Les membres de l’équipe du Centre d’analyse des données discutent du nouveau projet avec l’Office des transports du Canada.
Le Centre d’analyse des données du Conseil national de recherches du Canada a élaboré des solutions numériques pour aider à résoudre l’arriéré en gestion des plaintes.
Vous avez récemment voyagé à bord d’un avion d’un transporteur aérien canadien? Et vous avez une plainte à formuler?
L’Office des transports du Canada (OTC) reçoit les plaintes des Canadiens et Canadiennes au sujet des transporteurs aériens. Ces dernières années, le nombre de plaintes reçues a explosé, ce qui a entraîné un arriéré. Les experts en données du CNRC ont développé une solution qui utilise l’intelligence artificielle (IA) pour traiter les plaintes plus rapidement - aidant ainsi les voyageurs canadiens à voir leurs plaintes résolues plus rapidement.
Ces dernières années, le nombre de plaintes non résolues a grimpé en flèche, ce qui a entraîné un long arriéré. Entrée en scène des spécialistes des données du CNRC, qui ont mis au point une solution mettant à profit l’intelligence artificielle (IA) pour traiter les plaintes plus rapidement, ce qui aide ainsi les voyageurs canadiens à obtenir les résolutions qu’ils attendent.
L’ OTC a donc pu réduire le temps requis pour examiner les plaintes des voyageurs aériens canadiens, grâce à une solution d’ IA développée pour eux et elles par le Centre d’analyse des données (CAD) du CNRC, qui fait partie du Centre de recherche en technologies numériques.
L’équipe de spécialistes des données du CAD est particulièrement bien placée pour travailler avec les organisations des secteurs privé et public, et les aider à extraire la valeur la plus stratégique de leurs données.
Automatisation d’un processus manuel
La résolution d’une plainte est un processus qui comporte plusieurs étapes. « Une partie du problème, explique Rachael Donovan, gestionnaire de la planification et de l’analyse de la conformité à l’Office des transports du Canada, réside dans le fait que la partie initiale de ce processus se fait en grande partie de façon manuelle. »
Avant qu’une plainte puisse être confiée à un membre du personnel de l’ OTC pour un premier examen, deux éléments sont requis. Il doit y avoir une preuve d’achat, c’est-à-dire un numéro de billet ou d’itinéraire, et une preuve de correspondance, c’est-à-dire la preuve que le passager a tenté de résoudre la plainte avec la compagnie aérienne. La première étape du processus consiste à confirmer que ces documents ont été inclus parmi les nombreux documents qui peuvent constituer une plainte. Effectuée manuellement, cette vérification peut s’avérer ardue et nécessiter souvent l’examen du dossier original à plusieurs reprises.
L’ OTC a approché la CAD afin de mettre au point un moyen d’automatiser cette première étape. La solution consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour passer ces documents au peigne fin, déterminer exactement où se trouve la preuve et cataloguer les informations afin qu’elles puissent être facilement récupérées.
« C’est la différence entre feuilleter un livre entier et se faire dire par une personne que ce que l’on cherche se trouve à la page 20 », explique Tyson Mitchell, chef de projet au CNRC.
L’IA accélère la prise de décisions
La solution mise au point par Mitchell accélère cette première étape du processus de résolution des plaintes. Elle a également permis d’accélérer l’ensemble de l’enquête, car les agents savent que les informations sont complètes et n’ont pas à perdre un temps précieux à rechercher la preuve d’achat et la correspondance ou à revenir vers le plaignant pour obtenir davantage d’informations. Et en prime? Il n’a fallu que 8 semaines pour passer de l’idée à la pleine mise en œuvre.
L’ OTC a testé le nouveau système, obtenant des résultats fort impressionnants. « Le temps nécessaire à l’examen des documents relatifs aux plaintes reçues a été réduit de moitié, passant de 10 à 30 minutes lorsqu’il était effectué manuellement à 5 à 15 minutes, avec une précision supérieure à 90 % », déclare Michelle Greenshields, directrice générale de la Direction générale de la résolution des litiges à l’Office des transports du Canada.
Les connaissances et l’expérience positive acquises dans le cadre de ce projet ont aidé l’ OTC à apporter des améliorations et à numériser le formulaire de réception des plaintes sur son site Web. C’est l’un des éléments que Mme Donovan appelle des « gains d’efficience connexes ». L’ OTC s’attend à trouver d’autres possibilités de gagner en efficience en tirant parti de la technologie et des données à mesure qu’il progresse vers un processus plus simple, plus clair, plus rapide et plus rentable qui garantira la résolution rapide des plaintes et l’accès à la justice pour les Canadiens et Canadiennes.
Un succès fondé sur des relations solides
L’Office des transports du Canada collabore avec le Centre d’analyse des données depuis 2018. L’ OTC a d’abord sollicité l’aide du CAD pour l’aider à devenir une organisation davantage axée sur les données. « La durée de la relation explique en partie la réussite de ce projet », explique Stéphane Tremblay, chef d’équipe au CAD . Il décrit la mission de son équipe comme « le transfert de connaissances à nos ministères homologues du gouvernement ».
Cette relation de longue date est essentielle à la réussite du Centre d’analyse des données. « Plus nous faisons affaire avec une organisation depuis longtemps, plus nous comprenons ses besoins », explique Stéphane Tremblay.
Mme Donovan ajoute que « cela n’est pas arrivé par hasard ». Lorsque l’ OTC a décidé de faire de la modernisation de ses processus une priorité et d’accroître sa capacité d’analyse des données, d’autres services gouvernementaux l’ont orientée vers le CAD .
« Stéphane et son équipe ont été d’un grand soutien. Ils ont travaillé avec nous pour créer des outils et des processus afin de rendre notre travail aussi efficace que possible », dit-elle. « La relation que nous entretenons avec le CAD signifie que nos cadres supérieurs soutiennent pleinement notre travail. »
Selon Mme Greenshields, le projet a été un succès opérationnel et culturel. Il constitue également un exemple d’introduction réussie d’une technologie et d’un effort de collaboration. Le projet a démontré à l’ensemble du personnel de l’ OTC ce que le CAD s’efforce de faire avec chaque client : la promesse de la technologie pour améliorer le travail.
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