Auteur/autrice : TheCodM

Proposer des expériences innovantes, des idées originales, des sites modernes et inspirants, répondre aux nouvelles exigences des utilisateurs et connaître les dernières technologies en vogue, autant de raisons de suivre les dernières tendances UI design. Et 2023 ne manque pas de nouveautés !

Le neumorphisme : donner du relief aux interfaces

Le neumorphisme combine le flat design (design à plat) et le skeuomorphisme (conception d’éléments graphiques qui imitent des sujets du monde réel). Ce style joue avec les ombres et les lumières afin de donner du relief à une interface. Il apporte un aspect presque 3D.

Notre avis : Si le neumorphisme permet de créer des interfaces attirantes et élégantes, il ne répond pas aux principes de base de l’UX design et de l’ergonomie, ce qui nuit à l’accessibilité des interfaces, en particulier sur des fonds blancs. Il faut donc l’utiliser avec parcimonie et le privilégier sur des fonds sombres.

Le summary grid ou CSS grid : une conception web réactive

En 2023, et bien qu’elle existe depuis un certain temps, la disposition en grilles CSS est devenue populaire. Flexible et accessible, ce type de mise en page permet aux développeurs web de créer des conceptions web réactives complexes.

Ce style donne aux sites un aspect propre avec des blocs. Il facilite la conception de sites responsive pour les mobiles.

Notre avis : De plus en plus visible, le CSS grid est très bien adapté au mobile first.

Les illustrations 3D : une tendance UI design qui prend de l’ampleur

Visuellement attirante, la 3D permet d’ajouter de la profondeur aux images. De plus en plus recherchée, surtout dans l’univers des applications mobiles et du web, la 3D était tendance en 2022, mais avec la popularité croissante des technologies VR et AR, elle continue de prendre de l’ampleur.

Le principal défi face au développement de la 3D sera de savoir réaliser et intégrer les illustrations 3D, et ce, sans ralentir le temps de chargement des pages.

Notre avis : Les illustrations 3D offrent une expérience utilisateur singulière et mettent en avant un produit ou un service de façon originale.

Le gradient : le retour des dégradés dans les tendances UI design

Les dégradés de couleurs ne sont pas une nouveauté. Utilisés il y a quelques années, ils semblaient un peu dépassés, mais en 2023 cela change. Les dégradés modernes sont beaucoup plus complexes. Ils partagent les caractéristiques des gradients maillés et des couches de floues glassmorphiques (effet qui donne l’illusion d’un verre flouté).

Notre avis : Le gradient est une des tendances UI design à adopter pour donner un aspect moderne à un site.

L’arrivée de l’intelligence artificielle dans les tendances UI design

Les IA permettent désormais de générer des logos, des photos ou de créer des illustrations, voire des œuvres d’art. Peu accessibles jusqu’à présent, de nombreux programmes d’IA se sont développés, comme DALL E d’Open AI et Stable Diffusion qui proposent de générer des images à partir d’une description textuelle.

Si les résultats proposés par l’IA ne sont pas toujours adaptés aux besoins et aux attentes des graphistes, des développeurs et des utilisateurs de sites et applications web, l’utilisation d’un générateur d’art IA est aujourd’hui un outil supplémentaire à la disposition des graphistes.

L’IA peut ainsi les aider à améliorer leurs compétences, à développer leur créativité, à gagner du temps dans leur projet, à rester à jour avec les dernières tendances UI design, et à jouer avec leur imagination.

Notre avis : Aujourd’hui, le seul inconvénient de l’IA, c’est que les outils proposés ne sont pas très accessibles. Ils sont payants et ne sont pas faciles d’utilisation.

À côté de ces nouvelles tendances UI design, d’autres styles qui existaient en 2022 persistent cette année. Neo-brutalisme, nostalgic design, dark mode et animations, découvrez dans notre vidéo toutes les tendances UI design 2023.

Par Cindy & Victoria

Le Natural Language Processing ou NLP est une branche de l’intelligence artificielle qui développe des programmes informatiques pour comprendre le langage humain.

Pour analyser les textes, différentes techniques de Natural Language Processing sont actuellement utilisées.

Les expressions régulières : une des techniques de Natural Language Processing

Les expressions régulières sont une méthode particulièrement efficace pour traiter un texte. Elle permet notamment de :

• Faire une analyse rapide de nombreux textes pour trouver des motifs de caractères spécifiques,
• Découper une chaîne de caractères en paragraphes, phrases et mots,
• Valider le texte afin de s’assurer qu’il correspond à un modèle prédéfini, comme une adresse électronique.

L’analyse statistique des mots avec TF-IDF

TF-IDF pour « Term Frequency-Inverse Document Frequency » est une des techniques de Natural Language Processing qui offre un premier niveau d’analyse statistique des mots d’un texte.

Elle permet d’évaluer l’importance d’un mot dans un document, en fonction du nombre de fois où celui-ci apparaît, mais compensé par la fréquence globale du mot dans l’ensemble des documents : le corpus.

En effet, certains mots sont tellement répétés dans le corpus, qu’ils ne permettent pas de caractériser en tant que tel un texte. C’est le cas par exemple des mots comme « et », « mais », « le », etc.

Pour détecter les mots-clés d’un texte, il faut donc que le poids TF-IDF associé à un mot soit d’autant plus élevé que le mot est fréquent dans le document considéré et que le mot est rare dans le corpus.

Les modèles de classification de texte

Les techniques de Natural Language Processing dites de classification de texte sont des modèles de machine learning qui fournissent des prédictions de catégorie basées sur un historique d’exemples déjà classifiés, appelé ensemble d’apprentissage.

Il existe différents modèles de classification selon la nature de l’analyse du texte :

• L’analyse lexicale : classifie les mots selon leur nature grammaticale.
• L’analyse syntaxique : attribue une fonction aux mots (verbes, sujets, etc.).
• L’analyse sémantique : permet de classer les mots dans des catégories : lieux, noms propres, etc.
• L’analyse de sentiment : associe à chaque mot un coefficient de positivité ou de négativité afin de déterminer le sentiment global d’une phrase.

Les modèles de concepts

Pour améliorer les techniques de Natural Language Processing, des linguistes ont recensé les différents concepts associés à un mot dans des bases de données lexicales. Ces concepts correspondent aux différents sens que peuvent prendre un même mot.

Une des plus connues s’appelle WordNet, construite par l’Université de Princeton.

Les modèles de prolongement prédictif des mots

Les modèles de plongement prédictif de mots utilisent des réseaux de neurones artificiels pour apprendre statistiquement une représentation vectorielle de chaque mot présent dans le texte.

Le vecteur associé à chaque mot prend en compte le contexte dans lequel il est apparu tout au long du texte. Cela permet d’avoir une représentation numérique avec les propriétés grammaticales et sémantiques des mots.

Les modèles statistiques de langage

Un des objectifs des modèles statistiques de langage est de construire un modèle qui peut estimer la distribution du langage naturel de manière aussi précise que possible.

Ce type de techniques de Natural Language Processing s’adapte à des textes très différents et permet de fournir un moyen simple de traiter le langage naturel, tout en utilisant un apprentissage non supervisé.

Les graphes de similarité

Ce type de techniques de Natural Language Processing est inspiré de l’algorithme PageRank de Google. Il permet de détecter des groupes de mots caractérisant un texte.

Un texte est modélisé par un graphe constitué de nœuds et d’arêtes représentant des groupes de mots du texte et la fréquence à laquelle les deux groupes apparaissent ensemble dans le texte.

Pour en savoir plus sur le NLP et découvrir toutes les techniques de Natural Language Processing, n’hésitez pas à télécharger notre livre blanc.

Avec la digitalisation des entreprises et la multiplication des communications numériques, l’Intelligence Artificielle se développe de plus en plus, et avec elle différentes techniques de simulation et d’apprentissage, parmi lesquelles le Natural Language Processing ou NLP.

Ressources humaines, marketing et industrie, plongez au cœur de 3 exemples d’utilisation du NLP.

Qu’est-ce que le Natural Language Processing ?

Le Natural Language Processing ou Traitement Automatique de Langage est un ensemble de techniques qui aident une interface machine à comprendre le langage humain. Il permet de lire, d’analyser et de traiter automatiquement des contenus textuels (tweets, articles de bloc, etc.) et d’en tirer les informations nécessaires grâce à un processus de transformation, de compréhension, de classification ou encore de recherche.

L’utilisation du NLP permet aux entreprises d’optimiser un certain nombre de leurs processus dans des domaines différents, de gagner du temps et ainsi d’améliorer leurs performances.

L’utilisation du NLP dans les ressources humaines

Tout responsable des RH le sait, le recrutement et la gestion interne des compétences sont des processus qui prennent beaucoup de temps. C’est notamment le cas de la réception, du tri et de l’examen des CV. Cette mission indispensable des ressources humaines qui permet de présélectionner des candidats avant d’envisager de leur faire passer des entretiens de recrutement, et également une tâche qui peut s’avérer particulièrement chronophage !

Le Natural Language Processing répond à ce besoin en suivant un pipeline de collecte des données qui structure et transforme en tags les différentes informations. Les algorithmes de NLP peuvent ainsi : 

• Déterminer la nature du document reçu (CV, lettre de motivation, contrat de travail, etc.),
• Détecter les compétences ou mots-clés (diplômes particuliers, compétences informatiques, maîtrise de certains langages de programmation comme PHP 8 et PHP 8.1, etc.),
• Construire des indicateurs pour repérer les candidats potentiels,
• Faire matcher les candidatures avec les offres d’emploi mises en ligne.

L’utilisation du NLP est donc un gain de temps considérable pour les RH qui peuvent dès lors se concentrer sur d’autres missions comme la réalisation des entretiens.

L’analyse automatisée de la satisfaction client

Alors qu’il coûte cinq fois plus cher de recruter un client que de le conserver, la satisfaction et la fidélisation des clients sont des enjeux cruciaux pour toutes les entreprises. Facteur de rentabilité, mais également élément de distinction vis-à-vis de la concurrence, les entreprises ont tout intérêt à suivre leurs clients et à connaître leurs avis.

Dans ce cadre, l’utilisation du NLP permet d’automatiser la détection, l’analyse et la surveillance de la satisfaction client grâce à différents outils :

• Rechercher les sites web clés dans la satisfaction client et charger les contenus.
• Détecter les messages dans lesquels on parle de votre entreprise ou d’un de vos produits.
• Analyser le sentiment et la tonalité du message : avis positifs, réclamations, etc.
• Mettre en place un chatbot qui pourra répondre aux clients en temps réel et ce, 24h/24.
• Obtenir une vision globale de la satisfaction de vos clients grâce une agrégation de l’analyse sur un tableau de bord.

La gestion de la maintenance assistée par l’IA

Dans les secteurs de l’industrie et de l’énergie, le recours à l’intelligence artificielle s’accélère, notamment pour l’entretien des machines. L’IA aide à : 

• Diagnostiquer en temps réel l’état de fonctionnement des équipements,
• Localiser et analyser les risques futurs de défaillance technique,
• Planifier les réparations des machines en mettant en place un plan de maintenance prédictive.

L’utilisation du NLP dans ces secteurs permet de repérer et de classifier les mots-clés d’un texte afin de décrire un événement de maintenance, de rechercher facilement et corréler ces données et de les utiliser avec des algorithmes de Machine Learning pour construire un plan de maintenance prédictive.

Avec le Natural Language Processing, le champ des possibles est donc large ! Si vous souhaitez en apprendre davantage sur l’utilisation du NLP, n’hésitez pas à télécharger notre livre blanc.