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| Sight'up met l'intelligence artificielle au service de la gestion de la relation client |
| La start-up française commercialise un moteur d'intelligence artificielle. Initialement conçue pour la gestion des e-mails entrants, cette technologie de textmining a été récemment étendue à la recherche Web.
(12/07/2005) |
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Fondée en 2000, Sight'up articule son offre technologique autour d'un moteur d'intelligence
artificielle conçu pour l'analyse de texte (ou textmining).
Le premier produit développé par l'éditeur en s'appuyant sur
ce noyau : une application de gestion des e-mails entrants,
baptisée MailRelation. "Elle a été commercialisée 2002. A l'origine,
nous étions spécialisés dans la prestation de services autour
de la suite de travail collaboratif Lotus Notes d'IBM", précise
Franck Bigalet, directeur et fondateur de Sight'up.
C'est
grâce à cette technologie d'intelligence artificielle
que MailRelation analyse les messages qu'il réceptionne,
les redirige vers le bon interlocuteur, et met en oeuvre les
fonctions adéquates en termes d'assistance à la
réponse (mails types). Aujourd'hui, la solution a largement
prouvé ses bienfaits. Pour preuve : les références
publiées par Sight'up, parmi lesquelles on compte RTL,
Bred Banque Populaire ou encore Canal J. Le 21 juin dernier,
la société annonçait une déclinaison
de son moteur en vue d'ouvrir son procédé à
d'autres problématiques d'analyse textuelle.
"Il s'agit d'une solution particulièrement bien adaptée à la recherche Web dans le domaine du commerce en ligne", poursuit Franck Bigalet. Objectif central de l'outil : adjoindre aux moteurs traditionnels une couche d'analyse visant à réduire le bruit généralement généré par ce type de système, c'est-à-dire les réponses inutiles, pour ne garder que la substantifique moelle. "Ce logiciel (nommé Tigger) est par exemple capable de faire le lien entre la requête 'robe rouge' et une fiche produit contenant la phrase 'robe en soie rouge avec une ceinture noire''", explique le responsable.
| Une technique de comportement génétique |
Partant d'une telle requête, le système serait également capable de décliner les attributs du produit, en proposant notamment les textures disponibles dans le cas de l'exemple évoqué ci-dessus. Pour réaliser ces opérations, Tigger se base sur une nomenclature réalisée en amont à partir des attributs principaux des produits.
La méthode sous-jacente s'apparente à celle dite du "machine learning" (ou de l'auto apprentissage), qui consiste à fournir à l'application des exemples types de texte correspondants aux éléments qu'elle doit analyser ensuite. "Contrairement aux offres disponibles jusqu'alors sur le marché, notre solution n'a besoin que d'une quinzaine d'exemples par catégorie de produits et par langue pour fonctionner", assure t-on chez Sight'up. Entre analyse sémantique et traitement statistique, le procédé mis en oeuvre pour lequel l'éditeur a déjà déposé plusieurs brevets s'apparente à celui du "comportement génétique".
Première référence Tigger annoncée par Sight'up : Kelkoo. La filiale de Yahoo a débuté le déploiement de l'outil pour optimiser l'extraction de caractéristiques produits sur ses plates-formes Web de recherche commerciale, qu'elle utilise à la fois pour son compte et pour celui de tiers - comme MSN par exemple. "L'un des principaux atouts de Tigger est son extrême simplicité de mise en place, et sa capacité unique à généraliser une recherche à partir d'un corpus d'exemples réduit qu'il reproduit", note Jean-Marc Potdevin, V.P Engineering Europe pour Yahoo !.
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