La fiabilité du Speech Analytics dépend de plusieurs facteurs : la qualité des données en entrée (enregistrements), la performance des algorithmes de reconnaissance vocale et d’analyse, ainsi que la configuration du système. Globalement, les solutions récentes ont fait de grands progrès en précision, mais il est important de comprendre leurs limites potentielles pour un usage avisé.
Taux de précision : Les meilleurs moteurs de reconnaissance atteignent aujourd’hui des taux de transcription élevés, souvent au-dessus de 85-90% de mots correctement reconnus en langue courante. Néanmoins, certains accents ou prononciations atypiques, un débit très rapide, ou du jargon spécifique peuvent échapper à l’outil ou générer des erreurs de transcription. De même, un mauvais enregistrement audio dégradera forcément la fiabilité de l’analyse. « Si vos appels sont de si mauvaise qualité audio que vous avez du mal à comprendre ce qui se dit, n’espérez pas que la technologie y parvienne » avertit ainsi Ian Robertson, expert Data & Insight
. Il est donc crucial d’avoir de bons enregistrements (idéalement stéréo, sans bruit de fond excessif) pour que le Speech Analytics donne de bons résultats. Biais et interprétation : Les algorithmes, aussi avancés soient-ils, restent programmés selon des règles ou entraînés sur des jeux de données. Ils peuvent présenter des biais si les données de départ ne sont pas représentatives. Par exemple, un modèle entraîné surtout sur de l’anglais pourrait être moins performant sur des appels en français contenant de l’argot. Il convient de choisir des solutions adaptées à la langue et au secteur, et d’effectuer des tests de précision réguliers. Par ailleurs, l’analyse sémantique automatique peut parfois mal interpréter le contexte. Un mot détecté comme négatif (“problème”) n’indique pas forcément une insatisfaction si, par exemple, le client dit « aucun problème ». C’est pourquoi les catégories et règles de détection doivent être finement paramétrées et revues périodiquement. Taux d’erreur et faux positifs : En qualité, un enjeu est de minimiser les faux positifs (appels signalés à tort) et faux négatifs (appels problématiques non détectés). Les retours d’expérience montrent qu’avec un bon calibrage, le Speech Analytics parvient à identifier la plupart des problèmes visés, mais il peut y avoir un taux d’erreur résiduel. Par exemple, une étude mentionne qu’en théorie l’outil peut remplacer beaucoup d’écoutes, « mais si votre objectif est de ne plus du tout écouter vos clients, vous risquez de passer à côté de quelque chose »
. Autrement dit, il ne faut pas considérer les résultats de l’IA comme parfaits ou exhaustifs sans validation humaine. La solution mixte reste la plus fiable : l’IA détecte et priorise, puis l’humain contrôle un échantillon pour affiner l’algorithme et traiter les exceptions.
