Une IA pour remplacer les pigistes et rédacteurs

Demain.ai est une société de conseils pour l’intégration de solutions d’intelligence artificielle dans les entreprises. Elle a lancé dataecriture.fr, une offre de robot-rédacteur.

“Finalement, toutes les entreprises ont des données“, explique Olivier Megean le fondateur de la demain.ai. Partant de ce constat, les équipes de demain.ai ont fait le pari de transformer certaines de ces données en langage naturel. Et d’être capable de le faire à très grande échelle.

Robot-rédacteur, intelligence artificielle et données
Les robots-rédacteurs de dataecriture.fr s’appuient sur des bases de données existantes pour générer du texte qui donne l’impression qu’il a été écrit par un humain, en “langage naturel”. Jusque-là, le système s’apparente à un regroupement de données automatique et à sa transformation en texte.

“Ce sont ces données qui sont injectées dans la plateforme, qui elles s’appuient sur des moteurs d’intelligence artificielle“, explique Olivie Megean. L’IA détecte les éléments et s’appuie sur une plateforme de générateur de langage pour créer du texte. Ces moteurs évoluent en travaillant : “c’est sur l’apprentissage de ces textes qu’elle va construire les phrases, et les faire évoluer“. Et pour que ces mécaniques soient efficaces, il faut s’appuyer sur un générateur de langage naturel “performant”. Demain.ai a choisi Arria NLG pour être performants. L’entreprise est un des leaders mondiaux de la génération de langage naturel.

La presse, l’e-commerce et les reportings
Ce type d’outils peut être implémenté dans plusieurs domaines. En premier lieu : les médias. Olivier Megean insiste très rapidement : “Bien sûr ça n’a rien à voir avec le travail du journaliste, là-dessus il faut être très clair“. Effectivement, l’IA s’appuie sur des données brutes pour produire un très grand nombre de textes factuels, mais n’est pas capable d’effectuer une interview ou une analyse.

Imaginez un championnat amateur de football. En s’appuyant sur les feuilles de matchs, dataecriture.fr peut aider à la diffusion de “textes de manière automatique, sur toutes les rencontres sportives“. Ou générer un texte de compte-rendu de la journée de championnat par exemple. “Et sur cet exemple-là, nous on a été amené à implémenter ça dans pas mal de journaux, notamment des journaux de presse quotidienne régionale“, explique Olivier Megean.

Le fondateur de demain.ai nous parle ensuite de l’e-commerce. Avec notamment les fiches produits sous forme de tableau qui sont transformées en texte de présentation. Avec un intérêt certain pour les stratégies SEO “parce que ça produit massivement, un très grand nombre de textes, et donc les moteurs vont passer sur ces textes“. Parallèlement, Olivier Megean indique que les centres d’appel de ces e-commerces peuvent être déchargés : “parce qu’un tableau ce n’est pas simple à lire, là nous avons un texte, ils regardent et ils ont moins de questions“.

Dans un troisième temps, Olivier Megean nous parle de l’implémentation de la solution pour des reportings ou des comptes-rendus. “Dans le domaine commercial par exemple, les commerciaux rédigent un commentaire qui va exprimer en langage naturel ce qu’il se passe“, en s’appuyant sur des résultats, des tendances, etc. Un gain de temps considérable pour les commerciaux selon Olivier Megean et une marge d’erreur quasi nulle : “ça permet d’éviter les erreurs, on est sûr qu’on a la bonne donnée, puisqu’elle vient de la source“.

Le cas de l’immobilier et le croisement des données
Pour finir, il y a le domaine de l’immobilier. Avec la présentation de biens par exemple. En intégrant les données caractéristiques d’un bien immobilier, l’IA va générer un texte de présentation en langage “naturel”.

Mais ce secteur ouvre les portes d’une autre utilisation de l’IA. “Il y a un exemple qui m’a intéressé, on l’avait vu en Grande-Bretagne, ils ont présenté le bien immobilier et ils ont croisé ça avec d’autres sources de données, sur les écoles“, explique Olivier Megean. Les potentiels acheteurs peuvent donc lire la présentation d’un bien auquel ils s’intéressent, et découvrir les possibilités de scolarité pour leurs enfants.

“Quand on traite un jeu de données, on peut tout à fait en traiter plusieurs dans la même base“, explique Olivier Megean. Les IA de ce type peuvent donc ouvrir les portes d’un traitement massif de base de données : automatisé et mis à jour en temps réel. Mais également de donner des éléments de contexte à une base de données : en croisant ces données avec d’autres éléments liés.