• Combi vous raconte vos clients

    Un projet de recherche soutenu par le FUI 16

  • Un consortium de PME françaises s'associe à l'INRIA pour créer une chaîne complète d’analyse de la relation client pour les services en ligne.

    Combi se propose de réaliser une solution d'analyse de la relation client intégrant des méthodes de fouille de données structurées ou non, un module de raisonnement fondé sur l'intelligence artificielle et de produire automatiquement des rapports riches et variés.


    Collecte des données (logs de navigation, fiches clients, emails support, tweets, ...)
    Analyse de données textuelles ou quantitatives par combinaison de méthodes (text mining et data mining)
    Interprétation des données en contexte (intelligence artificielle)
    Production d'un rapport illustré (génération de textes et visualisation graphique)
  • L'analyse de la relation client

    Les solutions d'analyse de la relation client sont destinées aussi bien aux équipes marketing pour la segmentation d'utilisateurs ou le suivi de la marque, aux dirigeants pour suivre l'efficacité de leur stratégie d'acquisition, au support pour écouter "la voix des clients"...
     

    Pourquoi Combi ?

    Avec la généralisation du tout numérique et l’arrivée des réseaux sociaux et du cloud (Big Data), les applications d’analyse de texte (Text Analytics) sont devenues le graal de toutes les entreprises soucieuses du suivi de leur clientèle et, pour les plus agiles, désirant adapter rapidement leur stratégie aux attentes de leur utilisateurs. Face à ce besoin, il existe une multitude d’offres intégrant des techniques issues de domaines variés : fouille de textes, fouille de données, intelligence artificielle, visualisation de données, résumé automatique…
    On peut distinguer 3 types d'information à propos des clients : 
    1. les informations stockées par les entreprises dans leur bases clients
    2. les interactions entre les clients et les entreprises pour le support (via les messageries électroniques ou les centres d’appels téléphoniques) ou bien pour l'usage des services en ligne (webapp, consultation de son compte...)
    3. l'information produite par les clients à l’extérieur de l’entreprise et que l’on retrouve sur des forums de discussion, des blogs et des réseaux sociaux.
    Le traitement et la restitution simple de toutes ces informations auprès des décideurs de tous niveaux d’une organisation est l’une des clefs pour apporter aux entreprises compréhension et réactivité face à l’évolution de leur marché.

    Combi et les Big Data 

    Le contexte des Big Data sera considéré dans ce projet essentiellement au travers de la variété des sources en jeu : c’est parce que les informations client internes et collectées sur les réseaux sont diverses qu’il est nécessaire de combiner des disciplines initialement fondées sur des types de sources différents : textuelle vs. quantitative, structurées vs. non-structurées.
    Le défi relevé par Combi sera de représenter ces données hétérogènes en un modèle unique efficace pour le suivi d'une base d'utilisateurs par les dirigeants, les équipes marketing ou le support client.

    Cas d'utilisation n°1 - rapport d'activité hebdomadaire pour un service en ligne

    Le premier prototype Combi sera la production automatique d'un rapport hebdomadaire à un responsable clientèle dans une entreprise offrant un service en ligne : combien de personne se sont inscrites sur leur site cette semaine ? comment évalue telle campagne d'acquisition ? quel est le ton des messages au support client ? Y a-t-il eu plus ou moins d'utilisateurs qui ont quitté le service que la semaine précédente ? Selon les besoins les réponses à ces questions seront présentées sous forme graphique ou textuelle. 
  • Une solution en 3 modules

    D'un point de vue technique, Combi a pour ambition de combiner en une chaîne de traitement unique 3 composants classiques de l'analyse de données : l'analyse à proprement parler, l'interprétation et la restitution à l'utilisateur final.

    Une chaine de traitement complète des données de la relation client :
    1. Fouille de données hétérogènes : opinion, signaux faibles, classification
    2. Interprétation : choix des informations pertinentes parmi l’abondance de données, et modélisation dans un format pivot tel qu’il puisse constituer la représentation sémantique pour la restitution.
    3. Restitution : génération automatique d'un rapport incluant indicateurs de suivi et commentaires mêlant textes et graphique.
  • Le consortium Combi

    La solution Combi sera créée et valorisée par un consortium réunissant 5 PMEs, TEMIS (chef de file), Isthma, Kwaga, qunb et Yseop autour d’un laboratoire de recherche publique de l’INRIA, l’équipe Alpage et en liaison avec la Société Générale qui jouera le rôle de partenaire utilisateur. Combi contribuera ainsi à la création d’un écosystème de start-ups dans le domaine de l’analyse de contenu Big Data.

    TEMIS

    TEMIS aide les organisations à mieux structurer, gérer et valoriser leurs actifs informationnels. Sa plateforme-phare Luxid® extrait des informations structurées du contenu non-structuré et enrichit sémantiquement les métadonnées documentaires.

    Alpage INRIA

    Alpage est une UMR INRIA – Université Paris–Diderot (Paris 7), dont le domaine de recherche est le TAL (Traitement Automatique des Langues). Alpage a une longue expérience en génération automatique de textes, en particulier avec Laurence Danlos qui a joué un rôle pionnier en génération au niveau international dans les années 1980 et qui a développé le formalisme G-TAG en adaptant le formalisme TAG (Tree Adjoining Grammar) à la génération. G-TAG a été implanté dans des applications opérationnelles et servira à nouveau pour des briques logicielles intégrées dans la solution Combi.

    Isthma

    Pour aller plus loin que des agrégats réducteurs et inexploitables,
    Isthma propose DeltaMetric, une nouvelle génération d’outils de Business Intelligence.
    Isthma apporte dans Combi son expertise dans les domaine de la fouille de données, et particulièrement le traitement de données temporelles multidimensionnelles, et dans le traitement de grande masse de données (Big Data).

    Kwaga

    Kwaga est l'éditeur d'Evercontact, une service d'enrichissement automatique des carnets d'adresses et des CRM à partir des signtures d'email. 
    Dans le projet Combi, Kwaga apportera principalement ses compétences en intelligence artificielle : au-delà de la reconnaissance de tel ou tel segment de langage, la difficulté réside dans le calcul de l’action découlant de l’identification d’un phénomène.

    qunb

    qunb - quantities & numbers - est une startup créée en 2010 et dont la mission est de rendre accessible le traitement et la visualisation de données quantitatives.
    L’avancée principale des technologies développées par qunb réside dans la capacité de créer automatiquement une représentation graphique pertinente et adaptée sur tout type de données définies sur des dimensions autres que le temps : géographie, sexes, produits, sociétés…

    Yseop

    Yseop est un logiciel d’entreprise basé sur l’intelligence artificielle qui révolutionne la performance des cadres (consultant, expert, conseiller de clientèle, téléopérateur…) en automatisant l’écriture. Yseop est capable de dialoguer et d’écrire automatiquement des textes intelligents et structurés en plusieurs langues (en français, anglais, allemand, espagnol...) comme le ferait un être humain mais en temps réel, c’est-à-dire à la vitesse de milliers de pages par seconde.
    Yseop apporte à Combi ses compétences en génération de textes en langage naturel et en interprétation de données, en particulier sa capacité à exprimer la logique de raisonnement d’un moteur d’inférence en langage naturel.
  • Des données au rapport

    Un exemple de "rapport Combi" des slides montrant à l'utilisateur, sous une forme agréable à lire, les événements essentiels survenus durant la période concernée. 
    (à venir)

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