Meilleur Logiciel de compréhension du langage naturel (NLU) : Avis des utilisateurs de Octobre 2025

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Qu'est-ce que le logiciel de compréhension du langage naturel ?
Quelles sont les caractéristiques communes des logiciels de compréhension du langage naturel ?
Quels sont les avantages des logiciels de compréhension du langage naturel ?
Qui utilise le logiciel de compréhension du langage naturel ?
Quelles sont les alternatives au logiciel de compréhension du langage naturel ?
Défis avec le logiciel de compréhension du langage naturel
Quelles entreprises devraient acheter un logiciel de compréhension du langage naturel ?
Comment acheter un logiciel de compréhension du langage naturel
Quel est le coût du logiciel de compréhension du langage naturel ?
Tendances des logiciels de compréhension du langage naturel

En savoir plus sur Logiciel de compréhension du langage naturel (NLU)

Qu'est-ce que le logiciel de compréhension du langage naturel ?

La compréhension du langage naturel, un sous-ensemble du traitement du langage naturel (NLP), fait des prédictions ou des décisions basées sur des données textuelles. Ces algorithmes d'apprentissage peuvent être intégrés dans des applications pour fournir des fonctionnalités d'intelligence artificielle (IA) automatisées. Une connexion à une source de données est nécessaire pour que l'algorithme apprenne et s'adapte au fil du temps.

Extraire des informations exploitables à partir de données numériques hébergées dans des systèmes ERP, des logiciels CRM ou des logiciels de comptabilité est une chose, mais obtenir des informations à partir de sources de données non structurées est inestimable. Sans logiciel dédié à cette tâche, les entreprises doivent consacrer un temps et des ressources considérables à la construction de modèles de compréhension du langage naturel ou à l'exploration aléatoire des données.

Ces algorithmes peuvent être développés avec un apprentissage supervisé ou non supervisé. L'apprentissage supervisé implique de former un algorithme à déterminer un schéma d'inférence en lui fournissant des données cohérentes pour produire un résultat général répété. Une formation humaine est nécessaire pour ce type d'apprentissage. Les algorithmes non supervisés atteignent indépendamment un résultat et sont une caractéristique des algorithmes d'apprentissage profond. L'apprentissage par renforcement est la forme finale de l'apprentissage automatique, qui consiste en des algorithmes qui comprennent comment réagir en fonction de leur situation ou de leur environnement.

Les utilisateurs finaux des applications intelligentes peuvent ne pas être conscients qu'un outil logiciel quotidien utilise un algorithme d'apprentissage automatique pour fournir une automatisation de quelque sorte. De plus, les solutions d'apprentissage automatique pour les entreprises peuvent être proposées sous forme de modèle d'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS).

Que signifie NLU ?

NLU signifie Natural Language Understanding, qui est un sous-ensemble du traitement du langage naturel (NLP).

Quels types de logiciels de compréhension du langage naturel existent ?

La compréhension du langage naturel, à son cœur, permet aux machines de comprendre le langage humain sous forme orale ou écrite. Il existe deux méthodes clés pour y parvenir.

Systèmes basés sur l'apprentissage automatique

Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent des méthodes statistiques. Ils apprennent à effectuer des tâches en fonction des données d'entraînement qu'ils reçoivent et ajustent leurs méthodes à mesure que plus de données sont traitées. En utilisant une combinaison d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond et de réseaux neuronaux, les algorithmes de traitement du langage naturel affinent leurs propres règles grâce à un traitement et un apprentissage répétés.

Systèmes basés sur des règles

Ce système utilise des règles linguistiques soigneusement conçues. Cette approche a été utilisée au début du développement du traitement du langage naturel et est encore utilisée.

Quelles sont les caractéristiques communes des logiciels de compréhension du langage naturel ?

Les caractéristiques suivantes sont des fonctionnalités de base des logiciels de compréhension du langage naturel qui peuvent aider les utilisateurs à mieux comprendre les données textuelles :

Étiquetage des parties du discours (POS) : Avec l'étiquetage POS, les utilisateurs peuvent analyser le texte par parties du discours. Cela peut aider à décomposer les phrases en parties composantes pour les comprendre.

Reconnaissance des entités nommées (NER) : Les phrases sont composées de diverses entités, des noms de rue aux noms de famille, en passant par les lieux et plus encore. Avec la NER, on peut extraire ces entités. Ces entités extraites peuvent ensuite être automatiquement intégrées dans d'autres systèmes.

Analyse de sentiment : Le langage peut être positif, négatif ou neutre. En utilisant des techniques d'analyse de sentiment, on peut entrer du texte et obtenir le sentiment (positif ou négatif) de ce texte.

Détection des émotions : Similaire à l'analyse de sentiment, la détection des émotions peut détecter l'émotion du langage humain, qu'il soit écrit ou parlé. Malgré les recherches qui la soutiennent, cette méthode a été critiquée et sa véracité a été remise en question.

Quels sont les avantages des logiciels de compréhension du langage naturel ?

La compréhension du langage naturel est utile dans de nombreux contextes et industries différents.

Développement d'applications : La NLU stimule le développement d'applications d'IA qui rationalisent les processus, identifient les risques et améliorent l'efficacité.

Efficacité : Les applications alimentées par la NLU s'améliorent constamment en raison de la reconnaissance de leur valeur et de la nécessité de rester compétitif dans les industries où elles sont utilisées. Elles augmentent également l'efficacité des tâches répétables. Un exemple parfait de cela peut être vu dans l'eDiscovery, où l'apprentissage automatique a permis des avancées massives dans l'efficacité avec laquelle les documents juridiques sont examinés et les documents pertinents sont identifiés.

Évolutivité : Les humains sont excellents en analyse, mais leurs compétences analytiques peuvent se dégrader lorsque la quantité de données est vaste et lorsqu'ils doivent produire des résultats en un temps record. La technologie alimentée par la NLU ne se stresse pas, ne se sent pas sous pression ou fatiguée. Elle peut analyser une petite quantité de données (relativement) ou un grand corpus de texte avec facilité, rapidité et précision. Cela peut être étendu à travers les ensembles de données textuelles d'une entreprise et divers cas d'utilisation.

Découverte de tendances : La NLU peut faire un excellent travail pour trouver des tendances et des motifs dans les données textuelles. Grâce à des nuages de mots, des graphiques et des diagrammes, et plus encore, la NLU peut fournir aux utilisateurs une compréhension approfondie de ce qui se passe sous la surface.

Autonomisation des utilisateurs non techniques : Une grande partie de la technologie NLU sur le marché est sans code ou à faible code, ce qui permet aux utilisateurs non techniques de bénéficier de la technologie. Fini le temps où il fallait s'adresser à un data scientist ou à un professionnel de l'informatique pour comprendre les données linguistiques.

Qui utilise le logiciel de compréhension du langage naturel ?

La NLU a des applications dans presque toutes les industries. Certaines industries qui bénéficient des applications NLU incluent les services financiers, la cybersécurité, le recrutement, le service client, l'énergie et la réglementation.

Marketing : Les applications de marketing alimentées par la NLU aident les marketeurs à identifier les tendances de contenu, à façonner la stratégie de contenu et à personnaliser le contenu marketing.

Finance : Les institutions de services financiers augmentent leur utilisation des applications alimentées par la NLU pour rester compétitives avec d'autres dans l'industrie qui font de même. Quelques exemples peuvent inclure le passage au crible de milliers de réclamations d'assurance et l'identification de celles ayant un potentiel élevé d'être frauduleuses. Le processus est similaire, et l'algorithme d'apprentissage automatique peut digérer les données pour atteindre le résultat souhaité plus rapidement.

Ressources humaines : Les CV sont longs et remplis de mots. En tant que tel, la technologie de compréhension du langage naturel peut aider les recruteurs à passer au crible de grandes quantités de CV et d'autres données textuelles pour mieux comprendre les candidats.

Quelles sont les alternatives au logiciel de compréhension du langage naturel ?

Les alternatives au logiciel de compréhension du langage naturel peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement :

Logiciel d'apprentissage automatique : Le logiciel de compréhension du langage naturel (NLU) est spécifiquement connecté et utilisé pour les données textuelles. Si l'on recherche des algorithmes d'apprentissage automatique à usage plus général, le logiciel d'apprentissage automatique serait une bonne catégorie à explorer.

Logiciel d'analyse de texte : Le logiciel NLU est orienté vers l'incorporation des capacités NLU dans d'autres applications ou systèmes. Le logiciel d'analyse de texte, cependant, est une solution polyvalente conçue pour analyser n'importe quelle donnée textuelle. Les entreprises cherchant à se concentrer sur l'analyse de leurs données textuelles, telles que celles provenant d'enquêtes, de sites d'avis, de médias sociaux et d'outils de service client, peuvent tirer parti du logiciel d'analyse de texte pour atteindre cet objectif. Ce logiciel permet aux entreprises de consolider et d'analyser leurs données textuelles au sein d'une seule plateforme.

Logiciels liés au logiciel de compréhension du langage naturel

Les solutions connexes qui peuvent être utilisées conjointement avec le logiciel de compréhension du langage naturel incluent :

Logiciel de chatbots : Les entreprises à la recherche d'une solution d'IA conversationnelle prête à l'emploi peuvent tirer parti des chatbots. Les outils spécifiquement orientés vers la création de chatbots aident les entreprises à utiliser des chatbots prêts à l'emploi, avec peu ou pas d'expérience en développement ou en codage nécessaire.

Logiciel de plateformes de bots : Les entreprises cherchant à créer leur propre chatbot peuvent bénéficier des plateformes de bots, qui sont des outils utilisés pour créer et déployer des chatbots interactifs. Ces plateformes fournissent des outils de développement tels que des frameworks et des ensembles d'outils API pour la création de bots personnalisables.

Assistants virtuels intelligents (IVAs) : Les entreprises qui souhaitent une IA conversationnelle avec de solides capacités de compréhension du langage naturel devraient envisager les IVAs. Les IVAs comprennent une gamme d'intentions différentes à partir d'une seule expression et peuvent même comprendre des réponses qu'ils ne sont pas explicitement programmés à l'aide du traitement du langage naturel (NLP). Avec l'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, les IVAs peuvent croître intelligemment et comprendre un vocabulaire plus large et un langage familier, ainsi que fournir des réponses plus précises et correctes aux demandes.

Défis avec le logiciel de compréhension du langage naturel

Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre ensemble de défis.

Préparation des données : Un problème potentiel est la préparation des données à ingérer par l'outil NLU. Les données doivent être correctement stockées, que ce soit dans une base de données ou un entrepôt de données. Les utilisateurs peuvent avoir besoin de l'aide de l'informatique ou d'un administrateur dédié pour s'assurer que l'outil d'analyse de texte peut consommer les données.

Résistance à l'automatisation : L'un des plus grands problèmes potentiels avec les applications alimentées par l'apprentissage automatique, telles que la NLU, réside dans le retrait des humains des processus. Cela est particulièrement problématique lorsqu'on examine des technologies émergentes comme les voitures autonomes. En retirant complètement les humains du cycle de développement des produits, les machines sont dotées du pouvoir de décider dans des situations de vie ou de mort.

Sécurité des données : Les entreprises doivent envisager des options de sécurité pour s'assurer que les utilisateurs corrects voient les données correctes. Elles doivent également disposer d'options de sécurité permettant aux administrateurs d'attribuer aux utilisateurs vérifiés différents niveaux d'accès à la plateforme.

Quelles entreprises devraient acheter un logiciel de compréhension du langage naturel ?

La reconnaissance de motifs peut aider les entreprises de tous les secteurs. Des prédictions efficaces et efficientes peuvent aider ces entreprises à prendre des décisions basées sur les données, telles que la tarification dynamique basée sur une gamme de points de données.

Commerce de détail : Un site de commerce électronique peut tirer parti d'une interface de programmation d'application (API) NLU pour créer des expériences riches et personnalisées pour chaque utilisateur.

Divertissement : Les organisations médiatiques peuvent tirer parti de la NLU pour passer au crible leurs scripts et autres contenus afin de cataloguer et de catégoriser leur matériel.

Finance : Les institutions financières peuvent analyser les contrats et effectuer des analyses de sentiment et de reconnaissance des entités nommées pour mieux comprendre ces documents et pour étendre les opérations.

Comment acheter un logiciel de compréhension du langage naturel

Collecte des exigences (RFI/RFP) pour le logiciel de compréhension du langage naturel

Si une entreprise débute et cherche à acheter son premier logiciel NLU, où qu'elle en soit dans le processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner le meilleur logiciel d'apprentissage automatique pour elle.

Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à créer une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore. En fonction de l'ampleur du déploiement, il peut être utile de produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme d'apprentissage automatique.

Comparer les produits de logiciels de compréhension du langage naturel

Créer une liste longue

De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison, après les démonstrations, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.

Créer une liste courte

À partir de la liste longue des fournisseurs, il est conseillé de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions.

Réaliser des démonstrations

Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.

Sélection du logiciel de compréhension du langage naturel

Choisir une équipe de sélection

Avant de commencer, il est crucial de créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation qui ont le bon intérêt, les compétences et le temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le principal décideur, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique ou un administrateur de sécurité. Dans les petites entreprises, l'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite, avec moins de participants multitâches et assumant plus de responsabilités.

Négociation

Les prix sur la page de tarification d'une entreprise ne sont pas toujours fixes (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres.

Décision finale

Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un essai ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin.

Quel est le coût du logiciel de compréhension du langage naturel ?

Le logiciel NLU est généralement disponible en différents niveaux, les solutions d'entrée de gamme coûtant moins cher que celles à l'échelle de l'entreprise. Les premières manqueront généralement de fonctionnalités et peuvent avoir des limites d'utilisation. Les fournisseurs peuvent avoir une tarification par niveaux, dans laquelle le prix est adapté à la taille de l'entreprise des utilisateurs, au nombre d'utilisateurs, ou les deux. Cette stratégie de tarification peut inclure un certain degré de support, soit illimité, soit limité à un certain nombre d'heures par cycle de facturation.

Une fois mis en place, ils ne nécessitent souvent pas de coûts de maintenance importants, surtout s'ils sont déployés dans le cloud. Comme ces plateformes viennent souvent avec de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les entreprises cherchant à maximiser la valeur de leur logiciel peuvent engager des consultants tiers pour les aider à tirer des informations de leurs données et à tirer le meilleur parti du logiciel.

Retour sur investissement (ROI)

Les entreprises décident de déployer un logiciel d'apprentissage automatique dans le but d'obtenir un certain degré de ROI. Comme elles cherchent à récupérer les pertes qu'elles ont dépensées pour le logiciel, il est crucial de comprendre les coûts associés. Comme mentionné ci-dessus, ces plateformes sont généralement facturées par utilisateur, ce qui est parfois échelonné en fonction de la taille de l'entreprise.

Plus d'utilisateurs se traduiront naturellement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent. Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, à la fois en termes d'efficacité et de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont constatés grâce à l'utilisation de la plateforme.

Tendances des logiciels de compréhension du langage naturel

Automatisation

Avec l'adoption de la NLU et l'automatisation des tâches répétitives, les entreprises peuvent déployer leur main-d'œuvre humaine sur des projets plus créatifs. Par exemple, si un algorithme d'apprentissage automatique affiche automatiquement des publicités personnalisées en fonction du texte d'un utilisateur, l'équipe marketing humaine peut travailler sur la production de matériel créatif.

Technologie vocale

La voix est une méthode primordiale d'interaction avec les autres. Il est naturel que nous conversons maintenant avec nos machines en utilisant notre voix et que les plateformes pour ces voicebots ont connu un grand succès. La voix rend la technologie plus humaine et permet aux gens de lui faire plus confiance. La voix s'avérera être une interface naturelle cruciale qui médie la communication humaine et les relations avec les appareils dans un monde alimenté par l'IA.

Intelligence artificielle (IA)

L'IA devient rapidement une caractéristique prometteuse de nombreux types de logiciels, sinon de la plupart. Avec l'apprentissage automatique, les utilisateurs finaux peuvent identifier des motifs dans les données, leur permettant de donner un sens au contenu et de les aider à comprendre ce qu'ils voient. Cette reconnaissance de motifs alimente la montée de chatbots plus puissants et contextuellement conscients.

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