Le traitement du langage naturel (TLN) – des outils et des méthodes qui permettent aux ordinateurs de comprendre les mots parlés et le texte composé – se hisse en tête de liste des priorités dans de nombreuses entreprises. Une enquête menée auprès de 150 adopteurs de PNL basés en Europe et aux États-Unis, commandée par Expert.ai, a révélé que 77 % des entreprises prévoyaient d’augmenter leur investissement financier. Les modèles de traitement du langage naturel aident les entreprises dans deux domaines cruciaux en particulier : l’automatisation et la perspicacité, qui sous-tendent les tendances des services de PNL.
Maintenir une expérience client exceptionnelle
Comprendre les besoins des consommateurs est essentiel pour fonctionner une entreprise efficace, et les membres du personnel qui excellent dans ce domaine sont extrêmement appréciés. Comme leur succès stimule la croissance, l’un des inconvénients est que le personnel compétent peut se retrouver submergé par les questions des clients. Et si cette surcharge est autorisée à se poursuivre, les entreprises courent le risque de ralentir les progrès.
Les options NLP se révèlent importantes pour trier les questions entrantes, fournir des réponses automatisées le cas échéant et diriger les requêtes vers la meilleure équipe. Reprenant les modèles de service NLP existants, avoir des solutions qui peuvent se connecter aux plates-formes d’automatisation des processus robotiques (RPA), telles que celles utilisées par Blue Prism et UiPath, s’avère être un gagnant. Une telle combinaison indique que certaines tâches peuvent être cochées sur la liste des tâches avec peu ou pas de frais généraux de personnel requis.
Les outils traitent à la fois les problèmes d’évolutivité et d’inefficacité des processus. Ils peuvent être parfaits pour les opérations répétées telles que le copier-coller, la gestion régulière des fichiers et la recherche d’informations en ligne, pour ne donner que quelques exemples. « L’automatisation RPA permet aux utilisateurs de créer des bots en observant les actions numériques humaines », explique Automation Anyplace, une autre société RPA, sur son site. « Montrez à vos robots ce qu’ils doivent faire, puis laissez-les faire le travail. »
Ascension de la robotique logicielle
Avec ses origines dans les années 2000, le secteur RPA est aujourd’hui bien établi et a la capacité de réaliser des économies de plusieurs millions de dollars pour les clients des secteurs bancaire, de la santé, de l’assurance, des sciences de la vie, de la fabrication et du secteur public. Pour les grandes organisations en particulier, les gains de performance sont remarquables. Mais les avantages des robots d’application logicielle vont au-delà de la simple réduction des dépenses fonctionnelles. L’automatisation des tâches laborieuses est une grande victoire pour l’esprit du personnel, permettant aux travailleurs de concentrer leurs talents sur des tâches de plus grande valeur et plus épanouissantes.
RPA peut également réduire les erreurs, améliorant ainsi les scores de satisfaction des consommateurs. Dans le domaine de la santé, l’utilisation de la robotique d’applications logicielles pour optimiser les ressources a le potentiel d’être transformatrice en améliorant les résultats pour les patients. Le NLP et les systèmes associés peuvent également aider dans d’autres méthodes.
Cela vaut la peine de poser la question : quelle part de la compréhension de votre entreprise est stockée dans les boîtes de réception des e-mails ? Il est remarquablement typique pour les entreprises de n’utiliser qu’une partie de leurs connaissances. Les tendances récentes des entreprises NLP mettent en évidence le potentiel des algorithmes d’intelligence artificielle et des outils d’IA pour analyser d’énormes volumes d’informations commerciales. Très évolutif, le logiciel peut faciliter la collecte d’informations afin que les entreprises n’aient pas à laisser de futures opportunités de croissance sur la table.
Problèmes verts et compréhensibilité de l’IA
Persuadé des points positifs des modèles d’organisation de la PNL, notre attention se tourne maintenant vers les problèmes, qui sont bien articulés par ceux qui plaident pour une IA responsable. Les grandes conceptions de langage qui font la une des journaux, telles que GPT3, qui est devenue populaire grâce à sa branche, ChatGPT – un chatbot aux capacités effrayantes produit par OpenAI, ont une grande empreinte énergétique. Et le coût environnemental potentiel du développement du NLP pourrait être un problème, selon l’origine de l’énergie électrique alimentant ces GPU qui tournent dans le cloud.
Un autre élément clé est la compréhensibilité. Les données fonctionnelles peuvent vous dire que les outils NLP fonctionnent, mais comprenez-vous comment ils fonctionnent ? Les modèles d’intelligence artificielle – qui sont capables (par définition) d’effectuer des tâches pour lesquelles ils n’ont pas été explicitement programmés – peuvent être difficiles à discuter. Et lorsque les appareils finissent par être responsables de la suggestion de prêts, d’assurances et d’autres éléments, les fournisseurs peuvent rencontrer des problèmes.
Les clients voudront savoir pourquoi une demande ou une réclamation a été refusée. Et il est difficile pour les entreprises de démontrer que leurs procédures sont raisonnables si elles sont devenues dépendantes d’une technologie de boîte noire difficile à comprendre. Pour être totalement acceptés, les systèmes d’IA déployés par les organisations doivent être explicables et responsables.
Plateformes hybrides
Les entreprises qui achètent des outils NLP devront également savoir que les options sont évolutives et ont la possibilité de monter en puissance sur les avantages. L’engagement initial en temps et en argent peut être considérable, et la confiance en soi dans la technologie sera ébranlée si les systèmes finissent par être entravés par des problèmes. Au cours de l’avancement, les algorithmes nécessiteront un suivi. Et une variété de start-ups émergent pour gérer des sujets difficiles tels que les biais de conception.
Il est intéressant de garder à l’esprit que les entreprises qui établissent leur pile technologique NLP adoptent généralement une méthode multi-solutions. « De nombreux projets NLP bénéficieront de la flexibilité d’une plate-forme d’IA hybride qui intègre des techniques d’IA symboliques et d’apprentissage automatique pour atteindre les mesures de réussite les plus importantes pour chaque cas d’utilisation, telles que l’explicabilité, l’évolutivité et la précision », remarque Marco Varone, Expert Le créateur et CTO de .ai, résumant les modèles qui stimulent l’investissement et l’innovation dans le NLP.
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