L'AOC utilise l'IA générative pour analyser les commentaires associés aux 20.000 XNUMX enquêtes de satisfaction mensuelles
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L'AOC mène depuis plus de 9 ans des enquêtes de satisfaction auprès des utilisateurs de ses services afin de recueillir leur appréciation, de détecter les points forts des services et les axes d'amélioration. Durant cette période, nous avons recueilli plus de 2 millions d’enquêtes et 500.000 XNUMX commentaires.
Seul le 2024 237.742 XNUMX enquêtes ont été collectées, avec 51.573 5 commentaires qualitatifs qui ont dû être analysés, résumés et structurés. Depuis 1 mois maintenant, nous avons intégré l’intelligence artificielle générative (IA) pour rationaliser cette tâche. Jusqu'à présent, cela se faisait manuellement, et seulement sur un échantillon des commentaires, car nous n'avions pas les ressources pour les analyser tous. Environ, nous avons consacré 5 minute pour 4300 commentaires : cela signifie que si nous analysions tous les commentaires (14 en moyenne), nous aurions consacré plus de XNUMX heures par mois.
L'IA générative est un outil très utile pour extraire des connaissances
L’utilisation de l’IA générative représente une avancée significative en termes d’efficacité : elle nous permet d’analyser tous les commentaires sur une base mensuelle. En même temps, il génère des résumés exécutifs contenant des connaissances clés (idées.) pour découvrir ce qui apporte le plus de valeur aux utilisateurs et ce que nous devons corriger ou améliorer. Il s’agit ainsi d’un outil important pour l’application de la stratégie de services centrés sur la personne et l’amélioration continue des services de l’AOC.
Le processus et les résultats de l’algorithme mis en œuvre sont les suivants :
Classification des sentiments:L'IA peut analyser les commentaires et déterminer s'ils sont positifs, négatifs ou neutres. Cela se fait à l’aide de techniques de traitement du langage naturel (TALN) qui identifient les mots clés et les phrases associés à différents sentiments.
Extraction de sujets:L’IA peut identifier des thèmes communs dans les commentaires. Par exemple, si de nombreux commentaires mentionnent des « problèmes d’accès » ou « la qualité du service », l’IA peut regrouper ces commentaires sous ces sujets.
Résumé automatique:L'IA peut générer des résumés de commentaires, mettant en évidence les points les plus importants. Ceci est particulièrement utile lorsqu’il y a un volume élevé de commentaires.
Visualisation des données:Les outils d’IA peuvent créer des graphiques et des tableaux qui montrent la répartition des commentaires positifs et négatifs, ainsi que les sujets les plus mentionnés. Cela permet de comprendre plus facilement les données en un coup d’œil.
Détection de motifs:L’IA peut détecter des modèles dans les commentaires qui peuvent ne pas être évidents à l’œil nu. Par exemple, il peut identifier s’il existe une corrélation entre les commentaires négatifs et certaines périodes ou certains événements spécifiques.
Ces capacités permettent à l’AOC de mieux comprendre les opinions des utilisateurs et de prendre des décisions éclairées pour améliorer ses produits et services, de manière agile et rapide.
