Analyser le contenu d’un message et les assigner aux bonnes personnes

Analyser le contenu d’un message et les assigner aux bonnes personnes

Un agent logiciel, ou bot, permet de traiter rapidement et de manière efficace les avis en ligne, moyennant des ressources humaines raisonnables. Il automatise la modération, traite un grand nombre de messages et les trie selon leur nature et leur priorité.

 

Mais comment un programme informatique arrive à déchiffrer le message d’un internaute alors que le sens d’une phrase dépend d’un grand nombre de facteurs tels que le contexte, la ponctuation et l’intonation, et que les homonymes, les homophones, les accents et les erreurs de prononciation et d’orthographe prêtent souvent à confusion ?

 

 

Natural Language Processing 

 

Nous disposons aujourd’hui d’une technologie alliant linguistique, informatique et intelligence artificielle qui permet de comprendre une langue au moyen d’outils informatiques.

 

Cette discipline scientifique, appelée Natural Language Processing (pour traitement automatique du langage naturel), permet à une machine d’étudier une phrase, d’en exclure les mots « non pertinents » (déterminants, pronoms, auxiliaires, prépositions, conjonctions, etc.), d’en analyser la structure grammaticale (qui sera traduite en instructions et en actions), pour finalement déterminer l’information importante, la traiter et y répondre de manière adéquate dans un langage compréhensible.

 

Le NLP constitue une révolution technologique puisqu’elle simplifie l’échange entre une personne et une machine qui s’expriment toutes les deux en langage « humain ». Il s’agit probablement de l’une des plus importantes avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle.

 

 

Application du NLP

 

En posant la question « Quel est le vol le moins cher pour Bali demain ? » à votre assistant préféré (Apple Siri, Microsoft Cortana ou Google Assistant à titres d’exemples), le programme « comprend » qu’il s’agit d’une requête et lance un scan des prix affichés par les compagnies aériennes. Il accède ensuite à vos données de géolocalisation pour récupérer votre position actuelle (Paris) et connaître votre destination (Bali). Il prend en compte le prix en retenant l’expression « moins cher », et sans vous demander la date de votre voyage, affiche en quelques secondes un résultat avec un billet, un horaire et un prix.

 

Dans le cas de la gestion de la relation-client et des avis en ligne, cela donne une fenêtre de chat qui salue l’interlocuteur, recueille ses remarques, questions et réclamations, les trie par nature et par niveau d’urgence et applique la règle de workflow adéquate : transférer le message au bon département, rediriger vers une section du site web, répondre en utilisant l’une des réponses préprogrammées ou tout simplement remercier l’internaute.

 

Avec un certain degré de précision, un chatbox utilisant le NLP, arrive à déterminer la tonalité d’un message, ses intentions et son degré d’urgence. La présence des termes « frustré », « déçu » ou « endommagé » implique, par exemple, une certaine gravité et la nécessité d’une réaction rapide. L’utilisation de « génial », « satisfaisant » et « meilleur » implique par-contre un retour plus positif et moins urgent.

 

Une solution basée sur le Natural Language Processing permet donc de comprendre en temps réel, et automatiquement, les messages des internautes et de gagner en réactivité, surtout la nuit et durant les weekends. Un directeur de magasin saura instantanément que la file à l’entrée est trop lente. Un gérant de restaurant saura que la propreté des sanitaires et des verres laisse à désirer. Un responsable marketing gagnera en puissance prédictive des tendances d’achat des clients et du taux de conversion.