L’intelligence artificielle fait désormais partie de notre quotidien. Téléphonie, bot, logiciels, celle-ci nous entoure. Mais si ce qu’on appelle le NLP (natural language processing) est désormais bien maitrisé au sein des entreprises de codage et de technologie, le NLU, relevant de la compréhension du langage naturel, ne se contente plus de seulement analyser les mots : il permet d’approfondir la compréhension du langage et donc du sens derrière les mots. Petit rappel : Avant la NLU, il y avait donc le NLP. C’est ce dernier qui permet aux machines, via l’intelligence artificielle, de communiquer avec les humains. Les bot traitent ainsi les messages vocaux comme des données. On parle de natural language understanding, ou CLN en français, pour évoquer la partie qui se focalise sur la signification cachée derrière les textes. Soit, plus clairement, derrière le sens des mots. Cette analyse des sentiments est particulièrement utile pour tous les services clients qui doivent gérer des rendus d’opinions et de satisfaction.

Reproduire les interactions humaines

En intelligence artificielle, les programmes informatiques – ou bot – visant cette NLU sont considérés comme complexes. Sa maîtrise est pourtant un vrai plus aujourd’hui : elle permet concrètement aux utilisateurs d’entrer en interaction avec les appareils et les différents systèmes en recourant à leurs propres mots. Ils ne sont plus contraints par une liste de réponses préétablies par l’ordinateur et l’IA. L’objectif étant, pour les clients – et plus globalement les citoyens connectés – de pouvoir interagir de façon libre et facile, via la saisie clavier ou oralement, avec des systèmes dits “en self-service”, les assistants virtuels se dotent d’interfaces de conversation en langage naturel. De la sorte, ils ont l’impression de converser avec un opérateur humain, et non pas avec un ordinateur.

Pour une expérience client optimale

L’utilité de l’intelligence artificielle n’est plus à prouver dans l’efficacité des remontées d’informations et du traitement de données. C’est une manière rapide et rentable d’extraire et de trier des informations par critères de pertinence et par corrélation ou récurrence dans une conversation. La technologie de “natural language understanding” se trouve au cœur des solutions de conversation intelligentes et des assistants virtuels. Elle permet le développement d’applications toujours plus intelligentes, favorisant un traitement rapide des informations et une amélioration de l’expérience client, via les nouvelles fonctionnalités proposées en self-service. Ainsi, les assistants virtuels de la plateforme Kwalys, en étant dotés de ces interfaces de CLN, offrent plus d’aisance et de liberté dans l’échange des clients avec les systèmes qui peuvent choisir de parler ou de taper sur le clavier, exactement comme s’ils s’adressaient à un être humain en face.

Meilleure analyse des données

Cette analyse permet in fine de déterminer si les clients sont satisfaits ou non, mais plus largement pour comprendre, en cas de mécontentement par exemple, ce qui motive le ressenti négatif, et donc les tendances et souhaits des clients. Contrairement au NLP, le NLU offre la possibilité d’analyser en profondeur une grande quantité de contenus, de données et sources structurées ou non. On pense notamment aux réponses aux sondages et aux enquêtes d’opinion, aux commentaires sur des retours de produits ou suite à des achats. Les bots traitant de ces données sont aujourd’hui utilisés en priorité sur les réseaux sociaux pour traduire des tendances et faire ressortir des grandes lignes, des schémas récurrents.