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Fiche métier : Chef de projet NPL/NLU

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Catégorie emblématique de l’IA, le traitement et la compréhension du langage naturel est au cœur de nos vies : chatbot, callbot, suggestions de produits ou de services…

Le chef de projet NLP/NLU est à l’œuvre pour apprendre aux systèmes IA à comprendre et interpréter le langage humain avec éthique, à l’oral comme à l’écrit.

 

Définition

  • Le NLP interprète les mots à l’écrit ou à l’oral.
  • Le NLU cherche la signification en analysant ce qui est écrit ou ce qui est dit.

Le NLP : Natural Langage processing (traitement du langage naturel) interprète le langage écrit ou oral. On l’utilise pour les Chatbot ou les assistants vocaux comme Alexa, pour les suggestions de produits ou de services (par rapport à ce que les clients ont dit aimer), mais aussi pour le partage des données entre différents services d’une entreprise.

Un exemple du NLP : Google l’utilise pour attribuer automatiquement des légendes à ses photos et les classer.

Le NLU : Natural langage understanding (compréhension du langage naturel) est une catégorie du NLP (NLU = NLP + machine learning). Il permet d’aller plus loin dans le traitement des données écrites et orales : le système NLU sait faire preuve « d’empathie » et reconnaître le ton, le style utilisé pour interpréter un sentiment chez le client.

Exemple du NLU : les callbot.

 

Présentation et missions de l’ingénieur en NLP / NLU

Il peut être nommé aussi Natural Language Processing Engineer. Le métier de chef de projet NLP / NLU est lié au traitement, à la compréhension et à l’interprétation automatique du langage, un savoir-faire qui permet :

  • La recherche et le filtrage d'informations dans une ou plusieurs langues (sur le web, dans les mails, dans les données internes…)
  • L’extraction et l’interprétation de données (commentaires, avis clients, questions les plus fréquentes, demandes spécifiques…)

Le chef de projet NLP / NLU définit l’architecture technique de l’outil IA qu’il développe (callbot, chatbot, outil de suggestion, partage de données…). Il évalue et choisit les solutions NLU / NLP mais aussi les solutions IA (logiciels, bases de données) avec les experts métier. Il sait hiérarchiser les données et les catégoriser. Le verbatim n’a aucun secret pour lui. Il maîtrise le langage oral et écrit et en déduit des schémas récurrents pour améliorer la relation clients. Son fil conducteur est l’expérience utilisateur (UX) pour rendre ses outils accessibles et logiques. Il travaille avec une équipe d’experts : data scientist, développeurs, ingénieurs…

 

Implications business

Le savoir-faire NLU / NLP est fondamental pour les équipes commerciales et marketing. Il offre des services de réponses 24h/24 pour les clients (via les chatbot ou callbot). L’identification des opinions (enquêtes et sondages), l’interprétation des commentaires et des émotions (avis produits ou post réseaux sociaux) sont des sources précieuses pour la stratégie commerciale et marketing : résolution de problématiques récurrentes, compréhension des attentes, naissance de tendances…

Longtemps réservés à la vente en ligne, les systèmes NLU et NLP ont aujourd’hui des applications dans des domaines variés : transport, automobile, cosmétique, banque, assurance, médias…

 

Implications éthiques

Le NLP et le NLU utilisent des données : leur partialité et leur confidentialité présentent donc un enjeu éthique. Capable « d’empathie », le NLU soulève d’autres craintes comme celle par exemple que les utilisateurs vulnérables ou non avertis prêtent aux systèmes IA des sentiments humains qu’ils n’ont pas. Les fonctions des systèmes automatisés doivent être conçues en respectant la frontière entre suggestion et manipulation. Cette vision éthique est indissociable des chatbots, callbots et autres robots IA. Le chef de projet NLU / NLP peut s’appuyer sur les juristes en intelligence artificielle ou les responsables éthique.

Les programmes d’aivancity intègrent dans leurs apprentissages toutes les composantes de l’intelligence artificielle et ses enjeux, qu’ils soient techniques, technologiques, commerciaux, éthiques ou légaux. C'est une formation globale et hybride qui permet aux futurs aigénieurs de répondre aux nombreux challenges de l'économie et de la société relatifs à l'exploitation du potentiel de la data et de l'intelligence artificielle

 

Compétences clés

Outre ses compétences en linguistique et en informatique, le chef de projet NLP / NLU connaît l’IA à travers tous ses aspects : métiers, technologiques, applicatifs. Les programmes informatiques et outils logiciels (comme Watson d’IBM , Smartly, QWAM ou DialogFlow) font partie de ses connaissances. L’UX conversationnel (oral et écrit) est un atout majeur pour le poste.

Capacité d’analyse, prise d’initiatives, autonomie et curiosité sont ses qualités essentielles. Bon communicant, le chef de projet NLP / NLU aime le travail en équipe. Il s’adapte et anticipe. Il a une vision éclairée de la relation client.

 

Tendances et facteurs d’évolution

Le chef de projet NLP / NLU travaille pour une entreprise qui développe ses propres outils ou pour une entreprise qui commercialise des solutions (Yelda, Zendesk, Microsoft…).

Il peut évoluer vers un poste de responsable de service.

La relation client a pris une autre dimension grâce à la performance des chefs de projets NLP / NLU. Gain de temps, précision du ciblage et anticipation des tendances sont les grands gagnants de cette catégorie d’IA.

*IAgénieur et AIgineer sont des termes déposés et protégés par Aivancity.