L’IA, nouveau levier de productivité

 

Par Claudio PALMOLUNGO,

Vice-Président

Exécutif Europe,

 

EXPERT SYSTEM

 

 

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Le besoin vital de réaliser des économies d’échelle dans l’entreprise dépasse aujourd’hui le cadre de la standardisation des étapes de fabrication et de la dématérialisation des documents. Le nouveau levier fusionne les deux précédents et prend la forme d’une automatisation des processus propres à plusieurs métiers.

 

Transformer le fléau du Big Data textuel en valeur pour l’entreprise grâce à l’IA

Les volumes d’information que les unités ont à traiter croissent de manière exponentielle, sans compter qu’avec la démocratisation d’internet, les espaces d’expression des réseaux sociaux et des forums ont un impact de plus en plus marqué sur les activités de l’entreprise. Cette dernière doit faire face à une vague d’information gigantesque que seules les solutions d’IA peuvent parvenir à maîtriser. Pour donner un ordre d’idée sur les chiffres étourdissants associés à certains secteurs d’activités, on sait par exemple qu’une banque de détail française leader du marché peut recevoir en moyenne 13 millions d’emails/an. Dans le secteur juridique, quelques 165 000 nouvelles décisions judiciaires viennent s’ajouter chaque année aux 5 millions de décisions de justice prises en compte dans la jurisprudence française. Enfin, les départements R&D du secteur des sciences de la vie peuvent s’appuyer sur près de 46 millions de publications scientifiques pour conduire leurs recherches.

 

Or, pour comprendre les contenus et lever leurs ambiguïtés aussi précisément qu’un humain, les moteurs d’intelligence artificielle doivent se fonder sur les mêmes règles de langage que celles dont l’humain fait l’apprentissage durant sa petite enfance. Ils doivent être capables de lire un texte, d’en comprendre le sens dans son contexte et d’apprendre à partir d’une collection de documents pour étendre leur connaissance.

 

La sémantique, passerelle entre l’humain et l’IA

Grâce à une analyse approfondie de contenus de tous types, la technologie sémantique transforme les données en informations exploitables en procédant à leur analyse (tagging, identification de la langue, lemmatisation, tokénisation, désambiguïsation) et en les enrichissant avec des métadonnées afin de permettre leur extraction ou leur catégorisation en vue d’une utilisation optimale. Ces capacités cognitives aident les organisations à chercher, analyser, et extraire la connaissance contenue dans les grands volumes d’informations non structurées afin de servir leurs activités les plus critiques et de gagner en vision stratégique.

 

La nouvelle génération des RPA informationnels

En devenant capables d’organiser les données informationnelles non structurées en amont, les processus de Robotic Process Automation (RPA) peuvent tout à fait être transposés au traitement de flux de données textuelles, ce qui ouvre des perspectives de cas d’usages étendues. L’IA peut alors clairement apporter des bénéfices concrets aux directeurs d’unités en termes d’anticipation, de réduction des coûts, de gains de temps, … Le champ d’action est vaste mais des axes de RPA informationnelle se dessinent de manière assez récurrente au sein des départements d’analyse des entreprises.

 

La RPA intègre le moteur sémantique pour optimiser l’expérience client, éviter l’attrition et réduire drastiquement les coûts opérationnels.

A l’heure du ‘Customer first’, la voix du client est devenue un vivier d’informations incontournable. Internet a en effet offert au consommateur les clés de la liberté. Le client est roi et les contrats d’engagement tendent à disparaître, le laissant libre de changer d’opérateur, de banquier, d’assureur en quelques clics. 100% digitalisé, le client s’exprime généreusement. Les moteurs d’analyse étant désormais capables d’analyser tout type de communication, les entreprises doivent donc se donner les moyens de collecter, d’analyser les comportements et les opinions de leurs clients, afin de satisfaire leurs demandes mais aussi de les anticiper.

 

Deux applications majeures vont déjà dans ce sens :

 

  • L’automatisation de la gestion des flux d’informations provenant du client (ex : automatisation de la gestion de sinistres pour les assureurs, de remboursements pour les mutuelles, de verbatim ou d’emails pour les constructeurs automobiles, …) permet d’atteindre une réduction des coûts opérationnels de 30-40%, d’augmenter la qualité du service rendu et d’agir plus rapidement en cas d’insatisfaction client.

 

  • Les chabots répondent au désir d’autonomisation de certains clients et à leurs exigences d’instantanéité de réponse à n’importe quelle heure du jour et de la nuit. La robotisation de ces flux permet également des bénéfices indirects comme la réduction drastique (10-20%) des appels reçus par les centres d’appels dont le coût de prestation annuel peut atteindre entre 30 et 40 millions d’Euros par an pour certaines banques de détail françaises, avec un coût moyen par appel estimé à 5-7 Euros.

 

Avec un vocabulaire métier et des règles d’extraction identifiées, l’automatisation des processus informationnels n’a plus de limite. Elle devient un allié pour l’analyste qui peut enfin s’affranchir de certaines tâches quotidiennes à la fois chronophages et dénuées de valeur ajoutée pour se concentrer sur le propre de son métier et prendre des décisions plus informées.

 

 

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