Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?
L'intelligence artificielle conversationnelle ou IA conversationnelle est une technologie qui permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain et d'engager des conversations naturelles avec les utilisateurs. En utilisant le traitement du langage naturel (NLP), de grands volumes de données et l'apprentissage automatique (ML), l'IA conversationnelle reconnaît les entrées des utilisateurs et génère une réponse appropriée.
D'autres techniques sophistiquées, comme le profilage des utilisateurs, la prise de conscience du contexte, l'apprentissage adaptatif et l'intégration des données des utilisateurs, permettent aux plateformes d'IA conversationnelle comme Midjourney, IBM Watson Assistant, et les assistants numériques d'Oracle de fournir une expérience utilisateur interactive et personnalisée.
Les logiciels de chatbot IA tirent parti de cette puissance de l'IA conversationnelle pour comprendre les entrées des utilisateurs et répondre avec les informations souhaitées. Cette fonctionnalité est utile dans les secteurs de la vente au détail, de la banque et de la santé pour les fonctions de support client.
Composants de la technologie d'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle a la capacité d'extraire le sens sous-jacent et l'intention d'une question donnée. Après avoir analysé l'entrée, elle génère des réponses pertinentes et précises en utilisant certaines règles prédéfinies et la base de connaissances du système. Les technologies qui rendent cela possible peuvent être divisées en cinq composants.
- Le traitement du langage naturel combine la linguistique computationnelle avec d'autres technologies pour traiter une grande quantité de données de langage humain non structurées afin de générer des données structurées - ou simplement, interpréter et générer le langage humain. L'ensemble du processus peut être simplifié en compréhension du langage naturel (NLU) et génération de langage naturel (NLG), où la NLU traite l'entrée en termes de contexte, d'intention, de syntaxe et de sémantique et la NLG génère la sortie dans un langage compréhensible par l'homme.
- De grands volumes de données sont utilisés pour former les ordinateurs au langage humain en utilisant l'apprentissage automatique. Les données d'entraînement peuvent être n'importe quoi, des chiffres, des images, des textes, des rapports et des enregistrements qui aident à acquérir de nouvelles informations pour les interactions futures. Plus il y a de données, plus une machine peut s'entraîner elle-même et générer progressivement de meilleures réponses.
- Les outils d'analyse de texte sont utilisés pour extraire des informations significatives à partir de données textuelles. Le processus inclut l'analyse des sentiments, la modélisation des sujets, la synthèse et la reconnaissance de l'intention. Le texte est décomposé en sujets, verbes, adjectifs et relations entre différents mots pour comprendre la requête de l'utilisateur, extraire des informations pertinentes et générer des réponses appropriées.
- Bien que non directement lié à l'IA conversationnelle, la vision par ordinateur aide à analyser et interpréter les informations visuelles. Elle permet aux ordinateurs de comprendre les images ou les vidéos, reconnaître des objets, comprendre le contexte, effectuer la reconnaissance optique de caractères (OCR), et générer des réponses pertinentes basées sur l'entrée visuelle.
- La reconnaissance vocale facilite la conversion de la parole humaine en texte. Elle implique la conversion des signaux audio en mots écrits et est utilisée pour les interactions basées sur la voix. Les systèmes de reconnaissance vocale utilisent la modélisation acoustique, la modélisation du langage et des algorithmes statistiques pour transcrire avec précision les mots prononcés.
Comment fonctionne l'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle fonctionne en employant une combinaison des technologies mentionnées ci-dessus pour permettre des interactions naturelles et significatives. Les quatre étapes qui animent les conversations homme-IA sont :
- Génération d'entrée initie la conversation en demandant à l'utilisateur de fournir un message texte ou vocal via une application ou un site web. L'entrée peut être une question, une invite, une commande ou tout autre type de requête.
- Analyse de l'entrée utilise la NLU pour comprendre la commande donnée. Cependant, si l'invite est basée sur la voix, elle utilise la reconnaissance automatique de la parole (ASR) en plus de la NLU. L'analyse de l'entrée implique l'analyse syntaxique, l'analyse des sentiments et la reconnaissance de l'intention.
- Génération de sortie utilise la NLG pour donner une réponse appropriée basée sur l'entrée analysée. La sortie est également influencée par des techniques telles que les réponses basées sur des modèles, les réponses basées sur la récupération et les modèles de génération de langage. La réponse peut être sous forme de texte ou de parole.
- En utilisant le ML, la machine s'entraîne elle-même avec l'expérience, les données des utilisateurs et les retours. Le système utilise des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour affiner la gestion des dialogues et la génération de réponses au fil du temps.
Exemples d'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle fait partie intégrante des technologies quotidiennes comme les chatbots avancés et les assistants virtuels. La polyvalence de cette technologie lui permet d'améliorer l'expérience utilisateur et d'accroître l'efficacité des entreprises de toutes tailles. Aujourd'hui, différentes organisations exploitent la puissance des plateformes d'IA conversationnelle dans de nombreux secteurs pour augmenter les profits et la productivité, comme les exemples mentionnés ci-dessous.
- Service client. Les chatbots d'IA conversationnelle sont essentiellement des chatbots statiques formés pour des conversations de type humain qui fonctionnent bien pour résoudre rapidement les requêtes des clients et augmenter la satisfaction client. Les problèmes courants, tels que le suivi des commandes, peuvent être gérés par des chatbots IA, tandis que les problèmes complexes peuvent être escaladés vers des agents humains.
- Santé. Les solutions d'IA ont la capacité de faciliter la vie des patients, des médecins et des infirmières. Des choses telles que la prise de rendez-vous, l'escalade des cas d'urgence, le suivi de la santé, l'identification des symptômes et l'assistance aux patients sont facilitées avec l'IA conversationnelle.
- Services financiers. Les processus bancaires et financiers, tels que les demandes de solde, les transferts de fonds et les paiements de factures, sont facilement automatisés à l'aide de l'IA conversationnelle.
- Ventes. L'IA conversationnelle peut être intégrée aux plateformes de gestion d'entreprise comme les logiciels de gestion de la relation client (CRM). Elle aide à mettre à jour automatiquement les informations sur les prospects et les clients, à faire des recommandations de produits, à identifier les opportunités de vente incitative et croisée, et à pré-qualifier les prospects avant de les transmettre à l'équipe de vente.
- Assistants vocaux. L'IA conversationnelle alimente les célèbres Siri d'Apple, Google Assistant et Alexa d'Amazon. Ces assistants comprennent les commandes et effectuent des tâches telles que définir des rappels, rechercher sur Internet, contrôler les appareils domestiques intelligents, jouer de la musique et avoir une conversation de type humain.
- Moteurs de recherche alimentés par l'IA. Bard de Google et Bing AI peuvent rapidement générer des résultats qui répondent le mieux à la requête de recherche de l'utilisateur en utilisant les technologies d'IA conversationnelle.
Avantages de l'IA conversationnelle
Il y a plusieurs avantages à intégrer l'IA conversationnelle dans le plan d'affaires, en particulier dans le domaine du support client. L'évolutivité, le temps de réponse plus rapide, l'efficacité accrue et la productivité sont quelques avantages communs à travers les industries.
- Service client proactif. Les entreprises peuvent répondre à toutes les questions ou requêtes 24 heures sur 24 sans l'intervention du personnel de vente ou de service client. Le modèle d'IA peut être formé sur les questions fréquemment posées pour s'assurer que les prospects chauds restent sur le site Web et obtiennent leurs réponses.
- Gagner du temps. Le fait d'avoir un support client IA pour répondre aux questions répétitives, telles que les détails et le suivi des commandes, garantit que les équipes de support client se concentrent sur les tâches nécessitant une touche humaine.
- Informations sur les consommateurs. Les données collectées à travers les conversations avec les clients sont essentielles pour comprendre ce que les gens veulent réellement de l'entreprise. Des décisions éclairées sur l'augmentation de la satisfaction client peuvent être prises en fonction des informations.
- Engagement utilisateur amélioré. L'IA conversationnelle a le potentiel d'augmenter l'engagement utilisateur en offrant des expériences personnalisées et des réponses adaptées aux requêtes des clients.
Défis de l'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle est encore en développement, et plusieurs domaines, comme la sécurité et les nuances linguistiques, peuvent poser un défi à l'adoption de la technologie.
- Confidentialité. La sécurité est une grande préoccupation lorsqu'il s'agit de l'utilisation de l'IA. Les entreprises qui utilisent l'IA conversationnelle doivent s'assurer que les informations sensibles, comme les coordonnées des clients, sont stockées en toute sécurité pour éviter les violations de données.
- Langues natives. Notamment, seul un petit pourcentage de la population mondiale a l'anglais comme première langue. Former les chatbots et les assistants vocaux sur différentes langues, dialectes et différences culturelles est essentiel pour créer une bonne expérience utilisateur pour une population diversifiée.
- Nuances linguistiques. Contrairement à la communication humaine, les conversations IA sont plus directes. Comprendre et ajouter des nuances comme l'humour, le sarcasme et les émotions peut être difficile pour les ordinateurs.
- Découverte et adoption. Même si l'IA devient de plus en plus populaire et facile à utiliser, une partie du public peut ne pas être à l'aise avec la technologie. Il est bon de sensibiliser les clients aux opportunités disponibles.
Chatbot vs. IA conversationnelle
Bien que les chatbots et l'IA conversationnelle semblent être le même concept, il existe une différence significative dans l'ensemble des règles sur lesquelles ils fonctionnent.
Les chatbots sont des bots statiques qui utilisent des règles prédéfinies pour donner des réponses scriptées fixes. Ils peuvent ou non fonctionner sur l'IA conversationnelle. Ces bots se trouvent couramment sur les sites Web d'entreprises et naviguent les utilisateurs d'un endroit à un autre. Les chatbots nécessitent des mises à jour manuelles du script prédéterminé pour tout changement souhaité. L'entrée de texte est le seul moyen d'interagir avec un chatbot.
L'IA conversationnelle intègre tous les outils et technologies qui ont la capacité de mener une conversation machine-homme. Les conversations ici sont basées sur le contexte et plus axées sur le dialogue. Présente sur plusieurs canaux comme les sites Web, les applications et les assistants, la technologie se développe avec les données et affine les réponses en utilisant l'apprentissage automatique. Un chatbot d'IA conversationnelle va au-delà des chatbots traditionnels en termes de traitement des entrées vocales et textuelles.
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Harshita Tewari
Harshita is a Content Marketing Specialist at G2. She holds a Master’s degree in Biotechnology and has worked in the sales and marketing sector for food tech and travel startups. Currently, she specializes in writing content for the ERP persona, covering topics like energy management, IP management, process ERP, and vendor management. In her free time, she can be found snuggled up with her pets, writing poetry, or in the middle of a Netflix binge.
