Supposons que vous êtes un responsable marketing vendant des produits sur Amazon.

Vous êtes confronté à un défi : les avis des utilisateurs contiennent souvent des retours précieux mais sont généralement non structurés, écrits dans différentes langues et incluent parfois des fautes de frappe.

Traditionnellement, analyser ces données nécessite soit des mécanismes de retour d'information structurés, soit un traitement manuel intensif, qui sont tous deux chronophages.

En utilisant GenAI, nous pouvons transformer ces données non structurées en informations exploitables en imitant les processus cognitifs humains à grande échelle.

Dans les photos ci-dessous, je vous montre le processus avec un ensemble de données d'avis sur les smartphones d'Amazon dans différentes langues. Notre objectif est d'extraire des informations significatives concernant les problèmes de produit.

Voyons comment GenAI a géré le cas :

• Il commence par générer des hypothèses et formuler des requêtes de recherche pour récupérer les données pertinentes.

• Pour identifier les problèmes, il interroge les avis avec des notes faibles (1-3 étoiles) et plus de cinq votes utiles, garantissant que les problèmes courants et significatifs sont mis en évidence.

• L'IA traite ensuite les avis et fournit des problèmes spécifiques, tels que des problèmes avec les cartes SIM ou une diminution de la vitesse du téléphone.

Comme vous pouvez le voir, c'est très similaire à ce qu'un humain ferait, mais en comparaison, vous avez maintenant augmenté :

• Efficacité : Ce qui prendrait des heures de travail manuel est fait en quelques minutes
• Précision : L'IA peut passer au crible de grands ensembles de données sans fatigue
• Évolutivité : GenAI fonctionne 24/7

Ce cas d'utilisation simple mais puissant illustre comment GenAI peut simplement redéfinir des segments entiers de nos processus commerciaux.

Que ce soit des avis d'utilisateurs, des transcriptions ou des relevés bancaires, il peut donner un sens à de nombreux types de données pour des processus qui sont habituellement fastidieux et sujets aux erreurs.

Hugo Matthaey