li>\n<li role=\"presentation\"><strong>G\u00e9n\u00e9ration de langage naturel<\/strong> &#8211; Utilisation de bases de donn\u00e9es pour mieux comprendre la s\u00e9mantique du langage humain<\/li>\n<\/ul>\n<h2 dir=\"ltr\">3 exemples de traitement du langage naturel dans l&rsquo;e-commerce<\/h2>\n<p dir=\"ltr\">La plupart d&rsquo;entre nous sont d\u00e9j\u00e0 entr\u00e9s en contact avec le traitement du langage naturel d&rsquo;une mani\u00e8re ou d&rsquo;une autre.<br \/>\nHonn\u00eatement, il n&rsquo;est pas tr\u00e8s difficile de penser \u00e0 un exemple de TAL dans la vie quotidienne.<br \/>\nQue vous l&rsquo;ayez utilis\u00e9 pour vous connecter \u00e0 des assistants virtuels (comme Alexa ou Siri), combler les <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/predictive-search-exploring-the-autocomplete-technology-and-beyond\">lacunes de vos messages texte gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;autocompl\u00e9tion<\/a> ou traduire une page web d&rsquo;une langue \u00e0 l&rsquo;autre, il ne fait aucun doute que les diff\u00e9rentes t\u00e2ches du TAL facilitent la vie gr\u00e2ce \u00e0 sa multitude d&rsquo;applications.  <\/p>\n<p dir=\"ltr\">IT peut m\u00eame aider les professionnels du commerce dans leur strat\u00e9gie en ligne.<br \/>\nVoici quelques exemples de la fa\u00e7on dont le traitement du langage naturel peut aider votre \u00e9quipe et avoir un impact positif sur vos indicateurs de performance cl\u00e9s. <\/p>\n<h3 dir=\"ltr\">Comprendre l&rsquo;intention de l&rsquo;utilisateur gr\u00e2ce \u00e0 la recherche s\u00e9mantique<\/h3>\n<p dir=\"ltr\">L&rsquo;int\u00e9gration de la compr\u00e9hension s\u00e9mantique dans votre barre de recherche est essentielle pour que chaque recherche soit fructueuse.<br \/>\nLa compr\u00e9hension s\u00e9mantique est si intuitive que le langage humain peut \u00eatre facilement compris et traduit en \u00e9tapes r\u00e9alisables, ce qui permet aux acheteurs d&rsquo;avancer en douceur dans leur parcours d&rsquo;achat. <\/p>\n<p dir=\"ltr\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/smartphone-product-attributes.jpg\" alt=\"Smartphone avec ses diff\u00e9rents attributs de produit\"><\/p>\n<p>  Mais la <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/semantic-search-explained-in-5-minutes\">recherche s\u00e9mantique<\/a> ne pourrait fonctionner sans la pertinence s\u00e9mantique, c&rsquo;est-\u00e0-dire la capacit\u00e9 d&rsquo;un moteur de recherche \u00e0 faire correspondre une page de r\u00e9sultats de recherche \u00e0 une requ\u00eate sp\u00e9cifique de l&rsquo;utilisateur.<br \/>\nPuisqu&rsquo;elle traduit l&rsquo;intention d&rsquo;un utilisateur et, dans le cas de l&rsquo;e-commerce, d&rsquo;un client, elle permet aux entreprises d&rsquo;offrir une meilleure exp\u00e9rience par le biais d&rsquo;une barre de recherche textuelle, augmentant ainsi de mani\u00e8re exponentielle la VPR de votre marque.<br \/>\nAlors que le NLP s&rsquo;efforce de d\u00e9chiffrer les requ\u00eates de recherche, le ML aide la technologie de recherche de produits \u00e0 devenir plus intelligente au fil du temps.<br \/>\nEnsemble, ces deux sous-ensembles de l&rsquo;IA utilisent des m\u00e9thodes statistiques pour comprendre comment les gens communiquent d&rsquo;une langue \u00e0 l&rsquo;autre et apprennent \u00e0 partir de mots-cl\u00e9s et de phrases-cl\u00e9s pour obtenir de meilleurs r\u00e9sultats commerciaux.     <\/p>\n<h3 dir=\"ltr\">Cr\u00e9er des recommandations et des parcours pour vos clients<\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Il y a beaucoup \u00e0 gagner \u00e0 faciliter les achats des clients, et cette pratique peut aller au-del\u00e0 de votre barre de recherche.<br \/>\nPar exemple, les recommandations et les parcours peuvent \u00eatre b\u00e9n\u00e9fiques dans votre strat\u00e9gie e-commerce. <\/p>\n<p dir=\"ltr\">Les <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/why-product-recommendations-are-key-to-winning-with-e-commerce-personalization\">recommandations de produits<\/a> sont aliment\u00e9es par l&rsquo;intelligence artificielle &#8211; comme l&rsquo;apprentissage automatique et les algorithmes de traitement du langage naturel &#8211; et permettent \u00e0 vos clients d&rsquo;explorer plus de produits, ce qui peut alimenter positivement l&rsquo;engagement, les taux de CTA et les conversions tout en r\u00e9duisant les taux d&rsquo;abandon de panier.<br \/>\nAmazon a un jour affirm\u00e9 que 35 % de son chiffre d&rsquo;affaires provenait d&rsquo;achats que les clients avaient trouv\u00e9s gr\u00e2ce \u00e0 des recommandations.<br \/>\nVoici quelques exemples de cat\u00e9gories de recommandations : \u00ab\u00a0Fr\u00e9quemment achet\u00e9s ensemble\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0Fr\u00e9quemment vus ensemble\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0Produits similaires\u00a0\u00bb.  <\/p>\n<p dir=\"ltr\">D&rsquo;autre part, les parcours permettent \u00e0 votre <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/leveraging-your-cross-functional-partners-to-build-a-winning-merchandising-strategy\">\u00e9quipe de merchandising<\/a> de cibler des objectifs sp\u00e9cifiques, tels que les promotions de la marque et les marges des produits, et d&rsquo;attirer l&rsquo;attention sur vos produits les plus importants.<br \/>\nComme l&rsquo;<a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/algorithm-driven-vs-rule-driven-recommendations-in-e-commerce\">IA soutient les recommandations<\/a>, les insights des merchandiseurs sont la magie derri\u00e8re les pathways, cr\u00e9ant la combinaison parfaite de workflows automatis\u00e9s et manuels.<br \/>\nLes <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/library\/use-cases\">cas d&rsquo;utilisation<\/a> les plus courants sont les suivants : \u00ab\u00a0Nouveaux arrivages\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0Nouveaut\u00e9s depuis la derni\u00e8re visite\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0En vente\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0Produits apparent\u00e9s\u00a0\u00bb.  <\/p>\n<p dir=\"ltr\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/recommendations-versus-pathways-.jpg\" alt=\"Recommandations ou voies d'acc\u00e8s\"><\/p>\n<h3 dir=\"ltr\">Am\u00e9liorer votre approche du service client et accro\u00eetre la fid\u00e9lisation de la marque<\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Si un client a eu une bonne exp\u00e9rience avec votre marque, il est probable qu&rsquo;il reprendra contact avec votre entreprise \u00e0 un moment ou \u00e0 un autre.<br \/>\nAvec une barre de recherche intelligente et une suite \u00e9tendue d&rsquo;<a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/stack-the-merchandising-odds-in-your-favor-by-doubling-down-on-the-20\">outils de merchandising<\/a>, vous serez en mesure d&rsquo;extraire des insights clients de leurs recherches, puis d&rsquo;\u00e9valuer les raisons pour lesquelles ils font leurs achats aupr\u00e8s de votre entreprise, ce qu&rsquo;ils recherchent et ce qu&rsquo;ils pensent de votre entreprise.<br \/>\nBien entendu, il s&rsquo;agit l\u00e0 d&rsquo;un processus de longue haleine, avec de nombreux points de contact diff\u00e9rents, qui n\u00e9cessiterait une quantit\u00e9 importante de travail manuel.  <\/p>\n<p>  Mais votre entreprise peut utiliser le traitement du langage naturel pour r\u00e9v\u00e9ler des mod\u00e8les de discours et d&rsquo;autres domaines afin d&rsquo;am\u00e9liorer l&rsquo;exp\u00e9rience d&rsquo;achat globale de vos clients potentiels.<br \/>\nUne fois la requ\u00eate de recherche analys\u00e9e, elle sera enrichie de synonymes, ce qui sert deux objectifs : \u00e9liminer les r\u00e9sultats nuls et augmenter les r\u00e9sultats pertinents qui sont renvoy\u00e9s.<br \/>\nEn \u00e9liminant les r\u00e9sultats nuls, vous aidez le client \u00e0 se rapprocher de ce qu&rsquo;il recherche et \u00e0 l&rsquo;orienter dans la bonne direction pour qu&rsquo;il effectue un achat final.    <\/p>\n<p dir=\"ltr\">Tout comme vous, votre client ne veut pas voir une page de r\u00e9sultats de recherche nuls ou non pertinents.<br \/>\nPar exemple, si vos clients font une faute de frappe r\u00e9p\u00e9t\u00e9e pour le mot \u00ab\u00a0pyjama\u00a0\u00bb et tapent \u00ab\u00a0pajama\u00a0\u00bb \u00e0 la place, une barre de recherche intelligente reconna\u00eetra que \u00ab\u00a0pajama\u00a0\u00bb signifie aussi \u00ab\u00a0pyjama\u00a0\u00bb, m\u00eame sans le \u00ab\u00a0s\u00a0\u00bb \u00e0 la fin.<br \/>\nAu lieu d&rsquo;afficher une page de r\u00e9sultats nuls, les clients obtiendront le m\u00eame ensemble de r\u00e9sultats de recherche pour le mot cl\u00e9 que lorsqu&rsquo;il est correctement orthographi\u00e9.  <\/p>\n<p dir=\"ltr\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/pajama-relevant-search-results.jpg\" alt=\"Un exemple de pyjama avec et sans PNL\"><\/p>\n<p dir=\"ltr\">Imaginez un monde o\u00f9 vous pouvez atteindre vos objectifs d&rsquo;e-commerce en faisant moins de travail.<br \/>\nChez Bloomreach, nous pensons que le voyage commence par l&rsquo;am\u00e9lioration de la recherche de produits pour g\u00e9n\u00e9rer plus de revenus. L&rsquo;IT intelligente de <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/products\/discovery\">Bloomreach Discovery<\/a>&#8211; avec ses algorithmes de NLP et d&rsquo;apprentissage automatique de premier ordre &#8211; peut vous aider \u00e0 y parvenir.<br \/>\nD\u00e9couvrez comment gr\u00e2ce \u00e0 notre <a href=\"https:\/\/visit.bloomreach.com\/search-impact-validation\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">validation de l&rsquo;impact de la recherche<\/a>.  <\/p>\n<p dir=\"ltr\"><a href=\"https:\/\/visit.bloomreach.com\/search-impact-validation\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/search-impact-validation-cta_searchandising.jpg\"><\/a><\/p>\n<p><script type=\"application\/ld+json\"><br \/>\n{<br \/>\n \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",<br \/>\n \"@type\": \"FAQPage\",<br \/>\n \"mainEntity\": [<br \/>\n {<br \/>\n \"@type\": \"Question\",<br \/>\n \"name\": \"What Is Natural Language Processing?\",<br \/>\n \"acceptedAnswer\": {<br \/>\n \"@type\": \"Answer\",<br \/>\n \"text\": \"Natural language processing is a branch of artificial<br \/>\nintelligence that allows computers to understand, interpret, and manipulate human<br \/>\nlanguage in the same ways humans can through text or spoken words.\"<br \/>\n }<br \/>\n },<br \/>\n {<br \/>\n \"@type\": \"Question\",<br \/>\n \"name\": \"Why Is Natural Language Processing Important?\",<br \/>\n \"acceptedAnswer\": {<br \/>\n \"@type\": \"Answer\",<br \/>\n \"text\": \"Doing right by searchers, and ultimately your customers or<br \/>\nbuyers, requires machine learning algorithms that constantly improve and develop<br \/>\ninsights into what customers mean and want. With AI, communication becomes more<br \/>\nhuman-like and contextual, allowing your brand to provide a personalized, highquality shopping experience to each customer. This leads to increased <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/2022\/4-ways-to-use-an-omnichannelstrategy-to-drive-customer-loyalty-in-travel-and-hospitality\"><u>customer<br \/>\nsatisfaction and loyalty<\/u><\/a> by enabling a better understanding of preferences<br \/>\nand sentiments.\"<br \/>\n }<br \/>\n },<br \/>\n {<br \/>\n \"@type\": \"Question\",<br \/>\n \"name\": \"What Are the Techniques Used in Natural Language Processing?\",<br \/>\n \"acceptedAnswer\": {<br \/>\n \"@type\": \"Answer\",<br \/>\n \"text\": \"As we\u2019ve discussed, natural language processing works to<br \/>\nrecognize, understand, summarize, and analyze what we type into the search bar or<br \/>\nspeak into a virtual assistant, in order to process language and provide<br \/>\nactionable next steps. But this doesn\u2019t happen without two main natural language<br \/>\nprocessing techniques: syntax analysis and semantic analysis.\"<br \/>\n }<br \/>\n }<br \/>\n ]<br \/>\n}<br \/>\n<\/script><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le langage humain est en soi difficile \u00e0 ma\u00eetriser. Il n&rsquo;est donc pas surprenant qu&rsquo;il puisse y avoir un d\u00e9calage g\u00e9n\u00e9ral entre les ordinateurs et les humains. \u00c9tant donn\u00e9 que les ordinateurs ne peuvent pas communiquer de mani\u00e8re aussi organique que nous, nous pourrions m\u00eame penser que cette s\u00e9paration entre les deux est plus importante [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":167,"featured_media":17006,"template":"","ew-regions":[],"ew-solutions":[],"library_type":[75],"library_blog_tag":[381,434,451],"industry":[],"channel":[],"topic":[],"class_list":["post-44894","library","type-library","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","library_type-blog","library_blog_tag-ia-et-innovation","library_blog_tag-recherche-e-commerce","library_blog_tag-recommandations-produits"],"acf":{"library_blog_banner_content":"","library_blog_banner_cta1_text":"","library_blog_banner_cta1_href":"","library_blog_banner_cta1_new_tab":false,"library_blog_banner_cta2_text":"","library_blog_banner_cta2_href":"","library_blog_banner_cta2_new_tab":false,"library_blog_banner_bg_color":"#EAF7FE","library_blog_banner_cta_text_color":"#FFF","library_blog_banner_cta_bg_color":"#019ACE","library_blog_banner_cta2_text_color":"#000","library_blog_banner_cta2_bg_color":"#FFF","library_blog_chatgpt_content":"","library_blog_chatgpt_cta_href":"","library_blog_chatgpt_cta_text":"Ask ChatGPT"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/library\/44894","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/library"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/library"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/167"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/library\/44894\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":44895,"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/library\/44894\/revisions\/44895"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/17006"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=44894"}],"wp:term":[{"taxonomy":"ew_regions","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/ew-regions?post=44894"},{"taxonomy":"ew_solutions","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/ew-solutions?post=44894"},{"taxonomy":"library_type","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/library_type?post=44894"},{"taxonomy":"library_blog_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/library_blog_tag?post=44894"},{"taxonomy":"industry","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/industry?post=44894"},{"taxonomy":"channel","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/channel?post=44894"},{"taxonomy":"topic","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bloomreach.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/topic?post=44894"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}