NLP – Traitement Automatique du Langage Naturel : Use Cases en Service Clients
Dans un monde où la communication règne en maître, la capacité de comprendre et de traiter le langage humain devient une compétence inestimable. Le NLP (pour “Natural Language Processing”, ou “Traitement Automatique du Langage Naturel” en VF) incarne cette révolution technologique. Il transforme actuellement le quotidien dans les Services Clients.
Dans cet article, nous allons explorer les méandres du NLP, une branche fascinante de l’Intelligence Artificielle qui permet aux machines de lire, comprendre et interpréter le langage humain. Que vous soyez un professionnel des Centres de Contacts ou simplement un curieux de technologie et/ou de Relation Client, vous allez voir que le NLP est en train de redéfinir la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients.
Découvrez ce qui se cache derrière l’acronyme NLP
C’est quoi le NLP ?
Le Natural Language Processing (NLP), ou Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) en français, est une branche de l’IA permettant aux machines de comprendre, générer et traduire le langage humain. Cette technologie révolutionne la manière dont nous interagissons avec les robots. Car ces derniers ont alors la capacité de traiter le langage sous ses différentes formes : écrit, parlé, ou même en signes.
Pas de NLP sans Machine Learning (et Deep Learning)
Le NLP s’appuie sur deux technologies clés : le Machine Learning (apprentissage automatique) et le Deep Learning (apprentissage profond). Ces méthodes permettent aux machines d’apprendre à partir de vastes ensembles de données. Et de s’améliorer au fil du temps.
Le Machine Learning utilise des algorithmes pour identifier des modèles et faire des prédictions, tandis que le Deep Learning (une sous-branche du machine learning) utilise des réseaux de neurones artificiels pour effectuer des tâches de traitement du langage de manière plus avancée.
Petite précision sur le langage naturel en informatique
En informatique, le langage naturel se réfère au langage utilisé quotidiennement par les humains pour communiquer (par opposition aux langages de programmation, qui impliquent des lignes de code). Le NLP traite ce langage naturel en le convertissant en formats compréhensibles par les machines. Il utilise diverses techniques pour analyser le langage, comprendre son sens, sa syntaxe, sa sémantique et même son contexte (culturel et émotionnel).
Grâce au NLP, les ordinateurs peuvent accomplir des tâches telles que :
- La traduction automatique.
- La reconnaissance vocale.
- La génération de texte.
- L’analyse d’émotions.
Le NLP ouvre donc un monde de possibilités pour les interactions homme-machine, en rapprochant les ordinateurs de la compréhension du langage humain dans toute sa complexité.
NLP ou NLG ?
L’Intelligence Artificielle générative, souvent représentée par la Natural Language Generation (NLG), est un domaine passionnant de l’IA qui se concentre sur la création de contenu textuel. Bien qu’étroitement liés, le NLP et la NLG ont des objectifs distincts. Le NLP se concentre sur la compréhension et l’analyse du langage naturel, tandis que la NLG s’attache à la production de textes compréhensibles par les humains.
En d’autres termes, le NLP permet aux machines de comprendre le langage humain, tandis que la NLG leur permet de le reproduire. Lorsqu’elles sont combinées, ces deux technologies offrent une interaction complète et sophistiquée entre l’homme et la machine. Elles ouvrent la voie à des Service Client plus intuitifs et efficaces.
Comment fonctionne le NLP ?
Le fonctionnement du Traitement Automatique du Langage Naturel est un processus complexe qui implique plusieurs étapes clés, dont voici un résumé.
1 – Collecte et préparation des données : tout commence par la collecte de vastes ensembles de données. Ces données peuvent provenir de diverses sources, comme des documents, des sites web ou des transcriptions vocales. Elles sont ensuite nettoyées et organisées pour préparer le processus d’apprentissage.
2 – Prétraitement : cette étape consiste à transformer les données brutes en un format plus structuré et compréhensible pour les machines. Cela inclut la suppression des éléments superflus (comme la ponctuation), la segmentation en mots ou phrases, la normalisation (comme la mise en minuscule) et l’identification de la structure grammaticale.
3 – Entraînement des algorithmes : les données prétraitées sont utilisées pour entraîner des algorithmes de machine learning ou de deep learning. Ces algorithmes apprennent à reconnaître des modèles, à comprendre la signification des mots et des phrases en fonction des contextes (sans ambiguïté), et à prédire les réponses appropriées.
4 – Déploiement : une fois les modèles entraînés, ils sont déployés dans des applications réelles. Cela peut être l’intégration dans des systèmes de chatbots conversationnels, des outils d’analyse de sentiment ou des interfaces de reconnaissance vocale.
Quelques exemples de cas d’usages du NLP dans les Centres de Contacts
Le Traitement Automatique du Langage Naturel est une technologie révolutionnaire dans le domaine du Service Client. Il offre des solutions innovantes pour améliorer l’efficacité et la qualité de la Relation Client. Voici quelques exemples concrets d’usages possibles actuellement.
Les chatbots améliorés grâce à l’IA
Les chatbots alimentés par le NLP peuvent opérer 24h/24, répondre instantanément aux requêtes des clients et maintenir un ton adapté et constant. Ils sont également capables d’apprendre le langage spécifique à une industrie et de répondre à des questions pertinentes (comme le fait ce chatbot hôtelier par exemple).
Ils sont principalement utilisés pour inciter à passer commande, réduire le taux de désabonnement des clients et améliorer l’expérience client globale.
L’analyse des sentiments des clients
Les outils de NLP les plus poussés peuvent venir en aide aux Services Client dans la compréhension des sentiments des clients. Pour cela, ils analysent automatiquement (et attentivement !) la voix et le ton de l’interlocuteur, ou encore des textes tels que les avis et les publications sur les réseaux sociaux.
Cette analyse permet par exemple aux entreprises de répondre de manière proactive aux commentaires désagréables et autres plaintes négatives des utilisateurs.
Le routage des appels et des tickets
Les systèmes de service vocal interactif (SVI) équipés de NLP peuvent comprendre les demandes des clients et les diriger précisément vers les lignes les plus pertinentes. Autre use case avec le routage automatique des tickets. Le NLP peut aider à rationaliser le processus de gestion de ces tickets en comprenant le sujet du ticket et en le dirigeant vers la personne la plus pertinente.
Ces routages automatisés contribuent à une résolution plus rapide des problèmes. C’est par exemple ce que propose Zaion avec son Processingbot (un bot IA qui traite les demandes répétitives et à forte volumétrie, avant de décider de transférer ou non le besoin à un conseiller humain).
Les systèmes de recommandation de produits
Le NLP transforme les systèmes de recommandation de produits en les rendant plus intuitifs et efficaces. Ces outils traitent rapidement les demandes des clients, avant de les orienter vers les produits ou services les plus pertinents.
La conséquence : un allégement non négligeable de la charge de travail dans les centres d’appels traditionnels.
La compréhension des retours clients
Le NLP facilite l’analyse des retours clients en identifiant les mots ou les phrases couramment utilisés, ainsi que les sujets fréquemment abordés dans les formulaires de feedback.
C’est l’idéal pour obtenir des analyses efficaces en très peu de temps qui seront utilisées par les équipes commerciales et marketing.
Le support aux agents humains
C’est une constante (et sans doute son plus gros avantage !) dans la plupart des uses cases du NLP dans les Centres de Contacts. Cette technologie vient aider les agents des Services Clients en prenant en charge les requêtes chronophages qui ne nécessitent pas beaucoup d’attention. La RPA (Robotic Process Automation) est donc tout indiquée pour gérer ces sujets à faible valeur ajoutée.
Les agents peuvent ainsi se concentrer pleinement sur des questions plus complexes nécessitant une touche humaine. Et ça, c’est le principal !
Vous avez eu une aperçu des principaux use cases possibles du NLP dans les Services Clients. Si vous voulez en découvrir d’autres, nous vous invitons vivement à consulter notre article dédié aux exemples d’applications de l’IA dans les Centres de Contacts.
En plus d’avoir fondé le cabinet CustUp, Antoine est constamment à l’écoute de tous les sujets qui touchent (de près ou de loin) l’IA, les Centres de Contact et la Relation Client. Pour profiter de ce travail de veille, il vous suffit de lire sa série d’articles sur les acronymes utilisés dans les MarTech.