Explorance, un fournisseur montréalais de solutions de gestion de l’expérience, annonce la disponibilité générale de sa solution primée en analyse du sentiment, Explorance BlueML.
BlueML est un outil d’apprentissage automatique à la pointe de l’industrie par son entrainement à partir des réponses d’employés et d’étudiants qui fournit en quelques minutes des informations exploitables à partir de vastes ensembles de données de rétroaction. Il élimine la nécessité de mettre en place des processus de compilation de données manuels, ce qui permet aux entreprises et aux établissements académiques d’obtenir une vision plus claire des besoins et des attentes des employés et des étudiants, tout en donnant des mesures proactives pour soutenir une main d’œuvre ou un corps étudiant plus satisfait, engagé et mieux formé, explique la société dans un communiqué.
Toujours selon la société, son algorithme d’apprentissage automatique favorise l’élimination de préjugés lors de l’évaluation de vastes ensembles de données. Le MIT News a déclaré qu’une équipe de chercheurs du MIT et de Harvard ont constaté que la formation des modèles d’apprentissage automatique sur divers ensembles de données les aide à réduire le biais humain. Les ensembles de données qui contiennent des données limitées sont davantage portés à discriminer lors d’une prise de décision. BlueML appuie ce concept et applique une interprétation constante pour chaque pièce d’information provenant d’employé ou d’étudiant pour assurer une catégorisation standard et équitable lors de l’analyse de milliers, ou de millions, de commentaires.
« La plupart des organisations ignorent qu’elles possèdent une vaste source d’ensembles de données de rétroaction inexploitées qui peuvent aider à améliorer l’expérience globale et le parcours professionnel de leurs employés ou étudiants », précise Samer Saab, fondateur et PDG d’Explorance. « Avec BlueML, les organisations peuvent maintenant illuminer les connexions inhabituelles et les réflexions importantes de ses collaborateurs, qui sont autrement difficiles d’accès. À l’aide d’une analyse automatisée et intelligente, le temps et l’effort autrefois nécessaires pour débloquer des décisions fondées sur des données sont considérablement réduits, ce qui permet aux organisations d’agir sur la base de preuves et non de suppositions. »
