Les consommateurs du XXIe siècle s’expriment et produisent beaucoup de verbatim sur internet. Ils passent pour cela par une multitude de canaux. L’homme est dépassé pour agréger ces informations et les comprendre, l’intelligence artificielle vient au secours de la compréhension du langage humain.

IA et data

Les centaines de milliers de retour qui transitent sur internet ne sont pas analysables par l’humain, l’intelligence artificielle à travers des solutions logicielles comme celles de Proxem ou Dictanova viennent aider l’homme à comprendre. L’enjeu pour les entreprises est d’analyser rapidement ces données marketing pour en tirer des vérités actionnables. La machine aide l’humain pour tirer des plans d’action et comprendre comment exploiter cette mine d’or livrée par les consommateurs internautes.

François-Régis Chaumartin proxem

« D’une manière générale nous aidons à extraire des informations pour aider à prendre de meilleures décisions » explique François-Régis Chaumartin , CEO de l’éditeur français Proxem, spécialisé en analyse sémantique.  « Notre métier est de collecter, intégrer et analyser du texte afin de mesurer les actions et les phénomènes pour agir en connaissance de cause. » 

Les entreprises espèrent aujourd’hui transformer les demandes des consommateurs en produits et services mieux adaptés grâce à l’analyse des données via l’intelligence artificielle. Cela peut aussi faciliter la cartographie d’un marché en découvrant les acteurs et leurs interactions. Les solutions d’analyse sémantique comme celle de Proxem aident aussi en matière de ressources humaines. Elles peuvent traiter la voix des clients mais aussi la voix des collaborateurs d’une marque. « Chez Carrefour France par exemple, nous avons travaillé en cross selling, d'abord pour mettre en place la Voix des Clients puis pour la DRH pour l'analyse des questions ouvertes du barometre social», explique François-Régis Chaumartin. « L’analyse des données via l’intelligence artificielle permet de mieux comprendre les collaborateurs, mieux recruter et détecter les experts internes. » Il est également possible d’utiliser ces outils pour la valorisation du patrimoine documentaire d’une entreprise.

Comment transformer de grandes quantités de textes en smart data ?

IA Proxem

La compréhension du langage humain est complexe, faut d’ailleurs 3 ans, étant enfant, pour apprendre à parler sa langue maternelle, rappelle François-Régis Chaumartin.  Il faut donc réussir à diminuer la complexité de ces systèmes d’analyse sémantique afin de reconnaître les éléments porteurs de sens dans les verbatim des internautes. « En fonction de ce que vous vendez, vous  n’allez pas avoir le même vocabulaire d’une enseigne à l’autre, même parfois entre concurrents » explique le CEO de Proxem. « Il faut réussir à capturer finement votre corpus en tenant compte des subtilités du langage humain. Il faut être pertinent afin de réussir à transformer un vulgaire texte en un petit paquet de données. Rien n’empêche ensuite de le faire sur des dizaines de milliers de docs, puis de faire du data mining. »

La fouille de l’usage du web, ou web mining ainsi que le traitement informatique des textes, ou text mining, développés par l’éditeur Proxem permettent de diminuer la complexité des systèmes d’analyse sémantique et de faire ressortir les informations exploitables pour une entreprise. « La moitié des signaux qui ressortent restent des banalités. Heureusement l’autre moitié est intéressante», précise le dirigeant de l’éditeur. L’intelligence artificielle permet aujourd’hui de repérer et interpréter un signal faible qui demande un traitement de la part de la marque.  « On ne remplace pas l’humain mais on lui montre des choses qu’il n’aurait pas vu car le signal était trop faible», ajoute l’expert.

Aujourd’hui, l’analyse ne se limite par au français, « Dans un monde globalisé il faut dépasser la barrière des langues » souligne l’éditeur qui travaille dans de nombreux langages.  Cela permet aux clients d’avoir une idée de ce qui se dit sur eux dans tous les pays, afin d’avoir une communication plus fine vers ses cibles nationales.

IA : où en est-on ?

La puissance de calculs des machines est 1000 fois plus élevée qu’il y a 20 ans. Cela a permis, depuis 5 ans, l’apparition du Deep learning. Cette technologie d'apprentissage, basée sur des réseaux de neurones artificiels, a bouleversé le domaine de l'intelligence artificielle. Les instructions sont remplacées par des fonctions mathématiques élémentaires paramétrables. A partir d’exemples, la machine ajuste les poids des fonctions à travers différentes couches. L’apprentissage possible sur d’énormes quantités de données permet de développer de nombreux services. Aujourd’hui les outils d’analyse peuvent par exemple reconnaître si les mots sont des produits, des marques ou des concepts. Le Deep learning permet la désambiguïsation. Ce système d'apprentissage et de classification a décuplé les possibilités dans le domaine de l’analyse des verbatim des consommateurs.

Sources : Le MondeProxemFrançois-Régis ChaumartinSalon stratégie clients 2016