Le projet Sεptia présenté à l'occasion du Grand Colloque STIC 2007

Le projet baptisé Sεptia (Solution automatiquε 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. Cette solution est développée par un consortium incluant Eptica, KXEN et Temis 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 TEMIS, le projet a été déposé auprès de l'ANR (Agence nationale de la Recherche) dans le cadre de son programme Technologies Logicielles 2006, qui l'a retenu, labellisé et financé. L'objectif est de produire un logiciel pour les centres de contacts, leur permettant d'automatiser nombre de tâches jusque-là réalisées manuellement, telles que l'aiguillage des e-mails entrants, leur traitement, l'aide à la supervision du centre de contacts et la génération d'alertes.
Grâce aux technologies de text mining, la solution Sεptia va permettre aux centres de contacts d'automatiser la catégorisation des e-mails entrants. En effet, l'étude du contenu des e-mails permettra de créer des catégories thématiques. Les e-mails entrants pourront ainsi être automatiquement classés dans la catégorie appropriée. 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 Temis qui unira son savoir-faire à celui du LIP6 en matière de text mining 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.
La solution Sεptia aura pour autre fonctionnalité de venir assister les superviseurs des centres de contacts, dont le rôle est de veiller au respect des accords de niveau de service (SLA). Ces SLA portent notamment 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, en fonction du nombre d'e-mails entrants et de leur catégorie, le nombre approprié d'experts pour chaque catégorie dans le centre de contacts.
Intervient alors la brique data mining de KXEN qui va permettre aux superviseurs des centres de contacts de prévoir la volumétrie d'e-mails entrants par catégorie, ce, afin d'anticiper sur 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.
Dernier pan de la solution, Sεptia analysera également les données non structurées présentes sur les forums et blogs des entreprises clientes. Des échanges de plus en plus nombreux y ont lieu, entre les clients, qui permettent de déceler leurs grandes problématiques, thématiques et centres d'intérêt. Cette fonctionnalité complémentaire fait appel à la fois au data mining, au text mining et aux réseaux sociaux. Ceci permettra d'anticiper sur les sujets susceptibles d'émerger dans les e-mails et ainsi de mettre en place les catégories, compétences et ressources nécessaires.
Le projet Sεptia a été présenté début novembre à l'occasion du grand colloque STIC 2007 de l'ANR.