Afin de bien connaître l’état d’esprit des employés, une unité d’affaires de CGI a utilisé cette solution pour analyser en profondeur les résultats de sa consultation annuelle interne à des fins d’orientation stratégique.

Les défis

La quantité de données recueillies pour ce sondage était considérable, et l’unité d’affaires de CGI faisait face à trois défis distincts pour les analyser.

  • Surcharge de données – Filtrer et catégoriser manuellement une quantité importante de commentaires était laborieux.

  • Diversité des sujets – Les réponses obtenues ne portaient pas toujours sur des sujets abordés dans le sondage, ce qui en compliquait l’analyse. 
  • Perspectives exhaustives requises – En raison de la nature variée de la rétroaction, il était difficile de saisir chaque commentaire en n’oubliant aucun détail essentiel.

La solution

Les capacités de CGI TextAI ont permis une analyse plus efficace du sondage et d’en tirer des perspectives plus riches grâce à l’apprentissage machine avancé et à l’intelligence artificielle (IA). De nombreuses fonctionnalités de CGI TextAI ont servi à l’analyse de données. 

  • La génération d’un nuage de mots a fourni une représentation visuelle de l’état d’esprit et des réponses des employés, pour cerner rapidement les tendances. 

  • L’extraction de sujets a regroupé les commentaires similaires pour identifier des thèmes sous-jacents.
  • La récapitulation de textes a donné un aperçu des suggestions principales des employés. 
  • L’analyse de sentiments a décelé des perspectives quant au sentiment général d’un commentaire (positif, négatif ou neutre).
  • La méthode d’agrégation a utilisé l’apprentissage machine pour grouper les commentaires similaires et extrait des sujets sans avoir recours à des étiquettes externes.
  • La distribution de sujets a analysé leur répartition entre les questions. 
  • Le regroupement flexible de sujets a fusionné les sujets liés, guidé le système à chercher des thèmes précis et créé des visualisations interactives pour des perspectives plus riches.
  • Les modèles préentraînés ont pu être utilisés rapidement et adaptés aux données particulières de l’entreprise.
Deux hommes travaillant dans un centre de données
CGI TextAI réduit la charge de travail et améliore l’analyse des données‏
Données sur un ordinateur

Les résultats

CGI TextAI a réduit considérablement les tâches manuelles de l’unité d’affaires : l’automatisation de l’analyse et de l’extraction de données a permis une économie de 30 jours-personnes. Facilement adaptable, la solution a permis de modifier l’analyse en fonction des besoins changeants de l’unité d’affaires. Des modèles préentraînés ont également fait en sorte que le système soit mis en œuvre et affiné rapidement pour obtenir des perspectives sans tarder. La qualité de l’analyse de données s’est également améliorée. 

CGI TextAI permet une meilleure analyse des données structurées et non structurées à grande échelle, améliore l’expérience utilisateur et réduit les coûts d’exploitation. Les capacités d’IA de la solution peuvent être personnalisées en fonction d’ensembles de données uniques ainsi que des exigences d’infrastructure et de contenu pour tous les secteurs d’activité.