Les capacités de traitement du langage naturel (NLP) ont parcouru un long chemin en un laps de temps relativement court, apportant une série de nouveaux outils puissants au monde des affaires. L’une des applications les plus importantes doit être l’intégration du NLP et des référentiels de connaissances. Poursuivez votre lecture pour savoir pourquoi.
D’une manière générale, le traitement du langage naturel permet aux entreprises de transformer leurs référentiels d’informations statiques en systèmes dynamiques et intelligents qui augmentent la disponibilité des informations et offrent toute une série d’avantages connexes. A savoir…
Amélioration de la recherche et de l’extraction
La fonctionnalité traditionnelle de recherche par mot-clé dans les référentiels de connaissances a ses limites et donne souvent des résultats inexacts. Toutefois, en intégrant la technologie NLP, les entreprises peuvent tirer parti d’algorithmes de recherche beaucoup plus avancés qui comprennent le sens et le contexte d’une requête, ainsi que l’intention qui la sous-tend.
Cela signifie des résultats de recherche plus précis et plus pertinents, ce qui permet aux employés de trouver plus facilement les informations dont ils ont besoin. En réduisant le temps consacré à la recherche, la recherche assistée par NLP dans le référentiel de connaissances d’une entreprise peut accroître considérablement la productivité.
Amélioration de l’extraction d’informations
L’extraction d’informations à partir de sources de données non structurées par l’ancienne méthode manuelle prend du temps et est sujette aux erreurs. La technologie NLP peut aider à automatiser ces tâches, en permettant d’analyser et d’extraire des informations clés de n’importe quelle source de texte téléchargée dans la base de données. Cela permet de gagner un temps précieux et d’économiser des ressources tout en garantissant que toutes les informations sont correctement saisies.
Découverte de connaissances et d’idées
Un système de référentiel de connaissances basé sur le NLP peut être utilisé pour analyser des données textuelles afin de trouver des modèles et des relations qui ne seraient pas évidents pour un être humain. Cela peut permettre de découvrir des opportunités cachées, de connaître les tendances émergentes du marché, d’obtenir des informations sur les concurrents ou de connaître le sentiment des clients. Avec le NLP, il est possible d’atteindre un nouveau niveau de compréhension, ce qui facilite la prise de décision à partir des données.
Il convient de garder à l’esprit qu’une étude de McKinsey & Company a révélé que les organisations axées sur les données ont 23 fois plus de chances d’acquérir des clients, ce qui prouve que les initiatives visant à rendre les données plus accessibles sont assurément payantes. En fait, ils peuvent faire toute la différence, surtout dans un environnement économique difficile.
Chatbots et assistants virtuels intelligents
Un chatbot doté de capacités NLP et formé sur le référentiel de connaissances d’une entreprise devient un outil commercial puissant avec un certain nombre d’applications. Il permet à une entreprise de fournir un soutien personnalisé et immédiat à ses clients et à ses employés. Étant donné qu’un chatbot doté d’un NLP peut “comprendre” la requête d’un utilisateur, il peut fournir des réponses plus pertinentes. Il peut soulager les équipes d’assistance en traitant les questions relatives aux produits ou aider le service des ressources humaines en répondant aux demandes d’informations telles que les questions sur la politique de l’entreprise. Il peut même aider le service informatique à résoudre les problèmes. De plus, un chatbot intelligent peut être disponible à tout moment.
Conformité et gestion des risques
Le respect des réglementations est toujours primordial, mais un référentiel de connaissances basé sur le NLP peut être d’une grande aide puisqu’il peut être utilisé pour analyser et catégoriser automatiquement de grands volumes de documents juridiques, de contrats et de réglementations spécifiques à un secteur d’activité. Il permet d’identifier et d’extraire rapidement des informations pertinentes pour aider les décideurs à garantir la conformité, à réduire les risques et à rationaliser les processus d’audit. Cela peut contribuer à réduire les risques de problèmes juridiques ou réglementaires, qui peuvent être extrêmement coûteux (en moyenne 4 millions de dollars de recettes, selon une étude de l’Association for Information and Image Management).
Apprentissage et amélioration continus
Les modèles de traitement du langage naturel combinent une modélisation du langage basée sur des règles avec des modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, ce qui signifie qu’un référentiel de connaissances alimenté par le NLP peut apprendre des interactions avec les utilisateurs et des retours d’information. Les algorithmes NLP peuvent donc s’améliorer au fil du temps pour fournir des réponses plus précises et plus pertinentes, de meilleures recommandations et de meilleures expériences pour l’utilisateur.
Renforcez votre référentiel de connaissances
En intégrant des capacités de traitement du langage naturel dans le référentiel de connaissances de votre entreprise, vous ouvrez un monde de valeur avec des outils pour des applications pratiques qui peuvent faire gagner du temps et de l’argent à votre organisation, fournir des informations inestimables et garantir que chaque équipe, du service juridique au service marketing, a toujours les informations dont elle a besoin à portée de main. Nous appelons cet outil ” Cody AI”, et il est en train de remodeler profondément le mode de fonctionnement des entreprises. Vous pouvez découvrir ce qu’il peut faire en commençant votre essai gratuit dès aujourd’hui.