Présentation générale
Le traitement automatique du langage naturel (NLP, pour Natural Language Processing) désigne l’ensemble des techniques permettant à une machine de lire, d’analyser, d’interpréter, de générer et d’interagir en langage humain, qu’il soit écrit ou parlé. Il constitue l’une des branches les plus complexes et les plus stratégiques de l’intelligence artificielle moderne, en raison de la richesse, de l’ambiguïté et de la dimension contextuelle du langage.
Chez NeuriaLabs, nous mobilisons des architectures avancées pour permettre aux systèmes de comprendre finement les intentions exprimées, d’extraire l’information utile à partir de volumes massifs de textes, de répondre de manière pertinente à des requêtes complexes, et de produire un langage naturel fluide, précis et contextuellement adapté.
Axes d’intervention
Notre expertise en NLP s’étend à l’ensemble de la chaîne de traitement linguistique, depuis le prétraitement des données textuelles brutes jusqu’à la génération de langage naturel ou la synthèse vocale. Nous intégrons notamment les composantes suivantes :
1. Analyse syntaxique et morphologique
Identification de la structure grammaticale des phrases, des dépendances entre mots, des lemmes, des temps, des genres et des cas. Cette étape permet de produire une représentation formelle du langage en vue d’une exploitation algorithmique.
2. Modélisation sémantique
Représentation du sens des mots, expressions ou phrases dans des espaces vectoriels, à l’aide d’approches telles que Word2Vec, GloVe, FastText ou des embeddings contextuels (BERT, RoBERTa, GPT, etc.), permettant de capturer la proximité sémantique, les relations synonymiques ou antonymiques, et les nuances de sens selon le contexte.
3. Compréhension de texte
Extraction automatique d’intentions, de faits, d’entités nommées (personnes, lieux, organisations), de dates, de relations causales ou logiques, ainsi que la résolution des co-références (ex. : “elle” fait référence à quelle personne ?). Ces fonctions sont essentielles dans les assistants conversationnels, les outils d’analyse documentaire ou les plateformes de conformité.
4. Résumé automatique et génération de langage
Capacité à résumer automatiquement de longs textes, à reformuler un contenu, à générer des réponses synthétiques ou à produire du texte original sur la base d’instructions ou de corpus d’entrée. Ces fonctions sont utilisées notamment pour la veille réglementaire, les rapports automatisés, la génération de contenu éditorial, ou encore l’assistance rédactionnelle.
5. Interaction vocale et reconnaissance de la parole
Conversion de la parole en texte et inversement (speech-to-text et text-to-speech), avec intégration de modèles adaptés à la langue cible, au registre attendu (formel, technique, conversationnel) et aux spécificités métiers. Ces fonctions s’appliquent aux call centers intelligents, aux outils d’accessibilité, ou aux environnements de pilotage vocal.
Applications sectorielles
Les technologies de NLP déployées par NeuriaLabs trouvent une application directe dans de nombreux secteurs d’activité :
• Juridique : analyse de contrats, extraction de clauses sensibles, classification juridique automatisée, synthèse de jurisprudence.
• Santé : interprétation de notes médicales, structuration des comptes-rendus, extraction de données cliniques à partir de dossiers non structurés.
• Banque et assurance : lecture et analyse de documents contractuels, scoring de demandes, détection de risques ou de non-conformités dans les échanges écrits.
• Service client : mise en place d’assistants conversationnels multi-domaines, avec compréhension fine des intentions et gestion contextuelle des interactions.
• Veille et renseignement : traitement automatique de flux informationnels massifs (articles, rapports, publications), extraction d’insights stratégiques.
Technologies et architectures mobilisées
Nous maîtrisons l’ensemble des modèles linguistiques de nouvelle génération, basés sur les architectures de type transformer, qui ont largement redéfini les standards de performance du NLP :
• Modèles contextuels statiques (BERT, DistilBERT, RoBERTa)
• Modèles génératifs (GPT, T5, BLOOM, Falcon)
• Modèles multilingues (mBERT, XLM-R, NLLB)
• Modèles compacts pour terminaux contraints (TinyBERT, DistilGPT, LLaMA quantisé)
• Chaînes de traitement personnalisées (RAG, retrieval-augmented generation) combinant NLP et recherche documentaire avancée
Nous développons également nos propres pipelines de prétraitement, d’entraînement et de fine-tuning, avec intégration des contraintes linguistiques, sectorielles et éthiques propres à chaque domaine d’intervention.
Approche NeuriaLabs
Notre positionnement repose sur :
• Une compréhension fine des enjeux métiers et juridiques liés à l’exploitation du langage ;
• Une capacité à personnaliser les modèles linguistiques sur des corpus spécialisés (droit, finance, médecine, technique, administratif) ;
• Une attention constante à la transparence des modèles, à la maîtrise des biais linguistiques, à la vérifiabilité des sources et à la sécurité sémantique ;
• Une interopérabilité totale avec les systèmes de gestion documentaire, les CRM, les outils de veille ou les applications métiers.
