Conférences et ateliers organisés par BATVOICE

Partie 1 — Le paradoxe du marché

Le Speech Analytics croît vite, mais la valeur se concentre chez ceux qui personnalisent vraiment.

Transformer, à l’échelle, un échange oral complexe en information exploitable constitue un défi scientifique et opérationnel majeur : identifier les intentions, segmenter les étapes de l’appel, extraire des indicateurs utiles à la décision tout en respectant la richesse contextuelle et la temporalité de l’interaction humaine.

Notre approche repose sur une démarche d’interactive co-design, menée en collaboration étroite avec nos clients. Les systèmes d’IA ne sont pas conçus en laboratoire puis imposés au terrain: ils émergent d’un processus itératif associant expertise métier, ingénierie machine learning, développement produit et vision commerciale. Cette dynamique permet de produire des modèles spécifiques, réellement opérationnels, et alignés avec les contraintes sectorielles.

Nous présentons également notre approche technologique hybride combinant :

• des méthodes statistiques orientées données (classification, scoring, segmentation),
• des modèles génératifs permettant d’expliciter les décisions en langage naturel.

Partie 2 — La voix de nos clients : Pierre et Vacances Center Parcs 

Format tribune. Deux clients témoignent sur trois points précis :

• Personnalisation : pourquoi un modèle générique ne suffisait pas
• Souveraineté & sécurité des données : ce que cela implique concrètement dans le choix d'un partenaire
• Agilité & itération rapide sur les LLM : comment on passe de l'expérimentation au ROI en quelques semaines

Partie 3 — Ce que l'IA ne doit pas faire : éthique, RIA et anthropomorphisme (

Au-delà de la performance technique, nous abordons un enjeu central : l’anthropomorphisme de l’IA. À mesure que les modèles génératifs produisent des synthèses en langage naturel, le risque est de leur attribuer une intention, une compréhension ou une capacité de jugement qu’ils ne possèdent pas. Cette projection humaine peut influencer les décisions organisationnelles, la perception des résultats et la responsabilité attribuée aux systèmes.

Dans ce contexte, nous défendons une IA alignée avec des principes clairs: ce n’est pas parce qu’une technologie est possible qu’elle est souhaitable.

Certaines analyses, comme la détection d’émotions, posent des limites éthiques et scientifiques que nous choisissons de ne pas franchir.

Partie 4 — Et demain : analyser les interactions humain-chatbot

Enfin, nous ouvrons la réflexion vers l’évolution des interactions : au-delà des échanges humain–humain, comment analyser et gouverner les interactions humain–chatbot sans céder à l’illusion d’une symétrie entre machine et interlocuteur humain ?

Cette session propose ainsi une lecture méthodologique, technique et éthique de l’analyse vocale à l’ère de l’IA générative — en plaçant la responsabilité humaine au cœur du dispositif.