Data / IA
Comment Phedone intègre l’analyse sémantique de verbatims clients en no-code
Par Stéphane Moracchini, publié le 24 avril 2023
La start-up Lilloise Phedone joue la carte du « prêt à l’emploi », avec des modèles de traitement automatique du langage naturel que l’on peut mettre en œuvre, directement et en toute autonomie, en fonction des besoins.
Le marché de la relation client regorge de solutions à base d’analyse sémantique. Celle-ci aide, par exemple, à identifier une demande formulée afin de la traiter rapidement, via son routage automatique vers le bon interlocuteur. Ou encore à mesurer son opinion, à travers ses commentaires qualitatifs sur un produit ou un service.
Un fonctionnement no-code
« Mais la plupart du temps, l’outil ne suffit pas. L’analyse des données récoltées doit s’appuyer sur du conseil. Résultat, l’entreprise paye 1 euro de logiciel pour 5 de consultant et n’est pas autonome », fait valoir Jonathan Foureur, cofondateur et CEO de Phedone. La start-up a donc décidé de se démarquer avec une solution prête à l’emploi, ne nécessitant pas de configuration préalable, et opérable en toute autonomie grâce à son fonctionnement no-code.
Des modèles d’IA à connecter à des sources de données
Elle propose une bibliothèque de modèles de traitement automatique du langage naturel, que l’on met en place simplement en les connectant à une source de données. Ils s’appuient sur l’intelligence artificielle, entre autres le machine learning, ainsi que sur des règles expertes pour détecter dans un texte un motif de demande, un type de produit ou de point de contact mentionné, ou une opinion exprimée. L’un de ses modèles est destiné à l’identification des éléments de réponses à des questions, à partir des données d’une FAQ notamment, afin d’automatiser la réponse, via un chatbot par exemple. D’autres modèles permettent de générer un résumé en français, ou de détecter et traduire automatiquement une langue dans une autre.
Des jeux de mots-clés prêts à l’emploi
Pour déterminer le ou les motifs de contact, la solution propose des jeux de mots-clés prêts à l’usage : réclamation, demande d’information, remboursement, annulation. Il est possible de les renforcer avec d’autres motifs ou de créer son propre jeu. La start-up va encore enrichir cette bibliothèque, mais aussi permettre de créer ses propres modèles de classification pour la détection de motif de contact. « Cela ne nécessitera pas d’être un expert de la donnée, promet Jonathan Foureur. Via une interface simple de type tableur, il suffira d’intégrer dans une colonne “Entrée” les données, et dans une colonne “Sortie” les résultats que le modèle doit apprendre à prédire », explique-t-il.
Des connecteurs et une API
Les données de l’analyse sémantique peuvent être exploitées, entre autres, par des solutions de CRM ou de ticketing grâce à une API ou via l’application Zapier. Un connecteur est par ailleurs proposé pour ZenDesk. Phedone crée aussi automatiquement des tableaux de bord pour visualiser les résultats et identifier des grandes tendances ou des signaux faibles. Outre l’analyse de chaque verbatim et de chaque client, la solution repère les similitudes entre verbatims, d’une part, et entre clients, d’autre part. Il est ainsi possible d’identifier les personnes ayant le même avis, de visualiser les résultats par département, segments de marché, gamme de produits, etc.
D’autres usages à venir
La start-up cherche aujourd’hui à se développer sur tout le marché de la relation client : entreprises, éditeurs de solutions pour centres de contact, de CRM, ou encore d’avis clients. « Ensuite, nous ciblerons d’autres usages, indique Jonathan Foureur. Une solution d’analyse sémantique no-code peut trouver une application dans beaucoup de domaines ».
LE PITCH
Jonathan Foureur (cofondateur et CEO) : « Avec Phedone, l’entreprise a tout en main pour tirer parti de l’analyse sémantique de la voix du client en toute autonomie. »
L’ENTREPRISE
CRÉATION : 2022
SIÈGE : Lille
ORIGINE : Idée originale
EFFECTIF : 8 collaborateurs
FINANCEMENT : Fonds propres, levée de fonds
RÉFÉRENCES : Orange, Berger-Levrault, HubOne
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