NLU (Compréhension du Langage Naturel)
Sous-ensemble du NLP axé spécifiquement sur la compréhension du sens, de l'intention et du contexte d'un texte.
La NLU (Natural Language Understanding) vise à extraire la signification d’un texte ou d’un message, au-delà des mots eux-mêmes. Là où certaines tâches de traitement du langage se concentrent sur la forme (tokenisation, correction, détection de langue), la NLU cherche à répondre à des questions comme : de quoi parle-t-on ? quelle est l’intention ? quelles informations clés sont exprimées ?
Comment ça fonctionne
En pratique, un système de NLU combine souvent plusieurs briques :
- Classification d’intention : identifier l’action recherchée (ex. “annuler une réservation”).
- Extraction d’entités : repérer des éléments structurés (date, lieu, produit, montant).
- Analyse du contexte : tenir compte de l’historique, des pronoms, des implicites.
- Désambiguïsation : résoudre les sens multiples (“banc” = siège ou institution).
Les approches modernes s’appuient largement sur des modèles de langage (transformers) entraînés sur de grands corpus, puis adaptés à un domaine (support client, RH, e-commerce) via du fine-tuning ou du prompt engineering.
À quoi ça sert
La NLU est centrale pour les chatbots, l’assistant vocal, le routage de tickets, l’analyse de feedback ou l’extraction d’informations à partir de documents.
Exemple
Message : “Je peux décaler mon rendez-vous à demain 15h ?”
Intention : modifier rendez-vous ; Entités : date=demain, heure=15:00.