L’IA analyse des milliers de verbatims en quelques instants. Mais pour une entreprise, obtenir un résultat ne suffit pas. Lorsqu’une IA identifie un irritant, une émotion ou une tendance, les équipes doivent pouvoir comprendre pourquoi.
C’est tout l’enjeu d’une IA analytique explicable et traçable : permettre aux utilisateurs de comprendre les résultats produits et de remonter jusqu’aux données qui les ont générés.
Une analyse n’a de valeur que si elle peut être comprise
Imaginons qu’une analyse automatique révèle une forte progression des verbatims liés à un problème de livraison. Avant d’agir, une équipe doit pouvoir vérifier ce résultat : quels verbatims sont concernés ? Quelles expressions ont été identifiées ? Dans quel contexte le problème apparaît-il ? Pourquoi ces feedbacks ont-ils été associés à cette catégorie ?
Sans ces éléments, l’insight est difficile à challenger et à contextualiser.
L’explicabilité de l’IA propriétaire viavoo permet de conserver un lien entre le résultat analytique et les éléments qui ont conduit à ce résultat. Les équipes peuvent ainsi mieux comprendre l’analyse, la vérifier et l’utiliser avec davantage de confiance.
De l’insight au verbatim
La traçabilité se résume simplement :
Insight → analyse → éléments textuels → verbatims sources.
Cette capacité permet de remonter à la donnée d’origine pour vérifier un résultat et comprendre la réalité exprimée par les clients. Elle prend une importance particulière lorsque les analyses servent à orienter des décisions produit, CX ou stratégiques.
Chez viavoo, l’IA analytique propriétaire est conçue pour être explicable et traçable, afin que les équipes puissent conserver une visibilité sur les résultats produits par l’analyse automatisée.
Une IA qui s’adapte aux enjeux métier
Les entreprises n’ont pas toutes les mêmes problématiques. Une enseigne peut vouloir suivre les irritants liés à la livraison, tandis qu’un opérateur télécom s’intéressera davantage aux problèmes réseau ou aux motifs de résiliation.
L’analyse doit donc pouvoir s’adapter aux enjeux spécifiques de chaque organisation. La personnalisation de l’IA analytique permet de construire des analyses pertinentes pour les métiers, tout en conservant la possibilité de comprendre et de vérifier les résultats obtenus.
Cette transparence est d’autant plus importante lorsque les verbatims sont analysés selon plusieurs dimensions. Un même feedback peut par exemple être associé à une thématique, une émotion, un irritant et une étape du parcours. Les équipes doivent pouvoir comprendre ces différentes classifications et s’assurer qu’elles correspondent bien au contenu exprimé.
L’IA ne remplace pas le jugement humain
L’explicabilité permet surtout de construire une complémentarité efficace entre l’IA et les équipes.
L’IA analyse l’intégralité des données et fait émerger des tendances. L’humain peut ensuite vérifier les résultats, les mettre en perspective avec le contexte de l’entreprise et décider des actions à mener.
L’IA détecte. L’humain interprète. L’entreprise agit.
Cette approche permet de bénéficier de la puissance de l’automatisation sans renoncer à la maîtrise de l’analyse.
Faire confiance à l’IA sans renoncer au contrôle
L’enjeu d’une IA analytique ne réside pas uniquement dans sa capacité à traiter de grandes quantités de données. Elle doit également permettre aux équipes de comprendre ce qui a été analysé, comment et pourquoi.
Avec une IA propriétaire explicable et traçable, l’analyse automatisée devient ainsi un véritable outil d’aide à la décision, plutôt qu’une boîte noire.
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