Qu'est-ce que la recherche en langage naturel (NLS) ?

Les chefs d’entreprise se retrouvent impliqués dans une série de tâches hautement prioritaires, dont la plupart nécessitent de prendre des décisions critiques.

Imaginons que vous êtes le directeur commercial d'une entreprise internationale. Vous êtes prêt à prendre une décision importante concernant la stratégie commerciale du prochain trimestre, mais vous devez d'abord examiner les données pertinentes. Vous savez qu'elles existent quelque part dans les bases de données de votre entreprise, mais elles ne sont pas à portée de main. Quelqu'un doit les trouver, les nettoyer et établir un rapport avant que vous puissiez agir.

Imaginez maintenant que vous puissiez communiquer avec votre entrepôt de données, poser des questions telles que « Quel pays a enregistré les meilleurs résultats au cours du dernier trimestre ? » ou « Quel produit s’est le plus vendu en Amérique du Nord ? » et recevoir instantanément une analyse détaillée, accompagnée de graphiques et d’informations. Croyez-le ou non, engager une conversation avec votre entrepôt de données n’est plus un rêve lointain, grâce à l’application de la recherche en langage naturel dans la gestion des données.

Qu'est-ce que la recherche en langage naturel ?

La recherche en langage naturel est une technique basée sur l'intelligence artificielle (IA) qui s'appuie sur le traitement du langage naturel (NLP) pour vous permettre d'interagir avec des machines sans avoir à utiliser des requêtes ou des commandes complexes basées sur la syntaxe. Au lieu de cela, vous utilisez un langage simple pour rechercher les données requises dans votre base de données, comme si je parlais à un autre être humain.

Il est évident que l’avenir sera largement axé sur l’IA. Pour répondre à leur besoin de prise de décision plus rapide et d’une approche plus inclusive de l’utilisation des données, les organisations devront intégrer des modèles et des techniques d’IA et d’apprentissage automatique (ML). Le passage à l’IA promet de rationaliser les opérations et de créer un environnement où chacun est équipé pour prendre des décisions éclairées.

En parlant de changement, il ne faudra pas longtemps avant que quelqu'un dise : « L'époque où les organisations comptaient sur des experts SQL pour travailler avec les données est révolue. » Et on ne peut pas les blâmer, car lorsque vous pouvez utiliser un anglais simple pour répondre aux questions (QA), pourquoi perdre du temps et vous fier à des requêtes qui doivent être 100 % exactes sur le plan syntaxique avant de pouvoir les exécuter ?

Qu'en est-il des requêtes en langage naturel (NLQ) ?

La recherche en langage naturel a un cas d'utilisation très spécifique dans gestion des données et l'analyse, où il est utilisé pour interroger des données structurées. En fait, lorsqu'il est utilisé à ces fins, vous constaterez qu'il est souvent appelé requête en langage naturel (NLQ) - oui, un autre terme utilisant le «langage naturel" préfixe.

Il n’est pas étonnant qu’il soit courant de confondre le traitement du langage naturel (NLP), la recherche en langage naturel (NLS) et la requête en langage naturel (NLQ) – mettons fin à cette confusion une fois pour toutes.

• Le terme générique qui englobe tous les autres sous-domaines est « PNL ». Il s’agit d’un sous-domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et de générer le langage humain.

• La recherche en langage naturel (NLS) permet de rechercher des données, structurées et non structurées, en utilisant n'importe quelle langue parlée par les humains, comme l'anglais ou le français.

• La requête en langage naturel (NLQ) peut être considérée comme un sous-type de technique NLS qui vous permet d'interroger données structurées stockés dans des bases de données et entrepôts de données.

Un exemple pour comprendre la recherche en langage naturel

Auparavant, les moteurs de recherche récupéraient les résultats en faisant correspondre les mots-clés exacts saisis par les utilisateurs avec les informations stockées dans la base de données. L'inconvénient de cette approche est que les utilisateurs ou les propriétaires de sites Web peuvent facilement manipuler la page de résultats du moteur de recherche en insérant des mots-clés dans leur contenu, ce qui affecte négativement l'expérience utilisateur.

Cependant, la recherche a considérablement évolué avec l'utilisation de techniques telles que la recherche sémantique et la NLS. Au lieu de se contenter de faire correspondre les mots-clés, les moteurs de recherche prennent désormais également en compte le contexte et la signification de la requête pour fournir les résultats les plus pertinents.

Les entreprises utilisent désormais cette technique dans la gestion des données pour simplifier et accélérer le processus d'acquisition d'informations. Un exemple serait d'utiliser le langage naturel pour interroger un entrepôt de données. Par exemple, au lieu d'utiliser des requêtes telles que :

SELECT SUM(Ventes) De passer commande OÙ région = 'Europe' ET données ENTRE '2023-04-01' ET '2023-06-30';

où l'absence d'une seule citation (') peut conduire au tristement célèbre erreur de syntaxe, vous pouvez lui demander directement quelque chose comme « Quelles ont été nos ventes totales en Europe au cours du dernier trimestre ? » et procéder à la prise de décision.

La technologie derrière la recherche en langage naturel

En plus du PNL, le NLS utilise d'autres modèles ML et AI pour comprendre l'intention derrière vos requêtes, ou questions, pour être précis.

Gestion moderne des données et plateformes d'intégration sont alimentés par des fonctionnalités d'IA avancées, dont la recherche en langage naturel. Au fur et à mesure que vous saisissez votre question, la technique NLP la décompose en phrases et contextes pour identifier les formes de base de chaque mot.

Après avoir traité les données saisies, le système s'appuie sur des algorithmes d'apprentissage automatique pour tirer des enseignements des interactions passées et améliorer sa capacité à prédire l'intention de l'utilisateur et à affiner les résultats de recherche au fil du temps. L'apprentissage profond va encore plus loin en permettant au système de comprendre les différentes significations d'un mot en fonction du contexte dans lequel il est utilisé et de réduire l'ambiguïté.

La recherche sémantique est une autre technologie clé derrière la recherche en langage naturel. Comme son nom l'indique, elle permet d'améliorer encore la précision du résultat en utilisant graphiques de connaissances et la reconnaissance d’entités pour relier entre eux les termes connexes.

Pour garantir le bon fonctionnement de votre système de recherche en langage naturel, vous devez obtenir des résultats similaires à une question posée différemment. Par exemple, si la seule source de revenus de votre organisation est la vente de produits, alors « Quel a été le chiffre d'affaires total du dernier trimestre ? » et « Quel a été le chiffre d'affaires total du dernier trimestre ? » devraient fournir les mêmes résultats.

Intégration avec les systèmes de votre organisation

Pour améliorer la façon dont vos équipes interagissent avec les données organisationnelles, la recherche en langage naturel doit être profondément intégrée à votre plateforme de gestion des données, ainsi que tout référentiels de données, Tels que:

• Systèmes de gestion de documents : pour trouver et analyser rapidement les données cachées dans les documents, tels que les rapports PDF ou les factures.

• Lacs de données et catalogues de données : pour rechercher de vastes référentiels de données non structurées et semi-structurées sans connaître les noms de fichiers.

• Systèmes CRM et ERP : pour garantir que tous les membres de votre organisation sont informés des données importantes sur les clients et les stocks.

• Outils de Business Intelligence (BI) : pour se démocratiser Analyse des données et accélérer la prise de décision.

• Chatbots et assistants virtuels : pour rationaliser l’accès à l’information et améliorer les capacités de libre-service pour les employés et les clients.

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Avantages de la recherche en langage naturel

Vous constaterez que les principaux avantages de l'utilisation du langage naturel pour rechercher les données requises dans un système de stockage de données sont la simplicité et la rapidité. Voici d'autres avantages :

Accessibilité accrue

Ouverture de la recherche en langage naturel accès aux données à tous les membres de votre organisation. Il n'est plus nécessaire de posséder des compétences techniques telles que SQL ou le codage pour récupérer des informations. Les utilisateurs non techniques, notamment les commerciaux et le personnel RH, peuvent poser des questions et obtenir immédiatement les réponses dont ils ont besoin.

Exploration améliorée des données

Quand tu peux parler Pour accéder à vos données de manière interactive, vous pouvez poser des questions de suivi ou approfondir des points de données spécifiques. Par exemple, après avoir demandé « Quels ont été nos produits les plus vendus le mois dernier en Europe ? », vous pouvez approfondir et obtenir des détails précis en demandant « Quels pays ont le plus contribué à ces ventes ? »

Réduction de la dépendance informatique

La surcharge informatique est depuis longtemps un problème dans de nombreuses organisations, principalement en raison de l'absence d'une méthode simple pour accéder aux données et les gérer pour les membres de l'équipe non techniques. Les capacités de recherche en langage naturel intégrées plateformes de données modernes neutralisez ce problème et faites-en une simple question à laquelle il faut répondre.

Cas d'utilisation dans tous les secteurs et fonctions

Compte tenu des avantages qu’il offre, de nombreuses organisations de tous les secteurs utilisent déjà le langage naturel pour faire travailler leurs données pour elles :

Vente au détail

Lorsqu'il s'agit d'analyser les tendances d'achat des clients, les niveaux de stock ou les performances des campagnes marketing, rien ne remplace la technique des questions-réponses. En tant que responsable marketing, vous pouvez directement poser des questions sur vos données, telles que « Comment se sont déroulées nos soldes d'été par rapport à l'année dernière ? » et recevoir instantanément une répartition des données de vente et des informations sur les clients. Lorsque quelqu'un aura rassemblé les données et compilé les résultats, vous aurez déjà pris une décision éclairée.

matière de soins de santé

L'IA aide déjà les praticiens en leur fournissant des résumés de dossiers médicaux électroniques et de dossiers médicaux électroniques, leur évitant ainsi d'avoir à les étudier manuellement. Avec le NLS, cela va encore plus loin : vous pouvez interroger le système pour extraire des informations pertinentes de ces résumés. En fait, s'il n'y avait pas d'obligation réglementaire de tout documenter, on pourrait s'interroger sur la nécessité même des résumés alors qu'il est possible de récupérer directement le point de données exact dont vous avez besoin.

Lire la suite: traitement intelligent des documents dans le domaine de la santé.

Finance

Si vous travaillez dans le secteur financier, la recherche en langage naturel peut vous aider à analyser les portefeuilles d'investissement, les évaluations de risques et les transactions des clients. En tant qu'analyste financier, vous pouvez obtenir les données dont vous avez besoin en posant des questions simples, telles que « Quels ont été les secteurs les plus performants au cours du dernier trimestre ? ». La possibilité d'obtenir de telles informations sans avoir recours à des rapports ou à des visualisations élimine les outils inutiles et allège votre pile de données.

L'avenir de la gestion des données avec la recherche en langage naturel

Les progrès de l’IA et la simplicité qu’elle offre ne feront qu’inciter de plus en plus d’organisations à adopter le langage naturel dans un avenir proche. Grâce à la possibilité d’interagir de manière transparente avec les données via des requêtes conversationnelles, la recherche en langage naturel rend les données et les informations plus accessibles et permet aux équipes d’être plus agiles et mieux informées. Elle est appelée à devenir un outil essentiel pour les entreprises qui cherchent à extraire davantage de valeur de leurs données tout en réduisant les efforts nécessaires.

L'intégration de la recherche multimodale, où les utilisateurs peuvent interagir avec les données via d'autres moyens, comme la voix ou les images, rendra les réunions avec les décideurs plus interactives. Au lieu de parcourir des visualisations ou des rapports, les chefs d'entreprise peuvent obtenir les réponses dont ils ont besoin en temps réel.

À mesure que la technologie continue de s'améliorer, nous pouvons nous attendre à voir apparaître des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) extrêmement précis et efficaces pour comprendre le langage humain. Par exemple, même s'il reste encore beaucoup à faire, les systèmes d'IA dotés d'une intelligence émotionnelle améliorée seront en mesure de faire des recommandations de produits et de services hautement personnalisées, améliorant ainsi le parcours global de l'acheteur.

Aussi passionnantes que soient ces avancées, il y a certains facteurs importants à garder à l'esprit, à savoir la qualité des données, la confidentialité et la sécurité. Si vous les maîtrisez, vous disposerez d'un assistant IA fiable pour vous aider à gérer les données. En d'autres termes, vous avez besoin d'une solution robuste Gouvernance de l'IA pour assurer les trois.

Pour aller plus loin

Comme on peut le constater, le rôle de la recherche en langage naturel ne se limite pas à faciliter la recherche. Lorsqu’elle est correctement mise en œuvre, elle vous permet d’accéder à des informations plus approfondies au moment où vous en avez besoin, et non après avoir passé des heures à éplucher les données. Cette prouesse à elle seule en fait un avantage considérable dans un secteur très concurrentiel.

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