3 exemples d’utilisation du NLP
Avec la digitalisation des entreprises et la multiplication des communications numériques, l’Intelligence Artificielle se développe de plus en plus, et avec elle différentes techniques de simulation et d’apprentissage, parmi lesquelles le Natural Language Processing ou NLP.
Ressources humaines, marketing et industrie, plongez au cœur de 3 exemples d’utilisation du NLP.
Qu’est-ce que le Natural Language Processing ?
Le Natural Language Processing ou Traitement Automatique de Langage est un ensemble de techniques qui aident une interface machine à comprendre le langage humain. Il permet de lire, d’analyser et de traiter automatiquement des contenus textuels (tweets, articles de bloc, etc.) et d’en tirer les informations nécessaires grâce à un processus de transformation, de compréhension, de classification ou encore de recherche.
L’utilisation du NLP permet aux entreprises d’optimiser un certain nombre de leurs processus dans des domaines différents, de gagner du temps et ainsi d’améliorer leurs performances.
L’utilisation du NLP dans les ressources humaines
Tout responsable des RH le sait, le recrutement et la gestion interne des compétences sont des processus qui prennent beaucoup de temps. C’est notamment le cas de la réception, du tri et de l’examen des CV. Cette mission indispensable des ressources humaines qui permet de présélectionner des candidats avant d’envisager de leur faire passer des entretiens de recrutement, et également une tâche qui peut s’avérer particulièrement chronophage !
Le Natural Language Processing répond à ce besoin en suivant un pipeline de collecte des données qui structure et transforme en tags les différentes informations. Les algorithmes de NLP peuvent ainsi :
- Déterminer la nature du document reçu (CV, lettre de motivation, contrat de travail, etc.),
- Détecter les compétences ou mots-clés (diplômes particuliers, compétences informatiques, maîtrise de certains langages de programmation comme PHP 8 et PHP 8.1, etc.),
- Construire des indicateurs pour repérer les candidats potentiels,
- Faire matcher les candidatures avec les offres d’emploi mises en ligne.
L’utilisation du NLP est donc un gain de temps considérable pour les RH qui peuvent dès lors se concentrer sur d’autres missions comme la réalisation des entretiens.
L’analyse automatisée de la satisfaction client
Alors qu’il coûte cinq fois plus cher de recruter un client que de le conserver, la satisfaction et la fidélisation des clients sont des enjeux cruciaux pour toutes les entreprises. Facteur de rentabilité, mais également élément de distinction vis-à-vis de la concurrence, les entreprises ont tout intérêt à suivre leurs clients et à connaître leurs avis.
Dans ce cadre, l’utilisation du NLP permet d’automatiser la détection, l’analyse et la surveillance de la satisfaction client grâce à différents outils :
- Rechercher les sites web clés dans la satisfaction client et charger les contenus.
- Détecter les messages dans lesquels on parle de votre entreprise ou d’un de vos produits.
- Analyser le sentiment et la tonalité du message : avis positifs, réclamations, etc.
- Mettre en place un chatbot qui pourra répondre aux clients en temps réel et ce, 24h/24.
- Obtenir une vision globale de la satisfaction de vos clients grâce une agrégation de l’analyse sur un tableau de bord.
La gestion de la maintenance assistée par l’IA
Dans les secteurs de l’industrie et de l’énergie, le recours à l’intelligence artificielle s’accélère, notamment pour l’entretien des machines. L’IA aide à :
- Diagnostiquer en temps réel l’état de fonctionnement des équipements,
- Localiser et analyser les risques futurs de défaillance technique,
- Planifier les réparations des machines en mettant en place un plan de maintenance prédictive.
L’utilisation du NLP dans ces secteurs permet de repérer et de classifier les mots-clés d’un texte afin de décrire un événement de maintenance, de rechercher facilement et corréler ces données et de les utiliser avec des algorithmes de Machine Learning pour construire un plan de maintenance prédictive.
Avec le Natural Language Processing, le champ des possibles est donc large ! Si vous souhaitez en apprendre davantage sur l’utilisation du NLP, n’hésitez pas à télécharger notre livre blanc.
