Traitement automatique des langues (NLP) : quand l’IA fait parler les données du marché

Avec l’avènement de l’IA et la croissance de la digitalisation de la relation client, la capacité à capter, comprendre et exploiter l’information devient aujourd'hui un levier stratégique majeur, pour toute entreprise du B2B. Face à la multiplication des sources de données, l’usage d’une IA métier, reposant sur le traitement automatique des langues (NLP),  permet d’ouvrir de nouvelles perspectives. Mais qu’est-ce que le NLP ? Comment fonctionne-t-il ? Comment transforme-t-il la veille en avantage concurrentiel ? On vous en dit plus dans cet article.

Qu'est-ce que le traitement automatique des langues ?

Le traitement automatique des langues (aussi appelé NLP ou TALN),  est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain. Autrement dit, il s’agit d’apprendre à une IA à lire entre les lignes, au sens propre comme au figuré. Le NLP ne se contente pas simplement de scanner des mots : il explore les textes en profondeur pour en extraire le sens, le contexte et les nuances, tout comme le ferait un analyste humain.

Les 3 grandes approches du NLP : 

Dans un contexte B2B, cette capacité prend tout son sens. Entre communiqués de presse, rapports sectoriels, fiches techniques ou encore publications sur LinkedIn, les données textuelles sont omniprésentes, hétérogènes, denses et souvent remplies de jargon technique ! Le NLP permet de structurer un très grand nombre de textes, vous permettant ainsi de repérer plus facilement les informations clés pour en extraire de la connaissance activable et prendre des décisions éclairées. 

Comment fonctionne concrètement le NLP ?

Le NLP va reposer sur plusieurs étapes clés :

1. Prétraitement des données : c’est l’étape de préparation du texte brut pour l’analyse. L’objectif : lui donner un format plus “compréhensible” par les machines. Cela passe par le nettoyage (suppression des mots vides - “le”, “la”, “les”), la normalisation (réduction des variations du texte - majuscules, conjugaison…), et la tokenisation (découpage du texte en mots).
2. Tâches de NLP : c’est l’étape d’analyse syntaxique et sémantique (détection de la structure grammaticale, compréhension du contexte et du sens), la reconnaissance d’entités nommées : repérage d’éléments clés (entreprises, technologies, dates, lieux…).
3. Structuration de la données : il s’agit ici de classifier et extraire les données, par le regroupement des textes par thématique, la détection d’opinions et de sentiment et la génération de résumés automatiques.
4. Apprentissage et personnalisation : pour gagner en performances et pertinence, on peut également entraîner les modèles sur des corpus sectoriels. Les technologies récentes comme GPT, BERT, etc, ont permis une avancée dans la qualité des rendus en matière de compréhension contextuelle, rendant l'analyse plus pertinente et poussée qu’auparavant.

Aussi performantes soient-elles, les techniques de NLP ne suffisent pas à elles seules à produire des analyses réellement exploitables. Leur efficacité dépend étroitement de la qualité des données et surtout de la compréhension du contexte métier dans lequel elles s’appliquent. Chaque filière a son jargon et sa connaissance qu’un modèle générique ne peut pas toujours interpréter correctement. C’est là que la connaissance métier devient essentielle : elle permet d’entraîner des modèles capables non seulement d’analyser le langage, mais de raisonner comme un marketeur, en comprenant les enjeux stratégiques, les acteurs et la dynamique des marchés.

Quand le NLP rencontre le métier du marketeur

L'importance de la connaissance métier

Que ce soit dans l’industrie ou le B2B, chaque secteur possède son propre langage, ses enjeux stratégiques et ses signaux faibles à détecter. Pour que le NLP produise des analyses fiables, il doit être entraîné à comprendre ces spécificités et à raisonner comme un marketeur.

C’est en nous appuyant sur l’expertise des marketeurs que nous avons développé des algorithmes et entraîné des modèles de Deep Learning et d'IA hybride pour alimenter notre moteur d’IA spécialiste des analyses marketing de l’industrie. C’est sur ce moteur d’IA que repose Iteraa, la solution SaaS de référence des marketeurs de l’industrie.

Les techniques de Natural Language Processing (NLP) et d'ingénierie des connaissances nous ont permis de créer ce moteur d'Intelligence Artificielle qui apporte à nos utilisateurs des informations fiables sur les tendances marchés, le positionnement clients, prospects et concurrents, ainsi que tous signaux faibles pour la prise de décision stratégique.

En investissant dans l’ingénierie des connaissances, les analyses produites par le NLP gagnent en fiabilité, en pertinence et en performance opérationnelle.

Les modèles peuvent ainsi détecter les bonnes tendances, structurer l’information utile et transformer des données brutes en indicateurs exploitables pour les entreprises.

Entreprises du B2B, quels bénéfices pour vous ?

• Moins de temps de veille : concentrez vous sur l’essentiel, l’analyse !

• Plus de connaissance sur votre écosystème : une vision synthétique, contextualisée et en temps réel de vos marchés.

• Avantage concurrentiel : anticipez les mouvements du marché grâce aux signaux faibles.

• Plus de chiffre d'affaires.

Exemple concret appliqué à l'industrie

Prenons le cas d’un acteur industriel dans le secteur de l’énergie renouvelable qui souhaite surveiller l’évolution technologique et concurrentielle autour de l’hydrogène vert.

Chaque semaine, son écosystème fait face à des milliers d’articles provenant de dizaines de sources différentes (presse, blogs, sites web, réseaux sociaux) qui émergent sur le sujet. De nombreuses infos difficiles à détecter, qui peuvent mettre du temps à être traitées et analysées. En intégrant une solution SaaS de market intelligence augmentée par le NLP (telle qu’iteraa) à leur quotidien, l’entreprise peut plus facilement :

• Identifier des signaux faibles dans les publications du marché (annonce produit, levée de fonds…).

• Cartographier les concurrents à travers l’analyse de leurs contenus.

• Analyser les tendances émergentes en agrégeant les thématiques récurrentes dans les articles ou les posts.

• Avoir des résumés automatiques des documents volumineux ou complexes, permettant aux équipes marketing et R&D de se concentrer directement sur l’essentiel.

• Enrichir et augmenter leur connaissance, en liant chaque information à des insights stratégiques.

Résultats ? Une réduction considérable du temps de veille, une prise de décision plus rapide et un chiffre d’affaires boosté.

Ce qu'il fallait retenir

Face au “trop plein” d'informations, le traitement automatique du langage vous permet non seulement de gagner en efficience, mais aussi de faire émerger des insights invisibles ou qui seraient passés inaperçus.

Néanmoins, même si le NLP a fait d’immenses progrès, certaines limites subsistent :

• Les modèles peuvent présenter des biais ou mal interpréter certains contextes sectoriels.

• Les textes ambigus ou très techniques nécessitent souvent une adaptation métier fine.

Ainsi, l’humain reste essentiel pour valider les analyses et piloter l’IA avec pertinence. 

Les algorithmes de notre solution SaaS Iteraa sont entraînés sur des corpus spécifiques aux filières industrielles et suivis par notre équipe R&D !

Découvrez comment Iteraa, solution de market intelligence basé sur l’IA et les techniques de TAL, vous aide à suivre votre écosystème business en temps réel >> en savoir plus