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L'accueil que vous réservez à vos clients lorsqu'ils vous appellent pour la première fois impacte considérablement la façon dont ils perçoivent votre marque. La première impression est donc très importante.
Il est d'usage de proposer un message d'accueil chaleureux, avec la bonne prononciation, des pauses et un ton adapté à sa cible.
Vous pouvez demander à quelqu'un d'enregistrer un message et de le diffuser, mais il se peut qu'il ne soit pas aussi parfait que vous le souhaiteriez.
Il peut également être difficile de maintenir une cohérence entre le message d'accueil, le message d'attente, le message de transfert, etc.
L'utilisation de la reconnaissance automatique de la parole permet de gagner en efficacité et d'obtenir des résultats plus professionnels.
Ce n'est qu'un exemple d'application de cette technologie qui devient de plus en plus populaire et accessible. Dans l'article suivant, nous verrons ce qu'est la reconnaissance vocale automatique, comment elle fonctionne et quels avantages elle peut apporter à votre entreprise.
Qu'est-ce que l'automatic speech recognition (ASR) ?
L'automatic speech recognition ou reconnaissance automatique de la parole consiste à convertir la parole en texte (transcription) en utilisant des technologies telles que l'intelligence artificielle.
Il s'agit d'une technique de traitement de la parole utilisée pour des applications comme la dictée vocale ou un serveur vocal interactif.
Principaux avantages de la reconnaissance vocale
La reconnaissance vocale présente de nombreux avantages pour les entreprises. La transcription étant un processus fastidieux et chronophage, son automatisation permet d'améliorer l'efficacité, en plus des avantages suivants :
- Il est plus facile de partager les enseignements, d'identifier les techniques peu performantes, de trouver et de diffuser facilement les meilleures pratiques.
- Tirer parti de l'intelligence conversationnelle. Comprendre les sujets abordés, rechercher les conversations à l'aide de filtres de recherche avancés et explorer les raisons pour lesquelles des émotions fortes ont été déclenchées.
- Conseiller les agents sur leurs performances lors des interactions orales avec les clients et les prospects.
- Améliorer l'efficacité grâce à des résumés d'appels, des notes et tags d'appels.
Comment fonctionne un système de reconnaissance vocale ?
La reconnaissance vocale se passe en trois temps :
- La captation de la voix
- L'analyse de la voix
- La conversion des sons en données textuelles
Voyons tout cela en détail. Lorsque vous parlez, vous créez des vibrations à une fréquence spécifique. L'outil de reconnaissance vocale filtre les sons et les associe à des phonèmes ou unités minimales sonores.
Il y en a 36 dans la langue française. La durée et la précision de la conversion dépendent de la technologie et des modèles de traitement utilisés. Les unités minimales sonores identifiées dans la voix sont ensuite comparées aux phonèmes présents dans la base de données pour ensuite les transcrire.
Et tout cela se passe en quelques millisecondes !
Le modèle traditionnel de reconnaissance automatique de la parole
L'approche traditionnelle de la reconnaissance automatique de la parole était avant tout basée sur des comparaisons statistiques à partir de milliers d'heures de données audio pour déterminer si un son A était prononcé en combinaison, avant ou après un son B. Ce modèle est utilisé depuis 15 ans et combine plusieurs modèles d'apprentissage artificiel tels que les modèles acoustiques, lexicaux et linguistiques.
Cependant, une nouvelle technologie a été développée pour remplacer cette approche, car l'utilisation de plusieurs modèles présente des inconvénients. Elle n'a pas un niveau de précision élevé, ce qui signifie qu'il peut être nécessaire de vérifier manuellement la transcription finale.
De plus, comme la méthode traditionnelle utilise plusieurs modèles d'intelligence artificielle, chacun d'entre eux doit être entraîné individuellement. C'est extrêmement chronophage et coûteux.
Le deep-learning au service de la reconnaissance automatique de la parole
Le deep learning est une approche relativement récente et nettement améliorée pour la reconnaissance vocale. L'une des principales avancées réside dans le fait que cette méthode ne nécessite pas d'alignement forcé des données, ce qui simplifie et raccourcit grandement le processus.
Au lieu de cela, l'enregistrement vocal est mis en correspondance avec une séquence de mots. Le système apprend ainsi à prédire le texte sans utiliser de modèles acoustiques, lexicaux ou linguistiques. Cette technologie avancée a rendu la reconnaissance automatique de la parole basée sur l'IA plus accessible et plus flexible, ce qui lui a permis de se démocratiser.
Reconnaissance vocale : Exemples et applications
Nous avons déjà expliqué comment les phonèmes sont analysés et convertis en texte. Le son de la parole humaine passe de l'état analogique à celui de données numériques afin que l'ordinateur puisse les analyser.
Ces dernières années, nous avons assisté à une prolifération de services de reconnaissance vocale. La technologie est utilisée dans les assistants virtuels de Google, Amazon et Apple ou à des fins professionnelles dans un serveur vocal interactif ou dans un logiciel d'intelligence conversationnelle comme Empower.
Maintenant que la reconnaissance automatique de la parole est plus accessible et plus précise, elle est utilisée dans de nombreux contextes professionnels. Voici quelques-uns des exemples les plus courants :
Service à la clientèle
Le service client peut être amélioré grâce aux applications de la technologie de reconnaissance vocale automatique. Avec des produits comme Empower de Ringover, les employés reçoivent un feedback personnalisé basé sur des métriques concernant le nombre de fois où ils monopolisent la conversation, le nombre d'interruptions et même les moments qui suscitent des réactions chez le client au bout du fil.
Ces informations sont également visualisées dans un tableau de bord analytique, de sorte que les responsables peuvent comprendre où se situe l'équipe, au niveau individuel et dans son ensemble. Il est ainsi plus facile d'intégrer de nouvelles recrues et de former ses collaborateurs.
Ventes
Les outils comme Empower aident également les agents commerciaux à comprendre et à améliorer leurs performances. Dotés de la transcription automatique des appels, les agents peuvent facilement visualiser le verbatim de leurs échanges.
Mieux encore, ils peuvent rechercher des mots-clés dans leurs discussions en plus d'accéder à des données telles que la vitesse d'élocution, les interruptions et les monologues. Les responsables commerciaux peuvent également s'en servir à des fins de coaching et d'évaluation en vérifiant que le discours commercial correspond à la stratégie établie.
La reconnaissance vocale peut également simplifier le quotidien des commerciaux autrement. En effet, avec des solutions téléphoniques comme Ringover, ils peuvent énoncer le nom ou le numéro de leur contact directement dans le dialer sans avoir à le taper.
Les communications unifiées UCaaS
La reconnaissance vocale est très utile dans le cadre des communications unifiées en tant que logiciel (UCaaS). Une fonctionnalité de transcription automatique des réunions en temps réel avec des sous-titres ou en différé peut être pratique à plusieurs niveaux :
- Elle peut rendre plus accessibles les échanges se déroulant en plusieurs langues
- Pour garder une trace des éléments partagés oralement et les rendre accessibles au plus grand nombre.
Cette fonctionnalité de transcription peut être combinée avec un module de résumé automatique qui synthétisent les réunions en conservant uniquement les éléments essentiels.
La reconnaissance vocale est perfectible
La reconnaissance vocale rend les entreprises plus performantes et plus efficaces. Mais comme toute technologie, elles présentent certains inconvénients qui varient selon les solutions.
Coût et déploiement
L'intelligence artificielle a la réputation d'être difficile et coûteuse à déployer. Cela est d'autant plus vrai lorsqu'il s'agit de reconnaissance vocale intégrée à des systèmes traditionnels et basée sur des méthodes qui tendent vers l'obsolescence. Néanmoins, les nouvelles technologies simplifient grandement ce déploiement. Les logiciels les plus récents s'intègrent facilement aux systèmes existants et sont le plus souvent proposés avec un système d'abonnement mensuel ou annuel tout compris. Ainsi, l'entreprise sait très précisément ce qu'elle doit payer chaque mois.
Inclusion
Bien que le processus de conversion de la parole au texte se soit amélioré et soit devenu plus efficace avec l'arrivée du deep learning, l'inclusion reste un défi. En fait, cela peut même constituer un obstacle pour les entreprises intéressées, car il se peut qu'un service d'automatic speech recognition ne soit pas assez précis pour répondre à des besoins spécifiques.
En effet, l'ASR peut éprouver des difficultés à analyser certaines langues et accents parce que les corpus utilisés pour entraîner les IA ne sont pas suffisamment variés ou étoffés.
Précision
La précision reste un défi pour la reconnaissance automatique de la parole. L'une des raisons peut être les lacunes évoqués dans le point précédent, mais ce n'est pas la seule.
Parfois, l'enregistrement audio lui-même peut être compromis par une mauvaise qualité sonore ou des bruits de fond. Il existe des technologies capables d'éliminer les fréquences des bruits de fond mais elles ne sont pas infaillibles. Enfin, le jargon propre au secteur de l'entreprise peut être difficile à comprendre pour un système de reconnaissance vocale automatique, surtout si ces termes n'ont pas été inclus dans sa formation initiale.
Confidentialité et sécurité des données
La confidentialité et la sécurité des données sont des préoccupations lorsqu'il s'agit d'ASR, car un enregistrement vocal est une donnée biométrique qui peut être utilisée pour identifier une personne ou à d'autres fins, comme la publicité.
Dans le domaine de la publicité, les enregistrements vocaux peuvent être analysés pour déterminer les produits ou services susceptibles d'intéresser une personne.
Certaines réglementations sont déjà en place pour encadrer leur usage, telles que des règles concernant la durée pendant laquelle les entreprises peuvent conserver les enregistrements d'appels avant d'être obligées de les effacer.
Tout utilisateur d'un système de reconnaissance vocale automatique devrait prendre connaissance des conditions générales d'utilisation afin de se faire une idée des mesures de protection de la vie privée mises en place.
Ringover respecte toutes les réglementations en vigueur pour la protection des données personnelles dans l'ensemble de ses solutions. Pour en savoir plus sur la façon d'intégrer de la reconnaissance automatique de la parole à votre pile technologique, consultez nos experts ou demandez un essai gratuit d'Empower.
FAQ : Automatic Speech recognition
Qu'est-ce qu'un système de reconnaissance automatique de la parole ?
La reconnaissance automatique de la parole, également connue sous le nom de speech-to-text (STT), est une technologie qui permet, entre autres, aux humains d'interagir avec un ordinateur en utilisant leur voix. Les technologies de reconnaissance vocale les plus avancées permettent d'avoir une conversation qui ressemble beaucoup à une interaction entre deux personnes. Les technologies de reconnaissance les plus développées sont basées sur l'intelligence artificielle, plus précisément sur le traitement du langage naturel (NLP : Natural Language Processing) qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre les textes et les mots parlés de la même manière que les humains.
Comment utiliser la reconnaissance vocale ?
Vous devrez vous munir au préalable d'un outil doté de la reconnaissance vocale et vous renseigner sur sa compatibilité avec votre système existant et son adéquation avec vos besoins à court et moyen terme.
Voici quelques cas d'usages de la reconnaissance vocale :
- Service client : Les assistants vocaux automatisés peuvent comprendre et traiter les demandes des clients. La mise en œuvre de cette technologie permet aux agents de se concentrer sur les questions plus complexes et à la technologie ASR de répondre aux questions simples. L'expérience client s'en trouve ainsi améliorée.
- Vente. La commande vocale permet aux agents commerciaux d'accroître leur efficacité. Par exemple, le système Ringover permet aux agents d'appeler des contacts par commande vocale dans le dialer et de dicter des messages instantanés à des prospects.
- Reconnaissance des émotions. Des outils commerciaux comme Empower transforment automatiquement la parole en texte et effectuent une analyse des sentiments pour identifier les moments qui déclenchent une forte réaction émotionnelle de la part du contact.
- Communication mains libres. L'utilisation la plus courante de la technologie de conversion de la parole en texte est celle des assistants vocaux tels que Siri ou Alexa. Ces technologies sont particulièrement utiles lorsque les utilisateurs jonglent avec plusieurs tâches.
- Secteur médical . Les professionnels de la santé peuvent dicter des notes grâce à la technologie de speech to text vocale afin de mettre à jour facilement et rapidement les dossiers médicaux des patients.
- Éducation. L'enseignement des langues est une utilisation très pratique des logiciels de reconnaissance vocale automatique. En effet, les étudiants peuvent vérifier leur prononciation à l'aide du logiciel.
Quelle est la différence entre ASR et NLP ?
La reconnaissance automatique de la parole ou Automatic Speech Recognition (ASR) et le traitement du langage naturel (Natural Language Processing) sont étroitement liés, mais il s'agit tout de même de termes distincts.
Le traitement du langage naturel concerne la compréhension et la manipulation du langage humain à travers des machines. Parmi les tâches les plus courantes en NLP, on peut citer la traduction automatique, la génération de texte, et la compréhension du langage.
La reconnaissance automatique de la parole se concentre quant à elle sur le processus de conversion de la parole en texte : la transcription. On utilise l'ASR pour les systèmes de commande vocale ou encore les assistants personnels intelligents.
La plupart des outils commerciaux les plus utiles fonctionnent en combinant ces deux technologies. Par exemple, Empower s'appuie à la fois sur l'ASR et le NLP. L'ASR permet à Empower de transcrire automatiquement un appel téléphonique de la parole au texte, tandis que le NLP lui permet de comprendre le contenu de cet appel téléphonique afin d'obtenir des recommandations personnalisées et d'autres informations.
L'ASR est-elle la même chose que la conversion de la parole en texte ?
Oui, la reconnaissance automatique de la parole (ASR) est la même chose que la conversion de la parole en texte. La RAS et la conversion de la parole en texte font référence au processus de transcription automatique de l'audio en texte. Cette technologie a de nombreuses utilisations dans des contextes professionnels et non professionnels.
Quels sont les trois types de reconnaissance vocale ?
A proprement parler, il ne s'agit pas de trois types mais de trois modèles de reconnaissance vocale qui sont généralement combinés pour obtenir de meilleures résultats :
- La méthode du modèle de langage
- La méthode du modèle de prononciation
- Le modèle acoustico-phonétique
Que fait la reconnaissance vocale ?
La reconnaissance vocale consiste à identifier la parole, à l'analyser et à la retranscrire sous forme d'une commande informatique ou d'un texte. Dans ce cas précis on parle alors de conversion voix-texte ou de speech-to-text.
