Pendant longtemps, les chatbots étaient inutilisables pour de nombreuses entreprises. La communication avec ces derniers ressemblait trop à un "robot". Mais avec les nouveaux modèles d'IA comme l'IA générative et la LLM, cela a beaucoup changé. Utilisée à bon escient, l'IA conversationnelle permet aux entreprises d'automatiser des processus importants. Cette technologie permet aux machines de parler aux humains de manière naturelle. Pour ce faire, elle utilise des interfaces basées sur la parole comme les chatbots, les assistants virtuels et les assistants vocaux.
Nous expliquons quels sont les composants de l'IA conversationnelle, comment vous pouvez l'utiliser dans la pratique et en tirer profit. Et : nous vous montrons étape par étape comment alimenter correctement en données une IA conversationnelle en vue d'une utilisation.
Cet article a été rédigé en allemand, il a été automatiquement traduit dans d'autres langues et traduit en français. Nous vous invitons à nous faire part de vos commentaires à la fin de l'article.
L'IA conversationnelle en chiffres
La technologie Conversational AI a connu un développement impressionnant, qui ne s'arrêtera pas dans un avenir proche :
- Le nombre d'interactions gérées par des agents de commerce conversationnel a augmenté jusqu'à 250 % dans différents secteurs depuis début 2020.
- Alors que seulement 29 % de toutes les entreprises utilisaient l'IA dans le marketing numérique en 2018, ce chiffre atteindra 84 % en 2020.
- En février 2022, les 53 pour cent de tous les adultes aux États-Unis déclarent avoir communiqué avec le chatbot d'un service client au cours de l'année écoulée.
- En 2022, 3,5 milliards d'applications de chatbots ont été utilisées.
- D'ici 2030, l'intelligence artificielle conversationnelle aura une valeur de marché globale d'un peu plus de 32 milliards de dollars.
Conversational AI Définition
L'IA conversationnelle est un domaine technologique avancé qui utilise un compendium de techniques et de méthodes, y compris, mais sans s'y limiter, l'apprentissage automatique, l'analyse des données volumineuses, le traitement du langage naturel, la reconnaissance et la synthèse de la parole et la gestion du dialogue, afin de faciliter la communication interactive et significative avec les chatbots, les agents virtuels et les assistants vocaux.
L'IA conversationnelle englobe des processus complexes tels que la reconnaissance d'intentions, l'extraction d'entités et la gestion de contextes dans une multitude de langues.
Cela permet de comprendre les entrées de l'utilisateur et de générer des réponses différenciées. Malgré ces capacités, il convient de noter que la compréhension et la génération de certaines subtilités du langage humain, telles que le sarcasme ou les allusions spécifiques à une culture, peuvent représenter un défi.
L'IA conversationnelle est utilisée dans différents secteurs, tels que l'industrie de la santé. Santé publique et le commerce électronique sont largement utilisés. Leur potentiel réside dans leur capacité à apprendre et à améliorer leurs performances au fil du temps, ce qui permet d'augmenter la qualité de l'interaction et d'améliorer l'expérience utilisateur.
Conversational AI vs. chatbot
L'IA conversationnelle est un terme générique désignant les algorithmes et les modèles qui permettent aux machines de mener des conversations semblables à celles des humains. Les chatbots sont des applications ou des systèmes spéciaux qui utilisent l'IA conversationnelle pour communiquer avec les utilisateurs.
Il faut faire la différence entre un chatbot basé sur des règles et un chatbot intelligent. Un chatbot basé sur des règles ne travaille pas avec l'intelligence artificielle. Il est basé sur des règles prédéfinies. Dans la pratique, cela signifie que les utilisateurs de ce type de chatbot ne peuvent généralement pas saisir de texte librement, mais sont limités à certaines questions et réponses. Les chatbots basés sur des règles ne sont donc pas une expression de l'IA conversationnelle. Les chatbots intelligents, en revanche, sont basés sur l'IA. Ils permettent aux utilisateurs de saisir librement du texte et de recevoir une réponse appropriée. Le site Bots apprennent et se développent automatiquement à travers chaque communication.
Composants d'une IA conversationnelle
L'IA conversationnelle est constituée de plusieurs composants qui travaillent ensemble pour permettre une communication efficace et interactive entre les humains et les systèmes d'IA. Ces composants comprennent
Apprentissage automatique
La capacité d'apprendre de ses expériences et de s'améliorer est un élément important de l'IA conversationnelle. À propos de Apprentissage automatique l'IA conversationnelle peut optimiser en permanence ses réponses et ses actions afin d'obtenir de meilleurs résultats et de s'adapter aux préférences des utilisateurs.
Un rôle décisif est joué par les Traitement du langage naturel (NLP).
Le NLP est responsable de la compréhension et du traitement du langage humain. Il analyse l'entrée des utilisateurs, extrait les informations pertinentes et les traduit sous une forme qui peut être traitée par l'IA. Le NLP utilise des algorithmes et des modèles pour comprendre les aspects syntaxiques, sémantiques et pragmatiques du langage.
Génération de la voix
La génération de la parole produit des réponses compréhensibles, à l'accent naturel et adaptées. Elle peut utiliser des éléments de texte prédéfinis qui sont assemblés de manière dynamique ou créer des textes générés par la machine en se basant sur le contexte et les instructions de l'utilisateur.
Interface utilisateur
L'interface utilisateur est le canal par lequel l'interaction entre les utilisateurs et la technologie d'IA conversationnelle a lieu. Elle peut être une interface vocale ou textuelle qui permet aux utilisateurs de faire des demandes ou de donner des ordres. L'interface utilisateur peut être intégrée dans différents environnements tels que les sites web, les applications mobiles, les chatbots ou les assistants vocaux.
Conversational AI Exemples tirés de la pratique
L'évolution rapide actuelle de l'IA a permis aux entreprises d'utiliser l'IA conversationnelle dans un nombre croissant de domaines. Voici 7 exemples d'IA conversationnelle tirés de la pratique :
1. assistance à la clientèle
L'IA conversationnelle est de plus en plus utilisée dans le support client afin de permettre des interactions automatisées, personnalisées et efficaces avec les clients. Grâce à l'utilisation de chatbots ou d'assistants numériques, les entreprises peuvent répondre aux questions, offrir une assistance et résoudre les problèmes 24 heures sur 24. Cela permet d'améliorer la satisfaction des clients tout en réduisant la charge de travail de l'équipe d'assistance.
2. l'Internet des objets (IoT)
L'IA conversationnelle permet d'intégrer de manière transparente la commande vocale dans les appareils IoT. Les utilisateurs peuvent ainsi contrôler leurs appareils et systèmes par commande vocale, ce qui améliore considérablement le confort et l'expérience d'utilisation. Des appareils ménagers intelligents aux applications industrielles, l'IA peut rendre l'interaction avec les dispositifs IdO plus intuitive et efficace.
3. moteurs de recherche
Grâce à la Conversational AI Technology, les moteurs de recherche peuvent offrir une interaction plus naturelle et plus conviviale. Au lieu de saisir des mots-clés, les utilisateurs peuvent faire leurs recherches en langage naturel et obtenir des résultats pertinents. Cela facilite la recherche d'informations.
4. ressources humaines
Dans le domaine des ressources humaines, l'IA conversationnelle peut aider au recrutement et à l'intégration des collaborateurs. Les chatbots peuvent répondre aux questions des candidats, fournir des informations sur les postes vacants et faciliter le processus de recrutement. En outre, les chatbots peuvent également aider à répondre aux demandes internes, telles que les demandes de congés ou les formations des employés, et ainsi améliorer l'efficacité des ressources humaines.
5. logiciels informatiques
Les développeurs peuvent utiliser des modèles d'IA conversationnelle pour créer des interfaces utilisateur plus naturelles et plus interactives. Cela permet aux utilisateurs d'interagir avec le logiciel par le biais de commandes vocales et d'exécuter des tâches complexes plus efficacement.
6. assistants vocaux
Les assistants vocaux tels que Siri et Alexa sont des exemples omniprésents d'utilisation de l'IA conversationnelle. Ils offrent aux utilisateurs un large éventail de services, allant de la gestion de leur agenda au contrôle d'appareils domestiques intelligents.
3 avantages importants de l'IA conversationnelle
Les entreprises profitent ainsi de l'utilisation de l'IA :
1. plus d'efficacité
L'IA conversationnelle contribue à améliorer l'efficacité. Le traitement automatisé des demandes des clients réduit la charge de travail des collaborateurs et leur permet de se concentrer sur des tâches plus complexes. Les tâches de routine, telles que les réponses aux questions fréquemment posées, peuvent être prises en charge par des chatbots, ce qui permet d'améliorer la productivité et de réaliser des économies.
2. une meilleure analyse des données
L'IA conversationnelle permet d'améliorer la collecte et l'analyse des données. En interagissant avec les clients, la technologie génère de précieuses données qui aident les entreprises à mieux comprendre les besoins des clients et à prendre des décisions commerciales en toute connaissance de cause. L'analyse de ces données permet aux entreprises d'identifier les tendances et d'améliorer continuellement leurs produits ou services.
3. l'évolutivité
Les chatbots peuvent traiter les demandes des clients à grande échelle sans que la qualité de l'interaction n'en pâtisse. Cela permet aux entreprises de traiter automatiquement les demandes simples des clients et d'investir le temps des experts dans des relations clients à valeur ajoutée, ce qui leur permet d'agir efficacement même lorsque la demande des clients augmente.
3 Les défis de l'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle apporte sans aucun doute de nombreux avantages aux entreprises. Mais en même temps, cette technologie présente aussi ces défis :
1. entrée vocale
Indépendamment du fait qu'il s'agisse d'une entrée écrite ou parlée, Conversational AI a toujours des problèmes avec l'entrée vocale. Ainsi, ce sont surtout les bruits de fond, les accents et les dialectes qui posent problème à l'IA. En outre, la technologie a du mal à comprendre les aspects humains liés à l'entrée vocale. Ainsi, elle ne peut que rarement comprendre les réalités culturelles, le ton de la voix, les émotions ou le sarcasme et réagir en conséquence.
2. vie privée et sécurité
L'IA conversationnelle utilise des informations personnelles afin de pouvoir offrir une expérience personnalisée. Cela représente un défi, car une utilisation abusive de ces données peut avoir de graves conséquences. Les entreprises doivent s'assurer que des mesures de protection des données appropriées sont en place afin de protéger la vie privée des utilisateurs et d'éviter les failles de sécurité potentielles.
3. préoccupations des utilisateurs
Les utilisateurs peuvent avoir des inquiétudes quant à l'utilisation de l'IA conversationnelle. Certains craignent que la technologie ne remplace leurs emplois. Cette inquiétude est particulièrement pertinente dans des domaines tels que le service client, où les outils d'IA conversationnelle peuvent remplacer les interactions humaines. Les entreprises doivent donc s'assurer qu'elles positionnent la technologie comme un complément aux employés humains et qu'elles étendent leurs compétences plutôt que de les remplacer.
Une autre crainte des utilisateurs est le manque de transparence des outils d'intelligence artificielle conversationnelle.
De nombreuses personnes souhaitent comprendre comment les outils prennent des décisions et quelles données ils utilisent.
Elle s'inquiète du fait que la technologie pourrait fournir des résultats erronés en raison de préjugés ou d'informations insuffisantes. Les entreprises sont donc confrontées au défi de développer des systèmes transparents et explicables afin de gagner la confiance des utilisateurs. Pour ce faire, les Les résultats des recherches les plus récentes diverses possibilités pour assurer la qualité de la conversation, même avec des systèmes d'IA très étendus.
Instructions : préparer l'IA conversationnelle en 4 étapes
Pour qu'une IA conversationnelle offre une grande valeur ajoutée aux utilisateurs et aux entreprises, elle doit être entraînée de manière réfléchie avec les bonnes données. Nous montrons comment les entreprises préparent un chatbot intelligent de manière à ce qu'il puisse communiquer efficacement avec les utilisateurs et répondre à leurs besoins. Un tutoriel sur l'IA conversationnelle en 4 étapes :
- Trouver la liste des questions fréquemment posées (FAQ)
Commencez par une analyse approfondie des besoins et des exigences de vos clients (potentiels). Identifiez les questions les plus fréquemment posées. Cela peut se faire par le biais d'enquêtes auprès des utilisateurs, d'enregistrements du service clientèle ou de mécanismes de feed-back. Enregistrez ces FAQ dans une liste structurée.
- Développer des objectifs pour l'IA conversationnelle
Analysez les FAQ et les tickets d'assistance et déterminez les principaux objectifs que vos utilisateurs souhaitent atteindre. Identifiez les intentions derrière les questions et formulez des objectifs clairs pour votre AI conversationnelle. Par exemple, un objectif pourrait être de fournir des informations, d'offrir une assistance ou d'aider les utilisateurs à réaliser certaines tâches.
- Comprendre et développer des mots-clés pertinents
Sur la base des objectifs du client, vous identifiez les mots-clés qui apparaissent dans les questions et les objectifs de vos utilisateurs. Cela vous aidera à mieux comprendre le vocabulaire et le contexte. Créez une liste de ces mots. Celle-ci sert de base à la construction du modèle d'intelligence artificielle conversationnelle.
- Créer un flux de dialogue
En vous basant sur les FAQ, les objectifs et les mots-clés pertinents que vous avez saisis, vous pouvez maintenant créer le flux de dialogue de votre Conversational AI. Développez une structure qui permette à votre IA de reconnaître l'intention de l'utilisateur, de générer la bonne réponse et de répondre à l'utilisateur sur un ton naturel et compréhensible.
Améliorer continuellement l'IA conversationnelle
Avec ce tutoriel Conversational AI, vous posez une pierre angulaire décisive pour une communication client automatisée. Vous devez ensuite surveiller et améliorer l'IA en permanence. Recueillez le feedback des utilisateurs et analysez leurs interactions afin d'identifier les points faibles de l'IA et d'optimiser le flux de dialogue. De cette manière, vous développerez une IA conversationnelle capable de communiquer efficacement avec vos utilisateurs et de répondre à leurs besoins.
FAQ
L'IA conversationnelle est une technologie qui comprend et réagit au langage naturel afin de permettre des conversations de type humain avec les utilisateurs. Grâce à l'utilisation d'algorithmes et de l'apprentissage automatique, elle permet aux ordinateurs d'interagir en temps réel avec les utilisateurs et de répondre aux demandes en analysant le langage et en générant des réponses contextuelles.
Une IA conversationnelle est un système avancé capable de mener des conversations semblables à celles des humains et de comprendre le langage naturel. Un chatbot intelligent est une manifestation de l'IA dans la pratique. Il utilise les algorithmes et les systèmes de l'IA pour interagir avec les utilisateurs.
Les exemples pratiques d'IA conversationnelle comprennent les chatbots pour l'assistance à la clientèle, les assistants virtuels pour la planification des rendez-vous, les systèmes de maison intelligente à commande vocale et les expériences d'achat personnalisées dans les plateformes de commerce électronique. L'IA conversationnelle révolutionne la communication entre les hommes et les machines afin d'améliorer l'efficacité et l'expérience utilisateur.
