Traiter automatiquement un grand volume d'emails grâce à un assistant virtuel multi-tâches

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Le besoin

Diminuer considérablement le nombre d'emails à traiter par l'humain

Je suis dirigeant d’une société immobilière dont l’activité principale est la gestion syndicale de copropriétés. Chacun de mes collaborateurs gère un portefeuille de plusieurs dizaines de copropriétés, ce qui représente plusieurs centaines de lots.

Quotidiennement, toutes les boîtes mails de ma société, aussi bien la boîte d’entrée générique que les boîtes individuelles des collaborateurs, doivent faire face à une volumétrie considérable de plusieurs dizaines à plusieurs centaines d'emails, en flux continu. Cela représente la principale difficulté de notre métier et nous éloigne de notre expertise, qui est la proximité et la réactivité.

Un temps élevé est consacré à identifier le lot de copropriété du demandeur, à extraire la demande (information, action, expression d’une opinion, autre) et finalement la traiter (redirection vers le bon contact, enrichissement de l’agenda ou de la base de données, classement des pièces jointes, etc.).

Comment puis-je automatiser le traitement de ces tâches chronophages ?

La solution

Un assistant virtuel multi-tâches pour traiter automatiquement les emails

Afin de permettre à chacun des collaborateurs d’économiser de précieuses minutes, voire plusieurs heures par jour, des modules de Traitement Automatique des Langues peuvent être utilisés pour extraire et structurer les informations essentielles de chaque message reçu et automatiser les actions qui en découlent. Les collaborateurs peuvent alors se concentrer sur des tâches plus valorisantes et non automatisables où l’action humaine reste indispensable.

Extraction des intentions et des entités nommées

Ces modules peuvent être associés à un assistant virtuel, intégré à l'interface du client de messagerie.

Il procède dans un premier temps à l’extraction des informations essentielles de l’email en analysant son contenu. L'objectif est de détecter, extraire, puis catégoriser les entités nommées, c'est-à-dire les noms de personnes, de lieux ou d'organisations présents dans le mail, ainsi que les intentions de l'expéditeur, autrement dit, l'objet de la demande.

D'un point de vue technique, il existe plusieurs méthodes de NLP possibles pour réaliser cela :

  • l'approche symbolique,
  • l'approche statistique,
  • l'approche hybride.

L'approche symbolique repose sur un modèle à base de règles définies par l'humain, ainsi que des ontologies et des dictionnaires.

L'approche statistique s'appuie quant à elle sur l'intelligence artificielle. Les modèles de machine learning (apprentissage automatique) permettent de reconnaitre des motifs récurrents dans des données à partir d'exemples fournis.

Pour finir, l'approche hybride est la combinaison de ces deux approches, elle permet ainsi d'exploiter leurs points forts et leur complémentarité afin d’obtenir une grande finesse d’analyse textuelle.

En utilisant une ontologie générale de la langue, le modèle n’a pas besoin d’apprentissage préalable pour être utilisé dans le cadre d’une application et fournir des résultats pertinents. Le modèle peut ensuite enrichir simplement ses connaissances au moyen d’ontologies représentant la connaissance métier dans lequel il s’applique, comme celui des syndics de copropriété dans le secteur de l’immobilier.

Détection des émotions et identification des emails prioritaires

La détection des opinions et émotions présentes dans le texte va quant à elle permettre d’identifier le ton et l’urgence du message, en détectant par exemple la colère d’un interlocuteur, une demande urgente de rendez-vous ou encore un sinistre à traiter en priorité. La détection de mots-clés comme des termes injurieux ou un langage vulgaire va notamment y contribuer.

Traitement automatique de la demande

A l’aide de différents traitements sémantiques appliqués au texte, l’assistant virtuel peut ainsi identifier la ou les intentions présentes dans chaque message et réaliser une grande variété de tâches :

  • rediriger l’email vers le contact pertinent (gestionnaire, assistant, comptable),
  • mettre à jour l’agenda et enrichir le carnet d’adresses (dates d’Assemblée Générale, ajout d’une copropriété),
  • enregistrer des pièces jointes (relevés, factures, etc.),
  • détecter des émotions, signaler des emails urgents au responsable, préparer un récapitulatif quotidien des priorités.

Les collaborateurs peuvent alors se concentrer sur les mails qui n'ont pas pu être traités automatiquement ou requièrent des actions plus complexes à réaliser, non automatisables.

Réponse automatique à la demande

Enfin, pour gagner encore plus de temps, il peut être judicieux de mettre en place une réponse automatique aux demandes, lorsque le mail s'y prête. Cela permet à l’assistant de proposer automatiquement des éléments de réponse textuelle :

  • au moyen d’un modèle existant ou personnalisé,
  • enrichi par des données accessibles dans les logiciels métiers,
  • stocké dans le dossier Brouillons, pour validation avant envoi.

Points d'attention

Une phase de préparation au démarrage du projet est nécessaire pour paramétrer les principales règles métiers spécifiques à l’utilisateur et le familiariser avec l’interface. Elle conditionnera le pourcentage de traitement automatique des emails.

Par ailleurs, d'autres briques de traitement sémantique peuvent être intéressantes à mettre en place pour enrichir les capacités de l'assistant, telles que l'anonymisation de certaines entités nommées, ou encore la détection des relations de parenté entre plusieurs personnes, afin de mieux comprendre le contexte du mail et le lien entre les différentes personnes citées, tout en conservant leur anonymat si besoin, dans un contexte RGPD.

Par Angeline Lacassagne
Linguiste informaticienne

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