NLP commercial aujourd’hui et demain | IA dans les affaires #12

L’application du traitement du langage naturel (NLP) dans les affaires présente d’énormes opportunités de développement et d’automatisation. Elle s’applique à des domaines aussi divers que l’analyse des réactions émotionnelles sur les réseaux sociaux, où elle peut indiquer comment une marque est perçue, jusqu’à l’opération vocale et intuitive des machines industrielles. Quelles sont les perspectives pour les applications NLP prochainement ?

NLP dans les affaires aujourd’hui et demain – table des matières :

1. Introduction
2. NLP dans les affaires – que peut-elle faire aujourd’hui ?
3. L’avenir du NLP dans les affaires
4. Résumé

Introduction

Nous avons écrit sur le fonctionnement du traitement du langage naturel, ou comment les machines et l’intelligence artificielle peuvent comprendre le langage, dans cet article. Nous avons également déjà mentionné comment cela fonctionne pour le traitement automatique des documents, l’analyse des réseaux sociaux, la traduction automatique, et les chatbots, à la fois textuels et vocaux. Aujourd’hui, cependant, nous allons nous concentrer sur un aperçu rapide d’autres applications d’intérêt commercial du NLP (traitement du langage naturel). Sur ce qui est disponible aujourd’hui. Et aussi sur les opportunités qui s’ouvrent pour le NLP dans un avenir proche.

NLP dans les affaires – que peut-elle faire aujourd’hui ?

Une application passionnante du NLP qui est vraiment utile dans la gestion du commerce électronique est l’analyse de texte. Par exemple, analyser les avis sur les produits publiés sur les sites de retour d’expérience des clients peut suggérer des recommandations précieuses pour les offres de magasin ou des améliorations des produits eux-mêmes. Étudier les avis des clients vous permet de prendre des décisions commerciales plus efficacement, ainsi que de développer des stratégies qui répondent aux attentes des clients.

L’analyse de texte est également appelée extraction de texte. Car grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle, il est possible de “déterrer” des données et des modèles de comportement à partir de textes écrits de manière décontractée et naturelle. Cela peut être, par exemple, des modèles concernant la fréquence d’achat de produits spécifiques, ou le degré de satisfaction après sélection, qui ne sont pas perçus par les humains analysant les commentaires. Au lieu de cela, ils peuvent fournir des connaissances précieuses sur les clients. Ces connaissances, à leur tour, permettront d’appliquer la personnalisation, ou des stratégies de marketing basées sur les données et l’IA aux besoins d’un client spécifique.

L’intelligence artificielle, combinant des capacités d’analyse et d’extraction de texte, est également capable de préparer des résumés précis et factuels. Cela inclut le contenu des réunions d’affaires, après quoi chaque participant peut recevoir une note textuelle contenant les conclusions les plus importantes. La capacité de résumer des textes et de tirer des conclusions à partir de matériaux sources accélère également considérablement la recherche de marché et la recherche concurrentielle, car on peut rapidement passer en revue un rapport plus large en utilisant des notes préparées par l’IA tirant parti des capacités fournies par le traitement du langage naturel.

Cependant, il convient de mentionner non seulement la compréhension mais aussi la génération de discours dans un contexte commercial. Divers types de chatbots et de voicebots sont courants dans l’industrie hôtelière et touristique, entre autres. Grâce à la traduction automatique et à la manière de communication vocale naturelle, l’utilisation du NLP garantit une excellente satisfaction client. Du choix d’un hôtel, à la réservation d’un vol, jusqu’à des informations touristiques basées sur des données récupérées en temps réel. Tous ces services sont rendus possibles grâce au traitement du langage naturel.

L’avenir du NLP dans les affaires

Une machine à laver qui vous rappelle avec une voix polie de terminer un programme, ou un réfrigérateur qui vous rappelle de reconstituer votre stock de jus d’orange sont des solutions disponibles aujourd’hui. Le monde qui nous entoure parlera de plus en plus : l’Internet des objets (IoT) et le développement rapide de l’intelligence artificielle rendent les capteurs et les interactions vocales omniprésents.

L’analyse future du langage naturel pourrait inclure non seulement des énoncés écrits et parlés mais aussi des signes accompagnants qui expriment des émotions. Dans le langage parlé, cela inclura le volume et le ton de la voix, ainsi que le rythme de la parole. Et dans le langage écrit familier – l’analyse des émoticônes, des mèmes ou des images publiés. Un champ d’analyse encore plus grand s’ouvre lorsque un énoncé est analysé à partir d’un enregistrement vidéo, où la personne ou les personnes parlant peuvent être vues.

Si l’analyse de la communication non verbale, soutenue par l’intelligence artificielle, fait partie du NLP, il est possible de comprendre non seulement le sens d’un énoncé mais aussi son intention. La communication non verbale ouvre le champ à l’interprétation des comportements et des attitudes qui transmettent un sens, accompagnant des émotions, et indiquent le but du message. Le NLP combiné à l’analyse d’image (vision par ordinateur) permettra d’interpréter le sens des expressions faciales, des mouvements ainsi que des gestes. Et les outils analytiques soutenus par l’IA tireront des conclusions supplémentaires sur quand et où les clients s’intéressent à un produit ou à un service.

Résumé

Les mots d’Albert Mehrabian accompagnent notre analyse du traitement du langage naturel : La communication humaine est seulement à 7 % basée sur les informations transmises par les mots. Le ton de la voix est déterminé à 38 % et jusqu’à 55 % est la communication non verbale. Ceux qui s’occupent du traitement du langage naturel et de ses connexions avec d’autres branches de l’intelligence artificielle le savent également. Nous allons certainement nous émerveiller de ce que l’IA à apprentissage rapide tirera bientôt de nos comportements et gestes.

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