# NLG (Génération de Langage Naturel)

> Processus par lequel une IA produit du texte lisible et naturel à partir de données structurées.

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/nlg-generation-de-langage-naturel
- Type : Définition du glossaire IA
- Catégories : [Rédaction & Texte IA](https://zoneia.fr/outils/categorie/redaction-texte-ia), [Analyse de Données & Data](https://zoneia.fr/outils/categorie/analyse-donnees-data)
- Publié le : 2026-03-04
- Mis à jour le : 2026-05-22

La génération de langage naturel consiste à transformer des informations (souvent tabulaires ou issues d’API) en phrases cohérentes, adaptées à un contexte. L’objectif n’est pas seulement d’assembler des mots, mais de produire un texte fluide, grammatical et utile pour un humain.

## Comment ça fonctionne
Deux grandes approches coexistent :

- **Approches “règles + gabarits”** : on définit des modèles de phrases (templates) et des règles de sélection. C’est robuste, contrôlable, mais moins flexible.
- **Approches “modèles appris”** : des modèles statistiques puis des réseaux neuronaux (notamment les *transformers* et LLM) génèrent du texte en apprenant des régularités à partir de grands corpus. On peut les **conditionner** avec des données structurées, un prompt, ou une structure cible (plan, ton, contraintes).

Un pipeline NLG inclut souvent : sélection du contenu → organisation (plan) → choix des formulations → réalisation (texte final) → post-traitement (formatage, validation).

## À quoi ça sert
- Rédaction automatique de rapports (KPIs, finance, monitoring).
- Résumés de données et commentaires d’analytique.
- Génération de réponses dans des assistants et chatbots.
- Création de descriptions produit ou d’emails personnalisés.

## Points d’attention
Qualité, factualité (risque “d’hallucinations”), biais, et contrôle du style sont des enjeux clés, surtout avec des modèles génératifs.

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Source : ZoneIA, annuaire francophone des outils IA (https://zoneia.fr/glossaire/nlg-generation-de-langage-naturel)