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Le mécénat d’une chaire partenariale n’est pas qu’un enjeu matériel. L’apport immatériel de nos partenaires se décline de multiples façons.
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Découvrez nos partenaires-mécènes qui viennent de tout secteur d’activité, privé ou public, avec la volonté de mettre l’innovation au cœur de leurs enjeux.
Découvrez notre actualité : innovations, solutions applicatives, séminaires et projets étudiants.
Découvrez nos axes de recherche, et notamment nos travaux en matière de NLP (Natural Language Processing) appliqués à la connaissance client.
Découvrez notre comité scientifique et notre comité opérationnel.
Découvrez nos objectifs, notre Direction Scientifique et notre équipe.
Le traitement automatique du langage naturel (TALN) au service de la parole citoyenne La parole client, source intarissable d’information et de connaissance, ne concerne pas seulement les clients d’entreprises privées, mais aussi les usagers ou les administrés de tout service public, et plus largement les concitoyens à travers les consultations d’opinions citoyennes. Le LEGO et …
Article de recherche : TALN et satisfaction client La recherche sur la satisfaction client et le recours au traitement automatique du langage naturel (TALN) fait également l’objet d’un article par Yolande Piris, directrice scientifique de la chaire D/CC, professeure des Universités et directrice du Laboratoire d’Economie et de Gestion de l’Ouest (LEGO), en collaboration avec …
Dans le cadre des travaux sur le NLP menés par la chaire D-CC , un outil d’Intelligence Artificielle (IA) a été développé pour permettre de classer automatiquement des commentaires clients en fonction de leur degré d’insatisfaction : TOPCA.PY (Traitement Opérationnel de la Parole Client Avec PYthon). L’applicatif permet de répondre à un besoin de façon …
TOPCAPY : un outil d’aide au traitement de la parole client Lire la suite »
La parole client : un trésor à exploiter L’axe principal de développement voté en Comité Scientifique de la chaire D-CC pour sa nouvelle saison porte sur l’analyse de verbatim clients. L’enjeu est de savoir identifier et décrypter ce que disent les clients lors de leurs interactions avec les services clients des entreprises (Site Web, SAV,Call …