Septia fédère autour de l'e-mail

Le projet baptisé Septia (Solution automatique pour le traitement des interactions clients) vise à produire une solution logicielle destinée à automatiser le traitement des e-mails dans les centres de contacts. Elle est développée par un consortium incluant Eptica, KXEN et Ternis et deux laboratoires universitaires spécialisés dans le data mining: le LIP6 (Laboratoire informatique Paris-VI) et le LIPN (Laboratoire informatique de Paris-Nord). Sous l'impulsion de KXEN en mars 2006, puis piloté par l'éditeur Ternis, le projet a été déposé auprès de l'Agence nationale pour la recherche (ANR) dans le cadre de son programme Technologies logicielles 2006, qui l'a labellisé et financé. L'objectif est de produire un logiciel qui permet aux centres de contacts d'automatiser nombre de tâches.

Grâce aux technologies de text mining, la solution Septia va permettre aux centres de contacts d'automatiser la catégorisation des e-mails entrants. L'étude du contenu des e-mails permettra de créer des catégories thématiques. Les experts de chaque catégorie auront alors à leur disposition un ensemble de réponses types pour les aider à répondre de façon optimale. A ce niveau, interviendront les outils logiciels de Ternis et LIP6 afin de lever les verrous scientifiques dans le traitement automatique des textes d'e-mails, bruités et de mauvaise qualité, et de fournir des réponses adaptées.

Autre fonctionnalité de la solution Septia: assister les superviseurs dont le rôle est de s'assurer du respect des accords de niveau de service (SLA) qui portent sur les capacités de traitement horaire et les délais de réponse aux e-mails entrants. Le superviseur doit donc constamment veiller à optimiser l'affectation des collaborateurs en fonction des SLA existants et des volumes d'e-mails. A cette fin, il convient de déterminer le nombre approprié d'experts pour chaque catégorie, en tenant compte du nombre d'e-mails entrants et de leur catégorie. Intervient alors la brique data mining de KXEN qui va permettre aux superviseurs de prévoir la volumétrie d'e-mails entrants par catégorie et ce, afin d'anticiper les besoins en recrutements et affectations des équipes. Elle fournira également des alertes pour prévenir le superviseur en cas d'anomalie ou de différences sensibles entre les prévisions et les événements constatés.