analyse sémantique

Analyse sémantique : exploiter la richesse des données de son entreprise

Si le Big Data est un phénomène bien connu, il n’en reste pas moins difficile à aborder. Comment exploiter cette matière brute en entreprise ? Comment l’organiser, l’examiner, la structurer, l’utiliser ? L’analyse sémantique offrirait une première réponse. Elle est aussi bien utile de manière quantitative (gain de temps) que qualitative (organisation des données). 

Les entreprises possèdent deux types de données : les structurées et les non structurées. Si aujourd’hui, la majorité des données exploitées proviennent d’un fichier organisé (comme la base de données clients), les données non structurées comme les avis ou les réactions sur les réseaux sociaux ne le sont pas puisqu’elles sont chronophages et peu porteuses de résultats à grande échelle.

De la donnée illisible à l’information exploitable

Le Big Data se caractérise par 3 V : Volumétrie, Variété et Vélocité. Afin d’exploiter correctement ses lignes, il est important que toute entreprise instaure deux V supplémentaires : Véracité et Valeur. Si leur importance n’est plus à démontrer, reste à découvrir comment les entités peuvent vérifier l’exactitude et la source de ces données.

Concernant la valeur, l’analyse sémantique qualifie des textes ou des voix dans un temps très court et sur un grand nombre d’éléments pour ne sélectionner que les plus pertinents. Ils seront ensuite mis en valeur sous la forme, par exemple, d’un tableau de bord. L’analyse sémantique représente le lien entre la lecture informatique et le traitement humain.

L’importance de la modélisation du paysage

Si l’analyse sémantique fait le lien entre les deux mondes, elle doit tout d’abord bien comprendre le monde dans lequel elle se développe. D’une entreprise à une autre, les concepts, langages, et échanges diffèrent. L’entreprise concernée doit donc modéliser son fonctionnement afin que celui-ci soit intégré à l’analyse sémantique. Cette modélisation ayant pour but de délivrer des thesaurus complets requiert du temps et de l’énergie de la part de tous les acteurs. Le SI accompagnant l’outil d’analyse sémantique, les thesaurus sont dispersés par les API dans l’ensemble du SI.

L’analyse sémantique est très utile dans un processus de recrutement. Elle compile l’ensemble des candidatures reçues et compare les similitudes entre les mots clefs de l’offre et des candidatures. Les CV affichant les meilleurs taux de correspondances sont ainsi retenus.

Certains outils d’analyse sémantique fonctionnent avec la modélisation grammaticale (qui permet de reconnaître un verbe ou un groupe nominal). La solution identifie les savoir-faire, les compétences et les expertises inscrits sur le CV. Afin de vérifier la fiabilité de l’affirmation, l’outil peut recouper avec les données disponibles sur internet, notamment sur les réseaux sociaux professionnels.

Améliorer l’expérience client et collaborateur

Les outils technologiques travaillent également à améliorer la satisfaction client, la satisfaction des employés et le chiffre d’affaires.

La combinaison des mécanismes d’analyse sémantique et d’intelligence artificielle décortique le comportement, les caractères et les insights des clients prononcés à l’oral. Cet examen en temps réel offre à l’entreprise une plus grande réactivité et une écoute active de ses clients. Starbucks l’a par exemple mis en place : les outils ont décelé que les clients souhaitaient bénéficier d’un Wifi gratuit dans les cafés et de la possibilité de payer directement via son téléphone. Ces changements ont été faits dans les semaines qui suivirent.

Du côté du service client, les équipes sont submergées d’e-mails. L’analyse sémantique les trie automatiquement selon leur degré d’urgence, permettant ainsi à l’agent d’améliorer son temps de réaction pour le plus grand bonheur des clients et de la réputation de l’entreprise.

Embrasser de nouveaux concepts

La rapidité de l’analyse sémantique permet aussi aux entreprises de détecter des signaux faibles. Ces signaux incarnent des nouveaux concepts, stratégies ou guides qui émergent doucement dans le langage professionnel. Le mécanisme ne demande pas de prérequis pour analyser ces données : elles arriveront donc plus vite auprès de l’agent concerné. Ces signaux sont fort utiles pour les entreprises et représentent une plus-value.

Au-delà du travail sur les textes et les voix, les solutions d’analyse sémantique sont en capacité d’interpréter les sentiments. Cette compétence est utilisée pour prioriser l’information ou pour isoler un client mécontent afin d’accélérer et d’améliorer l’expérience client, tout comme l’expérience salarié. Avec les bracelets connectés, nous verrons vite apparaître l’analyse faciale qui captera les insights émotionnels en temps réel pour vivre une expérience encore plus personnalisée.

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