Le langage naturel devient à la mode dans les centres d’appels mais souvent sous le terme langage naturel les concepts de reconnaissance vocale et de langage naturel sont mêlés.
Quel est le véritable bénéfice du langage naturel ?
Le bénéfice du langage naturel est mal perçu car associé étroitement à la reconnaissance vocale, en réalité le langage naturel est une notion assez distincte de la reconnaissance vocale et dont les bénéfices sont très différents et bien supérieurs
Ce que l’on appelle reconnaissance vocale est généralement le modèle acoustique, c’est à dire un modèle (statistique) permettant de transcrire la parole en texte, mais ce n’est pas un système qui permet de comprendre la parole car le texte n’est pas suffisant pour rendre le système interactif car pour l’ordinateur ce n’est qu’une suite de caractères.
Il faut lui adjoindre un modèle de langage qui associe au texte un sens, dans les systèmes simples de reconnaissance de la parole, le modèle de langage est une suite de mots clés associés à une suite de variables; dans les systèmes plus évolués, le modèle de langage est capable d’analyser une phrase entière et par des méthodes formelles ou statistiques d’y associer un sens, on rentre alors dans le langage naturel.
La différence, qui n’est généralement pas ou peu perçue par le grand public autrement que différence entre mots clés et phrases est importante car elle conditionne l’utilisation que l’on veut en faire.
Dans un système de reconnaissance vocale par mots clés, l’objectif est uniquement de reconnaitre le mot clé, la performance de la reconnaissance vocale est alors primordiale et du fait qu’elle n’est jamais parfaite (95 à 99 % pour un système bien mis au point), les systèmes de reconnaissance vocale par mots clés n’ont pas réussi à se développer de manière importante.
En revanche dans un système de reconnaissance vocale en langage naturel, un modèle de langage performant permet de classer correctement le sens d’une phrase entre 80 et 90 % des fois.
Ces taux sont apparement moins performant qu’un système de reconnaissance par mots clés, en revanche ces systèmes en langage naturel sont beaucoup plus utiles, pourquoi ?:
Le langage naturel va permettre de détecter en moins de 20 secondes ce que veulent 80 à 90 % des clients dans une réponse à une question ouverte et c’est là tout son attrait par rapport aux systèmes de reconnaissance vocale par mots clés. Les 10 à 20 % restants étant traités par un humain. Distinguer rapidement (quelques secondes) et sur un volume d’appels élevé quels sont les clients éligibles à une proposition d’offre et quels sont ceux dont la demande pouvant être satisfaite par un automate est une valeur ajoutée bien supérieure que l’automatisation d’un dialogue dirigé par mots clés.
C’est pourquoi le langage naturel intéresse de plus en plus la relation client en général