Le TALN est à la base de nombreuses applications : moteurs de recherche, correcteurs orthographiques, assistants virtuels, chatbots, analyse de sentiments, résumé automatique, traduction, etc. Historiquement fondé sur des règles linguistiques, il a connu un saut qualitatif avec l’avènement du machine learning, puis du deep learning. Les transformeurs ont marqué une rupture technologique, en permettant une compréhension contextuelle fine des textes. Les tâches du TALN peuvent être de bas niveau (tokenisation, lemmatisation) ou de haut niveau (inférence, conversation). La qualité des modèles dépend du corpus d’entraînement, de la finesse des étiquetages, et de la clarté des objectifs. En contexte professionnel, le TALN est utilisé pour automatiser des processus (analyse de mails, extraction de données juridiques, etc.) tout en nécessitant des garde-fous sur la confidentialité et la précision des interprétations.