Le mois dernier, Uniphore, une société licorne incubée à l’IIT-Madras Incubation Cell, a annoncé avoir acquis une société française, Hexagone. Uniphore affirme que l’acquisition renforcera son offre, qui relève d’une branche croissante de la science – l’intelligence artificielle conversationnelle.
Cela fait longtemps qu’un logiciel n’a pas été connecté à une voix humaine – traduisant la parole en texte – et depuis lors, les choses ont beaucoup progressé. Par exemple, Uniphore utilise la reconnaissance vocale automatique et le traitement du langage naturel (NLP) pour aider les clients à comprendre les sentiments de leurs clients lorsque ces clients contactent leurs centres d’appels pour se plaindre ou demander de l’aide pour un problème.
Alors, comment ça marche?
Votre mère ou votre partenaire vous a-t-il déjà demandé au téléphone pourquoi votre voix était si basse et a-t-elle vérifié si vous vous sentiez bien ou si vous étiez malade ? Sur quoi ont-ils fondé leur question ? voix!
L’informatique et la linguistique computationnelle ont convergé au cours des dernières années pour faciliter la reconnaissance vocale, également appelée reconnaissance vocale, qui aide les entreprises à ressentir la nervosité, l’exaltation ou la colère dans la voix des clients. L’IA conversationnelle s’est avérée suffisante pour évaluer le sentiment des clients.
La Programmation Neuro Linguistique (PNL) est utilisée pour la reconnaissance automatique de la parole. Les applications d’assistant virtuel comme Siri ou Alexa sont des exemples prêts de services qui utilisent la reconnaissance vocale.
En ce qui concerne la reconnaissance vocale que les entreprises utilisent pour comprendre les émotions des clients, en particulier en analysant les journaux d’appels dans les centres d’appels, Uniphore affirme que l’intelligence artificielle conversationnelle (IA) aide à prédire l’intention à partir de la voix, du sentiment, des signaux tonals et de l’émotion dans les conversations des clients. Cette technologie aide à favoriser le libre-service avant que l’appel d’un client ne soit transféré aux agents du centre d’appels pour les demandes complexes. Uniphore affirme que cela aide également les entreprises à mieux comprendre les performances des agents.
Uniphore affirme que l’IA conversationnelle est pilotée par trois technologies principales : la PNL, l’IA et l’apprentissage automatique (ML).
La PNL analyse le langage et la parole humains naturels, interprète les nuances du contexte et extrait les informations pertinentes. Associée à la compréhension du langage naturel (NLU), la PNL permet aux humains d’avoir des conversations avec l’IA.
L’intelligence artificielle utilise les données analysées par la PNL pour prédire les modèles de communication. L’IA conversationnelle permet aux machines de communiquer dans les deux sens avec les humains, générant des réponses automatisées pertinentes basées sur l’intention de l’orateur et d’autres informations contextuelles.
L’apprentissage automatique permet aux systèmes basés sur l’IA d' »apprendre » et de s’améliorer à partir de l’expérience sans être explicitement programmés. « Un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, l’apprentissage en profondeur, permet aux modèles d’IA conversationnels d’agréger et de classer les données extraites pour faire des prédictions de haute précision. Les modèles d’apprentissage en profondeur fonctionnent sur des réseaux de neurones. De nombreux assistants virtuels basés sur l’IA utilisent des modèles d’apprentissage en profondeur pour imiter la parole humaine naturelle. », selon le site Uniphore.
Ensemble, ces trois éléments alimentent de nombreux outils et expériences que nous tenons pour acquis aujourd’hui, tels que les moteurs de recherche, les filtres anti-spam, les logiciels de traduction et l’analyse grammaticale.
Selon Uniphore, la technologie d’Hexagone « améliorera sa capacité à intégrer toutes les données dérivées de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel, de l’intelligence artificielle cognitive et de l’analyse de la voix et du ton pour capturer les signaux comportementaux et émotionnels ».
Dans une vidéo annonçant l’acquisition, Camille Srour, présidente d’Hexagone, explique que même le son de la frustration — le « arag » d’un client en colère — ou le rire dans chaque conversation est capté et analysé par cette technologie.
Sans cette technologie, souligne-t-il, les entreprises ont tendance à répondre aux appels vocaux au hasard à la fin de chaque année et à proposer des stratégies de marketing ou de vente basées sur les informations qu’elles en tirent. Ce n’est pas, dit-il, la méthode idéale. Après tout, si sur des milliers d’utilisateurs finaux, seuls trois clients veulent une certaine fonctionnalité, cela finira par induire l’entreprise en erreur si elle écoute ces trois clients au hasard.
Ceci est votre dernier article gratuit.
