Résumé Le traitement automatique du langage naturel (TALN) est devenu une force transformative dans de nombreux domaines, améliorant la communication, l'automatisation et la prise de décision. Cette revue synthétise les avancées récentes dans le TALN, en mettant particulièrement l'accent sur la traduction automatique, la détection de biais, l'analyse des sentiments et les chatbots alimentés par l'IA. L'intégration de l'intelligence artificielle a considérablement amélioré l'exactitude de la traduction automatique, mais des défis tels que le biais algorithmique et les considérations éthiques persistent. Les études soulignent également le rôle du TALN dans la communication interculturelle, la récupération d'informations et l'analyse de big data, en particulier dans les économies en développement. De plus, les recherches sur les grands modèles de langage (GML) soulignent à la fois leur potentiel dans l'automatisation de la récupération de connaissances et leur susceptibilité à la manipulation adverse. De plus, les applications du TALN dans l'éducation, la santé et l'urbanisme montrent leur influence croissante dans des scénarios réels. Cependant, les préoccupations concernant la protection des données, la transparence et l'inclusivité restent des questions pressantes. En évaluant les méthodologies actuelles, les défis et les orientations futures, cette revue souligne la nécessité d'un développement éthique de l'IA et du perfectionnement continu des modèles de TALN pour favoriser une transformation numérique responsable et inclusive.
Abdullah et al. (Sun,) ont étudié cette question.