publié le 2 sept. 2022
NLP Natural Language Processing

Définition SEO de NLP

Le NLP Natural Language Processing est un sous-domaine de l'intelligence artificielle. Sa mission est de donner à la machine la capacité de comprendre, de traiter et de générer le langage humain.

Cette technologie est depuis quelque temps employée par Google pour améliorer l'expérience de recherche des utilisateurs grâce à des résultats de plus en plus pertinents. SEMJuice vous propose de découvrir ci-dessous la définition SEO du NLP (Natural Language Processing) et ses applications dans différents domaines.

Qu'est-ce que le NLP ?

Le NLP Natural Language Processing signifie en français Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). C'est une branche de la recherche sur l'IA qui s'intéresse à la communication entre l'homme et la machine.

Elle s'appuie essentiellement sur les réseaux de neurones artificiels et sur des connaissances poussées en informatique, linguistique, mathématiques, deep learning…

Mieux comprendre le langage naturel

Les programmes informatiques équipés de la technologie NLP sont en mesure de mieux comprendre et d'interpréter le langage humain, qu'il soit parlé ou écrit. Le NLP vient solutionner des problématiques sémantiques comme les entités nommées, les données non structurées et la métonymie.

Ils peuvent également générer une réponse dans ce même langage naturel.

Le NLU et le NLG

Le Natural Language Processing peut être subdivisé en deux sous-branches.

Le NLU, Natural Language Understanding, s'occupe de l'analyse et de la compréhension du langage humain, tel qu'il est écrit ou parlé, tandis que le NLG sert à la génération de textes. Le Natural Language Generation utilise les données récoltées par le NLU pour générer des réponses sous forme de phrases pertinentes et cohérentes.

Comment le NLP s'est-il développé ?

Les origines du NLP remontent aux années 1960 et 1970. À cette époque, les premières expériences de Natural Language Processing ont été effectuées dans le domaine de la traduction automatique. Ce sont ces premiers travaux de recherche qui ont évolué pour aboutir aux correcteurs d'orthographes et traducteurs en ligne modernes que nous utilisons aujourd'hui.

ELIZA

Dans la même période, des expérimentations de NLP ont également été effectuées dans d'autres domaines. C'est ainsi qu'a vu en 1964 le premier robot conversationnel. Son nom est ELIZA et il a été conçu par Joseph Weizenbaum.

Quelques années plus tard, durant la décennie 1980, le Traitement Automatique du Langage Naturel a connu un nouvel essor grâce à l'augmentation des capacités de traitement par l'informatique. Dans le même temps, l'introduction des algorithmes de machine learning a simplifié le processus d'apprentissage à partir de textes.

BERT

La décennie suivante a vu naître le premier système basé sur les réseaux de neurones artificiels. Cela a permis la mise au point de nombreuses innovations marquantes comme celles du premier lecteur de chèques bancaires. Plus récemment, les avancées dans le domaine du numérique ont contribué à la création d'outils NLP de pointe par les plus grands groupes du secteur technologique : Google, Facebook, Microsoft…

Parmi les outils de Naturel Language Processing NLP les plus connus actuellement, on peut citer :

  • UniLM, un modèle de Traitement Automatique du Langage Naturel de Microsoft,
  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), un algorithme du moteur de recherche Google,
  • DeBERTa, un programme NLP de Microsoft,
  • RoBERTa, une intelligence artificielle de Facebook, dérivée de BERT.

Ces différents modèles sont encore très utilisés aujourd'hui.

GPT3

La dernière génération de modèles de traitement automatique du langage fait le buzz dans le monde du numérique. Cet algorithme, conçu par OpenAI, est considéré par beaucoup comme l'innovation la plus importante dans le domaine du NLP depuis BERT. GPT3 est capable de comprendre le contexte d'une phrase, ce qui lui permet de générer des réponses cohérentes et réalistes.

Comment fonctionne le NLP ?

Pour fonctionner, le NLP s'appuie sur 5 techniques de traitement.

L'analyse lexicale

Elle consiste à comprendre le sens des mots et à interpréter leur contexte. Elle peut également servir à classer les mots selon leur catégorie grammaticale ou leur forme canonique.

L'analyse des sentiments

Elle s'attarde sur les émotions que véhicule un contenu, ainsi que le ton utilisé (positif ou négatif ?).

L'analyse sémantique

Dans le cadre du Traitement Automatique du Langage Naturel, elle permet de reconnaître la signification des mots, mais aussi celle des phrases. C'est elle qui permet notamment aux outils NLP de distinguer le sens d'un même mot lorsqu'il est utilisé dans deux contextes différents (exemple : souris outil informatique, et souris animal).

L'analyse pragmatique

Elle se concentre sur les mots et les phrases qui ont des sens proches. Elle permet aussi d'interpréter des idées qui ne sont pas directement énoncées de manière explicite.

Exemple : J'ai faim

L'analyse pragmatique de cette phrase nous permettrait de comprendre que la personne veut manger, même si le mot "manger" n'est pas mentionné.

L'analyse discursive

Cette dernière technique permet de prendre en compte la cohérence entre différentes phrases afin de comprendre le sens global d'un dialogue ou d'un texte.

L'analyse syntaxique

Elle s'intéresse à la structure des phrases et aux relations entre les mots. Cette analyse prend en compte le vocabulaire et les règles de la syntaxe.

Les applications du NLP

Le NLP vise essentiellement à faciliter la communication entre les hommes et les machines. Il est donc utilisé dans de nombreux domaines pour la mise au point d'outils ayant pour objectif de simplifier le quotidien des utilisateurs :

  • agents conversationnels,
  • traduction automatique,
  • assistants vocaux,
  • prédictabilité des IA (GPT4).

Les agents conversationnels qui intègrent le Natural Language Processing sont en mesure de simuler une conversation humaine. Ce sont les chatbots qu'on retrouve sur certains sites web et dans des applications. Ils peuvent répondre de façon autonome aux questions des utilisateurs. Les assistants vocaux sont intégrés à des ordinateurs, smartphones ou autres équipements connectés. Ils reçoivent des commandes dans le langage vocal, et le traduisent en action pour exécuter la demande de l'utilisateur.

Les outils de traduction automatique (comme Google Traduction) utilisent le NLP pour analyser les phrases vocales ou écrites entrées par l'utilisateur et déclencher la traduction dans une autre langue.

Enfin, des intelligences artificielles comme GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer) utilisent le Natural Language Processing NLP pour générer différents types de contenu dans le langage humain : poésies, tribunes, histoires, code de programmes informatique…

Le GPT-4, qui va prochainement succéder au GPT-3, devrait même être en mesure de produire des textes très réalistes qui seront difficilement distinguables d'un contenu rédigé par les humains.

L'impact du NLP sur le SEO

Depuis que Google a intégré le NLP à son moteur de recherche avec l'algorithme BERT, sa façon d'analyser les requêtes des internautes et d'y répondre s'est beaucoup améliorée. Cela a également eu un impact considérable sur le SEO et les pratiques que les propriétaires de sites peuvent mettre en place pour améliorer leur référencement.

Un contenu sémantique plus complexe

Avec BERT, l'algorithme de Google est désormais plus naturel. Le moteur de recherche prend en compte les phrases et les expressions dans leur ensemble afin de comprendre avec précision l'intention de l'internaute.

Le réseau de neurones sur lequel se base cet algorithme a un fonctionnement proche de l'intelligence humaine. Elle examine les termes qui entourent un mot clé, ainsi que les mots les plus importants dans une requête pour en déterminer le sens. Grâce à ce fonctionnement, les résultats proposés aux internautes sont plus naturels, plus pertinents et plus précis qu'avant.

Du contenu plus naturel

Les propriétaires de sites ont donc tout intérêt à proposer les contenus SEO plus naturels et pertinents afin de se conformer à cette mise à jour de l'algorithme de Google. Pour cela, ils doivent :

  • éviter les techniques de black hat SEO comme le bourrage de mots-clés ou le cloaking,
  • rédiger pour répondre aux intentions de recherche des humains, et non pour les robots des moteurs de recherche,
  • produire du contenu avec un champ lexical riche et des informations pertinentes autour de la thématique concernée,
  • utiliser un vocabulaire riche, qui peut être compris par des humains,
  • utiliser des illustrations pertinentes dans leurs contenus.

Avec le NLP, les robots du moteur de recherche Google peuvent facilement identifier les phrases qui n'ont pas de véritable sens ou qui ne peuvent pas être comprises par des humains. Ils vont donc aisément détecter les pratiques abusives de référencement SEO et les pénaliser.

Amélioration de la reconnaissance vocale

Google Bert et le NLP favorisent également une meilleure compréhension des requêtes vocales et des mots clés de longue traîne par le moteur de recherche Google. Ce dernier est désormais mieux outillé pour de générer des réponses directes et pertinentes aux internautes qui utilisent l'assistant de recherche vocale (Google Assistant).

NLP, Google Bert et SEO : votre site est-il menacé ?

L'ajout du Natural Language Processing NLP dans Google à l'aide de Bert ne constitue pas vraiment une menace pour le référencement SEO des sites web. D'autant plus qu'il a été déployé il y a déjà un certain temps.

Un impact sur la formulation de longue traîne

Le moteur de recherche a d'ailleurs précisé lors du lancement de la mise à jour Google Bert que seulement 10 % des recherches allaient être impactées. La grande majorité des requêtes classiques (composées de 2 ou 3 mots) ne sont donc pas concernées par les changements qu'apporte cet algorithme NLP.

Une opportunité à exploiter

Loin d'être une menace, la compréhension du langage humain tel qu'il est écrit ou parlé est plutôt une opportunité dont les propriétaires de sites devraient profiter. Avec des textes plus naturels et des termes NLP choisis, vous pourriez vous positionner favorablement sur les requêtes de la longue traîne et les requêtes vocales sur un ton conversationnel.

Comment associer optimisation SEO et NLP ?

L'intégration de mots clés dans vos contenus reste toujours un levier efficace pour optimiser votre positionnement sur Google. Mais il faut le faire de manière naturelle et privilégier l'utilisation de stops-words.

Une attention particulière doit également être accordée aux mots clés de longue traîne, de plus en plus utilisés par les internautes lors de leurs recherches. La bonne structuration des sous-titres des textes reste de mise pour en faciliter la compréhension.

Utilisez un CMS compatible avec le NLP

Les systèmes de gestion de contenu (CMS) comme WordPress, Drupal ou Joomla ont commencé à intégrer le NLP dans leurs interfaces. Cela permet aux propriétaires de sites d'insérer automatiquement des mots clés pertinents dans leur contenu, sans avoir à se soucier de l'algorithme de Google.

Le contenu généré par IA

Le traitement du langage naturel par l'IA en est encore à ses débuts. Actuellement, il est difficile pour des robots basiques de générer un contenu de qualité qui puisse passer le test du plagiat.

Mais les nouvelles IA qui utilisent GPT3 et 4, ou encore OpenAI, sont déjà beaucoup plus avancées. Elles sont capables de produire un texte réaliste et cohérent sur un thème donné.

Cette technologie est encore très coûteuse pour les petites entreprises et les particuliers. Cependant, elle pourrait devenir plus accessible dans les années à venir.

Conclusion

Branche de l' intelligence artificielle, le Natural Language Processing ou traitement du langage naturel offre aux machines la capacité de comprendre, de traiter et de générer un langage plus humain. Utilisé par Google depuis quelques années pour une meilleure compréhension des requêtes des internautes, il permet de fournir des réponses pertinentes.

En matière de référencement SEO, cela signifie un algorithme qui va privilégier des contenus SEO plus naturels, davantage tournés vers la longue traîne et le langage parlé que vers le mot clé exact. Et cette révolution ne fait que commencer...

Bon à savoir pour votre stratégie de contenu optimisé !