Quelles entreprises alimentent les progrès du traitement du langage naturel ? Déplacement de cette branche de l'IA vers les traducteurs passés et la synthèse vocale

Points clés

• Le traitement du langage naturel (TAL) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui
• utilise des modèles linguistiques et d'apprentissage automatique pour permettre aux ordinateurs de traiter le langage humain. Au fil du temps, ces machines s'améliorent avec des outils d'analyse des sentiments et de classification des intentions
• Nous faisons l'expérience de la puissance de la PNL dans notre vie quotidienne, même si nous ne nous en rendons pas compte. Nous voyons la PNL en action lorsque nous recherchons quelque chose en ligne, utilisons du texte prédictif, interagissons avec des chatbots ou demandons à notre assistant intelligent dans le salon de changer de chanson.
• Des outils révolutionnaires comme ChatGPT et DALL-E 2 établissent de nouvelles normes pour les capacités de NLP. Ces outils utilisent la PNL pour stocker des informations et fournir des réponses détaillées aux entrées

Les chatbots ont explosé en popularité ces derniers mois, et il y a un buzz croissant autour du domaine de l'intelligence artificielle et de ses différents sous-ensembles. Le traitement du langage naturel (TAL) est le sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui utilise la technologie d'apprentissage automatique pour permettre aux ordinateurs de comprendre le langage humain.

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Les applications de traitement du langage naturel sont allées au-delà des traducteurs de base et de la synthèse vocale avec la émergence de ChatGPT et d'autres outils puissants. Nous examinerons cette branche de l'IA et les entreprises qui alimentent les progrès récents dans ce domaine.

Qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel ?

Le traitement du langage naturel (TAL) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui utilise la linguistique, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et le codage pour rendre le langage humain compréhensible pour les machines. Le traitement du langage naturel est un processus informatique permettant aux machines de comprendre et de répondre aux entrées textuelles ou vocales. Le but est que la machine réponde avec du texte ou de la voix comme le ferait un humain.

L'objectif à long terme de la PNL est d'aider les ordinateurs à comprendre le sentiment et l'intention afin que nous puissions aller au-delà des traducteurs de langage de base. Ce sous-ensemble d'IA se concentre sur les réponses vocales interactives, l'analyse de texte, l'analyse de la parole et la reconnaissance de formes et d'images. L'une des utilisations les plus populaires à l'heure actuelle est le segment de l'analyse de texte, car les entreprises l'utilisent dans le monde entier pour améliorer le service client en analysant les entrées des consommateurs.

Le potentiel de la PNL est formidable. Selon Fortune Business Insights, la taille du marché mondial du traitement du langage naturel pourrait atteindre 161.81 milliards de dollars d'ici 2029. Une étude de marché menée par IBM en 2021 a montré qu'environ la moitié des entreprises utilisaient des applications NLP, dont beaucoup étaient en service client.

Comment les entreprises utilisent-elles la PNL pour améliorer leurs opérations ?

Le principal avantage des solutions NLP pour les entreprises est d'utiliser l'automatisation pour réduire les coûts et améliorer les opérations commerciales afin de maximiser la productivité et la rentabilité. Voici quelques façons dont la PNL est actuellement utilisée par les entreprises du monde entier :

• Caviardage des données sensibles. Des secteurs tels que l'assurance, le droit et la santé utilisent la technologie NLP pour expurger les informations personnelles et protéger les données sensibles au lieu de parcourir manuellement les documents.
• Service Clients. Non seulement la technologie NLP est utilisée pour offrir des chatbots de service client qui semblent plus humains, mais les entreprises font ensuite extraire et analyser ces données pour améliorer l'expérience client.
• Analyse commerciale. Les entreprises utilisent des solutions NLP pour analyser les sentiments et recueillir des informations exploitables à partir des commentaires des clients.

Quels sont les exemples de traitement automatique du langage naturel dans notre vie quotidienne ?

Vous utilisez peut-être quotidiennement les services de la PNL sans même vous en rendre compte. Nous profitons de plus en plus de ces avantages technologiques à mesure qu'ils progressent. Voici quelques exemples courants de PNL :

• Filtres anti-spam : Ces filtres déterminent le type de messages qui arrivent dans votre boîte de réception en fonction des résultats des outils de classification de texte.
• Assistants intelligents: Alexa d'Amazon et Siri d'Apple sont de parfaits exemples de machines traitant le langage humain naturel. Ces assistants intelligents déterminent les modèles de reconnaissance vocale pour fournir une réponse utile en fonction du contexte.
• Moteurs de recherche: Lorsque vous recherchez quelque chose, la technologie NLP propose des suggestions pour compléter votre requête tout en utilisant l'analyse des sentiments pour déterminer les résultats produits par le moteur de recherche.
• Texte prédictive: Bien que nous nous soyons probablement habitués à cette fonctionnalité, le texte prédictif s'est considérablement amélioré. Il est utilisé par des applications comme Grammarly et Smart Compose de Gmail, qui terminent même vos phrases pour vous.
• Chatbots du service client : Chaque fois que vous parlez à un chatbot du service client via un site Web, vous voyez la puissance de la PNL. Ces services s'améliorent avec le temps.

Nous ne pouvons pas non plus ignorer le rôle de l'IA et de la PNL dans les services quotidiens comme les plateformes de streaming et les sites de commerce électronique (Amazon), où nous avons l'impression que nos résultats sont personnalisés par quelqu'un qui nous connaît.

Quelles entreprises alimentent les progrès du traitement automatique du langage naturel ?

Alors que presque toutes les entreprises doivent utiliser une forme de NLP et d'IA dans leurs opérations, certaines entreprises alimentent les progrès récents de ces technologies. Voici cinq entreprises dans cet espace à surveiller.

Microsoft

Microsoft a fait la une des journaux ces derniers temps depuis que la société aurait investi 10 milliard de dollars dans OpenAI, la startup derrière DALL-E 2 et ChatGPT. Ces deux outils à eux seuls ont changé tout le paysage des innovations en matière d'IA et de PNL, car les améliorations apportent cette technologie au grand public de manière nouvelle et passionnante.

Microsoft Azure est le fournisseur cloud exclusif de ChatGPT, et cette plateforme propose également de nombreux services liés au NLP. Certains services incluent l'analyse des sentiments, la classification de texte, le résumé de texte et les services d'implication.

IBM

Alors qu'IBM a généralement été à l'avant-garde des progrès de l'IA, la société propose également des services NLP spécifiques. IBM vous permet de créer des applications et des solutions qui utilisent le NLP pour améliorer les opérations commerciales.

L'une des sources de revenus de l'entreprise est le service IBM Watson Natural Language Understanding, qui utilise l'apprentissage en profondeur pour tirer un sens des données textuelles non structurées. Sur le site Web de Watson, IBM vante les mérites que les utilisateurs ont vu un retour sur investissement de 383 % sur trois ans et que les entreprises peuvent augmenter leur productivité de 50 % en réduisant leur temps consacré aux tâches de collecte d'informations.

Amazon

L'importance de l'IA et de la PNL se fait sentir à presque tous les niveaux de l'activité d'Amazon. Vous avez peut-être utilisé l'appareil Alexa pour mettre votre chanson préférée ou trouvé le produit parfait sur la plateforme de commerce électronique sur la base d'une recommandation. Ce sont l'IA et la PNL en action.

Amazon propose également Amazon Web Services (AWS) pour le stockage dans le cloud afin que les entreprises puissent mener à bien leurs transformations numériques. Ils ont également Amazon Comprehend, un service NLP qui utilise l'apprentissage automatique pour déterminer la signification du texte. Le service Comprehend propose également une analyse des sentiments et une segmentation personnalisée afin que les clients puissent ajouter le NLP à leurs applications.

Limonade

Lorsque vous parlez d'IA, vous ne pouvez pas oublier la première compagnie d'assurance entièrement alimentée par l'IA. Lemonade a utilisé l'IA et la PNL pour gérer tout ce qui concerne le processus d'assurance, de l'inscription des clients à une police au dépôt d'une réclamation d'assurance. Le chatbot, Maya, peut communiquer avec les humains d'une manière qui donne l'impression que vous avez affaire à un humain à l'autre bout.

Google

Même si Alphabet, la société mère de Google, a récemment révélé qu'elle supprimerait 12,000 20 employés dans le monde, elle prévoit également de lancer XNUMX nouveaux produits. Google a déjà offert à un petit échantillon un aperçu exclusif d'un outil qui sera éventuellement un concurrent de ChatGPT, connu sous le nom de Bard. Ce chatbot est propulsé par LaMDA, qui signifie Language Model for Dialogue Applications. Un autre exemple de l'innovation de Google est le partage des détails d'un nouvel outil alimenté par l'IA pour créer de la musique à partir d'une invite de texte.

Le plus gros problème pour Google est qu'ils veulent offrir un chatbot alimenté par l'IA qui est sûr, s'attaque à la désinformation et partage des informations factuellement exactes. Google a beaucoup investi dans l'IA, et ce n'est un secret pour personne que la direction veut ramener l'entreprise à l'avant-garde de ce domaine. Vous pouvez voir Google utiliser la technologie NLP dans tous les aspects de son activité, y compris les filtres anti-spam, le texte prédictif lors de la rédaction d'e-mails, les moteurs de recherche et les outils de traduction.

Comment pouvez-vous investir dans la PNL et l'IA ?

Si vous êtes un partisan de l'apprentissage automatique, il existe de nombreuses façons d'investir dans l'IA et les technologies connexes. Il n'y a pas d'entreprises qui se concentrent uniquement sur l'IA de la même manière que Tesla se concentre sur les véhicules électriques ou que Nike se concentre sur les vêtements de sport, car chaque entreprise prospère s'appuie sur une forme d'IA. Vous pouvez cependant investir dans les grandes entreprises technologiques, car elles deviennent de plus en plus investi dans l'IA. Avec Amazon s'appuyant sur l'IA sur tout, de l'appareil Alexa à l'alimentation des entrepôts, c'est une entreprise qui est à fond.

OpenAI devrait générer 1 milliard de dollars de revenus en 2024. Bien que vous ne puissiez pas investir directement dans OpenAI puisqu'il s'agit d'une startup, vous pouvez investir dans Microsoft ou Nvidia. Azure de Microsoft sera le fournisseur cloud exclusif de la startup, et la plupart des outils basés sur l'IA s'appuieront sur Nvidia pour les capacités de traitement. Au cours des dernières semaines, les actions de Nvidia ont grimpé en flèche, l'action étant l'une des préférées des investisseurs cherchant à capitaliser sur ce domaine.

Vous n'avez pas besoin de chercher plus loin si vous voulez voir les capacités de l'IA en matière d'investissement. Q.ai utilise l'IA pour offrir des options d'investissement à ceux qui ne veulent pas suivre quotidiennement le marché boursier. La bonne nouvelle est que Q.ai élimine également les conjectures d'investissement si vous souhaitez une approche non interventionniste. Vérifiez Kit de technologie émergente si vous êtes partisan d'une technologie innovante.

La ligne de fond

Le traitement du langage naturel et l'intelligence artificielle modifient le fonctionnement des entreprises et impactent notre vie quotidienne. Des progrès significatifs se poursuivront avec la PNL utilisant la linguistique informatique et l'apprentissage automatique pour aider les machines à traiter le langage humain. Alors que les entreprises du monde entier continuent de tirer parti de la technologie NLP, on s'attend à ce qu'elles améliorent leur productivité et leur rentabilité.

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