L'analyse multilingue de l'IA est essentielle pour libérer le potentiel de l'expérience client et stimuler la croissance de l'entreprise.

L'analyse de texte est une discipline puissante capable de découvrir et d'annoter chaque exemple d'opinion client, quelle que soit la langue parlée par le client.

Le potentiel de l'IA à être indépendant du langage dans l'analyse de texte est un problème crucial (mais facilement négligé) pour les dirigeants d'entreprise qui prennent conscience des grandes quantités de données non structurées entourant leur entreprise.

Après tout, les données non structurées (UD) ne sont pas des données structurées dans un format tel que des feuilles de calcul, mais sont généralement de grandes quantités de données dans divers médias sociaux, blogs, commentaires de sites Web, appels de centres d'appels, discussions privées, etc. - et celles-ci Les données représentent une vaste ressource avec une plus grande valeur pour les entreprises souhaitant améliorer l'expérience client (CX).

La plupart des données sont des données non structurées. Selon les estimations du MIT, 80 à 90 % des données actuelles sont des données non structurées, et elles connaissent une croissance rapide. Et cela signifie que toutes les opinions des clients peuvent être rassemblées et analysées par les entreprises qui ont investi dans la technologie et l’expertise.

C'est le rôle de l'intelligence artificielle d'analyse de texte. Cela permet à chaque client qui commente une marque commerciale sur n'importe quelle plateforme d'avoir un accès sans précédent à ses pensées, opinions et idées. Il permet aux entreprises d'identifier avec précision et rapidité les problèmes des clients qui sont prioritaires, réduisant ainsi le taux de désabonnement des clients.

Compte tenu de cette généralité, il est particulièrement important de reconnaître la valeur de l'agnosticisme linguistique. Limiter l’analyse et l’annotation aux seules perspectives anglaises (lorsque d’autres perspectives existent) compromet l’ampleur des données non structurées et la généralisabilité de cette analyse de texte.

Par conséquent, il est nécessaire de comprendre le fonctionnement de l’analyse multilingue de l’IA et son potentiel pour obtenir un aperçu complet des avis des clients.

La puissance du traitement du langage naturel

Le fondement de l'analyse de texte basée sur l'IA repose sur la combinaison de l'apprentissage automatique (ML) et du traitement du langage naturel (NLP).

Le Machine Learning est une méthode d’intelligence artificielle conçue pour imiter l’apprentissage humain. Alors que la programmation traditionnelle nécessite l'exécution de règles créées par des humains, l'apprentissage automatique utilise l'analyse de données pour apprendre des modèles extrêmement complexes pouvant être utilisés à des fins d'inférence, ce qui rend l'apprentissage automatique très efficace pour résoudre des problèmes et effectuer des tâches complexes.

En même temps, le traitement du langage naturel (NLP) appartient aux langages de traitement. En fait, cela peut être compris comme l’une des tâches complexes prises en charge par l’apprentissage automatique.

Dans ce contexte, les utilisations du traitement automatique du langage naturel (NLP) sont diverses. Il peut être utilisé pour des objectifs plus simples, comme compter la fréquence à laquelle un terme ou un mot donné apparaît dans un texte. Ou bien on peut relever le défi plus difficile de déterminer l’ambiance ou même l’émotion d’un texte donné.

Évidemment, ces deux éléments sont d'une grande utilité pour les entreprises qui souhaitent avoir une compréhension détaillée de tous les avis clients disponibles.

Ces utilisations du traitement du langage naturel (NLP) permettent aux entreprises d'évaluer de grandes quantités de données pour découvrir à quelle fréquence on parle de leur marque en ligne ou hors ligne, et de comprendre si les commentaires sont positifs ou négatifs, ou liés à une gamme d'autres choses. nuancé lié à l’émotion.

Approche multilingue

L'avantage crucial de cette approche est sa capacité à inclure tous les avis des clients : l'analyse de texte est appliquée à chaque avis plutôt qu'à un échantillon ou une sélection.

Cependant, pour atteindre cet objectif, le langage dans lequel une opinion donnée est exprimée ne peut être limité, mais l'IA doit être complètement indépendante du langage, surtout si une entreprise est une organisation multinationale.

Cela peut être réalisé en utilisant l'apprentissage automatique non supervisé et supervisé. L'apprentissage automatique supervisé signifie que les algorithmes impliqués sont « entraînés » par des humains qui annotent les données d'entraînement, et que l'IA peut faire mieux que les humains dans des tâches impliquant de grandes quantités de données (également appelées big data).

Pour garantir que tous les besoins linguistiques sont satisfaits, les chercheurs s'appuient sur une équipe d'environ 300 locuteurs natifs de diverses langues qui lisent, comprennent et annotent manuellement les données non structurées. Par exemple, déterminez si un tweet est positif ou négatif, s'il y a du sarcasme dans son sujet, ou encore quel parcours client est suggéré par le contenu d'un email ou d'un message de chat.

Une fois que l'IA est entraînée dans sa langue maternelle (sans avoir besoin de traduction en anglais et de modèles d'apprentissage automatique utilisant l'anglais) pour atteindre ses objectifs de manière très précise (qu'il s'agisse d'établir des émotions ou d'identifier des sujets), les résultats peuvent être facilement visualisé en anglais pour libérer toutes les voix des clients pour les professionnels de l'expérience client (CX), les responsables de la fidélisation de la clientèle, et plus encore, dans une langue qu'ils comprennent.

Le plus important est que la précision de l'intelligence artificielle puisse continuer à s'améliorer. Par exemple, lorsqu’une personne annote un petit sous-ensemble de tweets avec une certaine émotion, sa précision peut être mesurée. Vous pouvez constater que 80 à 90 % ou plus du contenu correspond à l’algorithme, quelle que soit la langue dans laquelle les tweets sont rédigés.

Compte tenu de la subjectivité de l’expression des émotions, cela montre à quel point ces technologies d’IA sont devenues puissantes.

Trouvez l'aiguille dans la botte de foin des données non structurées

Les données non structurées (UD) sont partout et représentent une opportunité de comprendre les avis de tous les clients, plutôt que les sondages, qui par définition ne peuvent fournir que des avis basés sur des échantillons.

Cependant, pour réellement réaliser cette capacité à accéder sans entrave aux opinions des consommateurs, les entreprises multinationales devront non seulement embaucher des experts et des techniciens en IA, elles devront également s'assurer que leurs systèmes d'IA sont alignés sur l'anglais sur les données dans toutes les langues pertinentes. formation de haute précision.

De cette façon, l'analyse de texte est non seulement indépendante de la source mais également de la langue. Permettez aux dirigeants d’entreprise d’affirmer en toute confiance que leur compréhension des points de vue des clients, des problèmes et des gains est détaillée, précise et complète.

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