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Le Traitement automatique du langage naturel ou de la langue naturelle (abr. TALN) ou des langues (abr. TAL) est une discipline à la frontière de la linguistique, de l’informatique et de l’intelligence artificielle, qui concerne l’application de programmes et techniques informatiques à tous les aspects du langage humain¹. Ainsi, le TAL ou TALN est parfois nommé ingénierie linguistique.

Histoire

L’histoire du TAL commence dans les années 1950, bien que l’on puisse trouver des travaux antérieurs. En 1950, Alan Turing éditait un article célèbre sous le titre « Computing Machinery and Intelligence »² qui propose ce qu’on appelle à présent le test de Turing comme critère d’intelligence. Ce critère dépend de la capacité d’un programme informatique de personnifier un humain dans une conversation écrite en temps réel, de façon suffisamment convaincante que l’interlocuteur humain ne peut distinguer sûrement – sur la base du seul contenu de la conversation – s’il interagit avec un programme ou avec un autre vrai humain. L’expérience de Georgetown en 1954 comportait la traduction complètement automatique de plus de soixante phrases russes en anglais. Les auteurs prétendaient que dans un délai de trois ou cinq ans, la traduction automatique ne serait plus un problème³.

Pendant les années 1960, SHRDLU, un système de langage naturel appelé « blocks world » dont la base était des vocabulaires relativement restreints, fonctionnait extrêmement bien, invitant les chercheurs à l’optimisme. Cependant, le progrès réel était beaucoup plus lent, et après le rapport ALPAC (en) de 1966, qui constatait qu’en dix ans de recherches les buts n’avaient pas été atteints, l’ambition s’est considérablement réduite.

ELIZA était une simulation à la manière de la psychothérapie rogérienne, écrite par Joseph Weizenbaum entre 1964 à 1966. N’employant presque aucune information sur la pensée ou l’émotion humaine, ELIZA parvenait parfois à offrir un semblant stupéfiant d’interaction humaine. Quand le « patient » dépassait la base de connaissances (par ailleurs très petite), ELIZA pouvait fournir une réponse générique, par exemple, en réponse à « J’ai mal à la tête» dire « Comment cela se manifeste-t-il ? ».

Pendant les années 1970 beaucoup de programmeurs ont commencé à écrire des « ontologies conceptuelles », dont le but était de structurer l’information en données compréhensibles par l’ordinateur. C’est le cas de MARGIE (Schank, 1975), SAM (Cullingford, 1978), PAM (Wilensky, 1978), TaleSpin (Meehan, 1976), SCRUPULE (Lehnert, 1977), Politics (Carbonell, 1979), Plot Units (Lehnert 1981).

Pendant ce temps, beaucoup de chatterbots à la manière d’ELIZA ont été écrits comme PARADE, Racter, et Jabberwacky. Dès les années 1980, à mesure que la puissance informatique augmentait et devenait moins chère, les modèles statistiques pour la traduction automatique ont reçu de plus en plus d’intérêt.

TAL statistique

Les utilisations statistiques du traitement du langage naturel reposent sur des méthodes stochastiques, probabilistes ou simplement statistiques pour résoudre certaines difficultés discutées ci-dessus, particulièrement celles qui surviennent du fait que les phrases très longues sont fortement ambiguës une fois traitées avec des grammaires réalistes, autorisant des milliers ou des millions d’analyses possibles. Les méthodes de désambiguïsation comportent souvent l’utilisation de corpus et d’outils de formalisation comme les modèles de Markov. Le TAL statistique comporte toutes les approches quantitatives du traitement linguistique automatisé, y compris la modélisation, la théorie de l’information, et l’algèbre linéaire⁴. La technologie pour TAL statistique vient principalement de l’apprentissage automatique et le data mining, tous deux en tant qu’ils impliquent l’apprentissage à partir des données venant de l’intelligence artificielle.

Les applications du TAL

Le champ du traitement automatique du langage couvre de très nombreuses disciplines de recherche qui peuvent mettre en œuvre des compétences aussi diverses que les mathématiques appliquées ou  le traitement du signal.

Parmi les applications les plus connues, on peut citer celles en relation avec la production où la modification de texte:

• la traduction automatique (historiquement la première application, dès les années 1950) ;
• la génération automatique de textes ;
• la correction orthographique ;
• le résumé automatique de texte ;
• la reconnaissance de l’écriture manuscrite ;
• les agents conversationnels;
• la résolution d’anaphores;
• La reformulation et le paraphrasage.

Les applications en relation avec le traitement du signal:

• la Reconnaissance automatique de la parole ;
• la synthèse de la parole ;
• la reconnaissance vocale ;
• le Traitement de la parole.

Les applications en relation avec l’extraction d’information:

• la recherche d’information et la fouille de textes ;
• la reconnaissance d’entités nommées ; étant donné un texte, déterminer les noms propres, tels que des personnes ou des endroits;
• l’annotation sémantique ;
• la classification et la catégorisation de documents ;
• la détection de coréférences.

Malek Boualem