2021 : Etat de l’art de la Génération de Langage Naturel

Olivier Mégeanpar Olivier Mégean

L’analyste Bern Elliot de l’institut Gartner a récemment publié une analyse sur l’état de l’art et l’avenir de la NLG (génération de langage naturel).

L’analyste Bern Elliot de l’institut Gartner a récemment publié une analyse sur l’état de l’art et l’avenir de la NLG (génération de langage naturel).

Pour rappel, les solutions de génération de langage naturel (NLG) convertissent automatiquement des données structurées – telles que celles trouvées dans une base de données, une application ou dans un flux en direct – en un récit textuel.

Cela permet aux utilisateurs d’accéder plus facilement aux données en lisant ou en écoutant, et donc de mieux les comprendre.

Trois problématiques clés définissent l’orientation technologique du marché :

  • La complexité des sources de données prises en charge, y compris dans leur dimension linguistique.
  • Le degré d’automatisation et de contrôle des articles, la sophistication de la génération de texte (y compris dans le style et le ton), et donc la qualité du récit produit.
  • La capacité des outils de développement et de maintenance des projets appliqués, ainsi que la nécessité de gestion des données et de reporting.

Aujourd’hui, l’état de l’art des solutions de NLG, basées sur des modèles, est efficace pour répondre à des cas d’usage spécifiques.

Quatre grandes familles de cas d’usage sont d’ores et déjà déployées dans les entreprises :

  • Génération automatisée des textes d’analyse et de reportings en sortie des outils de Business Intelligence (Power BI, Tableau, etc.)
  • Rédaction automatisée d’articles et de dépêches (sport, politique, météo, finance..)
  • Rédaction de descriptifs produits pour les sites e-commerce ou immobilier
  • Génération automatique personnalisée de messages et d’emails pour une meilleure communication avec les clients

Ben Elliot nous indique qu’il faut prendre en compte certaines considérations en se lançant dans un projet de NLG, comme par exemple, savoir si les données nécessaires au projet sont accessibles ou bien prendre conscience de la nécessité de paramétrage de la plateforme NLG.

Des acteurs se sont spécialisés. Pour la France, DataEcriture.fr assure le traitement de données, la création des structures de textes et le paramétrage de la plateforme Arria NLG, leader mondial du secteur.

Elliot ajoute que la NLG pourrait intéresser les organisations gouvernementales qui doivent faire en sorte que leurs solutions d’analyse et de BI soient conformes aux lois sur l’accès à l’information des personnes handicapées qui existent dans de nombreux pays.

Les impacts business de la NLG d’après Gartner :

  • améliore considérablement la productivité de l’entreprise et réduit le nombre d’analystes et de rédacteurs. C’est particulièrement vrai dans le domaine du reporting BI, de la génération d’articles ou de descriptifs produits.
  • permet toujours plus de personnalisation et améliore l’UX
  • permet d’exploiter efficacement les données en expliquant ce qui se passe

peut s’intégrer facilement dans des chatbots, des assistants virtuels…

Avantages de la solution : élevés

Taux de pénétration de la solution : 1% à 5% du marché cible

Maturité : émergente

L’étude du Gartner est à consulter ici en intégralité (accès réservé).

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