19 mars 2024
La génération de texte consiste à produire automatiquement des textes cohérents et significatifs, qui peuvent prendre la forme de phrases, de paragraphes ou même de documents entiers. Ce processus fait appel à diverses techniques, notamment au traitement automatique du langage naturel (NLP), au machine learning et aux algorithmes d’apprentissage profond, afin d’analyser les données d’entrée et de générer des textes similaires à ceux rédigés par l’humain. L’objectif est de créer des textes qui soient non seulement grammaticalement corrects, mais également adaptés au contexte et intéressants aux yeux du public visé.
L’histoire de la génération de texte remonte aux premières recherches en informatique dans les années 1950 et 1960. Cependant, le domaine n’a connu son véritable essor que dans les années 1980 et 1990, avec l’avènement de l’intelligence artificielle et des algorithmes de machine learning. Ces dernières années, les avancées en matière d’apprentissage profond et de réseaux neuronaux ont permis d’améliorer considérablement la qualité et la diversité des textes générés.1
Différence entre compréhension du langage naturel (CLN) et génération automatique de texte en langage naturel (GAT)
Composantes essentielles d’un système de traitement automatique du langage naturel (TAL) efficace, la compréhension du langage naturel (CLN) et la génération automatique de texte en langage naturel (GAT) servent des objectifs différents.
La compréhension du langage naturel (CLN) désigne la capacité d’une machine à comprendre, à interpréter et à extraire efficacement des informations significatives à partir du langage naturel. Elle implique des tâches telles que l’analyse de sentiment, la reconnaissance d’entités nommées, l’étiquetage et l’analyse des parties du discours. La compréhension du langage naturel (CLN) aide les machines à comprendre le contexte, l’intention et le sens des entrées en langage naturel.
La génération automatique de texte en langage naturel (GAT) est la capacité d’une machine à produire un texte ou un discours clair, concis et percutant, similaire à celui produit par l’humain. Elle comprend des tâches telles que le résumé de texte, la narration, les systèmes de dialogue et la synthèse vocale. La génération automatique de texte en langage naturel aide les machines à générer des réponses pertinentes et cohérentes, faciles à comprendre pour l’humain.
Le CLN se concentre sur la compréhension du langage naturel, tandis que le GAT concerne la génération automatique de texte en langage naturel. Les deux sont essentiels pour créer des applications TAL avancées, capables de communiquer avec l’humain de manière naturelle, significative et efficace.
Les dernières actualités et informations en matière d’IA
La newsletter hebdomadaire Think vous apporte toute l’actualité sur l’IA, le cloud et bien d’autres sujets.
Efficacité améliorée : la génération de texte permet de réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires pour produire de grands volumes de texte. Par exemple, on peut s’en servir pour rédiger automatiquement des descriptions de produits, des publications sur les réseaux sociaux ou des documents techniques. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.2
Créativité augmentée : l’intelligence artificielle est capable de générer des contenus uniques et originaux avec une rapidité difficile à atteindre par l’humain. Cela peut se traduire par des contenus plus innovants et plus attractifs (par exemple, histoires, poèmes ou notes de musique). En outre, la génération de texte apporte de nouvelles idées et perspectives permettant de surmonter la panne d’inspiration.
Accessibilité améliorée : en proposant des textes dans d’autres formats ou d’autres langues, la génération de texte peut s’avérer très utile aux personnes en situation de handicap ou rencontrant des barrières linguistiques. Cela permet de rendre l’information accessible au plus grand nombre, notamment aux personnes sourdes, malentendantes ou malvoyantes, ou encore aux locuteurs non natifs.
Engagement client amélioré : générer de textes personnalisés permet aux entreprises et aux diverses organisations de mieux interagir avec leur public. En adaptant le contenu aux préférences et aux comportements individuels, les entreprises sont en mesure de créer des interactions plus significatives et plus pertinentes, afin d’améliorer la satisfaction de leurs clients et de les fidéliser.
Apprentissage des langues facilité : la génération de texte fournit feedback et suggestions d’amélioration pour faciliter l’apprentissage des langues. Générer des textes dans un style ou un registre de langue particuliers permet aux apprenants de s’entraîner et de développer leur expression écrite de manière plus structurée et guidée.
Plusieurs défis sont à relever pour tirer pleinement parti de ces techniques de génération de texte. Il s’agit notamment de garantir la qualité des textes générés, de favoriser la diversité des sorties et de prendre en compte les considérations éthiques, ainsi que les préoccupations en matière de protection de la vie privée.
Qualité : l’un des principaux défis en matière de génération de texte consiste à garantir la qualité des textes générés. Ces derniers doivent être cohérents, significatifs et adaptés au contexte. Il doivent également refléter fidèlement le sens voulu et éviter de véhiculer des informations trompeuses ou incorrectes.
Diversité : le deuxième défi en matière de génération de texte consiste à favoriser la diversité des sorties. S’il est important que le texte généré soit précis et cohérent, il doit également refléter une grande variété de points de vue, de styles et de voix. C’est notamment le cas des applications comme le traitement automatique du langage naturel, dont l’objectif est de produire des textes non seulement précis, mais aussi percutants et lisibles.
Éthique et protection de la vie privée : un troisième défi de la génération de texte consiste à répondre aux considérations éthiques, ainsi qu’aux préoccupations en matière de protection de la vie privée. En raison de leur complexité croissante, les techniques de génération de texte risquent d’être utilisées pour générer des textes trompeurs, préjudiciables ou susceptibles de porter atteinte à la vie privée.
Les défis liés aux techniques de génération de texte sont considérables et nécessitent une attention particulière. Ces défis sont relevés grâce à des techniques avancées comme les modèles statistiques, les réseaux neuronaux et les modèles dits « transformeurs ». Ces modèles peuvent être adoptés à l’aide d’API, des scripts Python open source. Le réglage fin de ces modèles permet d’obtenir des textes de qualité, diversifiés, logiquement corrects et éthiquement solides. Parallèlement, il est essentiel de veiller à une utilisation responsable et efficace des techniques de génération de texte et de l’IA générative, de maximiser leurs avantages et de réduire les risques associés.3
Modèles statistiques : ces modèles s’appuient généralement sur un vaste jeu de données textuelles pour apprendre les schémas et la structure du langage naturel, dont ils se servent ensuite pour générer de nouveaux textes. Si les modèles statistiques génèrent efficacement des textes similaires aux données d’entraînement, ils peuvent avoir du mal à générer des textes à la fois créatifs et diversifiés. Les modèles n-grammes et les champs aléatoires conditionnels (CRF) sont des modèles statistiques très utilisés.
Modèles n-grammes : ce type de modèle statistique s’appuie sur le modèle de langage n-grammes, qui prédit la probabilité d’une séquence de « n éléments » dans un contexte donné.10
Champs aléatoires conditionnels (CRF) : ce type de modèle statistique s’appuie sur un modèle graphique probabiliste pour modéliser les dépendances entre les mots d’une phrase. Si les modèles CRF génèrent efficacement des textes cohérents et adaptés au contexte, leur entraînement peut s’avérer gourmand en ressources de calcul, et leur performance peut être insuffisante sur les tâches nécessitant un niveau élevé de créativité.11
Réseaux neuronaux : il s’agit d’algorithmes de machine learning qui utilisent des réseaux neuronaux artificiels pour identifier les schémas présents dans les données. Grâce aux API, les développeurs peuvent exploiter des modèles préentraînés pour générer des textes créatifs et diversifiés, qui reproduisent fidèlement la complexité des données d’entraînement. La qualité du texte généré dépend fortement des données d’entraînement. Cependant, ces réseaux exigent une grande quantité de ressources de calcul et de données pour offrir une performance optimale.4
Réseaux de neurones récurrents (RNN) : il s’agit de réseaux neuronaux de fondation, optimisés pour traiter les données séquentielles telles que les séquences de mots dans une phrase ou un paragraphe. Ils excellent dans les tâches qui exigent une compréhension des séquences, ce qui les rend particulièrement utiles lors des premières étapes du développement de grands modèles de langage (LLM). Parce qu’ils traitent les données de manière séquentielle, les RNN ont toutefois une capacité limitée à traiter les dépendances à long terme dans les grands corpus de textes. Au fur et à mesure que l’information progresse dans le réseau, l’influence des premières entrées diminue. Ce problème, connu sous le nom de « disparition du gradient » survient pendant la rétropropagation : les mises à jour diminuent et entravent la capacité du modèle à maintenir les connexions sur de longues séquences. Intégrer les techniques d’apprentissage par renforcement peut offrir des stratégies pour atténuer ces problèmes, en proposant des paradigmes d’apprentissage alternatifs pour renforcer la mémoire de séquence et les processus de prise de décision dans ces réseaux.5
Réseaux de mémoire à long et court terme (LSTM) : ce type de réseau neuronal utilise une cellule mémoire pour stocker des informations et y accéder sur de longues périodes. Les LSTM permettent de gérer efficacement les dépendances à long terme, comme les relations entre les phrases d’un document, et de générer des textes cohérents et adaptés au contexte.6
Modèles dits transformeurs : ce type de réseau neuronal s’appuie sur des mécanismes d’attention pour traiter des données séquentielles. Les transformeurs génèrent des textes créatifs et diversifiés grâce à leur capacité à apprendre des schémas et des structures complexes présents dans les données d’entraînement, afin de générer des textes similaires. Contrairement aux approches traditionnelles comme les RNN et les LSTM, les transformeurs présentent l’avantage de traiter les données en parallèle, et non de manière séquentielle. Parce qu’ils permettent une gestion plus efficace des dépendances à long terme dans les grands jeux de données, ces modèles s’avèrent particulièrement adaptés aux applications de traitement automatique du langage naturel telles que la traduction automatique et la synthèse de texte.7
Generative Pretrained Transformer (GPT) : GPT est un transformer entraîné sur un vaste jeu de données textuelles pour générer des textes similaires à ceux rédigés par l’humain. GPT génère des textes créatifs et diversifiés grâce à sa capacité à apprendre des schémas et des structures complexes présents dans les données d’entraînement, afin de générer des textes similaires.8
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) : BERT est un transformeur entraîné sur un vaste jeu de données textuelles pour générer des représentations bidirectionnelles des mots. Autrement dit, il évalue le contexte en examinant les mots qui précèdent et qui suivent une phrase. Cette analyse approfondie du contexte permet à BERT de comprendre les nuances linguistiques, afin de générer des textes extrêmement précis et cohérents. Grâce à cette approche bidirectionnelle, qui fournit un contexte plus complet par rapport aux modèles unidirectionnels, BERT est particulièrement adapté aux applications nécessitant une compréhension fine du langage, comme la réponse aux questions et la reconnaissance d’entités nommées (NER, Named Entity Recognition).9
Ainsi, les techniques de génération de texte, en particulier celles mises en œuvre dans Python, ont révolutionné notre approche de l’IA générative en anglais et dans d’autres langues. Grâce aux modèles entraînés, disponibles sur des plateformes comme Hugging Face, les développeurs et les data scientists ont accès à une pléthore d’outils et de ressources open source qui facilitent la création d’applications de génération de texte ultra-performantes. À la pointe de l’IA et de la science des données, Python propose des bibliothèques qui simplifient l’interaction avec ces modèles, permettant une personnalisation grâce aux préfixes et à l’ajustement des templates, ainsi que la manipulation des données textuelles pour diverses applications. En outre, grâce aux indicateurs et aux points de référence permettant d’évaluer la performance des modèles, ainsi qu’aux stratégies de décodage avancées, le texte généré répond à des normes strictes en matière de cohérence et de pertinence.
La génération de texte est un outil polyvalent, avec un large éventail d’applications dans divers domaines. En voici quelques exemples :
On peut s’en servir pour générer automatiquement des articles pour les sites Web et les blogs. Ces systèmes génèrent automatiquement des contenus originaux et percutants, adaptés aux centres d’intérêt et aux préférences du lecteur.
On peut s’en servir pour générer automatiquement des articles de presse et des rapports pour les journaux, magazines et autres médias. Ces systèmes génèrent automatiquement des contenus précis et actuels, adaptés aux centres d’intérêt et aux préférences du lecteur.
On peut s’en servir pour générer automatiquement des publications sur les réseaux sociaux comme Facebook et Twitter. Ces systèmes génèrent automatiquement des contenus informatifs et percutants, adaptés aux centres d’intérêt et aux préférences du lecteur.
On peut s’en servir pour générer automatiquement descriptions et avis sur les produits pour les sites Web d’e-commerce et les places de marché en ligne. Ces systèmes génèrent automatiquement des contenus précis et détaillés, adaptés aux centres d’intérêt et aux préférences du lecteur.
On peut s’en servir pour générer automatiquement des prompts d’écriture créative grâce aux puissants modèles IA. Ces systèmes génèrent automatiquement des idées originales et inspirantes, adaptées aux centres d’intérêt et aux préférences du rédacteur.
On peut s’en servir pour traduire automatiquement des textes d’une langue à l’autre. Alliant précision et fluidité, ces systèmes génèrent automatiquement des traductions adaptées aux centres d’intérêt et aux préférences du lecteur.
On peut s’en servir pour générer automatiquement des conversations chatbot pour le service client et l’assistance. Ces systèmes génèrent automatiquement des conversations personnalisées et engageantes, adaptées aux centres d’intérêt et aux préférences du lecteur.
On peut s’en servir pour créer une version plus concise des documents volumineux. Les informations clés sont préservées grâce à des algorithmes avancés de traitement automatique du langage naturel et de machine learning. En accélérant la compréhension de divers types de contenus, des articles de presse aux études scientifiques, cette technologie améliore l’accessibilité et l’efficacité de l’information.
La génération de texte est appliquée aux interactions avec les assistants virtuels utilisés dans la domotique, ou encore les assistants personnels. Ces systèmes génèrent automatiquement des interactions personnalisées et pratiques, adaptées aux centres d’intérêt et aux préférences du lecteur.
La génération de texte permet de générer automatiquement des histoires et des récits pour divertir ou instruire. Ces systèmes génèrent automatiquement des écrits originaux et percutants, adaptés aux centres d’intérêt et aux préférences du lecteur.
Solutions connexes
Entraînez, validez, réglez et déployez une IA générative, des modèles de fondation et des capacités de machine learning avec IBM watsonx.ai, un studio d’entreprise nouvelle génération pour les générateurs d’IA. Créez des applications d’IA en peu de temps et avec moins de données.
Mettez l’IA au service de votre entreprise en vous appuyant sur l’expertise de pointe d’IBM dans le domaine de l’IA et sur son portefeuille de solutions.
Réinventez les workflows et les opérations critiques en ajoutant l’IA pour optimiser les expériences, la prise de décision et la valeur métier en temps réel.
Ressources
Découvrez comment les PDG peuvent trouver un équilibre entre la valeur que l’IA générative peut créer, l’investissement qu’elle exige et les risques qu’elle introduit.
Apprenez des concepts fondamentaux et développez vos compétences grâce à des ateliers pratiques, à des cours, à des projets guidés, à des essais et à d’autres ressources.
Découvrez comment intégrer en toute confiance l’IA générative et le machine learning dans votre entreprise.
Vous voulez obtenir un meilleur retour sur vos investissements dans l’IA ? Découvrez comment la mise à l’échelle de l’IA générative dans des domaines clés favorise le changement en aidant vos meilleurs éléments à créer et à fournir de nouvelles solutions innovantes.
Notes de bas de page
1 Lin, Z., Gong, Y., Shen, Y., Wu, T., Fan, Z., Lin, C., ... & Chen, W. (juillet 2023). Text generation with diffusion language models: A pre-training approach with continuous paragraph denoise. In International Conference on Machine Learning (pp. 21051-21064). PMLR.
f Prabhumoye, S., Black, A., & Salakhutdinov, R. (2020). Exploring Controllable Text Generation Techniques. , 1-14. https://doi.org/10.18653/V1/2020.COLING-MAIN.1.
3 Yu, W., Yu, W., Zhu, C., Li, Z., Hu, Z., Wang, Q., Ji, H., & Jiang, M. (2020). A Survey of Knowledge-enhanced Text Generation. ACM Computing Surveys, 54, 1 - 38. https://doi.org/10.1145/3512467.
4 Zhang, Y. (2020). Deep Learning Approaches to Text Production. Computational Linguistics, 46, 899-903. https://doi.org/10.1162/coli_r_00389.
5 Su, Y., Lan, T., Wang, Y., Yogatama, D., Kong, L., & Collier, N. (2022). A Contrastive Framework for Neural Text Generation. ArXiv, abs/2202.06417.
6 S. Chandar, M. M. Khapra, H. Larochelle et B. Ravindran, « Correlational Neural Networks », in Neural Computation, vol. 28, no. 2, pp. 257-285, février 2016, doi: 10.1162/NECO_a_00801.
7 Rahali, A., & Akhloufi, M. A. (2023). End-to-end transformer-based models in textual-based NLP. AI, 4(1), 54-110.
8 Khalil, F., & Pipa, G. (2021). Transforming the generative pretrained transformer into augmented business text writer. Journal of Big Data, 9, 1-21. https://doi.org/10.1186/s40537-022-00663-7.
9 Devlin, J., Chang, M., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. , 4171-4186. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423.
10 M. Suzuki, N. Itoh, T. Nagano, G. Kurata et S. Thomas, « Improvements to N-gram Language Model Using Text Generated from Neural Language Model », ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Brighton, Royaume-Uni, 2019, pp. 7245-7249, doi: 10.1109/ICASSP.2019.8683481.
11 D. Song, W. Liu, T. Zhou, D. Tao et D. A. Meyer, « Efficient robust conditional random fields », in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 24, no. 10, pp. 3124-3136, octobre 2015, doi: 10.1109/TIP.2015.2438553.
