Définition
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle de réseau neuronal développé par Google pour le traitement du langage naturel (TLN). Sa particularité est d'analyser le contexte d'un mot de manière bidirectionnelle, c'est-à-dire en considérant simultanément le texte qui le précède et celui qui le suit.Explication
Grâce à son approche bidirectionnelle, BERT a révolutionné la compréhension de l'intention (intent) derrière les requêtes de recherche et les textes, en permettant de distinguer précisément les termes homonymes ou dépendants du contexte. Dans le contexte B2B, BERT est principalement utilisé pour les tâches de classification, l'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) et la recherche sémantique dans de vastes bases de données.Par exemple, les systèmes CRM ou les plateformes de Sales Enablement peuvent, grâce à BERT, catégoriser automatiquement les e-mails entrants. Ils saisissent ainsi le contexte précis du message – qu'il s'agisse d'une demande de prix, d'une réclamation ou d'une intention d'achat. Cela permet de rediriger plus rapidement les demandes clients vers le bon interlocuteur et de réduire considérablement les délais de réponse.
Même si de nouveaux modèles génératifs ont gagné en popularité, BERT demeure une base très efficace pour les systèmes spécialisés d'analyse de texte et de recherche d'informations en entreprise.