Sur la voie de l’avenir : L’IA dans l’audit de conformité
Capgemini et Network Rail développent et testent une preuve de concept pour déterminer l’efficacité d’une solution d’audit des appels basée sur l’IA, qui jugerait si les communications respectaient les normes de communication critiques pour la sécurité (SCC).
Défi du client
Network Rail souhaitait réaliser une expérience de faisabilité afin de développer une solution basée sur l’intelligence artificielle (IA) pour auditer les appels et déterminer leur conformité avec les normes SCC.
Solution
En partenariat avec le Capgemini Applied Innovation Exchange (AIE), Network Rail utilise une solution d’audit IA dans le cadre d’une période de test pour évaluer sa capacité à auditer correctement les appels.
Contexte de Network Rail
Avec pour mission de fournir un réseau ferroviaire sécurisé, fiable et efficace, Network Rail est un acteur clé du secteur des transports au Royaume-Uni, responsable de milliards de trajets de passagers et de tonnes de fret chaque année. Pour ce faire, Network Rail maintient plus de 20 000 miles de réseau ferroviaire en Grande-Bretagne, y compris les voies, les aiguillages et les autres composants de l’infrastructure ferroviaire.
Communications critiques
Tout au long de son travail quotidien de maintenance, les équipes échangent environ cinq mille appels téléphoniques. Ces communications doivent respecter le protocole SCC de Network Rail, ce qui signifie qu’elles doivent être précises, bref, claires et professionnelles. Ces protocoles garantissent que Network Rail atteint sa vision de ramener tout le monde chez soi en toute sécurité chaque jour.
Utilisation de l’IA pour analyser les appels
Pour déterminer et tester la viabilité d’une solution d’audit basée sur l’IA, Network Rail a engagé Capgemini pour combiner son expertise sectorielle avec une connaissance technique approfondie. Ensemble, ils ont initié une révision du programme prévu, de ses objectifs principaux et de la technologie disponible.
Les leaders de Network Rail ont expliqué leurs procédures manuelles actuelles et fourni deux cents enregistrements d’appels pour former les modèles IA, ainsi que le manuel SCC de l’organisation pour aider à cartographier les conversations.
Outil de cartographie des conversations
Le projet a abouti à la conception d’un outil de cartographie des conversations qui a testé la faisabilité de l’approche. En tant que partie de cette solution, un modèle de reconnaissance vocale sur mesure a été créé, comprenant un algorithme de traitement du langage naturel (NLP) qui analyse les appels selon quatre paramètres : Clarté, Complétude, Conformité, et Focus.
Résultats de l’étude de faisabilité
À la fin de l’étude de faisabilité, l’équipe de projet a présenté un rapport détaillé contenant constats, recommandations, directives et meilleures pratiques pour analyser les communications critiques pour la sécurité. Network Rail a ensuite utilisé l’outil régulièrement pendant une période de trois mois pour analyser les appels enregistrés.
Planification d’un voyage vers l’avenir
Sur la base de plusieurs analyses commerciales et techniques menées tout au long du projet, Network Rail et Capgemini ont pu tirer certaines conclusions sur la viabilité de la solution. Les modèles NLP ont bien performé pour analyser les appels non conformes et ont pu détecter les informations manquantes dans l’ensemble de données de test. Bien que le bruit de fond excessif puisse affecter la clarté vocale, les modèles NLP ont réussi à faire face à ces distractions.
Suite à l’étude de faisabilité, ils ont conclu qu’une solution basée sur l’IA pourrait soutenir l’évaluation de la conformité avec les normes SCC et entraîner une efficacité considérablement accrue. Les modèles IA peuvent également aider à identifier avec précision les recommandations de formation pour améliorer les communications critiques pour la sécurité, ce qui entraîne un travail de maintenance plus sûr et plus rapide.
Enfin, cette expérience a fourni à Network Rail des directives pour utiliser éthiquement la technologie IA dans l’analyse des communications critiques, en suivant des meilleures pratiques établies.
Avec ces recommandations, y compris des conseils pour comment étendre la preuve de concept à l’échelle de l’entreprise, Network Rail est désormais prêt à s’appuyer sur cette technologie basée sur l’IA pour garantir la conformité des communications, entraînant une augmentation de la sécurité des passagers et de l’efficacité opérationnelle.