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Quand Gmail classe automatiquement vos emails
Au mois de mai 2013, Gmail procédait à une refonte générale de son interface en introduisant une boîte de réception organisée en cinq onglets : principale, réseaux sociaux, promotions, notifications, forums. Dans un premier temps, cette innovation fut fraîchement accueillie par les internautes. Mais, après quelques jours, les utilisateurs la prirent en main et l’adoptèrent sans difficulté particulière.
La promesse de Google : présenter les courriels selon leur importance et les classer automatiquement dans des dossiers thématiques. Adieu aux messages qui s’accumulent sans aucune logique et bienvenue à la messagerie intelligente !
Derrière cette prouesse, on trouve le traitement automatique des langues (Tal). Les e-mails sont analysés puis classés en fonction de leur contenu : l’onglet « promotions » rassemble les offres commerciales, l’onglet « réseaux sociaux » agrège les messages provenant de Facebook, par exemple, et l’onglet « principale » est dédiée aux messages personnels. Bien entendu, tout n’est pas parfait, mais Gmail est en mode d’apprentissage et il est possible de lui signaler des erreurs d’affectation.
Le Tal est également utilisé pour la détection des spams. Les filtres que l’on trouve dans les messageries grand public détectent avec une certaine fiabilité les messages indésirables sur la base de mots ou expressions.
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Réponses automatiques personnalisées
Beaucoup moins connu que Gmail et Yahoo Mail, Postbox est un logiciel de messagerie conçu par des développeurs passés par la Fondation Mozilla qui édite Firefox et Thunderbird. Plutôt destiné aux professionnels et payant (licence à environ 50 euros), il propose des réponses automatiques personnalisées sur la base de textes préétablis. 70 réponses types sont embarquées dans l’outil dans des domaines divers : prise de contact, ressources humaines, transactions commerciales…
Côté organisation des messages, « Postbox fournit les règles de filtrage les plus complètes du marché. Ces filtres peuvent être créés par compte ou globalement sur tous les comptes, et peuvent être exécutés automatiquement, manuellement ou périodiquement. Vous pouvez même ajouter des contacts à un filtre à la volée sans avoir à ouvrir l’éditeur de filtres », explique l’éditeur.
Le volet sécurité n’a pas été oublié, avec une base de données qui est automatiquement mise à jour toutes les 30 minutes. Si une URL potentiellement malveillante est identifiée, un message d’avertissement le signale à l’utilisateur.
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Email marketing : envoi prédictif et zones de chaleur
Toutes ces innovations ont pour ambition d’améliorer l’expérience utilisateur des internautes et à fluidifier leur parcours. En quelques années, l’intelligence artificielle et le traitement automatique des langues ont permis des avancées considérables.
Mais c’est surtout du côté des outils professionnels qu’il faut se tourner pour apprécier le chemin parcouru depuis une quinzaine d’années. C’est le cas de l’éditeur français Sarbacane qui, depuis 2001, occupe le terrain de « l’email marketing ». Ses solutions, basées sur l’IA, disposent d’une fonction d’envoi prédictif qui déclenche l’envoi automatique de newsletters au meilleur moment selon les habitudes d’ouverture des destinataires.
Avant même l’envoi d’un courriel, la solution propose de mesurer l’impact visuel qu’aura le message sur le destinataire. Des « zones de chaleur » (colorées en rouge) indiquent les zones de l’e-mail qui sont susceptibles d’attirer son attention. De même, la trajectoire du regard du destinataire est indiquée par des cercles présents sur les différentes zones de l’e-mail. Plus leur diamètre est grand, plus le temps de fixation sur cette zone sera long.
Autre fonctionnalité intéressante pour les organisations qui jonglent entre différentes applications : la connexion avec des plateformes du type WordPress, Shopify ou Salesforce. Des campagnes marketing peuvent être mises en production de façon automatique.
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Messageries : la bataille de l'attention
Avec plus de 300 milliards de courriels envoyés chaque jour dans le monde, les messageries des internautes explosent et le taux d’ouverture est de plus en plus faible. Trop d’e-mails tuent l’e-mail !
Heureusement, l’intelligence artificielle a quelques atouts à faire valoir pour gagner la bataille de l’attention. En croisant les données collectées, elle permet, grâce à la localisation de l’IP du destinataire, d’envoyer le message au moment le plus opportun. Elle peut également concevoir des textes adaptés à un contexte sectoriel ou géographique et même choisir les illustrations qui auront l’impact le plus grand sur les destinataires.
Il faut donc observer ce qui se passe sur le segment des outils professionnels, notamment dans le marketing, pour anticiper les prochaines évolutions des outils destinés à un public plus large. L’intelligence artificielle, le traitement automatique des langues et la souplesse du web design seront l’épine dorsale de nos futures messageries. On voit déjà apparaître — y compris dans des solutions gratuites — la possibilité de répondre à une enquête ou un mini-sondage directement dans le message sans quitter l’application.
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Génération automatique de texte
Mais c’est probablement la création de texte, également appelée génération automatique de texte, qui permettra aux internautes de gagner du temps. À partir d’éléments textuels, le machine learning produit un texte qui sera injecté dans un message puis envoyé aux destinataires. Certains spécialistes estiment cependant que leur fiabilité laisse encore à désirer en termes de précision.
En revanche, l’IA semble donner des résultats encourageants lorsqu’il s’agit de résumer un texte. Une perspective intéressante quand on sait qu’un salarié reçoit en moyenne plusieurs dizaines de courriels chaque jour !
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Malgré ses progrès, le Tal est encore loin de rivaliser avec l’être humain
Le traitement automatique des langues, ou traitement automatique du langage naturel, est apparu au début des années 1950 lorsque le mathématicien Alan Turing établit les célèbres « tests de Turing » : ceux-ci permettaient alors de mesurer le degré « d’intelligence » d’une machine, à partir de la capacité d’un programme conversationnel à se faire passer pour un être humain. À peu près à la même époque, un programme informatique était en mesure de traduire automatiquement plusieurs dizaines de phrases du russe vers l’anglais. Et au milieu des années 1960, un premier automate conversationnel fut réalisé et mis en application dans le domaine de la psychothérapie.
Aujourd’hui, les méthodes statistiques (apprentissage supervisé, non supervisé, profond) permettent de comprendre le sens des mots, de connaître l’émotion dans un texte, et de réaliser des résumés. Pour autant, ces résultats sont encore loin de rivaliser avec les capacités humaines.
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