L’analyse sémantique désigne l’ensemble des méthodes et techniques visant à comprendre et à interpréter le sens profond du langage, qu’il soit écrit ou parlé. Contrairement à l’analyse syntaxique, qui se concentre sur la structure des phrases, l’analyse sémantique s’intéresse à la signification des mots, à leurs relations contextuelles et à l’extraction de concepts, entités ou intentions présents dans un texte. Elle implique la modélisation de la compréhension humaine du langage par des systèmes informatiques et se distingue notamment de la recherche de mots-clés ou de la simple catégorisation, en permettant une analyse contextuelle et conceptuelle fine.
Cas d’usages et exemples d’utilisation
L’analyse sémantique est utilisée dans de nombreux domaines, tels que la recherche d’informations intelligente, la détection d’opinions et des sentiments dans les médias sociaux, l’assistance conversationnelle (chatbots), l’analyse automatique de documents juridiques ou médicaux, et la recommandation de contenus personnalisés. Par exemple, elle permet à un moteur de recherche de saisir l’intention réelle derrière une requête, ou à un système de veille d’identifier des sujets émergents dans un corpus volumineux.
Principaux outils logiciels, librairies, frameworks, logiciels
Parmi les outils de référence figurent spaCy, NLTK, Stanford CoreNLP et AllenNLP pour le traitement du langage naturel. Des frameworks comme BERT, GPT ou Sentence Transformers sont particulièrement utilisés pour la représentation sémantique des textes via des embeddings. Des solutions commerciales telles que MeaningCloud ou IBM Watson Natural Language Understanding proposent également des services avancés d’analyse sémantique.
Derniers développements, évolutions et tendances
Les avancées majeures récentes concernent les modèles de langage de grande taille (LLM), capables de saisir des nuances sémantiques complexes et de s’adapter à des contextes variés. L’intégration de connaissances externes (bases de connaissances, graphes de connaissances), le passage à des analyses multilingues et multimodales, ainsi que l’émergence de modèles open source performants, sont autant de tendances structurantes. Enfin, l’analyse sémantique tend à s’intégrer de plus en plus dans les systèmes d’aide à la décision et de recherche documentaire avancée.
