Spoiler alert : le traitement automatique du langage naturel (NPL) est déjà omniprésent dans notre quotidien. Que ce soit pour obtenir des informations météorologiques précises, connaître l’état du trafic en temps réel sur l’autoroute ou accéder à notre calendrier, nous avons tous un petit assistant virtuel prêt à répondre à nos besoins. Cet assistant virtuel est en réalité un programme informatique intelligent conçu pour interagir avec nous de manière conversationnelle en utilisant le langage naturel.

Qu’est-ce que le traitement automatique du langage naturel (NPL) ?  

NPL, ou Natural Language Processing en anglais, se réfère au traitement du langage naturel. Il s’agit d’une composante de l’intelligence artificielle qui permet aux programmes informatiques de comprendre, créer et manipuler le langage humain grâce à des algorithmes linguistiques et statistiques. Plus précisément, le NPL permet d’extraire le sens des textes et des discussions, permettant ainsi aux ordinateurs des les comprendre et de les traiter de la même manière que le cerveau humain. Cette technologie fascinante ouvre de nouvelles perspectives dans différents domaines de l’entreprise et révolutionne les performances en matière de relation client. 

Le traitement du langage naturel (NPL), un atout pour se démarquer de la concurrence ? 

Dans un marché concurrentiel, les entreprises doivent s’adapter, se surpasser et se réinventer afin d’offrir à leurs clients une qualité de service optimale.

Les clients recherchent des réponses rapides et attendent de l’instantanéité. Les Français utilisent en moyenne trois canaux de communication pour échanger avec une entreprise. Il est donc primordial de leur transmettre les bonnes informations dans un délai minimal. Le traitement du langage naturel offre ainsi des avantages considérables aux entreprises, notamment :  

Améliorer l’efficacité opérationnelle par l’automatisation de tâches 

Les entreprises qui établissent des relations directes, simples et sans friction avec leurs clients ont un avantage certain. Cependant, la multiplication des canaux de communication entraîne des temps d’attente plus longs et une plus grande frustration des clients. Pour réduire cette attente, il est essentiel que les entreprises mettent en place des interactions automatisées tout au long du parcours client.  

De nombreuses entreprises ont bien saisi l’enjeu déterminant de l’automatisation, et plus spécifiquement celle du service client. Elles disposent d’un système permettant d’interagir de manière partielle ou automatisée avec leurs clients via : 

Les chatbots sur les sites web : il s’agit d’un programme informatique permettant de simuler une interaction, une conversation avec un individu au moyen de la saisie de texte. Ils fournissent des réponses aux questions les plus fréquentes. 

Les voicebots configurés pour comprendre les demandes verbales et y répondre par la voix via un haut-parleur connecté ou un smartphone. 

Le callbot : logiciel capable de comprendre, d’interpréter et de répondre aux paroles de son interlocuteur au téléphone grâce à ses capacités de reconnaissance et de synthèse vocale. 

Ces solutions conversationnelles entrent dans le champ d’application du NPL. D’autres outils tels que l’extraction d’informations, le résumé automatique, ma traduction automatique ou la classification de documents peuvent également être utilisés.  

En utilisant des outils d’automatisation, les entreprises optimisent leurs processus et améliorent l’efficacité opérationnelle de leurs équipes. Les collaborateurs peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, ce qui augmente la productivité au sein de l’entreprise.  

Mettre ces outils d’interactions automatisés au profit de votre service client, c’est améliorer les interactions entre votre entreprise et vos clients ! 

Mieux connaitre les besoins clients par l’analyse intelligente de données 

Le NPL permet d’identifier le contexte, d’interpréter la voix et le texte de manière à traiter plus efficacement les informations et les demandes des clients. La technologie d’analyse sémantique en langage naturel permet de comprendre les expressions spécifiques à l’oral, les synonymes, les erreurs de syntaxe, les blancs, et même les accents régionaux. Cependant, il faut une grande quantité de données pour appréhender le langage humain. Si certaines données font défaut, ces applications sont capables de poser des questions complémentaires ou transférer la demande à un agent si elles ne parviennent pas à identifier la demande de l’interlocuteur.  

La plupart des données ne sont pas structurées et nécessitent une analyse supplémentaire. Il s’agit des pages web, de vidéos, de documents, de commentaires sur les blogs et les réseaux sociaux, ou encore de journaux de presse. Ces informations, stockées dans des bases de données désorganisées, ne peuvent pas être exploitées directement. Le traitement du langage naturel permet d’analyser ces données non structurées afin d’ obtenir des informations exploitables. 

Les données ainsi collectées permettent de comprendre les sentiments et les émotions exprimés par les clients dans leurs interactions (emails, chat ou commentaires sur le site ou les réseaux sociaux). Les entreprises peuvent ainsi avoir une perception globale de l’approche de leur marque sur le marché, identifier les motifs d’insatisfaction de leur clientèle, et agir rapidement pour résoudre les problématiques.  

Ces données peuvent également fournir des indications sur les tendances et les comportements des clients. Elles permettent à l’entreprise de déterminer les préférences, d’établir des recommandations personnalisées, de proposer des offres ciblées et de détecter des tendances.  

La stratégie adoptée par l’entreprise va prendre en compte les données collectées, améliorant ainsi l’expérience client, et lui permettant d’anticiper les besoins futurs.  

Réduire les coûts liés au service client 

Un fonctionnement opérationnel plus efficace entraîne une productivité accrue. Que ce soit pour répondre aux demandes des clients ou de collecter des données clients, le NPL permet de réduire les coûts. Selon McKinsey, les entreprises peuvent réaliser jusqu’à 40 % d’économies en automatisant leurs canaux de service à la clientèle. Par exemple, un chatbot disponible 24 heures sur 24 peut répondre aux demandes d’assistance en fournissant des réponses rapides basées sur la question de son interlocuteur sur des plages horaires étendues. Grâce au NPL, les entreprises peuvent réorganiser le travail de leurs équipes et réduire le risque d’erreurs des agent dues à des tâches répétitives et chronophages.

Cependant, il est important de trouver le bon équilibre entre l’automatisation des processus et le support client traditionnel. L’idée est d’enrichir l’agent en lui fournissant des informations contextuelles sur le client. Ces informations peuvent être obtenues grâce à l’exploitation des données, permettant ainsi à l’entreprise de mieux connaître ses clients et de leur offrir une expérience personnalisée. Il est essentiel de sélectionner les informations utiles parmi celles disponibles afin de les exploiter de manière pertinente. 

Le NPL a radicalement changé la manière dont les entreprises communiquent et interagissent avec leurs clients. En développement constant, il offre de nombreuses possibilités d’utilisation et d’analyse pour les entreprises soucieuses d’améliorer leur relation client.  

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