Entendre le sentiment
en ton, émotion, énergie.

Une approche différente de l’analyse des sentiments vocaux.

L'analyse des sentiments a commencé comme un problème textuel : évaluer un avis comme positif ou négatif, faire la moyenne des mots, continuer. Les entreprises et les chercheurs la considèrent maintenant comme un moyen fondamental de comprendre les clients, les participants et les marchés, transformant les réactions subjectives en données structurées et mesurables. Mais la plupart des sentiments qui importent se produisent lors d'un appel, pas sur une page. La façon dont la voix d'un appelant se resserre au milieu d'une phrase, la pause avant une réponse difficile, le ton qui s'élève juste après que votre tarification arrive. Les outils texte uniquement ne voient aucun de ces éléments.

Pourquoi la notation des sentiments s’arrête aux mots

Les premiers outils de sentiment fonctionnaient sur des règles de mots-clés : un mot comme “terrible” recevait un score négatif, “excellent” recevait un score positif, et l'outil faisait la moyenne des deux. Cette approche a manqué le sarcasme, les hésitations et la façon dont le ton peut transformer un compliment en plainte. La plupart des outils sont toujours construits pour le texte uniquement, ce qui signifie qu'il faut transcrire séparément un enregistrement avant même que l'analyse puisse commencer, un outil supplémentaire boulonné au flux de travail, un endroit supplémentaire où le signal peut être perdu entre l'enregistrement et le rapport.

Lire la voix, pas seulement la transcription

Speak AI traite une conversation de la manière qu’un responsable CX ou chercheur avisé le ferait, à la vitesse de la machine. Chaque enregistrement est transcrit dans votre langue, avec plus de 100 supportées, puis l’audio lui-même est analysé : les mots, le ton et l’énergie émotionnelle derrière eux, et la hauteur et le rythme qui signalent la frustration avant qu’un appelant ne dise jamais le mot. Le sentiment est coté au niveau des phrases et des orateurs, donc vous voyez exactement où une conversation tourne et qui l’a tournée, et vous pouvez demander à travers toute votre bibliothèque avec AI Chat en utilisant Claude, ChatGPT et Gemini.

Ce que les équipes demandent à leurs conversations

• “Quand le sentiment est-il devenu négatif lors de cet appel, et qu’est-ce qui s’est passé juste avant ?”
• “Quels entretiens ont reçu les réponses les plus positives sur la tarification ce mois-ci ?”
• “Montrez-moi chaque appel où un client a mentionné un concurrent avec un ton négatif.”
• “Quels commerciaux maintiennent le sentiment positif le plus longtemps, et que font-ils différemment ?”
• “Résumez le ton émotionnel des entretiens de départ de ce trimestre.”

D’un score de sentiment à une décision

Le résultat est une analyse de sentiment sur laquelle votre équipe peut agir, pas seulement un graphique. Les pics de frustration émergent avant qu’un appel de churn ne se produise plutôt qu’après. La corrélation mot-clé-sentiment montre que les mentions “tarification” sont négatives tandis que “intégration” est positive, et des tableaux de bord que vous pouvez personnaliser et mettre en marque blanche Suivez la façon dont le sentiment se déplace dans un conférencier, un projet ou un trimestre, afin que ce mois soit mesuré par rapport au mois dernier au lieu d’une intuition. Un cabinet de conseil en soins de santé a traité les sessions de patients via ce flux de travail, réduisant le temps de traitement de 8 heures à 0,3 avec la notation de l’empathie intégrée dans chaque session, et économisé 190 K$+ sur plus de 10 000 heures.

Et comme le ton ne vit rarement seul, le même moteur lit le sentiment à travers les appels, réunions et entretiens depuis Claude, ChatGPT et Cursor grâce à Serveur MCP, de sorte que la question et la réponse se trouvent au même endroit.