# Meilleur Logiciel de compréhension du langage naturel (NLU) *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Les logiciels de compréhension du langage naturel (NLU) utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique et des méthodes statistiques pour aider les applications à mieux comprendre le texte humain, fournissant des résultats tels que le marquage des parties du discours, l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées, le résumé automatique, la détection des émotions et la détection de la langue à partir des entrées linguistiques. ### Capacités principales des logiciels NLU Pour être inclus dans la catégorie de la compréhension du langage naturel, un produit doit : - Fournir un algorithme d'apprentissage profond spécifiquement pour l'interaction avec le langage humain - Se connecter à des pools de données linguistiques pour apprendre une solution ou une fonction spécifique - Consommer le langage comme une entrée et fournir une solution en sortie ### Cas d'utilisation courants des logiciels NLU Les développeurs et les équipes d'IA utilisent les logiciels NLU pour ajouter des capacités de compréhension du langage humain aux applications et services. Les cas d'utilisation courants incluent : - Alimenter les chatbots et les assistants virtuels avec la reconnaissance d'intention et la compréhension des conversations à plusieurs tours - Permettre aux outils de surveillance des médias sociaux d'analyser le sentiment de la marque et de détecter automatiquement les mentions - Soutenir les applications de traduction et de détection de la langue à travers des sources de données linguistiques diverses ### Comment les logiciels NLU diffèrent des autres outils Le NLU est une forme spécialisée de [traitement du langage naturel (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) axée spécifiquement sur la compréhension du langage et la compréhension de l'intention, plutôt que sur le spectre complet des tâches de traitement de texte. Les algorithmes NLU sont des exemples d'apprentissage profond et peuvent être proposés comme des capacités préconstruites au sein de solutions de plateformes d'IA plus larges, ce qui les rend plus ciblés que les plateformes NLP générales qui couvrent la génération de texte et la classification en plus de la compréhension. ### Informations tirées des avis G2 sur les logiciels NLU Selon les données des avis G2, les utilisateurs soulignent la précision de la reconnaissance d'intention et la facilité d'intégration dans les applications conversationnelles comme des capacités principales. Les équipes de développement citent fréquemment des améliorations dans la compréhension des chatbots et une réduction des entrées utilisateur mal classées comme résultats principaux de l'adoption. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 73 ## Trust & Credibility Stats **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 1,700+ Avis authentiques - 73+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## Best Logiciel de compréhension du langage naturel (NLU) At A Glance - **Leader :** [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-translation-api/reviews) - **Meilleur performeur :** [Google NotebookLM](https://www.g2.com/fr/products/google-notebooklm/reviews) - **Le plus facile à utiliser :** [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-translation-api/reviews) - **Tendance :** [Claude](https://www.g2.com/fr/products/claude-2025-12-11/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-translation-api/reviews) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Google Cloud Translation API](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-translation-api/reviews) Votre contenu et vos applications multilingues avec une traduction automatique rapide et dynamique disponible dans des milliers de paires de langues. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 326 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 8.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,885,216 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur de données - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 53% Petite entreprise, 24% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Services de traduction (69 reviews) - Facilité d'utilisation (62 reviews) - Support multilingue (47 reviews) - Support linguistique (42 reviews) - Précision (41 reviews) **Cons:** - Précision de la traduction (37 reviews) - Cher (33 reviews) - Problèmes de précision (22 reviews) - Problèmes de traduction (18 reviews) - Support linguistique limité (17 reviews) ### 2. [Claude](https://www.g2.com/fr/products/claude-2025-12-11/reviews) Claude est un modèle de langage de grande envergure (LLM) à la pointe de la technologie, développé par Anthropic, conçu pour servir de manière utile, honnête et inoffensive en tant qu'assistant IA. Avec ses capacités de raisonnement avancées et son ton conversationnel, Claude excelle dans des tâches allant de la programmation complexe à l'analyse financière approfondie, en faisant un outil polyvalent pour les développeurs, les entreprises et les professionnels de la finance. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Capacités de programmation avancées : Claude Opus 4 est leader en performance de codage, obtenant des scores élevés sur des benchmarks comme SWE-bench et Terminal-bench. Il prend en charge des tâches soutenues et de longue durée, permettant un travail continu pendant plusieurs heures, ce qui est idéal pour des projets de développement logiciel complexes. - Outils d'analyse financière : Claude s'intègre parfaitement avec des plateformes de données financières telles que Databricks et Snowflake, fournissant une interface unifiée pour l'analyse de marché, la recherche et la prise de décision en matière d'investissement. Il offre des hyperliens directs vers les matériaux sources pour une vérification instantanée, améliorant l'efficacité des flux de travail financiers. - Fenêtres de contexte étendues : Avec une fenêtre de contexte améliorée de 500k disponible dans Claude Sonnet 4, les utilisateurs peuvent télécharger des documents volumineux, y compris des centaines de transcriptions de ventes ou de grandes bases de code, facilitant une analyse et une collaboration complètes. - Utilisation et intégration d'outils : Les capacités de réflexion étendues de Claude lui permettent d'utiliser des outils comme la recherche sur le web pendant les processus de raisonnement, améliorant la précision des réponses. Il prend également en charge les tâches en arrière-plan via GitHub Actions et s'intègre nativement avec des environnements de développement comme VS Code et JetBrains pour une programmation en binôme sans faille. - Sécurité de niveau entreprise : Le plan Claude Enterprise offre des fonctionnalités de sécurité avancées, y compris l'authentification unique (SSO), le provisionnement juste-à-temps (JIT), des permissions basées sur les rôles, des journaux d'audit et des contrôles de rétention de données personnalisés, garantissant la sécurité des données et la conformité pour les organisations. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Claude répond au besoin d'un assistant IA fiable et intelligent capable de gérer des tâches complexes dans divers domaines. Pour les développeurs, il améliore la productivité grâce à un support de codage avancé et à l'intégration avec des outils de développement. Les professionnels de la finance bénéficient de sa capacité à unifier et analyser des sources de données diverses, rationalisant les processus de recherche et de prise de décision. Les entreprises profitent de ses solutions évolutives et de ses fonctionnalités de sécurité robustes, permettant un déploiement efficace et sécurisé des capacités d'IA au sein de leurs opérations. Dans l'ensemble, Claude permet aux utilisateurs d'atteindre une plus grande efficacité, précision et innovation dans leurs domaines respectifs. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 167 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Anthropic](https://www.g2.com/fr/sellers/anthropic-b3e27488-b6f4-49c9-a8c7-d860a4207ff3) - **Emplacement du siège social:** San Francisco, California - **Twitter:** @AnthropicAI (1,203,150 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/anthropicresearch/ (4,116 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 61% Petite entreprise, 30% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (40 reviews) - Utile (40 reviews) - Utile (33 reviews) - Précision (25 reviews) - Communication (23 reviews) **Cons:** - Limitations d'utilisation (37 reviews) - Limitations (19 reviews) - Fonctionnalité limitée (19 reviews) - Limitations de l'IA (17 reviews) - Limitations des ressources (16 reviews) ### 3. [Google Cloud Natural Language API](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-natural-language-api/reviews) Derive des insights à partir de texte non structuré en utilisant l'apprentissage automatique de Google. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 97 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,885,216 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 55% Petite entreprise, 24% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Développement d'applications (1 reviews) - Informatique en nuage (1 reviews) - Caractéristiques (1 reviews) **Cons:** - Pas convivial (1 reviews) ### 4. [Amazon Comprehend](https://www.g2.com/fr/products/amazon-comprehend/reviews) Amazon Comprehend est un service de traitement du langage naturel (NLP) qui utilise l'apprentissage automatique pour trouver des insights et des relations dans le texte. Amazon Comprehend identifie la langue du texte ; extrait des phrases clés, des lieux, des personnes, des marques ou des événements ; comprend si le texte est positif ou négatif ; et organise automatiquement une collection de fichiers texte par sujet. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 71 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/fr/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Année de fondation:** 2006 - **Emplacement du siège social:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,223,984 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 40% Marché intermédiaire, 38% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Accéder (1 reviews) - Création de contenu (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Aperçus (1 reviews) - Analyse des insights (1 reviews) **Cons:** - Problèmes de précision (1 reviews) - Cher (1 reviews) - Formation insuffisante (1 reviews) ### 5. [Azure AI Language](https://www.g2.com/fr/products/azure-ai-language/reviews) Azure AI Language est un service géré pour développer des applications de traitement du langage naturel. Termes et phrases clés, analyser le sentiment, résumer le texte, et construire des interfaces conversationnelles. Utiliser Language pour annoter, entraîner, évaluer et déployer des modèles d'IA personnalisables avec une expertise minimale en apprentissage automatique. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 77 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 8.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 8.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Microsoft](https://www.g2.com/fr/sellers/microsoft) - **Année de fondation:** 1975 - **Emplacement du siège social:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,844 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 42% Petite entreprise, 32% Entreprise ### 6. [Google NotebookLM](https://www.g2.com/fr/products/google-notebooklm/reviews) L'outil ultime pour comprendre les informations qui comptent le plus pour vous, construit avec Gemini 2.0. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 9.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google-f3801d18-1641-4e22-99de-30e7422a874d) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 43% Marché intermédiaire, 36% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Création de contenu (2 reviews) - Efficacité (2 reviews) - Aperçus (2 reviews) - Compréhension (2 reviews) - Interface utilisateur (2 reviews) **Cons:** - Gestion de fichiers inefficace (1 reviews) - Limitations linguistiques (1 reviews) - Support linguistique limité (1 reviews) - Mauvaise qualité de réponse (1 reviews) ### 7. [scite.ai](https://www.g2.com/fr/products/scite-ai/reviews) scite est un outil de recherche primé qui aide les utilisateurs à mieux découvrir, comprendre et évaluer la recherche grâce aux Smart Citations. Les Smart Citations affichent le contexte de la citation et décrivent si l'article fournit des preuves à l'appui ou des preuves contradictoires. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 25 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 8.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 6.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [scite.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/scite-ai) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** New York, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sciteai/ (4 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Recherche, Enseignement supérieur - **Company Size:** 48% Petite entreprise, 12% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Utile (8 reviews) - Facilité d'utilisation (7 reviews) - Précision (5 reviews) - Efficacité (5 reviews) - Utile (5 reviews) **Cons:** - Performance lente (3 reviews) - Limitations de l'IA (2 reviews) - Compréhension du contexte (2 reviews) - Mauvaise qualité de réponse (2 reviews) - Contenu répétitif (2 reviews) ### 8. [Google Cloud AutoML Natural Language](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-automl-natural-language/reviews) Les puissants modèles pré-entraînés de l'API de traitement du langage naturel permettent aux développeurs de travailler avec des fonctionnalités de compréhension du langage naturel, y compris l'analyse de sentiment, l'analyse d'entité, l'analyse de sentiment d'entité, la classification de contenu et l'analyse syntaxique. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,885,216 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 53% Petite entreprise, 27% Entreprise ### 9. [Stanford CoreNLP](https://www.g2.com/fr/products/stanford-corenlp/reviews) Stanford CoreNLP fournit un ensemble d'outils d'analyse du langage naturel qui peuvent donner les formes de base des mots, leurs parties du discours, s'ils sont des noms d'entreprises, de personnes, etc., normaliser les dates, les heures et les quantités numériques, et marquer la structure des phrases en termes de phrases et de dépendances de mots, indiquer quelles syntagmes nominaux se réfèrent aux mêmes entités, indiquer le sentiment, extraire des relations de classe ouverte entre les mentions, etc. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Qualité du service client:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Stanford NLP Group](https://www.g2.com/fr/sellers/stanford-nlp-group) - **Emplacement du siège social:** Stanford, CA - **Twitter:** @stanfordnlp (183,666 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Petite entreprise, 20% Entreprise ### 10. [InMoment Experience Improvement (XI) Platform](https://www.g2.com/fr/products/inmoment-experience-improvement-xi-platform/reviews) InMoment, le leader dans l'amélioration des expériences et la plateforme et société de services CX la plus recommandée au monde, est renommé pour aider les clients à collecter et intégrer les données d'expérience client afin de découvrir les insights qui permettent les actions les plus intelligentes. En tant que pionniers dans l'application de l'IA primée, ses clients mondiaux activent chaque octet de leurs données d'expérience - des enquêtes structurées et des avis sociaux aux conversations non structurées issues des journaux d'appels, des e-mails, des tickets de support et des transcriptions de chat pour briser les silos de données. Cette technologie unique combinée à des experts du secteur en interne permet aux marques d'obtenir un retour sur investissement de leurs programmes CX en deux fois moins de temps que ses concurrents. Débloquez le véritable potentiel de chaque donnée client avec InMoment. Pour en savoir plus, visitez inmoment.com **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 314 **User Satisfaction Scores:** - **Qualité du service client:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [PG Forsta](https://www.g2.com/fr/sellers/pg-forsta) - **Emplacement du siège social:** Salt Lake City, Utah - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/weareinmoment/ (502 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Chef de produit, Responsable du succès client - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 47% Petite entreprise, 39% Marché intermédiaire ### 11. [Level AI](https://www.g2.com/fr/products/level-ai/reviews) Level AI est la couche d'intelligence et d'orchestration pour l'expérience client. Nous analysons 100 % des interactions clients à travers la voix, le chat, l'email et la messagerie pour transformer les conversations non structurées en informations mesurables et en automatisation. De la Voix du Client et des insights de parcours à la qualité automatisée, au coaching en temps réel et aux agents IA, Level AI aide les équipes à améliorer les résultats clients, la performance opérationnelle et la croissance rentable. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 194 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 9.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Level AI](https://www.g2.com/fr/sellers/level-ai) - **Site Web de l'entreprise:** https://thelevel.ai/ - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, US - **Twitter:** @TheLevelAI (201 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/level-ai (210 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analyste Qualité, Superviseur - **Top Industries:** Services aux consommateurs, Alimentation et boissons - **Company Size:** 58% Marché intermédiaire, 30% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (78 reviews) - Utile (55 reviews) - Efficacité (43 reviews) - Précision (37 reviews) - Interface utilisateur (34 reviews) **Cons:** - Inexactitude (23 reviews) - Performance lente (17 reviews) - Problèmes de précision (15 reviews) - Inexactitude de l'IA (13 reviews) - Précision de la traduction (13 reviews) ### 12. [MITIE: MIT Information Extraction](https://www.g2.com/fr/products/mitie-mit-information-extraction/reviews) MITIE : MIT Information Extraction est un outil qui inclut l'extraction d'entités nommées et la détection de relations binaires pour l'entraînement d'extracteurs personnalisés et de détecteurs de relations. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [MITIE](https://www.g2.com/fr/sellers/mitie) - **Année de fondation:** 1987 - **Emplacement du siège social:** London, UK - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mitie (18,722 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** LON: MTO **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 42% Entreprise, 33% Petite entreprise ### 13. [Gensim](https://www.g2.com/fr/products/gensim/reviews) Gensim est une bibliothèque Python qui analyse des documents en texte brut pour la structure sémantique et récupère des documents sémantiquement similaires. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 7.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 7.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [RaRe Consulting](https://www.g2.com/fr/sellers/rare-consulting) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 53% Petite entreprise, 27% Entreprise ### 14. [NLTK](https://www.g2.com/fr/products/nltk/reviews) NLTK est une plateforme pour construire des programmes Python pour travailler avec des données linguistiques humaines qui fournit des interfaces vers des corpus et des ressources lexicales telles que WordNet, ainsi qu'une suite de bibliothèques de traitement de texte pour la classification, la tokenisation, la racinisation, l'étiquetage, l'analyse syntaxique et le raisonnement sémantique, des enveloppes pour des bibliothèques NLP de force industrielle, et un forum de discussion actif. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 46 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 7.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 7.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 7.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [NLTK Project](https://www.g2.com/fr/sellers/nltk-project) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Twitter:** @NLTK_org (2,316 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Scientifique des données, Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 52% Petite entreprise, 29% Entreprise ### 15. [openNLP](https://www.g2.com/fr/products/opennlp/reviews) La bibliothèque Apache OpenNLP est un ensemble d'outils basé sur l'apprentissage automatique pour le traitement du texte en langage naturel qui prend en charge les tâches NLP courantes, telles que la tokenisation, la segmentation de phrases, l'étiquetage des parties du discours, l'extraction d'entités nommées, le chunking, l'analyse syntaxique et la résolution de coréférence. Ces tâches sont généralement nécessaires pour construire des services de traitement de texte plus avancés et incluent l'apprentissage automatique basé sur l'entropie maximale et le perceptron. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Qualité du service client:** 7.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/fr/sellers/the-apache-software-foundation) - **Année de fondation:** 1999 - **Emplacement du siège social:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,116 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 64% Petite entreprise, 18% Marché intermédiaire ### 16. [Tungsten TotalAgility](https://www.g2.com/fr/products/tungsten-totalagility/reviews) La seule solution d'automatisation intelligente intégrée de bout en bout à faible code de l'industrie Tungsten TotalAgility est une solution tout-en-un puissante qui combine l'intelligence documentaire et de processus en utilisant la technologie de capture, OCR et d'orchestration de processus leader de l'industrie. 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Pourquoi les clients choisissent TotalAgility ? • Intelligence documentaire leader de l'industrie : Notre technologie de traitement intelligent des documents traite les documents et les données avec la plus grande précision et rapidité. • Automatisation à faible code : Outils puissants pour construire, déployer et accélérer l'automatisation d'entreprise. • Gestion de processus métier de bout en bout : Une plateforme centrale d'automatisation intelligente pour gérer des tâches dynamiques, déclencher des règles automatisées et déployer une capacité de main-d'œuvre à la demande. • Engagement mobile : Offrez des expériences client améliorées sur n'importe quel canal et n'importe quel appareil. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 42 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Tungsten Automation](https://www.g2.com/fr/sellers/tungsten-automation) - **Année de fondation:** 1985 - **Emplacement du siège social:** Irvine, US - **Twitter:** @TungstenAI (6,444 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tungstenautomation/ (1,513 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Banque, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 53% Entreprise, 31% Marché intermédiaire ### 17. [Marvin AI](https://www.g2.com/fr/products/marvin-ai/reviews) Marvin traite des données structurées pour le développement de logiciels, améliorant votre processus de développement de logiciels. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 7.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Askmarvinai](https://www.g2.com/fr/sellers/askmarvinai) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 33% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (7 reviews) - Simple (3 reviews) - Utile (3 reviews) - Technologie de l'IA (2 reviews) - Intégrations faciles (2 reviews) **Cons:** - Limitations de l'IA (2 reviews) - Limitations (2 reviews) - Limitations d'utilisation (2 reviews) - Mise en œuvre complexe (1 reviews) - Configuration complexe (1 reviews) ### 18. [GlobalLink](https://www.g2.com/fr/products/globallink/reviews) GlobalLink est une plateforme de gestion de traduction proposée par TransPerfect, le plus grand fournisseur mondial de services de localisation. Conçu pour pouvoir évoluer en fonction des besoins de divers cas d'utilisation et secteurs industriels, GlobalLink Enterprise est actuellement déployé par plus de 6 000 organisations à travers le monde pour rationaliser la création, la localisation et la livraison de contenu. GlobalLink propose plus de 65 connecteurs pour s'intégrer à une variété de référentiels de contenu, y compris CMS, CCMS, eCommerce, CRM, marketing numérique et bases de données, et offre également un ensemble robuste d'API pour des besoins d'intégration sur mesure. Les principales caractéristiques de GlobalLink incluent : Automatisation de la traduction d'entreprise Gestion de la chaîne d'approvisionnement mondiale Intégration MT/IA neuronale Flux de travail IA générative Gestion intégrée de la mémoire de traduction et de la terminologie Environnements CAT basés sur le cloud et le bureau Validation de contenu basée sur le cloud avec capacités d'aperçu contextuel Partage de fichiers avancé et sécurisé Support pour les actifs basés sur les médias Support pour la localisation des applications mobiles Support pour les processus de localisation continue Intégration synchrone/asynchrone de plateformes tierces Certification d'accessibilité Capacités de proxy web et d'injection JS Analytique commerciale avancée Vues de tableau de bord personnalisées Le plus large portefeuille de connecteurs de l'industrie Large API REST **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 186 **User Satisfaction Scores:** - **Qualité du service client:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [TransPerfect](https://www.g2.com/fr/sellers/transperfect) - **Site Web de l'entreprise:** https://transcend.transperfect.com/ - **Année de fondation:** 1992 - **Emplacement du siège social:** New York - **Twitter:** @DigitalReef (570 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/transperfect/ (17,439 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Services financiers, Pharmaceutique - **Company Size:** 58% Entreprise, 28% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (46 reviews) - Caractéristiques (29 reviews) - Services de traduction (23 reviews) - Support client (22 reviews) - Utile (22 reviews) **Cons:** - Mauvais service client (7 reviews) - Performance lente (7 reviews) - Navigation difficile (6 reviews) - Courbe d'apprentissage (6 reviews) - Fonctionnalités manquantes (6 reviews) ### 19. [Abacus.ai](https://www.g2.com/fr/products/abacus-ai/reviews) Abacus.ai est une plateforme d'assistant super AI et d'IA générative conçue pour aider les individus et les entreprises à créer, automatiser et faire évoluer des applications intelligentes avec facilité. La plateforme permet aux utilisateurs de créer des flux de travail alimentés par l'IA, de déployer des agents autonomes d'IA et de construire des applications full-stack en utilisant le langage naturel. Du développement d'applications à l'analyse de données en passant par la génération de contenu et l'automatisation, Abacus.ai regroupe plusieurs capacités d'IA dans un environnement unifié. Avec des outils comme Deep Agent, les utilisateurs peuvent transformer des invites simples en applications entièrement fonctionnelles avec backend, base de données et interfaces utilisateur. Cela réduit considérablement le temps de développement et élimine le besoin de configurations techniques complexes. Abacus.ai se concentre sur la productivité, l'automatisation et les cas d'utilisation réels, le rendant accessible aux développeurs, équipes et utilisateurs non techniques. En combinant l'IA générative, les agents d'IA et l'automatisation des flux de travail, il permet aux utilisateurs de passer de l'idée à l'exécution plus rapidement que jamais. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Partie du balisage vocal:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Abacus.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/abacus-ai-d51997db-0593-4bfa-8d46-7702af464544) - **Emplacement du siège social:** United States - **Twitter:** @abacusai (95,587 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/abacus/ (1,015 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 54% Marché intermédiaire, 38% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (2 reviews) - Intelligence Artificielle (1 reviews) - Automatisation (1 reviews) - Caractéristiques (1 reviews) - Gain de temps (1 reviews) **Cons:** - Cher (2 reviews) - Limitations (1 reviews) - Personnalisation limitée (1 reviews) ### 20. [NewSci AI-Readines Services](https://www.g2.com/fr/products/newsci-ai-readines-services/reviews) Toutes les discussions sur l'analyse des données qualitatives sont vaines si vous ne pouvez pas comprendre la langue telle qu'elle est parlée. C'est de cela qu'il s'agit dans le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). NewSci NLP apporte ce pouvoir aux organisations cherchant à extraire des insights de leurs données non structurées. Tout comme vous savez ce qu'une personne dit lorsque vous entendez, « J'ai faim, je veux une pomme » par rapport à « Je veux vraiment un Apple™ au lieu d'un PC », un ordinateur peut maintenant le faire. NewSci NLP permet à un ordinateur de comprendre les personnes, les lieux et les choses importantes pour votre organisation. Cela permet à vos données non structurées d'être analysées comme vos données structurées. Avec NewSci NLP, votre organisation bénéficiera d'une analyse qualitative (le Pourquoi derrière les chiffres) en plus de vos analyses quantitatives. Utilise des modèles personnalisés pour votre organisation ; le domaine dans lequel vous opérez ; la qualité de vos enregistrements ; et même les dialectes locaux et régionaux pour offrir le plus haut niveau de précision de transcription. Capture le domaine et les caractéristiques uniques de votre organisation pour permettre une analyse approfondie de la Compréhension du Langage Naturel et de la Génération du Langage Naturel. Votre Ontologie NewSci sera votre Pierre de Rosette pour débloquer la valeur cachée dans vos données non structurées. Le NewSci Insight Reservoir™ apporte gouvernance et insight au lac de données. Vous profitez de tous les avantages d'un lac de données Big Data à la pointe de la technologie, y compris l'accès à des centaines de connecteurs de données pour l'ingestion d'informations ; des outils de transformation pour l'assurance qualité et l'amélioration des données ; et le catalogage de vos données jusqu'au niveau du champ tout en ayant des capacités de gouvernance des données inégalées : Contrairement à un lac de données passif, le NewSci Insight Reservoir™ est une plateforme de calcul cognitif puissante où vous pouvez effectuer de l'apprentissage automatique ; de l'apprentissage profond ; et du traitement du langage naturel sur toutes vos données structurées et non structurées. NewSci NLP se connecte directement à votre NewSci Insight Reservoir™ pour extraire le sens de votre texte et le rendre disponible pour l'analyse. Des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond peuvent être créés et perfectionnés à mesure que les données entrent dans l'Insight Reservoir™, augmentant la valeur en temps réel. Et tous les insights peuvent facilement être rendus disponibles pour les outils de visualisation, y compris Tableau®, Qlik® et MS Power-BI®. Sortez du lac de données et intégrez votre organisation dans le NewSci Insight Reservoir™. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [NewSci](https://www.g2.com/fr/sellers/newsci) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Tampa, US - **Twitter:** @New_Sci (68 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/newsci-llc (2 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 50% Marché intermédiaire ### 21. [NLP Studio](https://www.g2.com/fr/products/nlp-studio/reviews) SparkCognition a développé une solution qui automatise les flux de travail des données non structurées au sein des organisations afin que les humains puissent se concentrer sur les décisions commerciales à forte valeur ajoutée. DeepNLP utilise des techniques avancées d'apprentissage automatique pour automatiser la récupération d'informations, la classification des documents et l'analyse de contenu. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Avathon](https://www.g2.com/fr/sellers/avathon) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Austin, Texas - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5155679 (253 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Entreprise, 50% Petite entreprise ### 22. [SQL Ease](https://www.g2.com/fr/products/sql-ease/reviews) SQL Ease transforme les entrées en langage naturel en requêtes SQL sans effort, rendant la gestion de bases de données plus accessible. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 5.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [BuildNShip](https://www.g2.com/fr/sellers/buildnship) - **Emplacement du siège social:** Ernamkulam, IN - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/buildnship/ (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Petite entreprise, 25% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (3 reviews) - Gestion du temps (2 reviews) - Gain de temps (2 reviews) - Interface utilisateur (2 reviews) - Support client (1 reviews) **Cons:** - Performance lente (2 reviews) - Problèmes de précision (1 reviews) - Configuration complexe (1 reviews) - Amélioration nécessaire (1 reviews) - Formation insuffisante (1 reviews) ### 23. [Tinq.ai](https://www.g2.com/fr/products/tinq-ai/reviews) Tinq.ai est un outil de traitement du langage naturel simple mais puissant. Il vous aide à intégrer facilement l'analyse de texte dans vos projets. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Tinq.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/tinq-ai) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tinq-ai/ (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Entreprise, 50% Petite entreprise ### 24. [Convai](https://www.g2.com/fr/products/convai/reviews) vos personnages avec des capacités de conversation semblables à celles des humains dans les jeux et les applications de mondes virtuels. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Résumé:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Détection de langue:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Partie du balisage vocal:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Qualité du service client:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Convai](https://www.g2.com/fr/sellers/convai) - **Emplacement du siège social:** Melbourne , NZ - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/convai-au/ (17 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Communication avec le chatbot (1 reviews) - Personnalisation (1 reviews) - Configurer la facilité (1 reviews) ### 25. [Expert.ai](https://www.g2.com/fr/products/expert-ai/reviews) Expert.ai Studio est un environnement de développement entièrement intégré et à faible code pour construire et déployer des modèles de texte personnalisés basés sur l'IA afin de relever tout défi linguistique. Notre solution aide les organisations et les développeurs à créer des solutions avancées et uniques pour étendre la portée de l'automatisation des processus intelligents et rendre la découverte de connaissances plus efficace. Expert.ai Studio applique des capacités de compréhension du langage naturel (NLU) et une configuration de traitement de texte fine pour obtenir une compréhension précise de votre contenu. En conséquence, vous obtenez un contrôle total sur vos données afin de les utiliser plus efficacement et à grande échelle pour soutenir vos opérations commerciales. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendeur:** [Expert.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/expert-ai) - **Emplacement du siège social:** Modena, IT - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/expert-ai/ (266 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** BIT:EXSY - **Revenu total (en MM USD):** $31 **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Entreprise ## Parent Category [Logiciel de traitement du langage naturel (NLP)](https://www.g2.com/fr/categories/natural-language-processing-nlp) --- ## Buyer Guide ### Ce que vous devez savoir sur les logiciels de compréhension du langage naturel ### Qu'est-ce que le logiciel de compréhension du langage naturel ? La compréhension du langage naturel, un sous-ensemble du traitement du langage naturel (NLP), fait des prédictions ou des décisions basées sur des données textuelles. Ces algorithmes d'apprentissage peuvent être intégrés dans des applications pour fournir des fonctionnalités d'intelligence artificielle (IA) automatisées. Une connexion à une source de données est nécessaire pour que l'algorithme apprenne et s'adapte au fil du temps. Extraire des informations exploitables à partir de données numériques hébergées dans des systèmes ERP, des logiciels CRM ou des logiciels de comptabilité est une chose, mais obtenir des informations à partir de sources de données non structurées est inestimable. Sans logiciel dédié à cette tâche, les entreprises doivent consacrer un temps et des ressources considérables à la construction de modèles de compréhension du langage naturel ou à l'exploration aléatoire des données. Ces algorithmes peuvent être développés avec un apprentissage supervisé ou non supervisé. L'apprentissage supervisé implique de former un algorithme à déterminer un schéma d'inférence en lui fournissant des données cohérentes pour produire un résultat général répété. Une formation humaine est nécessaire pour ce type d'apprentissage. Les algorithmes non supervisés atteignent indépendamment un résultat et sont une caractéristique des algorithmes d'apprentissage profond. L'apprentissage par renforcement est la forme finale de l'apprentissage automatique, qui consiste en des algorithmes qui comprennent comment réagir en fonction de leur situation ou de leur environnement. Les utilisateurs finaux des applications intelligentes peuvent ne pas être conscients qu'un outil logiciel quotidien utilise un algorithme d'apprentissage automatique pour fournir une automatisation de quelque sorte. De plus, les solutions d'apprentissage automatique pour les entreprises peuvent être proposées sous forme de modèle d'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS). **Que signifie NLU ?** NLU signifie Natural Language Understanding, qui est un sous-ensemble du traitement du langage naturel (NLP). #### Quels types de logiciels de compréhension du langage naturel existent ? La compréhension du langage naturel, à son cœur, permet aux machines de comprendre le langage humain sous forme orale ou écrite. Il existe deux méthodes clés pour y parvenir. **Systèmes basés sur l'apprentissage automatique** Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent des méthodes statistiques. Ils apprennent à effectuer des tâches en fonction des données d'entraînement qu'ils reçoivent et ajustent leurs méthodes à mesure que plus de données sont traitées. En utilisant une combinaison d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond et de réseaux neuronaux, les algorithmes de traitement du langage naturel affinent leurs propres règles grâce à un traitement et un apprentissage répétés. **Systèmes basés sur des règles** Ce système utilise des règles linguistiques soigneusement conçues. Cette approche a été utilisée au début du développement du traitement du langage naturel et est encore utilisée. ### Quelles sont les caractéristiques communes des logiciels de compréhension du langage naturel ? Les caractéristiques suivantes sont des fonctionnalités de base des logiciels de compréhension du langage naturel qui peuvent aider les utilisateurs à mieux comprendre les données textuelles : **Étiquetage des parties du discours (POS) :** Avec l'étiquetage POS, les utilisateurs peuvent analyser le texte par parties du discours. Cela peut aider à décomposer les phrases en parties composantes pour les comprendre. **Reconnaissance des entités nommées (NER) :** Les phrases sont composées de diverses entités, des noms de rue aux noms de famille, en passant par les lieux et plus encore. Avec la NER, on peut extraire ces entités. Ces entités extraites peuvent ensuite être automatiquement intégrées dans d'autres systèmes. **Analyse de sentiment :** Le langage peut être positif, négatif ou neutre. En utilisant des techniques d'analyse de sentiment, on peut entrer du texte et obtenir le sentiment (positif ou négatif) de ce texte. **Détection des émotions :** Similaire à l'analyse de sentiment, la détection des émotions peut détecter l'émotion du langage humain, qu'il soit écrit ou parlé. Malgré les recherches qui la soutiennent, cette méthode a été critiquée et sa véracité a été remise en question. ### Quels sont les avantages des logiciels de compréhension du langage naturel ? La compréhension du langage naturel est utile dans de nombreux contextes et industries différents. **Développement d'applications :** La NLU stimule le développement d'applications d'IA qui rationalisent les processus, identifient les risques et améliorent l'efficacité. **Efficacité :** Les applications alimentées par la NLU s'améliorent constamment en raison de la reconnaissance de leur valeur et de la nécessité de rester compétitif dans les industries où elles sont utilisées. Elles augmentent également l'efficacité des tâches répétables. Un exemple parfait de cela peut être vu dans l'eDiscovery, où l'apprentissage automatique a permis des avancées massives dans l'efficacité avec laquelle les documents juridiques sont examinés et les documents pertinents sont identifiés. **Évolutivité :** Les humains sont excellents en analyse, mais leurs compétences analytiques peuvent se dégrader lorsque la quantité de données est vaste et lorsqu'ils doivent produire des résultats en un temps record. La technologie alimentée par la NLU ne se stresse pas, ne se sent pas sous pression ou fatiguée. Elle peut analyser une petite quantité de données (relativement) ou un grand corpus de texte avec facilité, rapidité et précision. Cela peut être étendu à travers les ensembles de données textuelles d'une entreprise et divers cas d'utilisation. **Découverte de tendances :** La NLU peut faire un excellent travail pour trouver des tendances et des motifs dans les données textuelles. Grâce à des nuages de mots, des graphiques et des diagrammes, et plus encore, la NLU peut fournir aux utilisateurs une compréhension approfondie de ce qui se passe sous la surface. **Autonomisation des utilisateurs non techniques :** Une grande partie de la technologie NLU sur le marché est sans code ou à faible code, ce qui permet aux utilisateurs non techniques de bénéficier de la technologie. Fini le temps où il fallait s'adresser à un data scientist ou à un professionnel de l'informatique pour comprendre les données linguistiques. ### Qui utilise le logiciel de compréhension du langage naturel ? La NLU a des applications dans presque toutes les industries. Certaines industries qui bénéficient des applications NLU incluent les services financiers, la cybersécurité, le recrutement, le service client, l'énergie et la réglementation. **Marketing :** Les applications de marketing alimentées par la NLU aident les marketeurs à identifier les tendances de contenu, à façonner la stratégie de contenu et à personnaliser le contenu marketing. **Finance :** Les institutions de services financiers augmentent leur utilisation des applications alimentées par la NLU pour rester compétitives avec d'autres dans l'industrie qui font de même. Quelques exemples peuvent inclure le passage au crible de milliers de réclamations d'assurance et l'identification de celles ayant un potentiel élevé d'être frauduleuses. Le processus est similaire, et l'algorithme d'apprentissage automatique peut digérer les données pour atteindre le résultat souhaité plus rapidement. **Ressources humaines :** Les CV sont longs et remplis de mots. En tant que tel, la technologie de compréhension du langage naturel peut aider les recruteurs à passer au crible de grandes quantités de CV et d'autres données textuelles pour mieux comprendre les candidats. ### Quelles sont les alternatives au logiciel de compréhension du langage naturel ? Les alternatives au logiciel de compréhension du langage naturel peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement : [Logiciel d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/machine-learning#learn-more) **:** Le logiciel de compréhension du langage naturel (NLU) est spécifiquement connecté et utilisé pour les données textuelles. Si l'on recherche des algorithmes d'apprentissage automatique à usage plus général, le logiciel d'apprentissage automatique serait une bonne catégorie à explorer. [Logiciel d'analyse de texte](https://www.g2.com/categories/text-analysis#learn-more) **:** Le logiciel NLU est orienté vers l'incorporation des capacités NLU dans d'autres applications ou systèmes. Le logiciel d'analyse de texte, cependant, est une solution polyvalente conçue pour analyser n'importe quelle donnée textuelle. Les entreprises cherchant à se concentrer sur l'analyse de leurs données textuelles, telles que celles provenant d'enquêtes, de sites d'avis, de médias sociaux et d'outils de service client, peuvent tirer parti du logiciel d'analyse de texte pour atteindre cet objectif. Ce logiciel permet aux entreprises de consolider et d'analyser leurs données textuelles au sein d'une seule plateforme. #### Logiciels liés au logiciel de compréhension du langage naturel Les solutions connexes qui peuvent être utilisées conjointement avec le logiciel de compréhension du langage naturel incluent : [Logiciel de chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots) **:** Les entreprises à la recherche d'une solution d'IA conversationnelle prête à l'emploi peuvent tirer parti des chatbots. Les outils spécifiquement orientés vers la création de chatbots aident les entreprises à utiliser des chatbots prêts à l'emploi, avec peu ou pas d'expérience en développement ou en codage nécessaire. [Logiciel de plateformes de bots](https://www.g2.com/categories/bot-platforms) **:** Les entreprises cherchant à créer leur propre chatbot peuvent bénéficier des plateformes de bots, qui sont des outils utilisés pour créer et déployer des chatbots interactifs. Ces plateformes fournissent des outils de développement tels que des frameworks et des ensembles d'outils API pour la création de bots personnalisables. [Assistants virtuels intelligents (IVAs)](https://www.g2.com/categories/intelligent-virtual-assistants) **:** Les entreprises qui souhaitent une IA conversationnelle avec de solides capacités de compréhension du langage naturel devraient envisager les IVAs. Les IVAs comprennent une gamme d'intentions différentes à partir d'une seule expression et peuvent même comprendre des réponses qu'ils ne sont pas explicitement programmés à l'aide du traitement du langage naturel (NLP). Avec l'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, les IVAs peuvent croître intelligemment et comprendre un vocabulaire plus large et un langage familier, ainsi que fournir des réponses plus précises et correctes aux demandes. ### Défis avec le logiciel de compréhension du langage naturel Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre ensemble de défis. **Préparation des données :** Un problème potentiel est la préparation des données à ingérer par l'outil NLU. Les données doivent être correctement stockées, que ce soit dans une base de données ou un entrepôt de données. Les utilisateurs peuvent avoir besoin de l'aide de l'informatique ou d'un administrateur dédié pour s'assurer que l'outil d'analyse de texte peut consommer les données. **Résistance à l'automatisation :** L'un des plus grands problèmes potentiels avec les applications alimentées par l'apprentissage automatique, telles que la NLU, réside dans le retrait des humains des processus. Cela est particulièrement problématique lorsqu'on examine des technologies émergentes comme les voitures autonomes. En retirant complètement les humains du cycle de développement des produits, les machines sont dotées du pouvoir de décider dans des situations de vie ou de mort. **Sécurité des données :** Les entreprises doivent envisager des options de sécurité pour s'assurer que les utilisateurs corrects voient les données correctes. Elles doivent également disposer d'options de sécurité permettant aux administrateurs d'attribuer aux utilisateurs vérifiés différents niveaux d'accès à la plateforme. ### Quelles entreprises devraient acheter un logiciel de compréhension du langage naturel ? La reconnaissance de motifs peut aider les entreprises de tous les secteurs. Des prédictions efficaces et efficientes peuvent aider ces entreprises à prendre des décisions basées sur les données, telles que la tarification dynamique basée sur une gamme de points de données. **Commerce de détail :** Un site de commerce électronique peut tirer parti d'une interface de programmation d'application (API) NLU pour créer des expériences riches et personnalisées pour chaque utilisateur. **Divertissement :** Les organisations médiatiques peuvent tirer parti de la NLU pour passer au crible leurs scripts et autres contenus afin de cataloguer et de catégoriser leur matériel. **Finance :** Les institutions financières peuvent analyser les contrats et effectuer des analyses de sentiment et de reconnaissance des entités nommées pour mieux comprendre ces documents et pour étendre les opérations. ### Comment acheter un logiciel de compréhension du langage naturel #### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour le logiciel de compréhension du langage naturel Si une entreprise débute et cherche à acheter son premier logiciel NLU, où qu'elle en soit dans le processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner le meilleur logiciel d'apprentissage automatique pour elle. Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à créer une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore. En fonction de l'ampleur du déploiement, il peut être utile de produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme d'apprentissage automatique. #### Comparer les produits de logiciels de compréhension du langage naturel **Créer une liste longue** De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison, après les démonstrations, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur. **Créer une liste courte** À partir de la liste longue des fournisseurs, il est conseillé de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions. **Réaliser des démonstrations** Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence. #### Sélection du logiciel de compréhension du langage naturel **Choisir une équipe de sélection** Avant de commencer, il est crucial de créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation qui ont le bon intérêt, les compétences et le temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le principal décideur, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique ou un administrateur de sécurité. Dans les petites entreprises, l'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite, avec moins de participants multitâches et assumant plus de responsabilités. **Négociation** Les prix sur la page de tarification d'une entreprise ne sont pas toujours fixes (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres. **Décision finale** Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un essai ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin. ### Quel est le coût du logiciel de compréhension du langage naturel ? Le logiciel NLU est généralement disponible en différents niveaux, les solutions d'entrée de gamme coûtant moins cher que celles à l'échelle de l'entreprise. Les premières manqueront généralement de fonctionnalités et peuvent avoir des limites d'utilisation. Les fournisseurs peuvent avoir une tarification par niveaux, dans laquelle le prix est adapté à la taille de l'entreprise des utilisateurs, au nombre d'utilisateurs, ou les deux. Cette stratégie de tarification peut inclure un certain degré de support, soit illimité, soit limité à un certain nombre d'heures par cycle de facturation. Une fois mis en place, ils ne nécessitent souvent pas de coûts de maintenance importants, surtout s'ils sont déployés dans le cloud. Comme ces plateformes viennent souvent avec de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les entreprises cherchant à maximiser la valeur de leur logiciel peuvent engager des consultants tiers pour les aider à tirer des informations de leurs données et à tirer le meilleur parti du logiciel. #### Retour sur investissement (ROI) Les entreprises décident de déployer un logiciel d'apprentissage automatique dans le but d'obtenir un certain degré de ROI. Comme elles cherchent à récupérer les pertes qu'elles ont dépensées pour le logiciel, il est crucial de comprendre les coûts associés. Comme mentionné ci-dessus, ces plateformes sont généralement facturées par utilisateur, ce qui est parfois échelonné en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront naturellement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent. Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, à la fois en termes d'efficacité et de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont constatés grâce à l'utilisation de la plateforme. ### Tendances des logiciels de compréhension du langage naturel **Automatisation** Avec l'adoption de la NLU et l'automatisation des tâches répétitives, les entreprises peuvent déployer leur main-d'œuvre humaine sur des projets plus créatifs. Par exemple, si un algorithme d'apprentissage automatique affiche automatiquement des publicités personnalisées en fonction du texte d'un utilisateur, l'équipe marketing humaine peut travailler sur la production de matériel créatif. **Technologie vocale** La voix est une méthode primordiale d'interaction avec les autres. Il est naturel que nous conversons maintenant avec nos machines en utilisant notre voix et que les plateformes pour ces voicebots ont connu un grand succès. La voix rend la technologie plus humaine et permet aux gens de lui faire plus confiance. La voix s'avérera être une interface naturelle cruciale qui médie la communication humaine et les relations avec les appareils dans un monde alimenté par l'IA. **Intelligence artificielle (IA)** L'IA devient rapidement une caractéristique prometteuse de nombreux types de logiciels, sinon de la plupart. Avec l'apprentissage automatique, les utilisateurs finaux peuvent identifier des motifs dans les données, leur permettant de donner un sens au contenu et de les aider à comprendre ce qu'ils voient. Cette reconnaissance de motifs alimente la montée de chatbots plus puissants et contextuellement conscients.