Cas d'usage du Traitement du Langage Naturel

Les cas d'usage du NLP dans les affaires sont variés aujourd'hui : du développement d'assistants virtuels, de l'IA conversationnelle, de l'analyse des sentiments et de la segmentation des clients, à l'extraction et à l'analyse des données, ainsi qu'à la catégorisation et à la classification des textes. Jetez un œil aux exemples clés du NLP dans les affaires pour vous inspirer des vôtres.

Retour aux études de cas

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  Analyse par aspects des données d'enquête des employés

  Analyse automatisée des sentiments dans les retours des employés pour améliorer la marque RH de l'entreprise.
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  Recettes générées par l'IA intelligente

  Les ingrédients et les méthodes de cuisson changent selon les régimes.
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  Ingénierie des instructions GPT-4 pour le développement d'assistants virtuels intelligents

  Réponse du support client triplée et amélioration de la satisfaction client.
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  Système de publicité ciblée et API pour l'analyse des données utilisateur et la priorisation des pages web.

  Performances des campagnes publicitaires accrues et coûts publicitaires réduits de 54 %.
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  Assistant de cuisine intelligent pour le commerce alimentaire

  Générateur de recettes mains libres, activé par la voix et interactif pour le commerce alimentaire.
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  Le NLP pour améliorer l'analyse de texte sur les plateformes d'éducation à distance

  Extraction précise des données des offres d'emploi.
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  Extraction de termes pour les interprètes simultanés

  La formation en interprétation simultanée rendue plus facile grâce à l'extraction de termes.
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  Comprendre l'expérience client grâce à l'analyse des sentiments

  Satisfaction client améliorée grâce à la surveillance intelligente des émotions.
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  Solution d'analyse client en traitement automatique du langage naturel pour l'analyse audio et des e-mails

  Service client amélioré grâce à une extraction d'informations clés intelligente et rapide.
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  Aider un développeur de jeux vidéo de premier plan à automatiser l'analyse des retours clients

  Réduction des coûts et du temps passé sur la récupération manuelle de sujets/thèmes et la classification.