Pourquoi utiliser un chatbot ?

Savez-vous ce qu’est un chatbot ? Ce programme informatique, doté d’une intelligence artificielle, est capable d’interagir avec les clients. Il simule une conversation tel un être humain avec un langage naturel et une personnalité à l’image de l’entreprise. L’usage du chatbot est en plein essor, mais pourquoi l’utiliser ?

Le chatbot l’allié du service client

Le service clientèle est souvent occupé à répondre aux mêmes interrogations, gérer des problèmes de commande ou rechercher un renseignement. Généralement, les informations sont présentes dans la FAQ du site. Le chatbot est l’outil idéal pour accomplir des tâches répétitives et chronophages :

Il répond instantanément aux questions simples ;
Pour les cas complexes, il récoltera les éléments de base d’un ticket pour faciliter l’intervention de l’équipe ;
Il est accessible 24 h/24 et 7 j/7 et sans aucune file d’attente ;
Il fonctionne sur tous les supports : téléphones, tablettes, ordinateurs, sur les réseaux sociaux et les sites internet.

Grâce au travail du bot, le service après-vente gagne en disponibilité pour se consacrer à des problèmes plus délicats et apporter une vraie valeur ajoutée.

Le chatbot plus qu’un simple agent conversationnel

Lorsqu’une personne commence une discussion dans le chatbot, il démontre son intérêt pour les produits présentés ou l’entreprise. Le bot pourra accompagner l’utilisateur, lui demander ce qu’il souhaite, réagir de façon pertinente, proposer des remises, suggérer l’inscription à la newsletter. Il peut adapter ses réactions en fonction de l’historique de l’internaute. En offrant une expérience client complète et personnalisée, il va aider à convertir le visiteur en prospect et faciliter ses futurs achats.

Correctement configuré, le chatbot deviendra un réel atout pour répondre et satisfaire les besoins clients. Il est toujours réactif et disponible de jour comme de nuit. Le chatbot est un véritable assistant virtuel. Au quotidien, le bot peut être un gain de temps et d’argent pour les entreprises.

Ainsi, les chatbots sont utilisés par de plus en plus de secteurs comme on peut le voir avec Ouibot, le chatbot de la SNCF.

Comment le Machine Learning et le Big Data s’entremêlent aujourd’hui ?

Comment le Machine Learning et le Big Data s'entremêlent aujourd'hui ?

De nos jours, le Machine learning et le Big data sont étroitement liés. Ils sont même interdépendants. En effet, l’apprentissage automatique des ordinateurs ne peut pas se faire sans le recours à de grands ensembles de données.

Mais en quoi consistent exactement ces deux disciplines ? Dans quelle mesure dépendent-elles l’une de l’autre ?

Machine learning et Big data : deux disciplines dans l'ère du temps

L’apprentissage automatique est une branche et une technique de l’IA (intelligence artificielle). Elle consiste à apporter des solutions à des problèmes statistiques complexes et d’exploitation de la donnée par la reconnaissance de motifs récurrents dans un ou plusieurs flux de données. De manière plus simple, il s’agit pour l’ordinateur de réaliser des analyses prédictives en s’appuyant sur des techniques statistiques. En quelques fragments de secondes, la machine réalise un forage des données et décèle des comportements anormaux ou suspects, telles les fraudes par exemple.

Le Big data peut être défini comme de vastes ensembles de données qui peuvent être collectés et analysés dans le but d’en dégager des informations stratégiques, utiles aux entreprises. Ces données peuvent aussi être utilisées lors de projets d’apprentissage automatique. Le Big data peut servir plusieurs objectifs : créer des campagnes marketing personnalisées, accélérer la prise de décisions, traiter des plages de données exhaustives entre autres.

Les liens entre l'apprentissage automatique et Big data

Le Machine learning repose sur le Big data. En effet, une machine ne peut pas développer son intelligence par cette technologie si elle ne dispose pas de grands ensembles de données. Plus la quantité de données est élevée, plus la solution finale apportée au problème est fine et précise. Prenons l’exemple des fraudes dans les paris sportifs. Pour apprendre à votre ordinateur à les identifier, il est préférable de lui soumettre les données de beaucoup de parieurs, pour identifier celles qui sont anormales.

On le comprend, ces deux notions fonctionnent ensemble. Le Big data est même le préalable nécessaire au fonctionnement de l’apprentissage automatique des machines.

L’Intelligence Artificielle au service d’une e-Réputation écologique?

De plus en plus, l’environnement et la protection de la planète deviennent un enjeu sociétal et politique fort. Appauvrissement des ressources naturelles, pollution, perte de la biodiversité… la terre se dégrade et notre qualité de vie avec.

L’e-réputation de l'écologie : une valeur éthique indispensable

Tout d’abord, de nombreux facteurs expliquent cette dégradation : exploitation par des entreprises peu respectueuses, besoin de survie de populations locales, arrivées d’espèces invasives. En effet, les grandes entreprises, par leurs activités humaines, peuvent avoir un impact écologique fort (positif ou négatif). Celles dont l’activité aurait un impact négatif sur l’environnement se trouvent être la cible des ONGs, de la presse spécialisée et des activistes écologiques, au travers de l’écriture d’articles, de tweets, qui en l’espace de quelques lignes peuvent mettre à mal l’image de ces entreprises.

Tout un chacun peut lire ces articles et avoir une perception de la « bonne » ou « mauvaise » réputation écologique d’une société. Mais est-ce qu’une Intelligence Artificielle pourrait avoir la même perception ?

Ainsi, rien n’existe ou n’est en partie réalisé en la matière. Si la e-Réputation est un enjeu en premier lieu pour les grands groupes, pour autant, les applications informatiques dédiées à la détection d’une mauvaise réputation, de surcroît en matière écologique, n’existent pas.

L’e-réputation : du « buzzword » à la réalité d’un enjeu

Internet a fait naître l’identité digitale de chacun et donc une prise de conscience qu’elle peut être à « charge » comme à « décharge » dans la construction d’une réputation et d’une image qui peut nous échapper. Cela a donné naissance au terme E-réputation (Chun & Davies) qui devient un « Buzzword ».

Ainsi, de nombreux grands groupes ont compris cela et ont mis en place des cellules d’expertises de gestion de de l’E-réputation, applicables à la sphère écologique, à travers le « monitoring » des publications du Web. Ainsi, il s’agit de surveiller l’ensemble des contenus mentionnant la personne, la société, la marque de produit, et estimer précisément la visibilité d’un sujet, surtout lorsque celui-ci est à « charge ».

Par ailleurs, une célèbre chaîne de vêtements en a fait les frais en 2013. A l’époque le PDG avait déclaré que sa marque ne s’adressait pas aux personnes corpulentes. Les Tailles XL et XXL avaient été alors retirées des rayons. Quasi immédiatement sur le Web, la marque est devenue une marque pour « gens beaux » et une enquête journalistique a démontré que les vendeurs étaient choisis sur des critères physiques. Les internautes ont donc réagi en se saisissant de cette politique de recrutement discriminatoire et les mentions négatives se sont multipliées évoquant les valeurs de la marque et ses figures dirigeantes.

La marque a été entachée entraînant une baisse de 18% de l’action et une perte nette de 6 M$ de bénéfices, avec une répercussion durable en interne. Comme quoi, dans l’écologie ou n’importe quel autre secteur, la réputation en ligne, c’est essentiel.

Comment surveiller automatiquement les indices réputationnels ?

Il existe aujourd’hui des éditeurs de plateformes permettant de réaliser des analyses quantitatives automatiques et sur-mesure comme Yext, Brand24, OBI Brand Monitor, LocalClarity, Yotpo, Djubo, Grade.us, Review Ninja, HootSuite, TalkWalker, Cision, BrandWatch, WizVille, TagBoard, Twitter Counter, Hearsay Social, BirdEye, Feefo, DialogFeed, Infegy Atlas … Mais la plupart sont des outils dont les principales fonctionnalités sont des mécanismes d’alertes d’avis et de surveillance de conversations. Or, personne ne peut maîtriser l’ensemble des conversations ou articles sur le web.

Dans le monde de l’écologie et de l’activisme environnemental, aucune des plateformes citées précédemment ne permet de détecter un risque réputationnel au regard de l’impact sur l’environnement sans analyse humaine.

Or la masse d’information est telle qu’il est quasi impossible de les analyser « à la main » et pour autant, une notation de e-réputation qu’elle soit écologique ou autre ne peut être juste que si la totalité de l’information est traitée.

C’est pourquoi l’usage de l’Intelligence Artificielle apparaît dans les projets d’automatisation de la perception d’un risque réputationnel à travers notamment des outils d’analyse de sentiments.

Analyse de sentiments des articles

Pourquoi, comment ?

L’analyse de sentiment (parfois appelée opinion mining) est la partie du text mining qui essaie de définir les opinions, sentiments et attitudes présente dans un texte ou un ensemble de texte. Développée essentiellement depuis les années 2000, elle est particulièrement utilisée en marketing pour analyser par exemple les commentaires des internautes ou les comparatifs et tests des blogueurs ou encore les réseaux sociaux. Mais elle peut également être utilisée pour sonder l’opinion publique sur un sujet, ou encore pour chercher à caractériser les relations sociales dans les forums.

Par ailleurs, l’analyse de sentiment demande bien plus de compréhension de la langue que l’analyse de texte et la classification par sujet. En effet, si les algorithmes les plus simples considèrent uniquement les statistiques de fréquence d’apparition des mots, cela se révèle en général insuffisant pour définir l’opinion dominante dans un document, surtout lorsque le contenu est court comme des messages dans un forum ou des tweets.

De ce fait, l’analyse de sentiment « basique » se focalise sur une seule dimension : le sentiment général est-il positif ou négatif ? Les techniques visant à déterminer un (ou plusieurs) sentiments généraux comme l’envie, la colère, la frustration ou la joie relèvent plus d’une forme d’adaptation des méthodes de découverte de sujet ou de méthodes de classification.

L'analyse peut s'effectuer à différents niveaux :

Au niveau du document : détermine l’opinion générale de l’ensemble du document. Cette analyse fonctionne bien pour des documents qui présentent un point de vue précis, mais moins pour des comparaisons car elle ne fera pas la différence entre les sujets abordés.
Au niveau de la phrase : détermine l’opinion générale d’une phrase (positive, négative ou neutre). Cette analyse peut donner une mesure de la « neutralité » d’un texte. Les méthodes utilisées sont celle de l’analyse de subjectivité.
Au niveau des aspects (aussi appelé Feature level) : au lieu de déterminer les entités à analyser en fonction de critère structuraux (phrase, paragraphe, document) ces méthodes se basent sur une analyse de corrélation entre l’opinion émise et la cible de cette opinion. Par exemple, la phrase « Le sujet du cours me passionne mais le professeur est ennuyeux. » présente deux sentiments sur l’entité « cours » : le sujet qui est perçu comme positif et le professeur, qui est perçu comme négatif. Ce niveau d’analyse permet de différencier les aspects qui sont aimés ou non par les auteurs des textes et ainsi permet plus facilement de déterminer des remédiations possibles. En revanche il est très difficile à mettre en place car extrêmement complexe, notamment la mise en relation des entités mentionnées.

Aujourd’hui des solutions d’Intelligence Artificielle existent et progressent considérablement en la matière. Pour autant, aucune IA n’est encore capable de comprendre l’ironie ou les sous-entendus !

Nous vous proposons des solutions logicielles autour des problématiques en intelligence artificielle & BRMS nous permettant de répondre à la plupart des exigences du marché.

Pourquoi est-il important de se former au développement de logiciels ?

Certains secteurs professionnels ont connu un réel essor ces dernières années. Le développement logiciel en fait partie. Il existe une kyrielle de raisons pour lesquelles il est important et utile de se former à cette discipline. Les voici :

Un domaine d’activité qui embauche à tour de bras

La crise de la COVID-19 nous a montré la fragilité et la volatilité de certains secteurs professionnels. Nombreux sont les travailleurs qui ont perdu leur poste ou vu une diminution substantielle de leur salaire. Certains domaines d’activité ont néanmoins échappé à cette fatalité. Parmi eux figure le développement logiciel. Cela s’explique aisément : la demande y est largement supérieure à l’offre. En effet, avec l’utilisation croissante des applications mobiles sur tous types de supports et la transformation numérique des entreprises, beaucoup d’organisations ont recours aux services des “professionnels du langage informatique”.

Ce secteur est aussi l’un des rares où la compétence prime sur le diplôme. Ainsi, vous pouvez très bien vous faire une belle place dans le métier sans être bardé de titres prestigieux. À vous de jouer !

Élargir son spectre de compétences

Se former au métier de développeur logiciel, c’est acquérir de nouvelles compétences très utiles tout au long de sa vie professionnelle. Dans un premier temps, cela vous permet de vous familiariser avec les concepts de la programmation et de développer une nouvelle forme d’esprit algorithmique. En effet, en développant des logiciels, vous apprenez à déployer votre logique d’une autre manière. D’autre part, cette discipline renforce l’imagination et la créativité des pratiquants. À force d’être confronté à certains types de problèmes, vous apprenez à trouver des solutions innovantes et contre-intuitives.

Comme développeur logiciel, vous acquérez également une analyse de risque plus fine. Vous apprenez à identifier les difficultés techniques ou liées au timing de votre projet, ainsi que les failles dans la configuration organisationnelle. Cette compétence en analyse de risque sera ensuite valorisée dans toute forme de gestion de projet.

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