Compréhension du langage par l’IA: de la préhistoire à nos jours

La compréhension du langage par l'IA, ou Natural Language Processing (NLP), désigne les techniques permettant à une machine de transformer et interpréter des textes humains pour les rendre exploitables par un ordinateur. Cela implique que la machine puisse comprendre une requête et en extraire des informations pertinentes.

Avant l'IA, les méthodes de traitement du langage comme l'encodage one-hot et la pondération TFidf se concentraient principalement sur la présence ou l'importance des mots dans un texte, sans prendre en compte le contexte ou les relations entre les mots, ce qui limitait la compréhension réelle du sens des phrases.

L'IA a introduit des modèles capables de prendre en compte le contexte et la relation entre les mots grâce à des approches comme Word2Vec, GLOVE, FastText, les réseaux de neurones récurrents (RNN), les LSTM, et notamment les Transformers, qui utilisent le mécanisme d'attention pour mieux comprendre et prédire le sens des mots dans une phrase.

Le modèle Transformer est une architecture d'apprentissage profond qui utilise le mécanisme d'attention pour évaluer l'importance relative de chaque mot dans une phrase, ce qui permet de mieux comprendre le contexte et ainsi améliorer la précision des tâches de NLP comme la traduction, la génération de texte et la compréhension du langage.

BERT et ses variantes comme CamemBERT lisent les phrases dans les deux sens (bidirectionnel) et réalisent plusieurs tâches d'apprentissage simultanément, comme prédire des mots manquants et comprendre la relation entre les phrases. Cela leur permet de capturer des significations contextuelles plus précises, améliorant ainsi considérablement la compréhension du texte.