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 :
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 :
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 :
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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