Pour les entreprises, il devient vital de pouvoir trier efficacement les e-mails reçus avant même de les lire, explique Marshall Schor, porte-parole des laboratoires de recherche en business intelligence d’IBM. Aux Etats-Unis, le volume d’écrits en e-mail va bientôt dépasser tous les autres.” C’est pour répondre à ce besoin de lecture automatique et intelligente du courrier électronique que Big Blue lance IBM Mail Analyzer.
Ce logiciel classe les courriers à destinataires anonymes. Partant d’exemples, il achemine les demandes des clients vers les bons services. La finesse du tri dépend du nombre d’exemples fournis. Mais le logiciel affecte un degré de confiance à son classement et sait ” autoapprendre ” en réformant ses règles si l’un de ses résultats est manuellement déclassé. “Le niveau de précision est supérieur à celui d’un homme confronté à ces tâches répétitives, et la productivité bien meilleure”, précise Marshall Schor.
Le datamining au service des assurances
IBM s’est aussi penché sur les données chiffrées, et il annonce la prochaine commercialisation de Decision Edge for Insurance. A la base de cet autre logiciel, des recherches sur les statistiques et des algorithmes évolués. Confronté à des données dispersées en nuage, Decision Edge sait émettre ses propres hypothèses sur la moyenne et les valider en choisissant ses échantillons. Ainsi, une compagnie d’assurances a pu trouver parmi ses clients une population qui possédait une voiture de sport, mais comptait un taux de sinistre bien inférieur à celui de la moyenne des adeptes de la conduite sportive : ceux dont c’était la troisième voiture. “D’où des propositions pour fidéliser cette clientèle et… de meilleures marges”, conclut Marshall Schor
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