Dans le domaine de l’intelligence artificielle, le traitement du langage est l’une des tâches les plus difficiles qu’un programme puisse effectuer. Le filtrage et la tokénisation (séparation des mots) au sein d’un texte en particulier sont d’une grande importance pour pouvoir représenter schématiquement, classer et finalement analyser le texte extrait d’un document spécifique. À mesure que la technologie a évolué, nous observons d’ailleurs que les contenus de qualité remontent de mieux en mieux dans les classements de Google.

Comment le TAL (traitement automatique du langage) fonctionne ?

Pour ceux d’entre nous qui n’ont pas la chance d’avoir un diplôme universitaires dans le domaine des mathématiques appliquées, tout cela peut sembler assez complexe. Il est souvent difficile de comprendre comment le processus fonctionne et comment un moteur de recherche peut effectuer une analyse de documents avec ces méthodes algorithmiques.

Voici une liste des tâches les plus couramment exploitées dans le domaine du traitement du langage. Certaines de ces tâches ont des applications directes, tandis que d’autres servent plus souvent de sous-tâches pour résoudre des problématiques plus importantes :

L’exploitation de ces principes en SEO

Même un bref aperçu du fonctionnement du système peut donner une bonne idée de toutes les tâches qui doivent être réalisées par les machines pour traiter le texte. C’est aussi un argument très convaincant pour démontrer que la fameuse « densité de mots-clés » n’est pas utilisée dans l’analyse des documents par Google et les autres moteurs de recherche. Comme nous pouvons le voir ci-dessus, aucun des modèles algorithmiques n’est basé sur le décompte des mots dans les documents. Ce n’est pas une analyse pertinente en traitement automatique du langage.

Pour aller plus loin, voir également la page Wikipedia dédiée au Traitement automatique des langues