Natural Language processing
Le Traitement automatique du langage naturel (TALN) ou des langues (TAL), plus communément nommé par son acronyme anglais NLP (Natural Language processing), est une discipline à la frontière de la linguistique, de l’informatique et de l’intelligence artificielle. Elle étudie l’ensemble des techniques permettant à une machine/un logiciel d’analyser et de comprendre le langage humain.
Ses applications les plus connues sont la traduction automatique, la génération automatique de texte, l’analyse des contenus textuels, la correction orthographique, les agents conversationnels, la reconnaissance vocale et textuelle et le traitement de la parole.
Le NLP appliqué aux réseaux sociaux
Le volume sans précédent des données textuelles, leur diversité ainsi que les réseaux d’interaction des utilisateurs sont autant de nouvelles opportunités pour la compréhension du comportement social mais également un défi majeur pour le Traitement Automatique des Langues (TAL).
Les défis linguistiques
Les réseaux sociaux sont de puissants outils de communication où s’invente et s’expérimente la langue. Les défis linguistiques sont donc nombreux : des néologismes sont créés presque tous les jours, de nouveaux sens sont associés à certains mots et de nouvelles structures syntaxiques se généralisent (en mixant parfois différentes langues).
Par ailleurs, l’emploi irrégulier, voire l’omission, de la ponctuation, une syntaxe aléatoire, une orthographe incorrecte ou inhabituelle, l’utilisation d’abréviations et d'émoticônes et la répétitions des lettres sont autant d’obstacles à une analyse linguistiques formelle.
Les défis sociétaux
Certaines données textuelles permettent de mettre en avant des communautés socio-économiques, politiques, géographiques, sexuelles, etc. et le format des plateformes favorise la formation de communautés virtuelles.
Les défis technologiques
On sait que le seul volume des données et la vitesse à laquelle de nouveaux contenus sont créés suffisent à rendre irréalisable toute tentative de veille ou de modération manuelle significative. L’analyse des réseaux sociaux favorise donc la création d’outils et d’algorithmes visant à surveiller, à saisir et à analyser les données volumineuses extraites des médias sociaux dans le but de mieux comprendre et d’anticiper les comportements des communautés.
A propos de notre technologie
C’est dans ce contexte, tant scientifique et linguistique que social, voire sociétal, que Bodyguard a développé une technologie unique de modération automatique et en temps réel, basée sur une analyse contextuelle, qui répond aux besoins de lutte contre le cyber-harcèlement, les comportements haineux et les messages d’incitation à la violence sur les réseaux sociaux et les plateformes de diffusion et de partage vidéo.
En misant sur l’analyse du langage sur les réseaux sociaux et en répondant aux différents enjeux que posent la modération de ce langage, Bodyguard aide ses clients à mieux comprendre leurs communautés et à mieux gérer ainsi leur comportement, qu’il soit négatif ou positif.