Comment l’IA peut-elle aider au suivi et à l’évaluation ?

Quelle pensée vous vient à l’esprit lorsque vous pensez à l’Intelligence Artificielle (IA) ? Est-ce un robot imitant le comportement humain ? Est-ce une machine qui pourrait automatiser votre travail ou un appareil qui lit votre cerveau ?

L’IA est la capacité d’une machine à présenter des capacités semblables à celles de l’homme. Elle existe déjà dans divers domaines et transforme notre façon de travailler. Dans le secteur de la santé, l’IA permet un meilleur diagnostic et des suggestions de traitement automatisées.

Microsoft a utilisé l’IA pour détecter les escrocs dans les chats en ligne. La Chine a créé une application d’IA pour lutter contre la pauvreté dans ses villages les plus reculés.

L’IA a tout transformé, de l’automatisation aux robots qui surpassent l’intelligence humaine. L’IA aura-t-elle également un impact sur le S&E ? Les experts en développement estiment que l’IA a le potentiel d’avoir un effet significatif sur le S&E. C’est juste une question de quand et comment vous le faites.

Avec le développement majeur de l’IA, le M&E est prêt à vivre une nouvelle ère ! Des innovations telles que la collecte, le traitement et la validation des données transformeront le S&E. Plusieurs organisations adoptent déjà d’autres moyens de mettre en œuvre l’IA.

Les principaux exemples incluent le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance d’objets. La PNL peut lire et analyser des textes écrits par des humains. La reconnaissance d’objet suit la participation à un événement ou identifie le comportement humain.

L’IA a le potentiel de traiter les données plus efficacement et de remplacer les méthodes conventionnelles. Déterminons comment l’IA peut aider à améliorer une myriade de processus de S&E.

Traitement du langage naturel (TAL)

Si vous faites partie de ceux qui passent toute la journée à parcourir diverses entrées Excel, la PNL pourrait être une solution parfaite pour vous. La PNL interprète les réponses textuelles et les compare aux ensembles de données existants. Avec l’intégration NLP, vous n’aurez pas besoin de parcourir manuellement chaque saisie de données !

La PNL est une combinaison d’informatique, de linguistique et d’apprentissage automatique. Il se concentre sur la communication entre les humains et les ordinateurs en langage naturel. Les applications PNL en vedette incluent des assistants vocaux comme Siri d’Apple et Alexa d’Amazon.

En utilisant la vectorisation de texte, la PNL convertit le texte en quelque chose qu’une machine peut comprendre. Les algorithmes d’IA incluent les données d’entraînement et les résultats attendus. De cette façon, les machines NLP connectent l’entrée et sa sortie correspondante. Grâce à ces connaissances, les machines perçoivent quelle caractéristique le texte représente le mieux.

En général, le NLP implique deux types de formats, l’analyse et la sémantique :

• Parsing : aussi connu sous le nom de parsing. Évaluer la structure syntaxique du texte et analyser les relations entre les différents mots. Applique les règles de grammaire uniquement à un groupe de mots, pas à des mots individuels.
• Analyse sémantique : Cette analyse se concentre sur la reconnaissance du sens du langage. C’est le processus de compréhension de l’interprétation des mots, de la structure des phrases et des signes. Cela permet aux machines de comprendre partiellement les langues de la même manière que les humains. Puisque le langage est polysémique, cette analyse est l’un des aspects les plus difficiles de la PNL.

Bien que la PNL soit sans équivoque utile pour le S&E, elle présente certaines limites dont vous devez être conscient. Les limites incluent la compréhension d’une syntaxe complexe et le travail avec des langues moins parlées :

• La PNL fonctionne mieux pour les phrases avec des structures syntaxiques simples. Lorsque vous ajoutez des phrases plus complexes ou un texte plus long, la capacité de l’IA se détériore. L’IA future pourrait déchiffrer des textes avec une syntaxe compliquée et des chaînes plus longues.
• La PNL n’est actuellement conçue que pour comprendre quelques langues majeures. Par exemple, cette technologie d’IA peut fonctionner en anglais et en espagnol. En même temps, cela peut ne pas fonctionner pour les langues maternelles ou moins parlées. Au fur et à mesure que l’IA évolue, la PNL sera reprogrammée pour comprendre plus de langues.

Les applications NLP sont les mieux adaptées pour interpréter le texte de réponse mal orthographié lors de la collecte de données mobiles. Cela peut aider les collecteurs de données et les évaluateurs à gagner du temps en catégorisant les réponses. Les réponses sont classées par catégories qualitatives, telles que positive, négative ou neutre.

Reconnaissance faciale et suivi des présences

L’IA aide à l’évaluation qualitative, qui peut être cruciale pour reconnaître les expressions faciales. À un niveau fondamental, l’IA se concentre sur l’amélioration des solutions de suivi des présences.

L’IA est exceptionnelle pour évaluer les personnes sur les photos à différentes périodes. Vous pouvez capturer une photo de groupe à la fin de chaque réunion pour suivre la participation. Vous pouvez prendre une photo complète de la foule lors d’un événement plus important, puis l’utiliser pour estimer le nombre d’employés.

Les experts utilisent l’IA pour surveiller le comportement humain afin de comprendre les émotions et les réactions humaines. La technologie est assez efficace pour analyser les sentiments des photos. Cela permet d’identifier les sentiments, les expressions et les comportements des personnes concernées.

Vous pouvez comprendre comment un client perçoit les produits. Cela peut aider à déterminer quels aspects doivent encore être améliorés.

L’analyse des sentiments a suffisamment mûri pour le secteur des M&E. L’IA collecte des informations à partir de données non structurées et d’un calcul efficace. Ces informations pourraient aider à :

L’analyse des sentiments basée sur l’IA a de nombreuses utilisations pratiques. Par exemple, vous pouvez obtenir des tickets de service client dans la file d’attente pour résoudre les commentaires négatifs. Vous pouvez suivre l’impact des modifications apportées à un produit sur l’attitude des clients. Par exemple, vous pouvez voir comment les clients réagissent à l’ajout de nouvelles fonctionnalités au produit.

différenciation d’objet

Avez-vous déjà eu du mal à faire la différence entre deux photos qui se ressemblaient ? Si tel est le cas, l’IA peut vous aider en différenciant efficacement les images ou les objets. Que vous soyez une petite entreprise ou une multinationale, l’IA élimine le besoin pour les humains de différencier les images.

Vous pouvez tirer parti de l’IA pour développer des applications mobiles qui suivent la livraison des fournitures. L’IA vous aide à suivre avec une vitesse accrue et des coûts réduits. Par exemple, supposons qu’un membre du personnel de terrain vous envoie une photo de médicaments et de seringues.

Vous n’auriez pas besoin d’un être humain pour récupérer des médicaments ou des seringues à partir d’une liste d’articles livrés. Puisqu’aucune présence humaine n’est requise, l’IA vous aiderait à réduire les coûts.

La ligne du bas

Qu’il s’agisse de classer des données quantitatives, de différencier des images ou de la reconnaissance faciale, l’IA change la donne pour l’industrie des M&E. Son importance réside dans l’accélération du traitement des données et l’éradication des interventions humaines.

L’IA est une création essentielle du domaine technologique qui va révolutionner le M&E. Le principal attrait de l’utilisation de l’IA pour le S&E réside dans l’accès à des données de haute qualité et accessibles. Des entreprises réputées comme Delta Monitoring vous aident à explorer des possibilités illimitées dans le domaine du S&E.