Les enjeux du langage naturel dans la relation client

Si vous vous sentez parfois un peu perdu pour comprendre le code et divers langages de programmation et bien, figurez-vous que les machines ont bien plus de difficultés à comprendre le langage humain. Il est vraiment difficile pour les intelligences artificielles et autres programmes d’interpréter correctement le langage écrit ou oral et encore davantage d’y répondre de manière pertinente.

Depuis quelques années les technologies de traitement automatisé du langage ont beaucoup progressé et peuvent désormais répondre à la plupart des enjeux de la relation client digitale.

Définition du langage naturel

Qu’entend-on par « langage naturel » ? Cette expression désigne la formulation de phrases pouvant être prononcées et comprises par des humains. Les langages informatiques ont quant à eux  pour objectif est d’être interprété par des programmes.

Le défi des programmes et des intelligences artificielles est désormais de comprendre le langage naturel des humains lorsqu’ils parlent ou écrivent. Ce ne sera plus à l’humain de s’adapter aux machines pour faire des requêtes dans les moteurs ou parler à des chatbots mais bien aux machines de s’adapter aux humains.

Enjeux et Applications business

Moteur de recherche

Si vous êtes administrateur d’un site web, ce dernier possède peut-être un moteur de recherche. Pour que celui-ci gagne en efficacité, il est conseillé de le paramétrer pour prendre en compte le langage naturel. Si le moteur de recherche ne comprend pas bien le langage naturel, il  risque de proposer des résultats non pertinents par rapport à la requête de  l’internaute.

Chatbot et agents conversationnels

Les chatbots et autres agents conversationnels ont un besoin plus vital de comprendre le langage naturel pour ne pas répondre complètement à côté de la plaque. De plus, ils doivent s’efforcer de répondre eux aussi de manière naturelle, en soignant leur syntaxe et en s’adaptant à leur cible (une femme, un homme, un groupe).

Fouille de texte

La fouille de texte ou text mining  permet d’extraire des informations à l’intérieur de documents non structurés comme des textes, des mails, des présentations etc…

De cette manière on peut  rechercher des entités nommées, des dates, des chiffres divers qui peuvent ensuite être restructurés au besoin.

Catégorisation et taggage

La compréhension du langage naturel permet aussi de pouvoir classer de façon automatique des documents provenant d’un corpus. De même, il est possible d’enrichir le document par l’ajout de tags.

Vous pouvez tester sur notre site, Catégorisator, notre outil de catégorisation et Taggator, notre outil de tag automatiques.

Un système de recommandation plus efficace

Après analyse, le système pourra proposer des recommandations de documents pour les relier en série. Cela sert à présenter des articles en relation avec le sujet mais aussi des produits.

L’analyse de sentiment

Il s‘agit du processus qui permet de caractériser le ton émotionnel d’une phrase ou d’un paragraphe.

L’analyse permet d’aggréger des avis et de faire un suivi d’opinion sur un produit.  Elle est surtout utilisée par les équipes chargées de la relation client pour mieux comprendre l’opinion et l’émotion des retours des clients afin de détecter et résoudre aux plus vite les problèmes remontés.