Après le NLP, voici au travers d’un cas d’usage, le NLU ou Natural Language Understanding, une sous-partie du traitement du langage en IA qui a pour spécificité le fait « de transformer du texte non structuré (documents, emails, etc.) en informations structurées de manière suffisamment claires et univoques ». Pour mieux comprendre cette technologie et à quoi elle peut servir, j’ai interviewé Thomas Solignac, CEO et co-fondateur de la société Golem.ai, qu’il a co-créée en 2016 suite à quatre ans de recherche et développement sur le sujet de l’intelligence artificielle appliquée à la lecture automatique de textes. Ce que nous avons particulièrement apprécié dans ce témoignage c’est la double compétence de Thomas, technique et philosophique, ce qui confère à sa vision un recul particulièrement intéressant, aussi bien du point de vue de la conception de la solution que de son application et de ses possibles implications sociétales.
Cas d’usage du NLU (natural language understanding)
De l’importance de la philosophie dans l’intelligence artificielle
Thomas a une double formation, il vient d’abord de la programmation via Epitech où il s’est spécialisé très tôt en intelligence artificielle, et a fait en parallèle une fac de philosophie à Nanterre.
La philosophie est à ses yeux importante en intelligence artificielle. Celle-ci en effet touche à beaucoup de domaines. Quand on construit de l’IA, on construit de l’intelligence, et ça aide beaucoup de se poser la question de comment s’est construit l’intelligence, souligne-t-il. Tous ces penseurs des sciences humaines qui ont travaillé sur comment l’intelligence se manifeste, quel est son support, sont une formidable source d’inspiration pour créer de l’IA.
Chez golem.ai, nous sommes profondément inspirés par les théories linguistiques de Chomsky sur la manière dont notre IA analyse du langage, avec la même mécanique quelle que soit la langue. Ne serait-ce que pour fabriquer de l’IA la philosophie est inspirante
L’IA impacte beaucoup la société, en modifiant la manière dont on pense le travail et dont certains métiers se déroulent, ajoute-t-il. Elle a un impact sur la manière dont on pense le rapport aux outils. C’est un renversement par bien des aspects et  il faut penser ces changements de manière fondamentale. Il faut leur donner un cadre, une discussion, un dialogue, pour être capables de les apprécier, et aussi pour être capable de mettre la technique non pas juste au service de la performance, mais bien la technique au service d’un monde qui est au mieux pour le bien commun.

Dans la vidéo ci-dessus, Thomas décrit son parcours, sa vision et surtout un cas d’usage particulièrement intéressant de la NLU, réalisé pour le compte de la société ENGIE.
Les entreprises ont des masses de données et très peu de temps pour les analyser, et pas forcément toujours l’intelligence
Le document et le mail sont 2 sources d’informations monstrueuses en termes de quantité dans les entreprises. Il y aurait de quoi monter 2000 startups sur ces sujets, souligne Thomas.
Ces masses de données, auxquelles s’ajoute la phase de digitalisation des entreprises que nous sommes en train de vivre, entraînent des volumes toujours plus énormes de données numérisées, qui ont la particularité d’être ce qu’on appelle de l’information non structurée. On ne peut pas facilement créer une réponse automatique à un email, mais aujourd’hui avec de l’intelligence artificielle on peut le faire.
L’IA qui reçoit un email, le lit, comprend de quoi ça parle, catégorise les sujets qui sont évoqués,