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L'intelligence artificielle à l'assaut du texte et de la parole

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    "Le Tal a évolué très rapidement", explique Otman Manad, chercheur chez Umanis ; "son intérêt étant d’interpréter et valoriser les résultats obtenus à partir de données (paroles et textes) pour lesquelles nous avons besoin de sens". (Freepik/iuriimotov)
  • Apparu dans les années 1950, le traitement automatique des langues (Tal) ne cesse d’améliorer ses performances. Traduction, identification de concepts, analyse sémantique… L’intelligence artificielle s’applique à quasiment toutes les disciplines textuelles.

    Temps de lecture : 6 minutes

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    intelligence_artificielle_texte_parole_barros.jpgEn pleine crise des Gilets jaunes, Emmanuel Macron décidait de lancer un « grand débat national » destiné à recueillir les doléances des citoyens. Résultat : 1 932 884 contributions furent déposées sur le site officiel du grand débat auxquelles il faut ajouter 27 374 courriels et courriers reçus au format papier. Sans oublier les centaines de réunions qui se sont tenues à travers la France et qui ont donné lieu à d’innombrables comptes-rendus.

    Toutes contributions confondues, c’est un total de près de six millions de verbatim qui ont fait l’objet d’une analyse.

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    Quand le recours à l'intelligence artificielle s'impose

    Un chantier éminemment complexe. L’expression libre et spontanée génère en effet une variété quasiment infinie dans les domaines de la grammaire, du vocabulaire, de la ponctuation ou du style.

    Pour traiter ce corpus documentaire hétérogène, l’institut OpinionWay a fait appel à l’éditeur Qwam pour l’analyse des réponses apportées par les Français aux 76 questions ouvertes du grand débat.

    Et face au peu de temps imparti par l’exécutif, le recours à l’intelligence artificielle s’est imposé de lui-même.

    « L’apport réussi de l’IA dans le grand débat démontre son intérêt en matière de dépouillement et d’analyse fine d’enquêtes à très grande échelle », explique Qwam dans son livre blanc "Intelligence artificielle et valorisation des données textuelles" ; « l’IA permet de prendre en compte des expressions, suggestions ou propositions ciblées afin de faire émerger des thématiques multiples (environnement, santé, sécurité, transport…) et de devenir un levier de la démocratie participative ».

    enlightenedLire aussi : Comment la recherche d'information se transforme avec l'intelligence artificielle

    "Clusteriser des réponses"

    Pour Christian Langevin, directeur général de Qwam, l’intelligence artificielle a permis « d’identifier les concepts - suite de mots ayant une valeur sémantique - pour chacune des réponses. (…) Cette première analyse a ensuite été utilisée pour clustériser les réponses, c’est-à-dire les regrouper en ensemble ....
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