Josh Feast, PDG et co-fondateur de Cogito – Série d’entretiens

Josh Feast est le PDG et co-fondateur de Cogito, une entreprise qui combine l’émotion et la conversation IA dans une plateforme innovante qui fournit un coaching et des conseils en temps réel aux agents de centre de contact, donne aux superviseurs une visibilité sur les conversations en direct de leurs équipes travaillant de n’importe où, et surveille en continu les expériences client et employé.

L’histoire de Cogito commence en 1999, avant la fondation de l’entreprise. Pouvez-vous partager quelques informations sur ces premiers jours au MIT Human Dynamics Lab et sur ce qui était en cours de développement ?

De 1999 à 2006, le Dr Sandy Pentland a développé des sciences de base fondamentales démontrant la présence et le pouvoir des signaux sociaux dans la communication humaine et la capacité des machines à les détecter et à les interpréter.

En 2007, Cogito a été créé à partir du MIT Media Lab. Pouvez-vous partager cette histoire de genèse ?

Avant mes jours au MIT, j’ai reconnu le besoin d’une technologie qui soit informée par le contexte conversationnel pour aider ses utilisateurs dans des situations chargées émotionnellement. Alors que je travaillais au New Zealand Department of Child, Youth and Family Services (maintenant connu sous le nom de Child, Youth and Family unit of the Ministry of Social Development), j’ai remarqué que de nombreux travailleurs sociaux étaient brûlés en raison de la nature émotionnellement chargée de leurs tâches et que les systèmes de gestion qui les soutenaient bénéficieraient grandement d’une telle technologie. J’ai apporté mes observations de cette époque au MIT, et Cogito a été créé plus tard à partir de la recherche du Dr Pentland au MIT Media Lab qui semblait répondre directement au problème. Cogito a reçu un financement de la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) pour rechercher et développer une plateforme d’intelligence artificielle et des modèles de comportement pour détecter automatiquement les états psychologiques humains. Cette technologie s’est avérée efficace pour aider les anciens combattants militaires à leur retour du combat grâce à des déploiements avec le Department of Veteran Affairs (VA).

La technologie Emotion AI utilisée chez Cogito a été validée pour la première fois en aidant les prestataires de soins de santé à détecter les signes précoces du TSPT et d’autres troubles de santé mentale chez les soldats de retour du combat. Pouvez-vous discuter de certains détails concernant cela et des résultats qui ont été obtenus ?

L’objectif du déploiement de cette technologie auprès des prestataires de soins de santé était de détecter la dépression et de prévenir le suicide chez les anciens combattants militaires de retour du combat. La plateforme que nous avons développée a permis aux médecins de suivre la santé mentale globale des vétérans à travers des signaux vocaux et d’identifier des événements tels que la sans-abrisme et d’autres signes avant-coureurs de mauvaise santé mentale. Nous avons rapidement réalisé que nous avions quelque chose de spécial, et que l’application de cette technologie pourrait s’avérer utile au-delà du soutien aux anciens combattants militaires et aux systèmes de soins de santé dans les domaines où les conversations complexes et chargées émotionnellement sont fréquentes. Avec nos racines toujours centrées sur l’expérience humaine, nous sommes devenus le Cogito que vous connaissez aujourd’hui, en soutenant le coaching et les conseils en temps réel pour les agents de centre de contact d’entreprise à grande échelle dans plusieurs industries, y compris les soins de santé.

Pouvez-vous discuter de la façon dont Cogito utilise l’IA pour analyser les signaux comportementaux et fournir une rétroaction en temps réel pendant les conversations ?

Cogito utilise une combinaison puissante d’Emotion AI et de Conversation AI pour révéler de nouvelles informations à partir de toutes les conversations, en extrayant à la fois ce qui a été dit et comment les clients ont reçu le message. Ces modèles d’IA mesurent l’expérience client (CX) en temps réel sur tous les appels pour avoir un impact dans l’instant, et non pas après l’appel, ce qui ne vise qu’à améliorer les interactions futures.

Cogito extrait et analyse plus de 200 signaux acoustiques et vocaux en millisecondes pour donner aux agents de centre de contact des indices sur la façon d’ajuster leur comportement et de faire surface aux meilleures recommandations en fonction des sujets discutés et des résultats souhaités.

Cogito effectue une analyse vocale en temps réel pour augmenter le comportement en temps réel et créer de meilleures connexions humaines à grande échelle entre les clients et les agents de centre de contact, quel que soit l’endroit où ils travaillent.

Comment cette rétroaction guide-t-elle les agents pour construire de meilleures relations avec les clients ?

La rétroaction en temps réel que les agents de centre de contact reçoivent des suggestions de Cogito leur permet de faire preuve d’une intelligence émotionnelle plus cohérente, ce qui se traduit par une empathie plus grande à chaque appel. Une meilleure empathie conduit à de meilleurs résultats conversationnels, tels que des temps de traitement d’appel réduits, une résolution de premier appel accrue, une satisfaction client améliorée et une valeur client à vie accrue.

Chaque représentant de centre de contact a des forces et des faiblesses différentes. Les suggestions en temps réel qu’ils reçoivent pendant l’appel les aident à améliorer leur service client, que ce soit pour fournir plus d’empathie, parler plus lentement ou paraître plus optimiste. Cette rétroaction personnalisée dans l’instant leur permet de construire une relation avec le client en fonction de l’expérience particulière de ce client et des signaux vocaux captés par le modèle d’IA. Cela améliore à la fois l’expérience client et l’expérience de l’agent.

La rétroaction en temps réel est bénéfique non seulement pour l’expérience client (CX), mais également pour l’expérience employé (EX). Nos outils aident les représentants à avoir des expériences de travail plus positives, ce qui est prouvé pour conduire à des niveaux de CX plus élevés.

En 2019, Cogito a publié un document intitulé « Débiasing des genres dans la reconnaissance des émotions de la parole ». Quelles étaient certaines des principales conclusions concernant l’effet du biais de genre dans la parole par rapport aux émotions ?

Notre document se concentrait sur l’approche de modélisation et les techniques d’optimisation, ainsi que sur les biais d’échantillonnage. Par conséquent, davantage de recherches doivent être menées pour atténuer les biais négatifs en général dans l’apprentissage automatique et en particulier dans la reconnaissance des émotions de la parole. Les principales conclusions incluent :

La parole féminine tend à être plus aiguë que la parole masculine, ce qui se traduit par des harmoniques plus espacées.

Les modèles de reconnaissance des émotions de la parole peuvent être affectés par cette différence. Cela peut conduire à une précision inférieure pour la parole féminine par rapport à la parole masculine.

Les techniques de débiasing de l’apprentissage automatique peuvent être appliquées pour réduire ce déséquilibre de précision. Dans le document, Cogito présente une nouvelle technique de débiasing qui se comporte de manière favorable par rapport à la référence.

Comment Cogito opère-t-il pour atténuer les effets de biais indésirables de genre ou d’autres types de biais ?

Cogito utilise des modèles de traitement du langage naturel (NLP) qui combinent des systèmes d’IA sensibles aux humains, des modèles de machine learning profonds et d’autres règles complexes qui aident les ordinateurs à comprendre, à analyser et à simuler le langage humain. Nous travaillons constamment à améliorer nos NLP avec de nouvelles données pour atténuer les biais.

Cogito a un protocole complet pour le développement de modèles d’apprentissage automatique, qui vise explicitement à atténuer les biais et à garantir des fonctionnalités de produit basées sur l’apprentissage automatique (ML) éthiques. Ce protocole couvre des domaines tels que l’échantillonnage de données pour la formation, l’atténuation des biais dans l’étiquetage humain et l’utilisation de techniques de débiasing de l’apprentissage automatique.

Cogito utilise un jeu de données « d’équité » composé d’un large corpus de données audio où les locuteurs s’autodéclarent appartenant à différentes catégories démographiques. Tous les modèles sont évalués par rapport au jeu de données d’équité et par rapport aux différentes catégories démographiques. Nous utilisons également des techniques de ML Ops pour surveiller objectivement les modèles en production et effectuer systématiquement des audits de modèles avec une annotation humaine.

Quelles sont vos opinions personnelles sur la façon dont l’IA ne devrait pas seulement remplacer les humains, mais plutôt les augmenter ?

Il y a des choses que les humains peuvent faire et des nuances qu’ils peuvent apporter dans les interactions humaines que la technologie comme l’IA ne peut pas reproduire seule. Par exemple, les clients veulent recevoir de l’empathie lorsqu’ils contactent le support client. Si le client interagit uniquement avec un système automatisé alimenté par l’IA, son problème peut être résolu, mais il peut se sentir frustré ou agacé par l’interaction. Si nous remplaçons tous les agents de centre de contact par l’IA, nous éliminons l’élément humain nécessaire pour construire des relations et atteindre et maintenir des clients loyaux et durables.

Lorsqu’ils sont engagés dans une interaction de service, les humains valorisent la conversation avec quelqu’un qui peut se mettre à leur place, qui a vécu des expériences similaires à celles qu’ils traversent. De même, les humains valorisent la sensation que quelqu’un d’autre prend soin d’eux et possède la résolution de leur problème. Il faudra beaucoup de temps avant que l’IA autonome ne soit vraiment perçue comme quelque chose d’autre qu’un outil d’auto-assistance.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager à propos de Cogito ?

Chez Cogito, nous développons de nouvelles technologies pour faire émerger la prochaine génération de centres de contact. Plus tôt cette année, nous avons publié notre score d’expérience employé (EX) pour suivre les expériences des agents. Semblable à notre score d’expérience client (CX), le score EX combine l’Emotion AI et la Conversation AI sensibles aux humains, en tirant des informations en temps réel sur des instances uniques ou des tendances sur plusieurs appels. Au milieu de niveaux élevés de mécontentement, de burn-out et d’attrition, le score EX aide à résoudre la question de savoir comment prévenir le burn-out et améliorer l’expérience de l’agent, ce qui à son tour conduit à de meilleures expériences client et à une durabilité commerciale à long terme.

Je vous remercie pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Cogito.