Le Deep Learning est la dernière tendance en matière de traitement automatique du langage et est considéré comme le futur de l’intelligence artificielle. Le Deep Learning est un ensemble d’algorithmes qui, appliqué à de grandes quantités de données, permet à la machine d’apprendre automatiquement des représentations profondes, comme par exemple la signification de nouveaux mots ou la reconnaissance de formes présentes dans des images.
Deep Learning et traitement automatique du langage naturel
Alors que le Deep Learning a déjà prouvé son efficacité dans le domaine de la reconnaissance d’images, ses applications dans le domaine du traitement automatique du langage naturel n’en sont qu’à leur début. Textkernel, société spécialisée dans le domaine des technologies de recrutement sémantique, est une des premières entreprises à intégrer le Deep Learning dans sa technologie du langage. “Le Deep Learning nous donne les moyens de développer rapidement des modèles performants en utilisant très peu d’apprentissage supervisé”, explique Jakub Zavrel, CEO and co-fondateur de Textkernel. « Alors que notre produit de parsing de CV nous permet déjà d’obtenir des résultats très précis, le Deep Learning permet d’améliorer la robustesse de notre reconnaissance et d’obtenir de meilleurs résultats dans des cas plus complexes”
Google et Facebook
Des entreprises telles que Google ou Facebook ont fait des progrès considérables avec le Deep Learning. Les systèmes de Google (“Google Brain”) ont appris à reconnaitre l’image d’un chat à partir de millions de documents et cela sans apprentissage préalable. Les chercheurs de Facebook ont eux développés grâce au Deep Learning un logiciel de traitement du visage dont les performances se rapprochent des celles de l’humain.
Des résultats prometteurs
En ce qui concerne les technologies du langage, l’utilisation du Deep Learning a d’emblée été fructueux. Les premières expériences de Textkernel ont permis d’améliorer nettement les performances de ses modèles de parsing anglais et français. Ces améliorations sont intégrées à la dernière version d’Extract!, le logiciel de parsing de CV de Textkernel. « Le Deep Learning nous permet de nous affranchir des contraintes de l’annotation des données par des annotateurs humains dans nos processus d’apprentissage machine”, explique Mihai Rotaru, Directeur Recherche et Développement à Textkernel. » De nouvelles connaissances sont dérivées de grandes quantités de données et nous avons déjà pu observer une plus grande robustesse et une meilleure couverture de nos modèles de parsing de CV« .
Big data et capacité de calcul
Le futur du Deep Learning semble être radieux, mais cela n’a pas toujours été le cas. « Il y a 20 ans, nous experimentions déjà avec cette technologie, mais d’autres technologies étaient alors plus performantes« , explique Remko Bonnema, Directeur Technique et co-fondateur de Textkernel. « Aujourd’hui, avec l’accès au Big Data et les progrès extraordinaires en termes de puissance de traitement, la recherche dans le domaine du Deep Learning est en train de décoller. Les possibilités sont infinies”
En savoir plus à propos de Deep Learning
À propos de Textkernel:
Textkernel est spécialisé dans le domaine des technologies de recrutement sémantique. Avec ses logiciels de parsing de CV et d’offres d’emploi, de recherche sémantique, de sourcing et de matching, Textkernel propose des outils de recrutement permettant une meilleure adéquation entre l’offre et la demande sur le marché de l’emploi. L’entreprise, fondée en 2001, trouve sa source au cœur du programme commun de recherche de l’Université de Tilburg, d’Anvers et d’Amsterdam dans le domaine du traitement automatique du langage naturel et de l’apprentissage machine (machine learning). Avec des milliers de clients à travers le monde, Textkernel a étendu ses opérations à l’international et est un des leaders sur le marché.
www.textkernel.fr
