Interface conversationnelle (CUI) et langage naturel

Aujourd'hui, les interfaces conversationnelles sont de plus en plus évoluées et, grâce à l'Intelligence Artificielle, elles permettent une interaction homme-machine qui simplifie de nombreuses activités quotidiennes. Avec Pigro, l'entreprise peut interroger la knowledge base en langage naturel, en choisissant la solution la plus adaptée à ses besoins: interface, chatbot ou API.
Pigo
Conversational User Interface
Natural language

Index de contenu

Interfaces conversationnelles: ce qu'elles sont

Les interfaces conversationnelles, également appelées CUI (Conversational User Interfaces), appartiennent au domaine plus large des interfaces utilisateur (UI), qui sont des systèmes conçus pour permettre l’interaction homme-machine.

La définition d’interface conversationnelle englobe toutes les applications qui permettent à l’utilisateur de poser des questions en langage naturel à un logiciel, c’est-à-dire en utilisant le langage utilisé par les humains pour communiquer verbalement ou textuellement. En fait, on trouve dans cet ensemble les chatbots, les assistants virtuels, les bots, les agents conversationnels, les assistants vocaux, les voicebots, etc.

Les CUI reproduisent une conversation entre humains sur des canaux numériques et se sont imposés de plus en plus comme un outil permettant de faciliter l’interaction entre les entreprises et les clients, en la rendant fluide grâce justement à la capacité d’utiliser le langage naturel.

Comment fonctionnent les interfaces conversationnelles et quel est le rôle de l'intelligence artificielle?

L’interaction avec l’utilisateur peut être écrite ou orale et le dialogue qui en résulte peut être plus ou moins complexe: les interfaces conversationnelles peuvent, en effet, être basées sur l’utilisation de l’intelligence artificielle, qui permet le traitement du langage naturel.

Grâce à l’IA, il est possible d’analyser le langage et de renvoyer une réponse cohérente avec l’impulsion reçue par l’utilisateur, ce qui les rend effectivement capables d’entretenir une conversation.

En particulier, ce que l’on appelle le Machine Learning (ou apprentissage automatique) peut être utilisé dans la phase de conception, pour construire des algorithmes capables de rendre l’interface plus précise dans la fourniture de réponses à l’utilisateur.

La technologie NLP (Natural Language Processing), quant à elle, permet aux ordinateurs d’analyser et de détecter les modèles de langage humain, en se basant sur la syntaxe de la langue: en quelques mots, ils analysent le langage et, en le mimant, renvoient une réponse aussi cohérente que possible avec cette impulsion.

De cette manière, il est possible de fournir une expérience utilisateur aussi proche que possible d’une conversation humaine, plus perceptive des comportements et des intentions et, par conséquent, plus productive.

L’IA est utilisée à la fois au stade du stockage de l’information, pour comprendre ce que l’utilisateur demande, et plus tard pour construire et fournir une réponse à la question, en raison de sa capacité à analyser les données et à les utiliser pour prendre des décisions en temps réel. En outre, bon nombre de ces systèmes conversationnels poursuivent constamment leur apprentissage et développent des bases de contenu plus importantes, grâce aux très nombreuses bases de données et sources de données disponibles sur le web aujourd’hui, qui permettent également d’améliorer les performances d’auto-apprentissage, en fonction des questions posées et des commentaires fournis par l’utilisateur.

Parmi les exemples d’interfaces conversationnelles, on peut citer les chatbots, les voicebots et les assistants virtuels, utilisés à la fois dans le cadre de l’assistance de premier niveau, qui nécessite des actions faciles et des interactions peu complexes pour résoudre des demandes simples, et dans le cadre des expériences d’assistance à l’achat ou à la réservation, comme sur de nombreux sites de commerce électronique ou de voyage, qui nécessitent une plus grande capacité à gérer des interactions longues et complexes.


Natural Language Interface

Histoire

Les débuts des interfaces utilisateur conversationnelles

Les premières interfaces conversationnelles sont nées vers 1960, avec les systèmes de dialogue dits « textuels », qui visaient à répondre à des questions, et les chatbots qui simulaient des conversations informelles.

Depuis les années 80, l’idée d’une interface conversationnelle en tant que système avec lequel les humains peuvent interagir à des fins diverses gagne du terrain; c’est pourquoi la recherche dans divers domaines se concentre sur l’étude et le développement de tels systèmes.

L’une des premières interfaces conversationnelles jamais développées a été le chatbot Eliza, créé entre 1964 et 1966 dans le laboratoire d’intelligence artificielle du MIT (Massachusetts Institute of Technology).

Eliza a été créé dans le but de remplir le rôle d’un psychothérapeute. Son créateur voulait montrer comment le manque de profondeur de caractère affectait les relations entre les personnes et les machines, mais de nombreuses personnes qui sont entrées en contact avec Eliza ont attribué au chatbot des sentiments similaires à ceux des humains.

Plus tard, un exemple de chatbot textuel, comme Eliza, a été Parry, créé en 1972 et doté de la personnalité d’un patient schizophrène.

D’autres exemples d’interfaces conçues pour interagir avec les utilisateurs sont Jabberwaky (1988), ALICE (1995) et le plus connu Clippy, l’agent « trombone » pour Microsoft Office.

Les développements les plus récents

En 2006, IBM présente Watson, un système d’intelligence artificielle développé à partir de l’idée de répondre aux questions d’un quiz télévisé. En 2013, la même entreprise annonce la première application commerciale de Watson, qui sera utilisée dans la gestion des décisions relatives au traitement du cancer du poumon au MSKCC, un centre d’étude et de recherche sur le cancer, situé à New York.

Ont suivi des projets d’interfaces similaires à celle d’IBM, dont les désormais célèbres assistants virtuels d’Apple (Siri), Amazon (Alexa), Windows (Cortana) et Google Assistant. À ce jour, il n’est pas étrange d’avoir un appareil intelligent à la maison, avec lequel nous interagissons en utilisant notre voix et, dans de nombreux cas, cette technologie est également utilisée par nos appareils mobiles. L’objectif est de simplifier les actions quotidiennes, comme le réglage d’un minuteur, la vérification de la température extérieure ou la localisation d’un lieu et la connaissance de l’itinéraire.

Ces intelligences artificielles sont également couramment utilisées sur de nombreux sites web, par des entreprises de secteurs très variés pour faciliter et gérer les relations avec les utilisateurs: grâce à l’utilisation de chatbots et d’assistants virtuels sur les applications de messagerie et sociales, il est possible de gérer le support client, de l’assistance à l’achat, au divertissement, à la réservation de vacances.


Natural Language Interface - features

Types d'interfaces

Basé sur des règles

Ce type d’interface est généralement appelé « chatbot à flux« , car il fonctionne selon des règles prédéfinies. Pour leur développement sont, en fait, construits des chemins de dialogue prédéfinis, qui peuvent guider l’utilisateur à effectuer certaines actions pendant l’interaction, qui se produit généralement avec des boutons et des mots-clés, plutôt que de taper librement une commande.

Basé sur l'intelligence artificielle

Interfaces basées sur le texte

Les « chatbots », ou systèmes web ou mobiles basés sur le texte, sont des interfaces qui s’appuient sur une impulsion envoyée par l’utilisateur sous la forme d’un texte écrit pour fournir une réponse, qui peut être écrite ou orale.

Étant donné la grande disponibilité des données sous forme écrite (dont ils s’inspirent), ces types d’interfaces sont plus rapides à mettre en œuvre. Selon le type de technologie utilisé, les chatbots peuvent apprendre des informations classées par mots-clés, balises ou termes spécifiques, comme c’est le cas avec le NLU – Natural language understanding. Selon cette approche, les informations utilisées pour construire la knowledge base du chatbot doivent également être analysées et « comprises » d’un point de vue sémantique. Il en résulte un temps plus long pour la mise en œuvre de tels systèmes.

Pour les interfaces basées sur une approche d’IA statistique, le temps d’implémentation sera plus rapide puisqu’il est basé sur les corrélations présentes dans le texte (par exemple: les paires de questions et de réponses que le chatbot extrait de la base de documentation). Par conséquent, ce type d’interfaces ne nécessite pas que l’utilisateur utilise des termes spécifiques pour effectuer la recherche. Pour plus d’informations:  « Artificial intelligence with a statistical approach« .

L’information récupérée peut être de nature générique, comme dans le cas de l’assistant Google, qui ouvre une boîte de dialogue pour effectuer une recherche sur le web, ou plus spécifique, comme une portion de texte, ou un service particulier.

Comme les interfaces vocales, elles se distinguent clairement par le type de frontal visuel que l’utilisateur utilise pour recevoir des informations.

Ces types d’interfaces sont utiles dans les cas où l’entreprise doit transmettre des informations plus complexes à l’utilisateur, car elles peuvent s’appuyer sur du texte, des liens et des graphiques.

Interfaces basées sur la voix

Les interfaces conversationnelles vocales sont des systèmes qui permettent à l’utilisateur de réaliser une action en prononçant une commande.

Siri, lancé en 2011 par Apple, a été l’un des premiers assistants vocaux largement adoptés, initialement disponible pour tous les propriétaires d’Iphone, puis intégré également dans les appareils domestiques. De nombreux assistants vocaux, tels que ceux de Google et d’Amazon, ont ensuite été développés dans le but de rendre les maisons des utilisateurs connectées: grâce à l’utilisation de dispositifs « intelligents », ils permettent d’effectuer toute une série d’actions en prononçant une simple commande vocale.

Suite à cela, de grands progrès ont été réalisés, notamment parce que ce type d’interface a été largement utilisé dans le secteur de la vente en ligne, pour assurer une interaction rapide et sans effort avec l’utilisateur. Une limite est toutefois représentée par l’absence de textes et de graphiques: si pour certaines actions simples, comme la commande d’un produit déjà connu, la voix est suffisante, pour d’autres, comme l’examen d’un nouvel article ou le choix d’un élément dans un menu, ce type d’interface est moins adapté.

Interfaces hybrides

Les interfaces hybrides sont composées d’interactions de type mixte avec l’utilisateur, qui aura à la fois la possibilité de taper librement et d’interagir avec le chatbot, mais dans certains cas, il pourra être guidé dans l’exécution de certaines actions à l’aide de boutons de sélection et de mots-clés.


Natural Language Interface - use

Fonctionnalités

Les interfaces conversationnelles les plus courantes aujourd’hui sont les interfaces en langage naturel (comme les chatbots et les assistants virtuels), qui possèdent certaines caractéristiques essentielles. 

Caractéristiques principales:

Certaines des caractéristiques les plus courantes des interfaces conversationnelles basées sur le langage naturel sont énumérées ci-dessous: 

– la capacité d’interpréter le langage naturel, de comprendre les demandes de l’utilisateur;

– la capacité à reconnaître les éléments fondamentaux d’un texte et à les subdiviser en catégories, comme les lieux, les chiffres, les personnes, etc.

– la capacité d’analyser la syntaxe, donc la capacité de relier les éléments d’une phrase et les expressions d’une période les uns aux autres pour créer un discours;

– la capacité à corriger les erreurs grammaticales, comme celles qui se produisent dans les messages-guides lors de la saisie;

– la capacité d’apprendre à partir de l’interaction et du contexte, de manière à pouvoir proposer des solutions cohérentes à l’utilisateur ou anticiper des demandes ultérieures.


Utilisations et applications

Les interfaces conversationnelles peuvent être utilisées dans ces domaines de diverses manières, tant pour faciliter le travail du personnel (support interne et help desk) que pour soutenir l’exécution de services et la recherche d’informations pour le client final (fonctions de service à la clientèle et de service après-vente).

Secteurs et applications d'utilisation

Les principaux domaines d’application des technologies CUI sont les suivants: 

Les services financiers et d’assurance

Les banques, les établissements de crédit et les compagnies d’assurance utilisent des chatbots pour faciliter certaines opérations sur leurs sites web et leurs guichets clients, ou pour fournir des informations sur les services fournis.

Certains exemples sont la recherche d’informations, comme dans le cas des profils d’utilisateurs associés à une banque, où le chatbot fournit des informations sur le compte bancaire, les transactions et, dans certains cas, permet d’en effectuer de nouvelles via des applications de messagerie instantanée.

Un autre domaine d’application est celui de l’assistance à la clientèle, comme dans le cas des helpdesks qui permettent de résoudre des problèmes spécifiques ou des agents virtuels réels qui suggèrent des opportunités d’investissement personnalisées ou d’autres services tels que des polices d’assurance, en accompagnant l’utilisateur dans les démarches de souscription.

Commerce en ligne

L’un des domaines de plus grande utilisation des plateformes conversationnelles est représenté par les sites de commerce électronique et les ventes en ligne.

Dans ces cas, le chatbot peut avoir une fonction de recherche de produits, permettant une utilisation plus naturelle et fluide des catalogues de produits, ou une fonction de marketing.

Dans ce cas, les interfaces sont utilisées pour suggérer à l’utilisateur des produits ou des services à ajouter au panier, des promotions et des offres et lui fournir une expérience personnalisée, en fonction de ses préférences, des produits déjà achetés ou des pages consultées.

Enfin, après avoir effectué un achat, le client peut souvent avoir besoin de consulter l’état de l’expédition, de télécharger la facture ou même de se renseigner sur les politiques de retour: les chatbots peuvent fournir une assistance pour toutes les opérations nécessaires après la vente.

Les ressources humaines

Dans le domaine des ressources humaines, l’utilisation des chatbots émerge de plus en plus pour traiter les demandes inhérentes à la gestion normale des employés, comme l’émission de la paie, le décompte des congés et des vacances, etc.

En outre, il est de plus en plus courant d’utiliser ces interfaces dans les phases de recrutement des candidats, pour effectuer un premier tri des CV, en prédéfinissant certaines caractéristiques fondamentales de base que l’intelligence artificielle du chatbot traquera parmi les qualifications du candidat.

Administration publique

Encore peu répandues, mais certainement utiles, les plateformes conversationnelles peuvent aider les citoyens à entrer en contact avec les administrations publiques, comme dans le cas des chatbots sur les sites institutionnels, pour fournir des informations et des services. D’autre part, du côté des employés, elles peuvent rationaliser les activités répétitives en les aidant, par exemple, à effectuer des démarches administratives et à remplir des documents.

Soins de santé

Les solutions d’intelligence artificielle telles que les interfaces conversationnelles sont de plus en plus utilisées dans le secteur de la santé pour faciliter la communication avec les patients, en particulier le diagnostic et le suivi, ainsi que la recherche d’informations. En particulier dans les situations d’urgence sanitaire, il est essentiel de pouvoir fournir des services et de faciliter la communication entre le médecin et le patient, même à distance.

Divertissement, tourisme et information

Une autre utilisation des chatbots se situe dans le secteur du divertissement et des médias: à commencer par les services d’information publique, comme les journaux, qui fournissent des suggestions sur le contenu le plus approprié à consulter par l’utilisateur. Toujours dans le monde du divertissement, les chatbots sont utilisés pour fournir des informations ou faciliter l’achat de billets pour des événements, des concerts, des cinémas, des théâtres, etc.

Dans le secteur du tourisme, donc, l’utilisation des assistants conversationnels constitue un élément fondamental pour l’assistance aux clients, qui peuvent non seulement recevoir des informations sur les itinéraires, mais aussi réserver des voyages, des séjours et des déplacements sans se rendre physiquement dans un point de vente.

Secteur de la logistique

Les solutions telles que les chatbots peuvent être de précieux alliés lorsqu’il s’agit de fournir des informations aux utilisateurs sur tout ce qui concerne les opérations, les entrepôts, les mouvements de marchandises, les délais d’expédition, les modifications de commandes, etc. Et c’est précisément la capacité à répondre rapidement et à être disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 qui constitue un élément différenciateur dans ce domaine.

Secteur opérationnel

Les assistants vocaux peuvent être utilisés sur les chantiers et sur le terrain par les opérateurs qui ont besoin de savoir comment fonctionne une machine, ou d’enregistrer certaines opérations au fur et à mesure qu’elles sont effectuées. La possibilité d’utiliser la voix pour interagir avec l’interface représente un gain de temps important, car elle permet de consulter l’assistant même lorsqu’il effectue des tâches manuelles.

Systèmes d’exploitation – applications intégrées

Le cas des assistants virtuels intégrés dans les systèmes d’exploitation, comme Siri pour iOS ou Cortana pour Windows, est bien connu. Ces assistants vocaux sont intégrés aux appareils mobiles et de bureau qui supportent ces systèmes d’exploitation et permettent aux utilisateurs d’accéder aux applications et aux fonctions de l’appareil (appels, messages, météo, actualités, etc.), par le biais de commandes vocales.

Principaux avantages et problèmes résolus avec une interface en langage naturel

L’utilisation d’interfaces conversationnelles est devenue de plus en plus fréquente dans le monde des affaires, compte tenu également de la quantité d’avantages pouvant découler de l’utilisation de ces outils qui sont devenus, à tous les effets, des alliés dans les activités de travail.

Certains des principaux points en faveur des IUC basées sur l’IA peuvent être résumés comme suit: 

– contrairement aux humains, ils sont disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7;

– ils répondent très rapidement et simultanément à un grand nombre d’utilisateurs;

– ils sont capables d’imiter le comportement humain (il s’agit en fait d’intelligence artificielle), ce qui améliore l’expérience de l’utilisateur;

– ils peuvent être intégrés à tout type de service et sont multiplateformes, pour s’adapter aux besoins d’utilisation;

– ils sont capables d’automatiser les travaux répétitifs: toutes les activités effectuées fréquemment peuvent être réalisées par le chatbot, ce qui réduit la possibilité d’erreurs;

– ils peuvent utiliser plusieurs canaux de communication, tels que le texte, l’audio, les images;

Par conséquent, de nombreux problèmes inhérents à la productivité et à la satisfaction des clients peuvent être résolus, grâce à l’introduction des interfaces conversationnelles dans l’environnement professionnel: 

Améliorer le travail et augmenter la productivité: l’utilisation d’interfaces telles que les chatbots peut soutenir les employés dans leur recherche d’informations et diminuer les tâches répétitives, comme dans le cas des agents du Help Desk dans les demandes de support technique. Si vous disposez de toutes les informations nécessaires pour faire votre travail rapidement, vous serez en mesure de réduire la charge de travail de toutes les unités commerciales, qui pourront alors se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée;

Transformer l’expérience client et augmenter les ventes: en particulier dans le secteur B2C, l’utilisation de chatbots et de solutions conversationnelles permet d’améliorer l’expérience de l’utilisateur, à qui sont faites des suggestions personnalisées qui le guident dans son parcours d’achat.

De plus, même en ce qui concerne l’assistance et le Customer Care, un chatbot peut être une solution rapide et efficace pour répondre aux demandes simples des clients, améliorant ainsi la perception de l’entreprise par le client;

Réduire les coûts: en automatisant les tâches de bas niveau et les actions répétitives, comme les activités administratives, la mise à jour des données dans le CRM, la génération de documents et leur consultation dans la knowledge base de l’entreprise, les interfaces conversationnelles permettent également d’économiser les coûts liés à l’utilisation de personnel pour réaliser toutes ces activités;

Faciliter l’accès aux connaissances de l’entreprise et le partage des connaissances: les plateformes conversationnelles basées sur l’intelligence artificielle peuvent également être utilisées dans le domaine du knowledge management, qui permet de gérer et d’organiser l’ensemble du capital intellectuel de l’entreprise. Les interfaces conversationnelles peuvent être utilisées comme de véritables moteurs de recherche dans la documentation, offrant un point d’accès centralisé aux connaissances et contribuant à la diffusion de l’information parmi les employés;

Faciliter l’onboarding et faire circuler la culture d’entreprise: les solutions conversationnelles telles que les chatbots peuvent également être utilisées à des fins de sensibilisation, par exemple pour répondre aux questions des nouveaux employés sur certaines politiques et procédures de l’entreprise. Cela facilitera l’intégration et la formation des nouveaux employés par le service RH, contribuant ainsi à faire circuler l’information et à diffuser les valeurs de la culture d’entreprise.

Défis de la conception d'interfaces conversationnelles

Certaines des caractéristiques clés qui ressortent des opinions des experts et des dirigeants de CUI concernent à la fois la phase de conception des interfaces et l’accent mis sur la manière dont l’utilisateur interagira avec elles.

Pour parler des défis, il est utile d’introduire le concept de « pervasivité » et d' »architecture de l’information ».

Cette dernière indique précisément la conception de systèmes d’information, de logiciels, de sites web, d’intranets, de communautés en ligne basée sur l’utilisabilité et la disponibilité, donc aussi utilisable que possible pour les utilisateurs.

À ce stade, nous pouvons dire qu’une architecture de l’information est pervasive lorsqu’elle devient utilisable par l’utilisateur sur plusieurs canaux et à travers différentes modalités.

Le « multi-canal », également mentionné par Henry Jenkins dans son livre « Convergence culture », est la caractéristique qui concerne un service ou un système, qui peut être utilisé par l’utilisateur à travers différents canaux (par exemple, site web, application, appel téléphonique).

À ce stade, il est utile d’introduire la différence fondamentale avec le concept de « cross-canal », qui concerne plutôt l’utilisation de plusieurs canaux pour compléter une expérience fructueuse. L’utilisateur effectuera une partie de son parcours sur un canal, une autre partie sur un autre, car ils offrent des expériences et des fonctions différentes, mais complémentaires pour la réalisation de l’objectif de l’utilisateur.

En ce qui concerne, en particulier, les interfaces conversationnelles, un exemple frappant de ces concepts est fourni par Peter Morville, père de l’architecture de l’information.

Se référant à un assistant vocal bien connu et couramment utilisé, il note comment l’impossibilité d’utiliser plusieurs canaux (auditifs et visuels) représente un obstacle pour l’utilisateur, dont l’expérience est reléguée à la seule utilisation de la voix, par exemple lors de la recherche d’informations.

Par conséquent, l’un des défis de la conception consiste à créer des interfaces qui mélangent entrée et sortie audiovisuelles pour permettre une meilleure visualisation et recherche, créant ainsi une architecture d’information transcanal.


Conclusion

Pour comprendre quels défis le développement des interfaces conversationnelles devra encore relever, il peut être utile de prendre le point de vue du consommateur, celui qui s’interface (quotidiennement ou presque) avec les chatbots, les assistants virtuels et les agents conversationnels.

Si, d’un côté, l’utilisateur est plus enclin à interagir avec un robot, puisque celui-ci est toujours disponible et prêt à répondre, d’un autre côté, le niveau d’empathie dans la conversation n’atteindra jamais celui d’un dialogue humain.

Pour cette raison, il sera nécessaire de: 

– trouver le bon équilibre entre les interactions humaines et robotiques pour stimuler un plus grand engagement;

mais aussi: 

– équiper les assistants conversationnels de fonctionnalités supplémentaires, telles que des images et des vidéos.

afin d’améliorer l’expérience de l’utilisateur et du client, en créant plus d’engagement et en offrant de meilleurs services qu’un simple service clientèle.

En outre, dans la phase de conception, il est utile de donner une « personnalité » à l’interface, par exemple en établissant le ton de voix qu’elle doit adopter, tout comme on le fait avec le personnage d’une histoire.

Pour cette raison, il est fondamental de lier l’étude et la conception de l’interface à une analyse de marché qui identifie la cible de référence: savoir comment elle agit et ce qu’elle pense permet de comprendre quel type d’interaction elle va créer, quelles suggestions introduire dans le dialogue, de manière à anticiper les intentions de l’utilisateur et à favoriser également l’auto-apprentissage de la part de l’IA.

Quant à l’aspect commercial, l’un des points critiques à aborder dans le développement des technologies d’intelligence artificielle (y compris l’IUC) est certainement de comprendre comment introduire ces innovations et quels domaines impliquer.

Il sera certainement nécessaire de commencer par la conception de l’expérience utilisateur, puis de développer l’architecture et la technologie, jusqu’aux questions juridiques et de conformité.

Il sera plus facile d’investir dans ces domaines pour introduire une interface conversationnelle si des cas d’utilisation des assistants conversationnels sont identifiés (voir le chapitre 5, Utilisations et applications).

Si l’on relève ces défis dans un avenir proche, on sera en mesure de résoudre les problèmes critiques constatés tant par les consommateurs que par les entreprises et d’utiliser les interfaces en langage naturel comme un outil permettant d’accroître l’engagement du public et de fidéliser les clients.

Sources

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