En quoi le chatbot pourrait améliorer la relation client d’une entreprise ?

chatbot relation client

En quoi le chatbot pourrait améliorer la relation client d’une entreprise ?

Les besoins des consommateurs évoluent en permanence, et les enseignes ont bien compris les enjeux de la satisfaction dans le parcours des acheteurs. L’innovation est la recette magique pour offrir une expérience incomparable. Alors en quoi le chatbot pourrait-il améliorer la relation client d’une entreprise ?

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Il réduit le temps de réponse

Intelligence artificielle et émotion, c’est l’association improbable. Et pourtant, l’agent conversationnel est capable de susciter une émotion positive grâce à des interactions rapides et efficaces comme une prise de rendez-vous, une information commerciale, ou encore un suivi de commande. Il est disponible à n’importe quelle heure de la journée et de la nuit, et supprime le temps d’attente. Avec lui, terminé les transferts sauvages de service en service pour trouver le bon interlocuteur ; il traite les demandes simples avec succès. Les requêtes les plus fréquentes pourront être automatisées et seront prises en charge par le bot. Libérés des tâches sans valeur ajoutée, les téléconseillers auront la liberté de se concentrer sur des activités plus valorisantes et répondre aux sollicitations complexes.

La majorité des techniques de ce traitement reposent sur l’apprentissage automatique pour déduire le sens des langues humaines. Cette technologie se positionne par ailleurs comme étant la force motrice des applications fréquentes comme les applications de traduction de langues, les traitements de texte (pour vérifier l’exactitude grammaticale des textes), les applications d’assistant personnel, etc.

Il fait bien du premier coup

Le chatbot maîtrise la relation avec un accès direct à l’historique client. Sa mission prioritaire est d’apporter une réponse immédiate et pertinente. Sa connaissance du dossier lui permet de résoudre un problème dès le premier contact, évitant ainsi la réitération d’appels et l’insatisfaction. Et pourquoi ne pas imaginer une démarche proactive dont l’objectif serait d’anticiper les besoins, voire de détecter des opportunités de business ? La machine et l’humain seraient ainsi complémentaires pour offrir un service efficace et performant. La solution de conversation en ligne permet de réduire les coûts de traitement du service support et d’améliorer l’image d’une entreprise.

De grandes marques lui ont fait confiance et ont vu nettement leurs sondages de satisfaction s’améliorer : SNCF, FNAC, Orange…

Quelles sont les tendances des langages de programmation les plus demandés dans les SI ?

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Quelles sont les tendances des langages de programmation les plus demandés dans les SI ?

Il peut sembler un peu tiré par les cheveux de penser que les langages les plus demandés en 2020 seront les mêmes que ceux qui triompheront en 2021. Toutefois, si l’on examine les tendances et les modèles de l’indice TIOBE, il semble que les changements ne soient pas radicaux d’une année à l’autre.

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Les langages les plus populaires chez le développeur web

Prenons l’exemple des cinq langues les plus populaires en 2020 selon l’indice TIOBE. La liste comprend des langages aussi connus que C, Java, Python, C++ et C#. À l’exception de Python, les quatre autres figuraient déjà dans le TOP 5 en 2015 et 2010. De plus, si l’on compare l’indice 2020 et 2019, le seul changement se situe entre C et Java, qui échangent leur place dans le classement.

Mais si l’on descend dans la liste, on constate une augmentation de la popularité de certains langages de, bien qu’ils ne soient pas encore parmi les premiers. R, par exemple, se distingue, passant de la 19e à la 9e place en un an. Au cas où vous ne le sauriez pas, R est un langage spécialisé dans les graphiques et le calcul statistiques. Il est sous licence libre GNU et a été développé en 1993 par Bell Labs, anciennement propriété d’AT&T et maintenant propriété de Lucent Technologies.

Les autres langages qui ont fait un grand bond en avant sont Swift et Perl. Le langage d’Apple, lancé en 2014, bondit de la 16e à la 12e place, tandis que Perl (1987) passe de la 20e à la 13e place.

Nous avons mentionné le TOP 5 brièvement parce qu’il n’est pas nécessaire de les présenter. Java est toujours un langage utilisé dans les applications professionnelles ou de recherche grâce à sa polyvalence et à la facilité de programmation dans ce langage. En outre, il reste le langage officiel d’Android, même s’il accorde de plus en plus d’importance à Kotlin. À titre de curiosité, Kotlin est classé 34e dans l’indice TIOBE.

Conclusion

Depuis des années, Python est devenu un langage de référence, notamment pour le développeur web dans le traitement des données et dans des domaines de recherche en plein essor comme lintelligence artificielle ou l’apprentissage automatique.

Comment savoir si votre projet est adapté au Développement en Architecture Microservices ?

microservices architectures

Comment savoir si votre projet est adapté au Développement en Architecture Microservices ?

Les applications développées en microservices procurent de nombreux avantages. Les utilisateurs jouiront entre autres d’une grande robustesse. De même, il sera plus facile de se lancer dans la maintenance, de par l’indépendance des services entre eux. Au vu des atouts, une entreprise peut envisager le projet. Elle devrait néanmoins connaître ses conditions. 

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Le découpage en blocs fonctionnels

Le principe fondamental d’une architecture microservices est que chaque micro service répond à une fonctionnalité métier, et une seule. Il y a donc un découpage en blocs fonctionnels à faire de l’application à réaliser. Plus le projet est d’importance, plus ce découpage, à condition qu’il soit bien fait (pas ou peu d’interdépendance), accélère l’indépendance du développement, du test et du déploiement de ces microservices. La question peut se poser sur des projets de petite taille.

Beaucoup de microservices = gestion plus complexe ?

La question peut être posée dès lors que l’application finale se constitue de beaucoup de microservices, dont il faut gérer leur intégration et leur répartition dans une architecture physique capable de digérer l’exécution parallélisée de ses microservices. Dans l’hypothèse où il existe des dépendances entre les services, les mises à jour des services peuvent être source de complexité tant sur le plan des tests (pour revérifier une chaîne de microservices dépendants) que sur le plan du déploiement.

Une infrastructure adéquate

La gestion de la mémoire avec une mise en cache, une architecture distribuée restent des points cruciaux dans la mise en place d’une application orientée microservices. Par ailleurs, à l’heure où toutes les entreprises sont concernées par la cybersécurité, un nombre important de microservices peut accroitre une vulnérabilité face à la menace. Il y a donc un travail important de dimensionnement des ressources physiques, et de vérification des potentielles défaillances au niveau de chaque service.

Certaines peuvent être de haut niveau et abstraites, lorsqu’une personne utilise par exemple une remarque sarcastique pour transmettre une information. Pour bien saisir le langage humain, il faut comprendre non seulement les mots, mais aussi comment les concepts sont reliés pour transmettre le message souhaité.

Le text mining : automatisation du traitement de textes volumineux

text mining definition

Le text mining : automatisation du traitement de textes volumineux

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Définition

Le Text Mining (fouille de texte ou extraction de connaissances) est l’ensemble des méthodes et outils destinés à l’exploitation de textes écrits volumineux : emails, fichiers word, documents powerpoint…

Afin d’extraire du sens de ces documents, le text mining se base sur des techniques d’analyse linguistique. La fouille de textes s’utilise pour le classement de documents, la réalisation de résumés de synthèses automatiques ou en assistance des veilles technologique et stratégique.

Utiliser l’informatique pour l’automatisation de la synthèse de textes est une pratique aussi ancienne que l’informatique. En effet, un chercheur d’IBM, en 1958, est l’inventeur du terme de « Business Intelligence ».

Actuellement, Google propose ce service à grande échelle en déposant un brevet pour la création d’un contenu original via la synthétisation automatique d’articles lus sur le web.

Applications

La fouille de textes permet l’analyse de la base des emails que reçoit une entreprise et de détecter le motif principal de contact. Il est possible d’élaborer des modèles pour un classement automatique des mails dans plusieurs catégories de motifs de contacts. Cette automatisation permet un envoi plus rapide de la demande au service et à la personne concernée afin d’accroître la satisfaction client.

L’émergence des réseaux sociaux développe l’analyse de sentiments (opinion mining). Elle consiste à analyser les textes volumineux afin d’en extraire les sentiments principaux pour mieux comprendre les opinions et perceptions émanant des textes analysés.

Les données sensibles se rapportant à l’origine raciale, à la santé, à la politique et à la religion des clients, notamment, des partenaires ou collaborateurs sont interdites par la CNIL. Le prochain Règlement Général sur la Protection des Données augmente l’obligation de résoudre cette problématique. Des algorithmes de text mining sont développés à cette fin.

L’extraction de connaissances s’impose dans d’autres tâches : actions marketing (formulaires de contact, réseaux sociaux), gestion de la relation client ou, entre autres, optimisation du contenu web dans le but d’un référencement naturel.