Présentation de l'IA conversationnelle

L'IA conversationnelle permet aux machines de comprendre et de traiter le langage humain et d'y répondre de manière naturelle et pertinente. Le premier bot conversationnel, ELIZA, a été créé en 1966. Il employait une méthode par correspondance de modèles pour fournir des réponses pré-programmées par rapport à des termes spécifiques utilisés dans les entrées des utilisateurs. Près d'un demi-siècle plus tard, de nombreux bots s'appuient encore sur la correspondance par modèles. Toutefois, avec l'avènement de technologies d'IA puissantes comme le traitement du langage naturel (NLP), le Machine Learning (ML), les grands modèles de langage (LLM) et le Deep Learning, il est maintenant possible de créer des bots conversationnels, y compris des copilotes d'IA, capables d'avoir une conversation, une façon d'apprendre et une logique ressemblant davantage à celles des humains.

Quels sont les avantages de l'IA conversationnelle ?

Les bots d'IA conversationnelle offrent une prestation de services pratique, en toute fluidité. Ils peuvent être intégrés dans les applications pour permettre aux utilisateurs d'exécuter de nombreuses tâches sans avoir besoin d'applis séparées pour y accéder.

Mais comme pour toute technologie, les bots conversationnels fonctionnent mieux lorsqu'ils comprennent bien les besoins et les préférences des utilisateurs. Lorsqu'il y a des failles dans la conception ou dans la prise en charge de l'infrastructure IT, les utilisateurs peuvent trouver l'expérience plus frustrante qu'utile. Mais lorsque tout est fait dans les règles de l'art, les bots apportent un grand nombre d'avantages aux clients et aux entreprises :

Service client amélioré : les chatbots assurent un support client 24 h/24 7 j/7, fournissent des réponses instantanées aux demandes, réduisent les temps d'attente et améliorent la satisfaction client.

Opérations rationalisées : approbation de workflows, demande de congés, réservation de voyage, recherche d'informations sur plusieurs sources... Voici quelques-uns des cas d'utilisation courants pour les entreprises.

Rentabilité : en automatisant les demandes et les tâches de routine, l'IA conversationnelle permet aux collaborateurs de se consacrer à des tâches à valeur ajoutée. L'entreprise réalise ainsi des économies sur les coûts du personnel et renforce la satisfaction des collaborateurs.

Évolutivité : les bots évoluent facilement pour gérer un grand nombre de transactions simultanées. Le but pour les entreprises : offrir une qualité de service constante lors des périodes de pics, tout en évitant d'avoir à augmenter le personnel.

Expériences personnalisées : les chatbots et les assistants vocaux optimisés par l'IA peuvent analyser les données des utilisateurs pour proposer des recommandations, un support et des services personnalisés.

Insights provenant des données : les entreprises peuvent collecter les données provenant des interactions afin de fournir des insights sur les comportements, les préférences et les feedbacks des clients. Ces éléments pourront servir à guider les stratégies et la prise de décision.

Support multilingue : avec la prise en charge de plusieurs langues, l'entreprise peut répondre aux besoins d'un public mondial de manière simple et rentable.

Accessibilité : pour celles et ceux qui éprouvent des difficultés à se servir d'interfaces Web ou d'appli traditionnelles, les bots conversationnels offrent un autre moyen d'interagir.

Résolution des problèmes et prise de décisions efficaces : les systèmes optimisés par l'IA peuvent traiter et analyser rapidement de vastes volumes de données pour faciliter la prise de décisions et la résolution des problèmes.

Intégration et automatisation : un chatbot unique peut s'intégrer à de nombreux systèmes pour une automatisation transparente des tâches, p. ex. réservation de rendez-vous, exécution de transactions, ou encore intégration aux systèmes des clients et d'Internet industriel des objets (IoT).

Quels sont les défis de l'IA conversationnelle ?

Grâce à la technologie d'IA conversationnelle, les entreprises ont avancé à grands pas dans leur façon d'interagir avec les clients et de rationaliser leurs opérations. Toutefois, les solutions d'IA de ce type peuvent être complexes. Avant de les mettre en œuvre, certains points sont à prendre en compte :

Comprendre les nuances et le contexte

Pour les bots conversationnels, l'un des principaux défis consiste à interpréter avec précision les nuances et le contexte du langage humain. Les subtilités telles que le sarcasme, les expressions idiomatiques et les références culturelles peuvent conduire à des erreurs de compréhension et à des réponses inappropriées.

Maintenir le flux conversationnel

Pour que l'expérience de l'utilisateur soit positive, il est important que la conversation soit fluide et naturelle. Les bots conversationnels peuvent avoir du mal à gérer les interactions complexes ou les transitions rapides entre différents sujets, ce qui peut disrupter le fil de la conversation.

Confidentialité et sécurité des données

La gestion sécurisée des données personnelles est une préoccupation majeure pour toutes les applications d'IA, en particulier lorsque les informations sont sensibles. Le respect des réglementations sur la protection des données et la préservation de la vie privée des utilisateurs sont deux défis critiques.

Évolutivité

À mesure que les entreprises s'agrandissent, les systèmes d'IA conversationnelle doivent évoluer en conséquence, ce qui peut être difficile sur le plan technique. Pour gérer des volumes croissants d'interactions sans nuire aux performances ni à la vitesse, il est nécessaire d'avoir une infrastructure robuste et de mettre en place une optimisation continue.

Apprentissage continu et adaptation

Les bots d'IA conversationnelle doivent se servir des interactions pour apprendre de manière continue afin d'améliorer leur précision et leur pertinence. Cet apprentissage continu nécessite des ressources substantielles et des capacités avancées en Machine Learning.

Exemples d'IA conversationnelle par secteur

L'IA conversationnelle révolutionne les interactions avec les clients, ainsi que les processus opérationnels dans de nombreux secteurs. De l'automatisation des rendez-vous médicaux à l'automatisation des processus de Supply Chain, cette technologie permet de créer des solutions d'IA d'entreprise personnalisées qui boostent l'efficacité, améliorent l'engagement utilisateur et stimulent l'innovation. Voici quelques exemples notables d'IA conversationnelle :

Industrie automobile

Permettre aux clients de faire des recherches sur les stocks, de réserver des essais de conduite, de prendre connaissance des campagnes de rappel et de planifier des rendez-vous de maintenance.

Éducation

Personnaliser le tutorat, transcrire des notes de conférence et améliorer l'apprentissage d'une langue grâce à des conversations et à un coaching en temps réel.

Énergie et ressources naturelles

Fournir aux travailleurs un accès rapide aux protocoles de sécurité et rationaliser le reporting des incidents.

Services financiers

Optimiser le service client et l'efficacité opérationnelle en proposant des conseils personnalisés en matière de finances et d'assurance, en facilitant les transactions et en gérant les processus de réclamation.

Santé

Améliorer les résultats des patients et l'efficacité opérationnelle via la planification automatisée des rendez-vous et fournir un accès facilité aux données de santé personnelles, tout en préservant la confidentialité.

Hautes technologies

Fournir un support technique et impliquer les utilisateurs dans des boucles de feedback pour améliorer les produits.

Production

Réagir rapidement aux problèmes opérationnels, automatiser les processus de Supply Chain et communiquer avec les appareils d'IoT industriel.

Médias et télécommunications

Acheminer les demandes de support client, créer des sous-titres et des livres audio, et aider les clients à trouver les films, les émissions télé et la musique qui les intéressent.

Secteur public

Améliorer l'engagement des citoyens en rationalisant les demandes de service et en fournissant des réponses automatisées aux interrogations courantes.

Retail

Améliorer le shopping en ligne et en magasin en accélérant les demandes des clients, en recommandant des produits, en traitant des commandes et en fournissant un support après-vente.

Comment l'IA conversationnelle fonctionne-t-elle ?

Les chatbots basés sur l'IA utilisent le ML, le NLP et la compréhension du langage naturel (NLU) pour comprendre les entrées des utilisateurs et pour entretenir des conversations qui semblent humaines. Le Deep Learning, sous-ensemble du Machine Learning qui s'appuie sur des réseaux neuronaux à plusieurs couches, est une technologie d'IA conversationnelle essentielle pour permettre aux bots d'apprendre et de prendre des décisions intelligentes instantanément.

Processus clés dans le fonctionnement de la technologie d'IA conversationnelle

Interprétation des entrées

Le processus commence avec l'interprétation par l'IA des propos écrits ou oraux de l'utilisateur. Les discours sont d'abord convertis en textes à l'aide des technologies de reconnaissance de la parole.

NLP, NLU et Deep Learning

Le NLP permet à l'IA de décomposer et d'analyser le texte. Le NLU, sous-ensemble du NLP, va plus loin en comprenant le contexte et l'intention qui se cachent derrière l'entrée de l'utilisateur. Il se sert du Deep Learning pour saisir les nuances, les ambiguïtés et le sens spécifique des mots dans différents contextes, ce qui permet une interprétation plus précise des besoins de l'utilisateur.

Gestion du dialogue

La gestion du dialogue orchestre la conversation avec l'utilisateur, en guidant l'interaction en fonction de l'intention, du contexte et des capacités du système. Elle peut impliquer d'interroger les bases de données ou d'exécuter des actions spécifiques pour générer des réponses précises et pertinentes.

Génération d'une réponse

L'IA construit une réponse qui tient compte de la requête de l'utilisateur et du contexte de la conversation. Cela peut impliquer de choisir une réponse appropriée à partir d'un ensemble d'options prédéfinies ou de générer une nouvelle réponse à l'aide du Machine Learning.

Apprentissage continu et adaptation

Grâce au Machine Learning, le système d'IA s'améliore continuellement, apprenant de chaque interaction. Ses modèles de langage s'en trouvent renforcés, tout comme sa capacité à anticiper et à répondre à diverses demandes.

Boucle de feedback

L'intégration des retours des utilisateurs permet au système d'affiner ses performances, de recalibrer ses modèles conversationnels et de fournir des réponses plus précises lors des interactions suivantes.

Il est cependant important de noter que même les chatbots qui exploitent le Deep Learning peuvent incorporer des technologies moins avancées, comme des algorithmes simples et la correspondance par modèles. Ces technologies plus anciennes sont toujours utiles lorsque le développeur ou le concepteur d'un bot a besoin de guider les utilisateurs via une série spécifique d'actions ou de les orienter vers des ressources prédéterminées.

Types d'IA conversationnelle

Les bots conversationnels peuvent être classés en trois catégories selon leur technologie sous-jacente : les chatbots à correspondance par modèles, les chatbots algorithmiques et les chatbots basés sur le NLP/ML.

Les chatbots à correspondance par modèles sont souvent plus rapides et moins chers à développer. Ils conviennent aux applications ciblée ou bien définies, pour lesquelles l'éventail de questions des utilisateurs est limité et prévisible. Ils sont particulièrement utiles pour les tâches qui nécessitent des réponses simples, mais ils sont incapables de comprendre le contexte, l'intention ou les variations dans les entrées qui ne correspondent pas à leurs schémas programmés.

Les chatbots algorithmiques suivent un ensemble d'opérations logiques ou d'algorithmes. Ils fonctionnent bien pour les applications dans lesquelles les réponses peuvent être déterminées par un ensemble clair d'étapes ou de calculs. Même s'ils peuvent sembler conversationnels, en réalité ils ne comprennent pas le langage humain. Toutefois, ils sont efficaces dans les scénarios où les réponses dépendent plus de la logique que de la compréhension du langage ou de l'apprentissage des interactions passées.

Les chatbots basés sur le NLP et le ML proposent des expériences conversationnelles avancées et fluides. Ils sont capables d'interpréter un vaste éventail d'entrées humaines. Ils comprennent le contexte, apprennent de manière itérative à partir des interactions et sont capables d'apporter des réponses nuancées. Ils se prêtent idéalement aux applications avec un haut degré de personnalisation et de variabilité dans les interactions, notamment les environnements de service client dynamiques et les copilotes d'IA.

Le choix du type de chatbot dépend des besoins, du budget et de l'expérience utilisateur souhaitée avec le chatbot. Même si l'investissement initial dans un chatbot basé sur le NLP et le ML est plus élevé, la capacité de celui-ci à apprendre et à s'adapter peut fournir une expérience utilisateur plus attrayante et potentiellement diminuer les coûts à long terme en réduisant la nécessité de mettre constamment à jour les algorithmes et les bases de données de modèles.

Méthode pour créer une IA conversationnelle

La création de bots conversationnels implique de suivre un processus méthodique pour garantir que les bots sont efficaces, interactifs et capables de comprendre les entrées humaines et d'y répondre. Les bots sont généralement conçus en fonction d'une plateforme d'IA conversationnelle, comme nous le verrons dans la section suivante. Voici un bref aperçu de chaque étape du processus :

Conception

Lors de cette phase, on définit la finalité du bot, sa fonctionnalité et le périmètre des conversations qu'il est capable de gérer. On détermine notamment les utilisateurs ciblés, les types de questions auxquelles le bot est capable de répondre, sa personnalité et les flux conversationnels. Les concepteurs décident aussi des plateformes (Web, mobiles, réseaux sociaux) sur lesquelles le bot sera déployé.

Entraînement

L'entraînement implique de fournir au bot de vastes ensembles de dialogues, de questions et de réponses afin de l'aider à apprendre et à comprendre les nuances du langage humain. Lors de cette phase, on utilise des algorithmes de NLP et de ML, notamment des modèles de Deep Learning, pour permettre au bot de reconnaître les intentions, d'extraire des informations pertinentes et de répondre de manière appropriée.

Élaboration

Lors de la phase d'élaboration, les développeurs codent le bot en intégrant les modèles entraînés et en mettant en œuvre les flux conversationnels conçus. Cette étape inclut également la configuration des intégrations avec les systèmes externes ou les API pour les actions que le bot effectuera, p. ex. réserver des rendez-vous ou extraire des données.

Test

La phase de test est cruciale pour identifier et corriger les problèmes dans la compréhension, la précision de la réponse et l'expérience utilisateur. Elle implique de simuler des conversations pour s'assurer que le bot se comporte comme prévu dans différentes situations et selon différentes entrées. Les feedbacks qui ressortent de ces tests servent à affiner les réponses et la fonctionnalité du bot.

Connexion

Une fois testé, le bot est connecté aux plateformes ou interfaces choisies, dans lesquelles il interagira avec les utilisateurs. Cette phase inclut le déploiement du bot sur les sites Web, les réseaux sociaux, les applications de messagerie et d'autres canaux digitaux. Il est essentiel d'assurer une intégration et une accessibilité fluides pour le public visé.

Surveillance

Après le déploiement, une surveillance continue est vitale pour évaluer les performances du bot et la satisfaction de l'utilisateur, ainsi que pour identifier les domaines d'amélioration. Les outils de surveillance permettent de suivre les conversations en temps réel, ce qui permet aux développeurs de mettre à jour les données d'entraînement du bot, d'affiner ses algorithmes et d'ajouter de nouvelles fonctionnalités basées sur les retours des utilisateurs et sur l'évolution des besoins.

Tout au long de ces étapes, la collaboration entre les équipes pluridisciplinaires, notamment les concepteurs d'UX, les développeurs, les Data Scientists et les créateurs de contenus, est primordiale pour créer un bot d'IA conversationnelle convivial, intelligent et évolutif.

Faut-il utiliser une plateforme pour créer une IA conversationnelle ?

Les bonnes plateformes d'IA conversationnelle fournissent les outils, l'entraînement et l'infrastructure nécessaires pour créer, déployer, maintenir et optimiser les chatbots et les assistants vocaux. Si votre projet est de petite envergure ou que vous cherchez juste à faire des expériences, envisagez une plateforme qui propose des options no-code et low-code, ainsi que de solides ressources d'entraînement. En revanche, si votre but est de créer une solution d'entreprise, il est préférable d'opter pour une plateforme qui offre un support complet en matière de sécurité, de gouvernance, de testing et d'évolutivité de l'infrastructure.

Principaux éléments à prendre en compte lors du choix d'une plateforme d'IA conversationnelle

No-code et low-code : ces fonctionnalités permettent aux utilisateurs sans expertise technique approfondie de créer et de déployer des applications conversationnelles. Parmi les éléments qu'on retrouve souvent dans les plateformes no-code et low-code :

• Des interfaces glisser-déposer pour simplifier la conception et la fluidité des interactions utilisateur
• Des modèles prédéfinis pour accélérer le développement des bots pour les cas d'utilisation courants des différents secteurs
• Des composants personnalisables pour permettre au bot de s'intégrer aux systèmes d'entreprise existants

Fonctionnalités NLP et NLU : pour comprendre l'intention de l'utilisateur et le contexte.

Intégration multicanal : pour le déploiement sur le web, sur mobile et sur les plateformes de réseaux sociaux.

Évolutivité : capacité à gérer des volumes variables de conversations sans dégradation des performances.

Personnalisation : outils permettant d'adapter les conversations aux besoins spécifiques des utilisateurs ou de l'entreprise.

Analytique et reporting : pour obtenir des insights sur les interactions utilisateurs et les performances des bots, et de là, favoriser l'amélioration continue.

Sécurité, conformité et IA responsable : veiller à la protection des données et au respect des normes réglementaires, ainsi que donner des conseils sur la façon de mettre en œuvre l'IA de manière responsable et éthique.

Plateformes propriétaires ou open source : les plateformes propriétaires fournissent généralement un support complet et une intégration transparente pour des applications spécifiques. Les plateformes open source, quant à elles, offrent de plus grandes possibilités de personnalisations et d'innovations communautaires, mais nécessitent une expertise plus technique pour la mise en œuvre et la maintenance.

Comparaison entre plateformes propriétaires et plateformes open source

Conclusion : de la naissance d'ELIZA à une véritable IA conversationnelle

Bon nombre d'entre nous avons utilisé des bots conversationnels pendant des années sous la forme d'assistants vocaux, comme Alexa ou Siri, pour faire du shopping, faire des recherches sur le Web et accéder à des médias digitaux. La technologie est devenue un moyen courant, parfois décevant, d'interagir avec les entreprises via des systèmes d'annuaires automatisés, des assistants de sélection de produits et des chatbots de site Web. Néanmoins, les expériences décevantes pourraient bientôt devenir un lointain souvenir grâce aux technologies NLP et NLU, qui rendent les bots véritablement conversationnels.

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