Transformer le texte brut
dans thèmes sur lesquels vous pouvez compter.

Une approche différente de l’analyse textuelle.

L’analyse textuelle est le processus d’utilisation du traitement du langage naturel et de l’apprentissage automatique pour transformer le texte écrit, les réponses aux sondages, les critiques, les transcriptions, les documents, en perspicacité : ce que les gens disent, comment ils le ressentent, et à quelle fréquence. Les chercheurs, les spécialistes du marketing et les équipes d’exploitation utilisent depuis des années des outils gratuits comme Leximancer, TextStat, Voyant Tools, et le langage R pour trouver des thèmes et des modèles de mots dans un corps de texte.

Pourquoi les outils d’analyse textuelle gratuits s’arrêtent au premier vrai dataset

Ces outils sont véritablement utiles pour une seule passe sur un seul fichier. Le problème commence au deuxième ensemble de données. Chacun demande quelque chose de différent de vous : exporter un CSV, apprendre une syntaxe de requête, installer un package R, ou travailler dans un outil de navigateur qui n’a pas été conçu pour combiner les sources. Aucun d’eux ne connecte un lot de réponses d’enquête aux enregistrements d’appels, aux entretiens ou aux avis qui parlent de la même chose. La sortie s’arrête à la fréquence des mots et aux clusters de sujets, sans sentiment sur la façon dont quelque chose a été dit et sans enregistrement structuré que vos autres systèmes peuvent utiliser.

Lire le texte, pas seulement les mots

Speak AI traite chaque document, transcription et réponse de la manière qu'un responsable de recherche le ferait, à la vitesse des machines. Le texte est analysé dans votre langue, avec plus de 100 langues supportées, et les thèmes, les sentiments et la fréquence des mots-clés sont extraits dans des champs structurés que vos systèmes peuvent utiliser. Comme le même moteur lit également l'audio et la vidéo, une réponse à un sondage, un appel au support et un entretien enregistré sur le même sujet se retrouvent au même endroit au lieu de trois outils séparés.

Alors les questions commencent. Posez des questions dans toute votre bibliothèque textuelle avec AI Chat, en utilisant les mêmes workflows de prompts de haute qualité que les équipes assemblaient autrefois en R ou dans un notebook, fonctionnant maintenant nativement sur vos documents avec ChatGPT, Claude et Gemini intégrés.

Ce que les équipes demandent à leurs données textuelles

• “Quels sont les thèmes les plus courants dans les réponses à des sondages en texte libre de ce trimestre?”
• “Quels avis mentionnent les tarifs et qu’ont exactement dit les clients ?”
• “Montrez-moi chaque réponse qui mentionne un concurrent par son nom.”
• “Quelles réponses semblent frustrées, et comment cela se compare-t-il au trimestre dernier ?”
• “Résumez les plaintes les plus courantes dans tous les tickets d’assistance ce mois-ci.”

D’un dossier de documents à un themebook que vous pouvez cartographier

Et parce qu’une transcription est rarement la seule chose que votre équipe examine, les mêmes invites et champs sont interrogeables à partir de Claude, ChatGPT et Cursor via le des tableaux de bord que vous pouvez personnaliser et mettre en marque blanche, suivis dans le temps afin que les réponses de ce trimestre soient mesurées par rapport à celles du trimestre dernier, et interrogeables via Claude, ChatGPT et Cursor via le Serveur MCPUne récente cabinet de conseil juridique a traité ses transcriptions d’appels de transporteur et ses documents judiciaires à travers ce flux de travail et traité 5 100+ heures et économisé 700 K$, à une échelle que les outils gratuits n’ont jamais été construits pour gérer.

Et parce que le texte vit rarement seul, le même moteur évalue les appels, les réunions et les enregistrements selon les mêmes critères, connectant votre analyse de documents à évaluation des appels et coaching dans chaque conversation de votre équipe.