Concevoir un modèle de reconnaissance du langage

Au vu des nombreux médias utilisant le langage textuel, il a fallu adapter la détection pour les documents numérisés, mais aussi pour les textes contenus dans une image ou une vidéo. Dans ce sens, l’intelligence artificielle doit être en mesure d’apprendre la structure d’une phrase, sa syntaxe, mais aussi et surtout repérer le sujet, les verbes et les interpréter.

Aujourd’hui, la reconnaissance du langage, en particulier le NLP, va encore plus loin avec la reconnaissance vocale (comme les recherches vocales sur les moteurs de recherches, les plateformes téléphoniques ou les assistants vocaux). Devant cette prouesse technologique, l’IA est rapidement devenue un must-have pour répondre aux besoins des entreprises, dans de nombreux secteurs d’activité.

C’est grâce au deep learning que nous arrivons désormais à non seulement interpréter le langage humain (NLP : Natural Language Processing), mais aussi à identifier les intentions et le sens de ce qui est dit ou écrit (NLU : Natural Language Understanding). Cette différenciation est primordiale, en particulier pour le Français qui est une langue très poétique et imagée : la machine doit être en mesure de comprendre et d’interpréter non seulement le sens syntaxique, mais aussi symbolique.

Concrètement, c’est comprendre le langage naturel de l’Homme pour lui proposer les produits et services qu’il désire. Il peut s’agir d’un produit physique, contacter le service après-vente ou pour son loisir : la machine sert alors d’intermédiaire pour classer la nature de la demande et tente d’apporter la solution adaptée.

Dans le secteur professionnel, on estime qu’environ 80 % des contenus en lien avec une entreprise sont non structurés et peut aller jusqu’à 90 % dans certains secteurs, en particulier les médias sociaux et les organisations axées sur le contenu. Au regard de ces chiffres, les données n’étaient pas traitées par manque de temps ou de moyens pour être pleinement exploitées.

C’est là que l’IA et le deep learning, avec son approche cognitive, peut non seulement analyser les données latentes, mais les traiter pour déclencher des actions précises. Donnant du sens à l’information et à l’analyse de sentiments, l’IA représente une forte valeur ajoutée pour mieux servir les entrepreneurs.

Dans le domaine du marketing notamment, on peut utiliser l’IA pour classer les prospects chauds et froids, déterminer les besoins des clients et adapter le discours en fonction des sentiments. Cette première étape permet d’écrémer et de perfectionner le tunnel de conversion pour apporter des leads qualifiés, mais aussi pour fidéliser la clientèle qui se sent comprise et importante.

Services financiers

En analyse financière, l’IA sert avant tout à gagner du temps grâce à l’automatisation. Si les employés traduisent d’abord les chiffres bruts extraits de divers documents en informations exploitables, l’intelligence artificielle sera en mesure de les exploiter pour des analyses prédictives ou la data visualisation : en résumé, pour collecter les données les plus pertinentes afin de proposer de nouvelles offres ou s’aligner sur les tarifs du marché pour vous démarquer de la concurrence. En déléguant la partie collecte et analytique, le NLP prend tout son sens pour automatiser la tâche et accélérer le travail de l’Homme et donc lui permettre de se concentrer sur l’essentiel.

Domaine médical

Outre les dossiers de la patientèle, les médecins utilisent régulièrement des enregistrements (en particulier dans le domaine de la médecine légale, les autopsies ou la police scientifique) pour garder une trace des informations sur les cas qu’ils rencontrent. Ces enregistrements font ensuite l’objet d’une retranscription, généralement par les secrétaires pour la saisie informatique. En supprimant cet intermédiaire, l’IA permet aux secrétaires médicaux de gagner du temps et de se concentrer sur leurs autres missions, mais aussi aux médecins pouvant s’occuper davantage de sa patientèle.
Néanmoins, le NLP peut aller encore plus loin dans le domaine médical, en particulier avec une solution de dictation parole-texte pour retranscrire en temps réel les dires du corps médical à la machine, grâce au machine learning. Dès lors, le secrétaire médical endosse le rôle de correcteur, lui dégageant du temps et permettant de réduire considérablement le délai de traitement et de récupération du compte-rendu en version écrite et/ou numérique.

L’administration

On le sait, l’administratif, c’est le monde de la paperasse. Entre formulaires, demandes, dossiers, le papier est encore omniprésent, partagé entre le numérique et le manuscrit. Et si l’intelligence artificielle fait autant parler d’elle, c’est avant tout pour le gain de temps qu’il peut apporter aux services administratifs. En outre, elle est en mesure prendre en charge :

• La traduction de texte et l’audio transcription en temps réel
• La correction orthographique, grammaticale et syntaxique,
• La création d’un résumé automatique d’un contenu
• La modération automatique de contenus sur les réseaux sociaux
• L’interaction (chatbots, assistants vocaux, plateformes téléphoniques)
• La classification automatique de texte (traitement de dossiers, routage d’email)
• La reconnaissance d’entités nommées dans un texte (Named Entity Recognition)
• L’analyse de sentiment et l’analyse de réputation (Sentiment Analysis)
• La découverte de thématiques (Topic Modeling) et le trending pour suivre les tendances et faire le buzz

Utilisation concrète de Chat GPT

Le cœur de métier de Cross Data est la conception d’algorithmes et de solutions de data et d’intelligence artificielle

Qualifier les besoins en Data et IA de votre entreprise

• Présenter les différentes options techniques et de ROI qui s’offrent pour répondre à ses besoins,

• Répondre aux points d’attention relevés,

• Rédiger et de chiffrer des roadmaps techniques qui répondent aux besoins,

• Développer des solutions algorithmiques 

• Transmettre le savoir faire data

Exemple de cas clients : génération d’avis clients.