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Un outil qui lit dans le texte

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Les réponses aux questions "ouvertes" peuvent aussi être traitées de façon automatique.


Parmi les données qui proviennent du centre d'appels, certaines ne se prêtent pas à une analyse par des moyens classiques. Notamment les informations introduites en texte par les opérateurs, par exemple des informations sur les réclamations dans un SAV. « Ces informations peuvent être classées automatiquement par un outil spécifique d'analyse textuelle. Environ 60 % des données textuelles seraient utilisables par ce biais », estime Jean-François Grimmer, responsable de la société Grimmer Logiciels, éditeur de Wordmapper, un logiciel d'analyse textuelle. Quelle confiance peut-on accorder aux renseignements saisis "à la volée" par des opérateurs de niveau culturel variable et qui n'ont pas tous la même maîtrise de la langue écrite ? « Pour aplanir les distinctions et améliorer les résultats, on va, au départ, créer un dictionnaire dans lequel on introduira des équivalences nécessaires, explique Jean-François Grimmer. Par exemple, pour un centre d'appels spécialisé en téléphonie, ce pourrait être des mots comme "GSM", "mobile", "portable"...» Au moment de la saisie, le logiciel va reconnaître ces mots-clés à partir du dictionnaire, en modifiant automatiquement les pluriels en singulier, le féminin en masculin, etc. Le logiciel ne comprend évidemment pas le sens, il ne peut que détecter le contexte de la phrase sans savoir si le sens véhiculé est un "oui", un "non" ou juste une figure de style. La même démarche peut être pratiquée sur les données liées à la satisfaction client et aux réclamations. Il faut une demi-journée pour établir le dictionnaire, et seulement quelques minutes de calcul pour effectuer l'analyse qui permet de reconnaître les thèmes récurrents et les éléments associés à chaque thème. Des outils plus fins permettent de comparer des corpus de texte pour détecter des thèmes émergents, des "signaux faibles" importants pour maintenir la veille sur la qualité du service. La méthode fonctionne sur des questions "ouvertes", par exemple celles d'un questionnaire de satisfaction. L'analyse textuelle permet aussi de comprendre si le questionnaire lui-même est toujours adapté. « Prenez l'exemple d'une agence commerciale qui n'a pas prévu de parking pour ses clients, explique Jean-François Grimmer. Il n'y a pas de case "se garer facilement" dans le questionnaire de satisfaction. Mais les clients qui attrapent des PV ou bien sont obligés de tourner pendant un quart d'heure pour trouver une place ne seront pas satisfaits. » La méthode d'analyse textuelle ne promet pas une précision sans faille dans la reconnaissance. La structure de la phrase, la ponctuation ne sont pas prises en compte. Cependant, pour une analyse statistique de masse, ce n'est pas rédhibitoire. Une analyse pertinente à 60 % sera déjà un bon résultat. La vraie contrainte, c'est la capacité du téléagent de taper très vite sur le clavier. Car la pratique montre que, si on note la réponse ouverte sur un bout de papier, on n'aura jamais le temps de la retranscrire par la suite. Et si de plus en plus de gens savent aujourd'hui taper vite, l'efficacité de la saisie est aussi dépendante de la culture générale du téléopérateur. La mise en place d'un outil d'analyse textuelle est naturellement plus justifiée sur un centre de contacts qui traite des appels, mais aussi des mails.

Mot clés : analyse |

Alexis Nekrassov