Ce qu'est l'IA conversationnelle et comment elle optimise votre expérience client

Pendant longtemps, les chatbots n'étaient pas utilisables à des fins professionnelles. La communication avec ces derniers ressemblait trop à un "robot". Au plus tard avec les nouveaux modèles d'IA comme IA générative (IA générative) et les Large Language Models (LLMs), les choses ont toutefois beaucoup évolué. Bien utilisée, l'IA conversationnelle permet aux entreprises d'automatiser des processus importants. Cette technologie permet aux machines de communiquer avec les humains de manière naturelle. Pour ce faire, elle utilise des interfaces basées sur la parole comme les chatbots, les assistants virtuels ou les assistants vocaux.

Nous expliquons les composants de l'IA conversationnelle, comment l'utiliser dans la pratique et en faire profiter votre entreprise. En outre, nous vous montrons étape par étape comment alimenter correctement une IA conversationnelle avec des données et mettons à disposition des contenus supplémentaires sur notre plateforme.

Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?

conversationnel ai définition

L'IA conversationnelle est une technologie qui comprend le langage naturel (Traitement du langage naturel) et y répond pour permettre des conversations de type humain avec les utilisateurs. Grâce à l'utilisation d'algorithmes et de l'apprentissage automatique (ML), elle permet aux ordinateurs d'interagir en temps réel avec les utilisateurs et de répondre aux demandes en analysant la parole et en générant des réponses contextuelles.

Ce terme est un terme générique pour différentes technologies qui utilisent l'intelligence artificielle pour mener des conversations et comprend des systèmes connus tels que Siri, Alexa et divers bots. Les entreprises utilisent surtout l'IA conversationnelle pour automatiser les interactions avec les clients sur les sites web, via les messageries et les canaux de médias sociaux. Elle est utilisée aussi bien pour le langage parlé que pour le langage écrit (Scripted Language) et trouve des applications dans des domaines tels que le service à la clientèle, la vente et le développement du personnel.

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 bot 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.

Comment fonctionne l'intelligence artificielle conversationnelle ?

L'IA conversationnelle est un domaine technologique avancé qui utilise une variété de techniques et de méthodes, notamment apprentissage automatique (ML), l'analyse des données volumineuses, le traitement langage naturel (Natural Language Processing), la reconnaissance et la synthèse vocales ainsi que la gestion des dialogues. Ces systèmes sont entraînés avec de grandes quantités de données telles que du texte et de la parole, ce qui leur permet de comprendre et de traiter le langage humain. Grâce à un apprentissage continu à partir des interactions, ils améliorent la qualité de leurs réponses au fil du temps. L'IA conversationnelle permet aux chatbots, aux agents virtuels et aux assistants vocaux de simuler des conversations semblables à celles des humains et de communiquer de manière interactive et significative avec les humains.

Composants

Composants de conversational ai

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 à apprendre de l'expérience et à s'améliorer est un élément important de l'IA conversationnelle. Grâce à l'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, traitement du langage naturel). Le NLP est responsable de la compréhension et du traitement du langage humain. Il analyse l'entrée des utilisateurs, extrait le contenu pertinent et le 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 virtuels.

Quelle est la différence entre l'intelligence artificielle conversationnelle et les chatbots ?

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. Cela signifie dans la pratiqueLes robots de ce type ne permettent généralement pas aux utilisateurs de saisir librement du texte, 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 bots 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.

Vous voulez que votre créer son propre chatbotVous souhaitez intégrer facilement et de manière transparente cette solution dans votre entreprise et automatiser les demandes d'assistance internes et externes ?

En savoir plus sur le Chat IA avec Confuzio dans nos sources d'information liées. Lancez-vous et optimisez votre service.

Quels sont les avantages de l'IA conversationnelle ?

Les trois principaux avantages dont bénéficient les entreprises ayant une offre de soutien sont les suivants :

1. augmentation de l'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. amélioration de l'analyse des données

L'IA conversationnelle permet une meilleure collecte et analyse des données. En interagissant avec les clients (customer), la technologie génère des données précieuses qui aident votre entreprise et le service associé à mieux comprendre les besoins du client 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 bots dotés d'une intelligence artificielle poussée peuvent - en comparaison directe avec les humains - traiter des demandes de clients dans un volume énorme, sans que la qualité de l'interaction n'en souffre. Cela permet de traiter automatiquement les demandes simples des clients et d'investir le temps des experts dans des relations clients à valeur ajoutée, et donc d'agir efficacement même lorsque la demande des clients augmente. Il ne faut pas non plus oublier que la technologie est disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, ce qui permet d'offrir des services d'assistance et même en dehors des heures de bureau habituelles (automatisation des services).

Quels sont les défis d'une IA conversationnelle ?

L'IA conversationnelle présente de nombreux avantages. Mais en même temps, la technologie présente aussi ces défis :

1. entrée vocale

Qu'il s'agisse d'une entrée écrite ou parlée, l'IA conversationnelle a toujours des problèmes avec l'entrée vocale. 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.

Comment l'IA conversationnelle améliore-t-elle l'expérience client ?

L'IA conversationnelle améliore l'expérience client (CX) grâce à l'utilisation de technologies avancées et offre une multitude d'applications pratiques qui augmentent l'efficacité et la convivialité. Suivent 7 exemples d'IA conversationnelle tirés de la pratique :

conversational ai use cases customer experience

1. assistance à la clientèle

L'IA conversationnelle est de plus en plus utilisée dans l'assistance à la clientèle afin de permettre des interactions automatisées, personnalisées et efficaces avec les clients. Les chatbots et les assistants numériques peuvent répondre aux questions, fournir une assistance et résoudre les problèmes 24 heures sur 24. Par exemple, un chatbot répond en temps réel aux demandes des clients sur le site web d'une entreprise, fournit des instructions détaillées et, si nécessaire, redirige le client de manière transparente vers un agent humain. 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)

Dans l'intégration de la commande vocale dans IoT-La force de l'IA conversationnelle se révèle dans le domaine des appareils électroniques. Les utilisateurs peuvent contrôler leurs appareils et systèmes par commande vocale, ce qui améliore le confort d'utilisation et l'expérience utilisateur. Les appareils ménagers intelligents activés par des commandes vocales en sont un exemple pratique. Ils permettent une interaction intuitive et efficace qui facilite la vie quotidienne. Dans les applications industrielles, l'utilisation à commande vocale contribue à accroître l'efficacité et à réduire les erreurs.

3. moteurs de recherche

La technologie Conversational AI permet une interaction plus naturelle et plus conviviale avec les moteurs de recherche. Au lieu de saisir des mots-clés, les utilisateurs peuvent formuler leurs requêtes de recherche en langage naturel tout en obtenant des résultats précis et pertinents. Cette méthode d'interaction avancée facilite la recherche d'informations et contribue à une expérience utilisateur plus agréable.

4. ressources humaines

Dans le domaine des ressources humaines, l'IA conversationnelle aide au recrutement et à l'intégration des collaborateurs. Les bots répondent aux questions des candidats, fournissent des informations sur les postes vacants et facilitent l'ensemble du processus de recrutement. De plus, ils peuvent traiter efficacement les demandes internes telles que les demandes de congé ou les formations des employés, ce qui améliore l'efficacité des ressources humaines.

5. logiciels informatiques

Les développeurs utilisent 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. Par exemple, un assistant IA peut expliquer les étapes d'une application au sein d'un logiciel ou guider l'utilisateur à travers différentes fonctions, ce qui optimise l'expérience utilisateur.

6. assistants vocaux

Les assistants vocaux comme Siri et Alexa sont des exemples éminents de l'utilisation de l'IA conversationnelle. Ces assistants offrent un large éventail de services, de la gestion des rendez-vous au contrôle des appareils domestiques intelligents. Leur capacité à tenir des conversations semblables à celles des humains améliore l'interaction et rend l'utilisation des services numériques plus intuitive sur de nombreuses plateformes.

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 :

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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.

Avec ce tutoriel Conversational AI, vous posez une pierre angulaire décisive pour une communication client automatisée.

Conclusion

L'IA conversationnelle améliore considérablement l'expérience client grâce à ses nombreuses possibilités d'utilisation - du support client efficace au contrôle intuitif des appareils IoT en passant par les interactions personnalisées dans différents secteurs, cette technologie offre de nombreux avantages. Pour les entreprises qui souhaitent intégrer l'IA conversationnelle dans leurs processus commerciaux, une approche structurée s'impose.

Le chatbot Konfuzio IA s'intègre à votre site web sans aucune connaissance en programmation et vous permet de profiter des avantages décrits, tels que la disponibilité 24h/24 et 7j/7, des réponses rapides et cohérentes et une expérience utilisateur personnalisée.

Vous souhaitez être accompagné dans votre transformation numérique ou dans l'automatisation de vos services ?

Contactez nos experts et explorez ensemble vos possibilités.
"
"
Avatar de Jan Schäfer

Derniers articles