Cet article explore les applications du NLP en entreprise, accélérant l’analyse des CV, améliorant le recrutement, le marketing via l’analyse des avis clients, et optimisant le service client avec des chatbots. Il contribue à la recherche médicale, renforce la lutte contre la COVID-19, améliore la sécurité au travail, garantit la protection des données et détecte la fraude.
Nous avons vu précédemment sur ce blog ce qu’était le NLP ainsi que ses principales fonctionnalités. Intéressons nous maintenant aux cas d’usage.
Le NLP peut être utilisé pour répondre à de nombreuses problématiques en entreprise. Voici une liste non exhaustive de domaines d’application de cette technologie.
L’utilisation du traitement automatique du langage (TAL ou NLP en anglais) lors de la phase de recrutement permet d’accélérer l’analyse des CV et la recherche de candidats en identifiant les profils qui correspondent le mieux au poste à pourvoir.
Tout d’abord, on identifie les mots-clés pertinents après avoir enlevé le biais et le genre présents dans la description du poste et on génère un corpus de synonymes.
Ensuite, tous les CV des candidats sont confrontés à cette base de mots clefs de référence précédemment définie afin d’identifier ceux qui correspondent le plus au profil recherché. Ce premier traitement permet d’optimiser le temps passé à analyser les CV, tâche hautement chronophage pour les recruteurs qui reçoivent des centaines voire des milliers de CV pour chaque offre de poste.
Les avis clients sont présents partout sur internet et en nombre considérable : sites de vente en ligne, forums, réseaux sociaux… ce qui rend leur valorisation très chronophage si elle est faite manuellement. Le NLP permet d’analyser l’ensemble de ces commentaires, d’identifier les sentiments relatifs à un produit ou service d’une marque et de l’adapter pour répondre au mieux aux besoins des clients.
Le NLP permet également de faire ressortir des thèmes abordés dans ces avis. Couplé à l’analyse de sentiments, cela peut permettre de mettre en lumière les points forts et les points faibles d’une marque par exemple (pour un restaurant, cela pourrait être en positif le thème lié au personnel et à l’accueil par exemple). Aqsone a développé une solution d’analyse des sentiments des avis pour les restaurants toulousains. Cette solution permet aux restaurateurs de pouvoir améliorer leur service en se basant sur les retours clients et de connaître leurs points forts.
Le traitement automatique du langage aide également à identifier de nouveaux publics potentiellement intéressés par certains produits. En effet, on peut trouver des informations clés en analysant des données textuelles qui ont été extraites de différents blogs, sites web, ou publications sur les réseaux sociaux. Ceci permet aux marques d’élargir efficacement leurs canaux de communication et d’identifier les sites ou les réseaux sociaux les plus adaptés pour placer leurs publicités et atteindre leur clientèle.
Les chatbots, qui pour la grande majorité sont basés sur des technologies de NLP, peuvent fournir un service client rapide et efficace en répondant aux questions de routine et en traitant des demandes simples à tout moment de la journée.
La satisfaction clients n’en est que meilleure, et permet d’optimiser le dimensionnement des équipes dédiées au service client en n’affectant aux humains que des tâches complexes.
Les capacités de ces chatbots évoluent énormément. En témoigne cette vidéo de Google, qui a présenté Google Duplex, un chatbot vocal capable d’avoir une conversation avancée avec un humain :
Bien que la technologie IA la plus populaire dans le domaine de la santé soit la computer vision (détection automatique de tumeurs sur de l’imagerie médicale par exemple), le NLP n’est pas en reste. En effet, grâce à cette technologie, le ciblage automatisé à grande échelle des patients atteints de telle ou telle pathologie est réalisable. Par exemple, en croisant tout l’historique des données médicales des patients tels que les dossiers informatisés, les comptes rendus d’hospitalisation et autres fiches médicales, des chercheurs de l’université de Yale aux Etats-Unis ont identifié rétrospectivement les patients ayant des antécédents de sténose carotidienne (Source: “Identification of patients with carotid stenosis using natural language processing”).
De plus, en ces temps de crise sanitaire due à la COVID-19, le NLP a été d’une grande importance pour identifier le fonctionnement du virus et élaborer un traitement. En effet, les scientifiques ont utilisé cette technologie pour étudier les séquences de protéines et déterminer le squelette génétique du virus. Cette opération a pu être possible en considérant une protéine, qui est une séquence d’acide aminés, comme un langage où les acides aminés en sont l’alphabet (Source: “Le Natural Language Processing au service de la lutte contre la COVID-19”).
La sécurité au travail est un aspect primordial sur une chaîne de production ou d’assemblage. Ainsi de nombreuses entreprises lancent des projets avec comme ambition d’utiliser un maximum de données disponibles (données RH, données de production, données de prévention et sécurité, données de localisation…) pour pouvoir mieux comprendre l’accidentologie sur un site et identifier des leviers d’actions qui permettront de réduire les risques d’accidents au maximum.
Chez Aqsone, nous avons appliqué du NLP sur des rapports d’accidents. Cela a permis de mettre en évidence l’apparition récurrente de certains termes liés à du matériel, de l’outillage ou des contextes environnementaux (sol glissant par exemple).
Les résultats de cette analyse ont conduit à la mise en place de nouvelles actions de sécurité par le métier qui ont permis d’impacter positivement les tendances d’accidentologie chez notre client.
La protection des données personnelles est devenue un véritable enjeu afin d’être en totale conformité avec le RGPD (Règlement Général relatif à la Protection des Données). L’objectif est donc d’aider les responsables de la protection des données en créant des outils d’analyse de documents capables d’identifier la présence de données personnelles dans des délais très courts et compatibles avec les exigences légales. Le NLP permet de parcourir une grande quantité de fichiers et de mettre en évidence tout élément pouvant être apparenté à de la donnée personnelle (RIB, examens médicaux …). Une fois les documents sensibles identifiés, le service chargé de la protection des données peut prendre les actions nécessaires pour en assurer la protection. Aqsone a développé une solution qui permet d’identifier les données personnelles, ce qui a permis à un client de qualifier la nature des documents dans le but de les protéger en cas de cyberattaque.
La fraude interne coûte aux entreprises françaises 5 % de leur chiffre d’affaires. Il y a donc un véritable enjeu de mettre en place les actions nécessaires pour lutter contre elle. Aqsone a travaillé pour ces clients sur la détection de fraude des notes de frais. Grâce au NLP il a été possible d’identifier les marqueurs les plus utiles à la détection de fraude, les informations suivantes ont été extraites des tickets: le montant total, la date, le lieu, la présence ou non d’alcool, et la présence ou non d’un nom de supermarché. Ces différentes caractéristiques ont été obtenues à l’aide de différentes techniques de NLP.
