Présentation des assistants numériques

On retrouve les assistants numériques dans toutes sortes d'appareils et de services que nous utilisons au quotidien : smartphones, tablettes, télévisions, voitures, applications domotiques, haut-parleurs, mais aussi applications météo, de navigation, de services bancaires et autres. Ils associent différentes technologies, comme l'intelligence artificielle (IA) et le traitement du langage naturel, pour comprendre le langage parlé ou écrit, discerner l'intention de l'utilisateur, accéder à des informations pertinentes et fonctionner de manière fluide dans différents appareils et services.

Dans cet article, nous allons explorer les sujets suivants :

• Exemples d'assistants numériques
• Différences entre les assistants numériques, les chatbots et les copilotes d'IA
• Fonctionnalités clés des assistants numériques, fonctionnement et avantages
• Exemples d'utilisation d'assistants numériques dans différents secteurs
• L'avenir de l'IA collaborative

Exemples d'assistants numériques

Bien que les assistants numériques soient des outils adossés à l'IA dont l'objectif est de simplifier les tâches quotidiennes, la diversité et le périmètre de leurs utilisations et de leurs applications sont pratiquement illimités. Dans les voitures, les assistants numériques offrent une navigation mains libres à commande vocale, des mises à jour sur la circulation, ou encore la possibilité de passer des appels ou d'envoyer des messages, ce afin de rendre la conduite plus sûre. Dans les télévisions intelligentes, les assistants numériques vous permettent de trouver rapidement des émissions, de contrôler la lecture ou de régler le volume grâce à une commande vocale sans que vous ayez à faire défiler de longs menus.

Les haut-parleurs intelligents utilisent des assistants numériques à commande vocale pour vous permettre de lancer un morceau ou de consulter la météo entre autres, sans intervention physique. Et lorsqu'ils sont combinés à des appareils domotiques intelligents, vous pouvez aussi bien contrôler votre machine à laver, votre réfrigérateur et votre four que votre éclairage, votre thermostat et vos systèmes de sécurité.

Voici quelques exemples d'assistants numériques célèbres :

• Siri, que l'on retrouve dans les iPhones d'Apple, et Google Assistant, dans les appareils Android, permettent notamment de passer des appels, d'envoyer des messages et de faire des recherches sur le Web à l'aide de commandes vocales interactives
• Alexa d'Amazon, Siri et Google Assistant s'intègrent également dans des haut-parleurs et des appareils intelligents afin que les utilisateurs puissent contrôler et automatiser différents aspects de leur maison
• Watson Assistant d'IBM est, quant à elle, une plateforme d'assistant virtuel grâce à laquelle les utilisateurs métier peuvent participer à des conversations intelligentes en contexte via différents canaux de communication : voix, chat, etc.

Quelle est la différence entre un assistant numérique et un chatbot ?

Même si les chatbots et les assistants numériques utilisent les mêmes technologies, notamment le traitement du langage naturel, pour interagir avec les utilisateurs, leur complexité et leur fonctionnalité sont complètement différentes.

Voici quelques-unes des principales différences entre les assistants numériques et les chatbots :

• Les assistants numériques gèrent un vaste panel de tâches sur différents services et appareils. Les chatbots, quant à eux, se consacrent à un service spécifique et dédié : réserver un hôtel ou un vol, parcourir l'annuaire d'une entreprise, ou encore commander un produit ou un service.

• Les assistants numériques tendent à prendre en charge des conversations et des transactions continues, plus contextuelles. Les chatbots, eux, ont une capacité limitée à comprendre et à retenir les informations issues d'interactions précédentes. Ils considèrent chaque transaction utilisateur comme étant la première.

• Les assistants numériques sont intégrés dans différents appareils et services tiers afin d'exécuter plusieurs types de tâches, tandis que les chatbots résident généralement sur des sites Web, des applis de messagerie et des portails Web spécialisés. De nombreux chatbots se limitent aussi à une seule source de données ou à un seul système.

Il convient aussi de noter que ces différences ne sont pas universelles, et que le périmètre et les capacités des assistants numériques et des chatbots se chevauchent régulièrement.

Quelle est la différence entre un assistant numérique et un copilote d'IA ?

Les copilotes d'IA sont l'évolution des assistants numériques. Si cette évolution a été possible, c'est grâce à l'intégration de l'IA générative et des grands modèles de langage (LLM), qui aident les copilotes d'IA à mieux comprendre l'intention des utilisateurs que les assistants numériques.

Voici quelques-unes des principales différences entre les assistants numériques et les copilotes d'IA :

• Les copilotes d'IA proposent un niveau d'interaction plus poussé que les assistants numériques. Un copilote s'apparente davantage à un collègue ou à un partenaire qui apporte des conseils experts, qui aide à l'exécution de tâches complexes, voire même qui génère des contenus créatifs.

• Les copilotes d'IA sont différents de par leur objectif et leur finalité. Alors que les assistants numériques sont conçus principalement pour exécuter un vaste panel de tâches spécifiques sur demande, les copilotes d'IA, quant à eux, offrent des capacités bien plus larges pour vous aider à résoudre des problèmes et pour échanger avec vous de manière proactive et collaborative afin de solutionner ces problèmes.

• Les copilotes d'IA se différencient aussi par leur rôle d'expert virtuel qui fournit des solutions, identifie des gains d'efficacité et améliore les résultats des directions métier. Joule, le copilote d'IA de SAP, illustre bien ce fonctionnement, quelle que soit la situation professionnelle.

• Les copilotes d'IA se servent de l'IA générative et de LLM pour veiller à ce que les conversations restent pertinentes et contextuelles, notamment lorsqu'elles sont longues, afin de ne pas perdre le fil du thème ou du sujet principal. L'IA générative intervient également dans les demandes de création de contenus, qu'il s'agisse de rédiger des poèmes, des histoires et des e-mails, de synthétiser des recherches, d'écrire du code ou encore de résoudre des problèmes complexes.

Alors que les copilotes d'IA s'appuient sur l'IA générative pour permettre les améliorations mentionnées ci-dessus, il est important de noter que les frontières entre copilotes d'IA et assistants numériques se brouillent, car de nombreux assistants numériques sont dotés de capacités semblables à celles des copilotes d'IA.

Quelles sont les principales fonctionnalités des assistants numériques ?

Les assistants numériques sont dotés de fonctionnalités étendues pour prendre en charge la diversité croissante des besoins et des interactions qu'on attend d'eux.

Voici quelques-unes des principales fonctionnalités des assistants numériques, qui les rendent très efficaces pour les utilisateurs :

• Comprendre le langage parlé et écrit et y répondre de manière pertinente et contextuelle pour permettre des interactions plus intuitives et plus fluides.

• Personnaliser les réponses et les recommandations en fonction des requêtes précédentes, des comportements et des préférences des utilisateurs afin de proposer des réponses plus pertinentes.

• Intégrer des extensions tierces pour compléter les capacités existantes et fournir aux utilisateurs une gamme plus vaste de services et d'applications.

• Exécuter plusieurs actions avec une seule commande, par exemple allumer les lumières et lancer un café tout en désactivant l'alarme rien qu'en disant « Bonjour ».

• Surveiller l'activité des utilisateurs et les événements qui les concernent pour émettre des suggestions et des recommandations proactives dans les interactions débutées par les assistants numériques.

Comment fonctionnent les assistants numériques ?

Les assistants numériques regroupent des technologies, des données et des systèmes divers et variés afin de comprendre les commandes et les questions des utilisateurs et d'y répondre. Pour que les assistants numériques soient performants, plusieurs technologies d'IA entrent en jeu, notamment :

• Reconnaissance vocale : lorsque vous parlez, la technologie de reconnaissance vocale de l'assistant numérique convertit les paroles en texte à l'aide d'algorithmes sophistiqués et de services cloud afin de transcrire avec précision ce qui est dit.
• Traitement du langage naturel : une fois les paroles converties en texte, le traitement du langage naturel intervient pour comprendre le sens et le contexte de ce qui a été dit. Pour cela, il décompose le texte en unités ou tokens plus petits, puis identifie ou étiquette la fonction de chaque mot d'une phrase. Il détecte aussi les noms, les dates, les lieux, ainsi que l'intention de l'utilisateur.
• Machine Learning : les assistants numériques se servent du Machine Learning pour améliorer tous les aspects des interactions utilisateur, depuis la précision de la reconnaissance vocale jusqu'à la compréhension de requêtes diverses et complexes. Les modèles sont entraînés sur de larges volumes de données, notamment les données sur les interactions utilisateur, afin de rendre les interactions plus personnelles, plus contextuelles et plus proactives au fil du temps.

Quels sont les avantages des assistants numériques d'aujourd'hui ?

Non seulement les assistants numériques sont pratiques et souvent agréables à utiliser, mais ils deviennent aussi de plus en plus indispensables dans notre vie courante. Qu'on les utilise chez soi, sur la route ou au travail, les assistants numériques apportent des avantages considérables aussi bien aux utilisateurs qu'aux entreprises qui les fournissent :

• Gain de temps grâce à l'utilisation d'un simple prompt vocal pour configurer rapidement des rappels, composer des e-mails et effectuer d'autres tâches de routine, ce qui permet au collaborateur de se dégager du temps pour se consacrer à des tâches à plus grande valeur ajoutée
• Amélioration de la productivité des processus en surveillant et en rationalisant les workflows, par exemple en automatisant les événements de la Supply Chain ou en mettant en place des services RH en libre accès
• Optimisation du service client grâce à la mise en place d'assistants numériques sur les appareils et les plateformes, disponibles 24 h/24 7 j/7, pour prendre des commandes, résoudre des problèmes et répondre à des questions
• Réduction des coûts grâce à l'exécution de tâches de routine pour les clients et les collaborateurs, ce, afin de rendre plus rentable le recours à l'équipe de support et à la formation
• Personnalisation des expériences utilisateur grâce à l'apprentissage des préférences et des routines de l'utilisateur, le but étant que l'exécution des tâches et les réponses aux questions soient adaptées à chaque utilisateur

Comment les assistants numériques sont-ils utilisés dans les entreprises ?

Les assistants numériques sont utilisés dans tous les secteurs pour améliorer l'efficacité opérationnelle, la productivité des travailleurs et le service client. Les entreprises leaders investissent dans l'IA et tirent parti des assistants numériques de manière unique, établissant des bonnes pratiques que les pairs de secteur adoptent.

Voici quelques exemples dans différents secteurs :

Assistants numériques dans le domaine de la santé

• Vérification des symptômes et établissement d'un premier diagnostic pour aider à trier les patients avant qu'ils consultent un professionnel de santé
• Assistance en télémédecine grâce à la prise de rendez-vous, la gestion des dossiers patient et l'envoi de rappels
• Surveillance continue des niveaux de glucose en fonction de données en temps réel pour ajuster et administrer des doses d'insuline en fonction des besoins
• Délivrance de médicaments personnalisés en fonction des caractéristiques biologiques, évolution des thérapies cellulaires et géniques, et prédiction des inscriptions à des essais cliniques

Assistants numériques dans le Retail et le e-commerce

• Utilisation de la technologie RFID pour améliorer la précision des stocks, automatiser la disponibilité en rayon et renforcer la prévention des pertes
• Suivi des niveaux de stocks, automatisation des renouvellements de commandes et alertes anticipées concernant les ruptures de stock
• Gestion des demandes de commandes, traitement des retours et des remboursements, formulation de recommandations de produits selon la saisie et le comportement de l'utilisateur

Assistants numériques dans le secteur de la production

• Suivi des métriques de production, surveillance de l'état des équipements, et avertissement des opérateurs en cas de problèmes potentiels pour éviter toute interruption
• Analyse des données de la ligne de production pour identifier les défauts et s'assurer que tous les seuils de qualité sont atteints afin de préserver la qualité
• Passage en revue des commandes et des livraisons, des relations avec les clients et des prévisions de la demande pour optimiser les Supply Chains et les niveaux de stocks

Assistants numériques dans le secteur de l'eau et de l'énergie

• Intégration aux appareils domotiques intelligents pour surveiller la consommation énergétique, formuler des recommandations pour économiser de l'énergie et gérer les services d'eau et d'énergie à distance
• Réponse aux questions des clients sur la facturation, fourniture d'informations sur la consommation, mises à jour en temps réel sur les interruptions de service et les délais de restauration
• Gestion des équipes de service sur site grâce à l'optimisation des plannings de service et des priorités d'intervention pour assurer une maintenance et des réparations en temps opportun

L'avenir de l'IA collaborative

Au fur et à mesure que se poursuivront les innovations en matière d'IA générative, de Machine Learning et de traitement du langage naturel, les assistants numériques ressembleront de plus en plus à des copilotes d'IA. De manière générale, les agents d'IA collaborative amélioreront leurs interactions avec les humains de manière inédite et dynamique.

En évoluant, ces agents offriront aussi un contrôle plus direct et plus granulaire sur l'ensemble de votre empreinte digitale. Avec une intégration étendue aux systèmes et aux sources de données à travers le monde, vous pourrez utiliser ces agents pour mieux gérer la façon dont vos informations sont collectées, utilisées et supprimées.

Conversations et connexions approfondies

Les avancées en IA et en Machine Learning contribueront aussi à renforcer les capacités prédictives des agents d'IA collaborative comme les copilotes d'IA. Ils agiront de manière plus proactive grâce à des suggestions et à des recommandations et s'adapteront plus rapidement aux changements de comportement des utilisateurs et à l'évolution des environnements. Les avancées en traitement du langage naturel, par exemple, aideront les futurs agents à interagir de manière approfondie et plus humaine, passant facilement d'un sujet à l'autre ou d'une langue à l'autre.

Par ailleurs, les avancées en reconnaissance d'image amélioreront les capacités de l'IA concernant l'identification d'objets, l'analyse de scènes et l'augmentation de la réalité. Les utilisateurs bénéficieront ainsi d'une expérience plus fluide et plus intuitive avec les agents d'IA collaborative, que ce soit par texte, voix, geste, ou même vidéo. Ces avancées changeront la donne pour les utilisateurs souffrant de handicaps physiques.

Enfin, les agents d'IA collaborative deviendront plus intelligents, plus polyvalents, et seront de plus en plus partie prenante dans nos vies quotidiennes. Ils seront aussi plus aptes à comprendre qui nous sommes et quels sont les environnements complexes dans lesquels nous travaillons, vivons et jouons.

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