Quatre exemples de cas d’usage aux bénéfices démontrés pour la compréhension du langage naturel

Odile Durand - 20 December 2021

Exploitez-vous efficacement vos données ? On considère que 68 % des données qui circulent dans les entreprises ne sont pas utilisées, la majorité de ces données étant souvent non structurées et basées sur du texte.

Les humains peuvent comprendre les nuances du langage, comme le raisonnement et la logique, les expressions familières et les modèles de discours. Les machines, elles, ont une courbe d’apprentissage plus longue. Les méthodes de compréhension du langage naturel (NLU) fournissent les connaissances nécessaires pour qu’une machine puisse atteindre une compréhension et une communication de type humain.

Pour aller au-delà des fonctions de base et tirer le meilleur parti de vos données, la compréhension du langage naturel doit être une priorité. Cela signifie trouver les cas d’usage les plus appropriés pour votre organisation. Les exemples suivants sont des options à explorer.

 

1. Chatbots conversationnels

Les chatbots sont devenus un outil indispensable pour les clients, qui renoncent aux longs temps d’attente au téléphone pour obtenir des réponses instantanées. Cependant, la frustration peut rapidement se manifester face à un chatbot qui ne donne que des réponses sommaires. Le NLU permet de faire évoluer les chatbots, passant des commandes de base et de la reconnaissance des mots-clés vers de réelles capacités conversationnelles. Optimisés, les chatbots fournissent une assistance instantanée, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, tout au long du parcours du client. Ce sont des canaux à faible friction qui permettent aux clients d’interagir instantanément avec votre organisation et de résoudre rapidement leurs problèmes, ce qui se traduit par des avantages tels qu’un taux de satisfaction client plus élevé.

D’un point de vue opérationnel, le NLU permet aux chatbots de :

  • Répondre aux FAQ
  • Faciliter l’expédition des commandes
  • Fournir des informations et des instructions personnalisées

En définitive, cela vous permet de répondre à un large éventail de besoins des utilisateurs à moindre coût. Lorsqu’elle est exploitée correctement, l’IA peut réduire les coûts du service client jusqu’à 30 % et de baisser le nombre de sollicitations dans les call centers de 60%.

 

2. Gestion automatique des tickets

La gestion manuelle des tickets peut générer des retards, de nombreux échanges d’emails et enfin de la frustration. Ce processus peut facilement être amélioré grâce au NLU. Pour cela, il faut bien sûr que votre système comprenne le texte de chaque ticket afin de filtrer et d’acheminer correctement les tâches et informations entrantes vers le bon service ou expert.

Le NLU augmente le niveau de service de votre support en comprenant la demande exprimée et en facilitant une réponse rapide de la part de la bonne personne ou équipe (par exemple, les ventes, le service juridique, le service d’assistance, etc.) Les clients et les employés disposent ainsi d’informations précises et fiables sans délai.

La capacité du NLU à raccourcir les cycles d’assistance et à en améliorer la qualité est particulièrement pertinente pour les services tels que le service clientèle et l’informatique. En comprenant le contexte et la signification des différentes demandes, votre système peut recommander des solutions ou signaler les priorités urgentes aux équipes du service client.

Pour le service informatique, le NLU peut extraire des informations utiles telles que les erreurs connues et les incidents antérieurs et actuels pour faire des recommandations aux agents d’assistance. Cela peut contribuer à réduire le nombre d’incidents jusqu’à 47 %.

 

3. Analyse des sentiments

Il est intéressant pour toute organisation de savoir ce que les gens disent autour de sa marque. Ont-ils une expérience positive ou frustrante ? Que pensent-ils de votre service clientèle ? L’analyse des sentiments basée grâce au NLU permet aux organisations de capter la voix du client, d’extraire les émotions du texte et d’obtenir des informations exploitables.

Au niveau individuel, l’analyse des sentiments peut évaluer le ton d’un message sur les réseaux sociaux. Au niveau macro, l’analyse des sentiments peut transformer de grandes quantités de données non structurées en données structurées qui vous aident à comprendre votre client.

Cela vous permet de plonger plus profondément dans l’intention des utilisateurs et d’évaluer les expériences des clients au-delà d’une note de 1 à 5. En retour, les équipes du service clientèle et les départements marketing peuvent être plus stratégiques dans leur façon de traiter les problèmes et d’exécuter les campagnes. Cela peut donner un avantage immédiat à votre entreprise.

 

4. Revue automatisée des documents

L’examen manuel de documents complexes est un processus fastidieux, d’autant plus s’il s’agit de longs documents contenant un langage spécifique à un domaine d’expertise. Plus le volume de documents à examiner est important, plus le risque d’erreur est élevé.

La compréhension du langage naturel vous permet d’examiner n’importe quel document, qu’il s’agisse d’une police d’assurance, d’un rapport ou d’un contrat, avec rapidité et précision. Plutôt que de rechercher des mots ou des phrases clés, vous pouvez effectuer une extraction d’entités basée sur des concepts larges, pour identifier avec précision et manière exhaustive les informations clés dont vous avez besoin pour prendre les bonnes décisions, au bon moment. En automatisant le processus de revue des documents, vous pouvez gagner jusqu’à quatre heures de temps d’examen.

 

Identifier d’abord ce qui compte le plus pour votre organisation

L’IA peut produire des résultats concrets lorsqu’elle est utilisée correctement, pour des cas d’usage spécifiques. Par exemple, l’optimisation des processus de conformité apportera plus de bénéfices aux services bancaires et financiers qu’à d’autres secteurs. L’automatisation de la gestion des tickets pourrait être plus utile aux services d’assistance informatique des grandes entreprises qu’à ceux des petites organisations.

Pour maximiser son potentiel, l’IA doit aller au-delà des simples capacités de génération d’entrées-sorties. Elle doit comprendre le contexte, les émotions et les intentions pour être réellement efficace. La compréhension du langage naturel vous aidera à combler ces lacunes.