Le mois dernier, Uniphore, une licorne incubée à l’IIT-Madras Incubation Cell, a annoncé avoir repris une société française, Hexagone. L’acquisition, selon Uniphore, renforcera son offre, qui relève d’une branche scientifique en pleine croissance : l’IA conversationnelle.

Cela fait un certain temps qu’aucun logiciel n’est connecté à la voix humaine, traduisant la parole en texte, et les choses ont parcouru un long chemin depuis lors. Par exemple, Uniphore utilise la reconnaissance vocale automatisée et le traitement du langage naturel (NLP) pour aider les clients à comprendre les émotions de leurs clients lorsqu’ils contactent leurs centres de contact pour se plaindre ou demander de l’aide pour résoudre un problème.

Alors, comment ça marche?

Votre mère ou votre partenaire vous a-t-il déjà demandé au téléphone pourquoi votre voix était basse et vérifié si vous vous sentiez bien ou mal ? Sur quoi ont-ils fondé leur question ? Voix!

L’informatique et la linguistique computationnelle ont convergé ces dernières années pour aider à convertir la parole en texte, également appelée reconnaissance vocale, qui aide les entreprises à percevoir le stress, la joie ou la colère dans la voix des clients. L’IA conversationnelle s’avère assez bonne pour évaluer le sentiment des clients.

Le NLP est utilisé pour la reconnaissance automatique de la parole. Les applications d’assistant virtuel comme Siri ou Alexa sont des exemples prêts à l’emploi de services qui utilisent la reconnaissance vocale.

En ce qui concerne la reconnaissance vocale utilisée par les entreprises pour comprendre le sentiment des clients, en particulier en analysant les journaux d’appels dans les centres de contact, Uniphore affirme que son intelligence artificielle (IA) conversationnelle aide à prédire l’intention à partir de la voix, du sentiment, des signaux tonals et de l’émotion dans les conversations avec les clients. Une telle technologie aide à promouvoir le libre-service avant que l’appel du client ne doive être acheminé vers les agents du centre de contact pour les demandes complexes. Cela aide également les entreprises à mieux comprendre les performances des agents, explique Uniphore.

L’IA conversationnelle repose sur trois technologies clés, déclare Uniphore : la PNL, l’IA et l’apprentissage automatique (ML).

Le logiciel NLP analyse la parole et le langage humains naturels, interprète les nuances contextuelles et extrait les informations pertinentes. Parallèlement à la compréhension du langage naturel (NLU), la PNL permet aux humains de converser 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 alimentés par 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 conversationnelle de regrouper et de classer les données extraites pour faire des prédictions très précises. Les modèles d’apprentissage en profondeur fonctionnent sur des réseaux de neurones. De nombreux assistants virtuels IA basés sur la voix utilisent des modèles d’apprentissage en profondeur pour imiter le langage humain naturel », selon le site Web 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.

Uniphore affirme que la technologie d’Hexagone « améliorera sa capacité à fusionner toutes les données dérivées de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel, de l’IA des connaissances et de l’analyse de la parole et des tonalités pour glaner des indices comportementaux et émotionnels ».

Dans une vidéo annonçant l’acquisition, la patronne d’Hexagone, Camille Srour, explique que même le son de la frustration – le « aargh » d’un client en colère – ou un rire dans chaque conversation est détecté et analysé par cette technologie.

Il souligne que sans une telle technologie, les entreprises ont tendance à recevoir des appels vocaux aléatoires à la fin de chaque année et à proposer des stratégies de marketing ou de vente basées sur les informations qu’elles en retirent. Ce n’est pas, dit-il, la voie idéale. Après tout, si seulement trois clients veulent une certaine fonctionnalité parmi des milliers d’utilisateurs finaux, l’entreprise finirait par être induite en erreur si elle devait écouter uniquement ces trois clients au hasard.