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L'analyse des conversations réelles entre les citoyens et le gouvernement ou les organisations qui servent les personnes dans les domaines de la santé, de l'éducation, de la sécurité, etc. par l'application de modèles deep learning tels que ceux utilisés par Deep Talk, est un outil puissant pour la politique publique en extrayant des données pertinentes pour la prise de décision directement de la conversation d'un citoyen et non par des méthodes indirectes.

Le terme Low-Code a été utilisé pour la première fois en 2014 par les analystes de Forrester. Le rapport publié cette année-là mentionnait que les plateformes Low-Code dotées d'une interface graphique et d'éléments de type glisser-déposer réduiraient considérablement la quantité de codage manuel nécessaire pour lancer un projet. La technologie LCNC est dérivée des anciennes technologies RAD (Rapid Application Development), telles que Lotus Notes ou Microsoft Access, qui permettaient également aux équipes non informatiques de réaliser une partie du développement, mais nécessitaient toujours des connaissances approfondies.

Les plateformes d'IA sans code sont l'avenir et Deep Talk est la première plateforme d'analyse de texte.

Obtenir les données de Twitter peut parfois être compliqué. Mais avec certains outils, le processus peut être facile.

Dans ce rapport, nous avons construit un système pour détecter les messages urgents et à haut risque dans une application de chat connectant ses utilisateurs à des psychologues. Avec un groupe de psychologues volontaires, nous avons classé les paires de segments de conversations en messages à haut risque nécessitant une attention urgente et en messages normaux. Nous avons annoté 1795 exemples dont 612 sont des urgences. Nous étions donc confrontés à un problème de classification déséquilibrée.

L'utilisation des technologies deep learning dans les processus de consultation massive des citoyens permet de traiter rapidement et efficacement des milliers de propositions afin de donner une viabilité à ce type d'exercice démocratique.

Un indice pour bien comprendre vos clients

Les conversations écrites avec les clients constituent une énorme source de données qui n'est souvent pas utilisée en raison de la complexité de leur traitement. Deep Talk permet aux entreprises, aux équipes chargées du succès client, de l'expérience client et de l'IA de transformer ces données non structurées en données précieuses pour la prise de décision.

Les modèles supervisés et non supervisés deep learning sont deux méthodes différentes d'analyse des données textuelles.

Le traitement du langage naturel (NLP) est une discipline qui a une longue histoire. Elle est née dans les années 1950 comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle et de la linguistique, dans le but d'étudier les problèmes dérivés de la génération et de la compréhension automatiques du langage naturel. Bien que l'on puisse trouver des travaux de périodes antérieures, c'est en 1950 qu'Alan Turing a publié un article intitulé "Intelligence" qui proposait ce que l'on appelle aujourd'hui le test de Turing comme critère d'intelligence (voir test de Turing).

Deep Talk est une excellente plateforme pour analyser le contenu de Twitter.

Les entreprises qui peuvent utiliser les données non structurées comme un atout pertinent dans leurs décisions ont un avantage sur celles qui n'essaient d'accéder qu'à 20 % du total des données disponibles.

Les modèles de classification utilisant deep learning peuvent accélérer le processus de création de robots de chat.

Les entreprises peuvent prédire la satisfaction des clients et le NPS en utilisant l'intelligence artificielle.

2023 est une année où l'intelligence artificielle sera intensivement utilisée pour comprendre les clients.

7 meilleurs outils d'analyse d'enquêtes pour 2022. Certaines plateformes sont très traditionnelles et présentes depuis de nombreuses années sur le marché, et d'autres, comme Deep Talk , perturbent le marché en utilisant des techniques d'IA comme l'apprentissage automatique et deep learning pour analyser les données.