Nous parlons de plus en plus avec des robots. Que ce soit avec des agents conversationnels du type Google Home ou Alexa, ou avec les chatbots qui surgissent des pages d’accueil des sites marchands, nous interagissons de manière de plus en plus fluide avec eux. Derrière ces échanges qui visent à reproduire le plus fidèlement possible la conversation humaine, se cache une forme d’application de l’intelligence artificielle : le natural language processing (NLP). C’est en somme tout ce qui permet au chatbot de lire, déchiffrer, comprendre et donner sens au langage humain afin d’y répondre le plus pertinemment et le plus « humainement » possible. C’est une technologie que l’on retrouve également dans les applications de traduction, les correcteurs de traitements de texte, ou les Interactive Voice Responses (IVR) qu’utilisent les centres d’appel pour traiter automatiquement les requêtes.

Des progrès sans précédent

Ce type d’interaction entre l’homme et la machine n’est pas tout à fait nouveau :

  • le test de Turing, fondé sur la capacité d’une machine à imiter la conversation humaine, date de 1950,
  • le premier chatbot, Eliza, remonte au milieu des années 60,
  • ceux qui ont plus de 30 ans se souviennent sans doute encore de Clippy, l’assistant personnel de Microsoft Office.

Mais ces dernières années, en s’appuyant sur la puissance du deep learning et le développement de l’intelligence artificielle, les chatbots sont de plus en plus autonomes et efficaces, capables de s’adapter aux infinies nuances et possibilités ouvertes par le langage humain, aux fautes d’orthographe ou grammaticales, et même de détecter certaines émotions. 

Un intérêt business clé

Pour les entreprises, bien savoir analyser ce que leur clients disent d’elles, et être capable de communiquer avec chacun d’eux de manière fluide et cohérente, est un enjeu business de plus en plus pressant. Et le natural language processing joue un rôle clé :

  • il permet d’identifier et d’analyser les opinions exprimées dans les publications sur le web ou les réseaux sociaux, et d’en déterminer la tonalité (neutre, positif ou négatif). Quand vous êtes, comme Starbucks, mentionnés plus de 3 millions de fois par mois, l’œil humain ne suffit plus. À partir des informations ainsi remontées, les équipes marketing et communication peuvent détecter tout changement dans la perception de la marque, identifier ce qui ne va pas ou qui pourrait être amélioré, ou encore pousser tel produit ou type de campagne, en accord avec les attentes de ses clients ;
  • il établit un mode de communication individualisé avec le client, ce qui contribue à nouer une relation particulière entre l’entreprise et lui. Cela peut notamment être important en période de crise. Un bon exemple est le chatbot de la RATP en période de grève, qui accompagne ses utilisateurs dans leurs transports quotidiens, tout en essuyant leur mauvaise humeur. Un bon chatbot, peut permettre d’atténuer ce sentiment premier, en répondant de manière efficace, pertinente et parfois drôle quand les utilisateurs s’amusent à le pousser dans ses retranchements.  

Mais pour profiter à plein des promesses offertes par cette technologie, il faut que l’IA puisse apprendre à partir de données fines et fiables, proprement labellisées.

Isahit : porte-voix de l’IA

Chez isahit, grâce à notre communauté de femmes formées aux spécificités de chaque projet, nous accompagnons nos clients sur les problématiques liées à cette technologie :

  • Nous entraînons les chatbots, depuis la plateforme client, en labellisant des phrases/questions posées par des clients réels afin de les rendre plus précis et intelligents. Par exemple : des lieux d’arrivée, de départ, des horaires ou des dates pour des compagnies aériennes et groupes aéroportuaires ;
  • Pour un site de vente de matériel de transport et de chantier pour professionnels, nous labellisons des données très techniques pour améliorer la performance des recherches (configuration des essieux, dimensions du cargo, puissance du moteur, marque de la pompe à béton…)
  • Nous analysons également les posts de réseaux sociaux pour l’un de nos clients leader en cosmétique/soins divers, afin qu’il puisse développer un algorithme pour voir et comprendre les tendances qui se dégagent. Le tout en 5 langues (français, anglais, allemand, arabe, espagnol).
  • Nous travaillons enfin sur l’Optical Character Recognition (OCR), une technologie liée aux algorithmes NLP qui permet de convertir des images en textes. Par exemple, un ticket de caisse en retranscrivant le texte imprimé dessus ou en validant la retranscription effectuée par l’algorithme.

Bref, nous nous adaptons aux besoins et aux enjeux spécifiques de chaque client pour lui offrir des données fiables, condition sine qua non de l’éloquence de son IA… et de la pertinence de son message.

« Le NLP permet d’obtenir des informations plus rapidement, donc de prendre de meilleures décisions et d’être plus productif, que ce soit pour ses concepteurs ou ses utilisateurs. Cette technologie va révolutionner la communication à travers le monde. Chez isahit, nous y travaillons chaque jour, forts de la diversité de notre communauté qui est l’une des clés pour la construction d’un message pertinent, fin et contextualisé. »
Isabelle Mashola, CEO d’isahit

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