- 1. Pourquoi l’analyse de la langue par ordinateur est-elle difficile ?
- 2. Les domaines de recherche en traitement automatique des langues
- 3. L’évaluation des systèmes de traitement automatique des langues
- 4. Les grands domaines d’application du traitement automatique des langues
- 5. Conclusion
- 6. Bibliographie
TRAITEMENT AUTOMATIQUE DES LANGUES
Conclusion
Nous avons essayé de donner une image aussi complète et aussi diversifiée que possible du très vaste domaine du traitement automatique des langues, sans pouvoir détailler la richesse de ce domaine né au début des années 1950, avec l’apparition des premiers ordinateurs.
Le domaine du TAL est aujourd’hui très peu « linguistique » et les techniques d’analyse sont avant tout informatiques. Elles reposent essentiellement sur l’analyse statistique de gros corpus par des « réseaux de neurones », comme on l’a vu. Au-delà des aspects pratiques et des performances observées, l’approche statistique semble intéressante dans la mesure où elle souligne la force de certains éléments connus, mais trop souvent sous-estimés en linguistique. On peut ainsi citer la nature fondamentalement statistique des langues – du lexique, bien entendu (très peu de mots très fréquents, beaucoup de mots rares), mais aussi de la grammaire – ou le caractère continu de la sémantique (au sens où les mots sont plus ou moins proches sémantiquement les uns des autres). Les statistiques ne s’opposent donc pas au sémantique, elles permettent au contraire de rendre compte de manière très souple du sens, qu’il s’agisse d’un mot, d’une phrase ou d’un texte.
Le développement de ces techniques soulève aussi des questions éthiques importantes. Les outils nécessitent de gigantesques masses de données pour leur mise au point, ce qui laisse de fait de nombreuses langues de côté. L’apprentissage de modèles de traitement à partir de données brutes tend aussi à augmenter les biais (discrimination, sous-représentation des minorités…) dans les applications mises au point. Enfin, ces technologies ont désormais un véritable impact sur le monde du travail. Par exemple, les traducteurs commencent dans certains cadres à être directement concurrencés par la traduction automatique. De nouveaux métiers apparaissent comme celui de « post-éditeur », qui consiste à corriger une traduction automatique pour la rendre directement diffusable dans un cadre professionnel ou grand public. L’impact plus global sur le monde du travail est réel et devra être étudié de près dans les années à venir.
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Écrit par
- Thierry POIBEAU : directeur de recherche au CNRS
Classification
Médias
Texte analysé par un analyseur morphosyntaxique
Encyclopædia Universalis France
Analyse syntaxique d’une même phrase dans quatre langues différentes
Encyclopædia Universalis France
Analyse sémantique des prédicats et de leurs arguments selon la théorie Frame Semantics
Encyclopædia Universalis France
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