TL;DR
TL;DR: L’article aborde l’utilisation de la NLP (Natural Language Processing) en conjonction avec la RPA (Robotic Process Automation) pour automatiser et optimiser les processus métier. La NLP est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre, interpréter et générer du langage naturel humain. L’article souligne l’importance d’évaluer le retour sur investissement (ROI) avant d’implémenter la NLP et donne des exemples concrets d’applications de la NLP en entreprise, tels que la catégorisation de documents, l’extraction d’entités, la détermination du contexte ou de l’intention d’un document, la détermination de la priorité, le résumé de texte et l’aiguillage du courrier.
Article complet:
Le titre peut sembler chargé en trigrammes, c’est vrai ! Je me suis permis cela, car la RPA (Robotic Process Automation) ou l’automatisation des processus métier ne sont pas nouveaux pour vous. En effet, j’évoque souvent ce sujet et je suis convaincu que vous êtes déjà bien au courant, depuis le temps.
Cependant, pour certains d’entre vous, la NLP peut sembler nouvelle et cela peut susciter une certaine confusion. En effet, certains peuvent même faire le rapprochement avec la PNL (Programmation Neurolinguistique) et se demander quel est le lien entre cette science psychologique et l’automatisation des processus d’entreprise.
Eh bien, il n’y a pas de lien, car dans ce cas précis, on parle de “Natural Language Processing”. La NLP (Natural Language Processing) est un domaine de l’informatique qui se concentre sur la manière dont les ordinateurs peuvent comprendre, interpréter et générer du langage naturel humain.
Il est fort probable que vous ayez déjà été confronté à la NLP ou, du moins, que vous en ayez entendu parler. En effet, la NLP est utilisée dans de nombreuses applications, y compris derrière le célèbre ChatGPT, un modèle d’intelligence artificielle qui utilise la NLP pour comprendre et générer du langage afin de communiquer avec nous, simpleps mortels.
En simplifiant, on peut dire que la NLP est une branche de l’intelligence artificielle qui utilise des modèles de machine learning pour comprendre et générer du langage naturel. En fait, cela permet aux ordinateurs de traiter et analyser de grandes quantités de données en langage naturel.
Il est vrai qu’il est possible de pousser davantage dans les détails et nuances du sujet, mais cela peut rapidement devenir complexe. Toutefois, si un expert en la matière souhaite apporter des précisions, ses commentaires seront les bienvenus.
Est-ce que la NLP fait du sens ?
Avant de mettre en œuvre la NLP, il est important de réaliser que cela peut représenter un investissement non négligeable. Il est donc crucial d’analyser attentivement si l’utilisation de la NLP est la meilleure manière d’atteindre ou non les objectifs souhaités, mais également de déterminer si cela est approprié et pertinent.
En effet, la mise en place de la NLP nécessite une compréhension approfondie des problématiques à résoudre, des données disponibles, des outils et des techniques adaptés, ainsi qu’une bonne dose d’expertise en la matière. Par conséquent, il est essentiel de bien réfléchir avant de se lancer dans un projet d’automatisation basé sur la NLP et d’évaluer si les coûts en valent la peine par rapport aux bénéfices attendus. Le trigramme magique ici est : ROI !
Cas d’utilisation de la NLP avec de la RPA
La NLP est particulièrement utile lorsque les textes sont complexes et que la simple recherche de modèles ou de termes clés n’est pas suffisante pour extraire ou comprendre le contenu et le contexte du document. En effet, la NLP permet de traiter les informations en langage naturel de manière plus avancée, en analysant la structure grammaticale, les relations entre les mots et les expressions, mais aussi en utilisant des techniques de compréhension du langage naturel pour extraire des informations plus précises et plus pertinentes.
Voici quelques exemples concrets de l’utilisation de la NLP pour l’automatisation via la RPA (Robotic Process Automation) :
- Catégorisation de documents : la NLP peut être utilisée pour catégoriser automatiquement les documents en fonction de leur contenu, ce qui permet ainsi d’automatiser le tri et la gestion de documents dans les entreprises.
- Extraction d’entités d’un document : la NLP peut être utilisée pour extraire automatiquement des entités telles que des noms, des dates, des adresses ou des numéros de téléphone à partir de documents, ce qui permet d’automatiser le traitement de ces informations.
- Détermination du contexte ou de l’intention d’un document : la NLP peut être utilisée pour déterminer automatiquement le contexte ou l’intention d’un document, ce qui permet de l’acheminer vers le service approprié ou de fournir une réponse automatique.
- Détermination de la priorité d’un document : la NLP peut être utilisée pour déterminer automatiquement la priorité d’un document en fonction de son contenu, ce qui permet de traiter les documents les plus urgents en priorité.
- Résumé de texte comme des courriers « papier » ou des emails : la NLP peut être utilisée afin de résumer automatiquement des documents tels que des courriers « papier » ou des emails, ce qui permet de traiter l’information plus rapidement et efficacement.
- Aiguillage du courrier : la NLP peut être utilisée dans le but d’acheminer automatiquement les courriers ou les documents vers les personnes ou les services appropriés, ce qui permet de gagner du temps et d’optimiser la gestion des documents.
Ces exemples montrent comment la NLP peut être utilisée pour automatiser des tâches liées à la gestion de documents, à la compréhension et l’analyse de contenu, ainsi qu’à l’aiguillage des courriers.
Il est rapidement évident que l’on puisse aller bien plus loin dans le traitement de documents en utilisant la NLP plutôt que des méthodes de recherche par mots-clés ou par des expressions régulières.