Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?
L'intelligence artificielle (IA) conversationnelle est une technologie qui permet aux logiciels de comprendre et de répondre aux conversations humaines basées sur la voix ou le texte. Traditionnellement, le dialogue humain avec un logiciel était limité à des entrées préprogrammées dans lesquelles les utilisateurs saisissaient ou prononçaient des commandes prédéterminées. L'IA conversationnelle va bien au-delà de cela. Elle peut reconnaître tous les types de saisie vocale et textuelle, imiter les interactions humaines, comprendre les requêtes dans différentes langues et y répondre. Les organisations utilisent l'IA conversationnelle pour divers cas d'utilisation du support client, de sorte que le logiciel répond aux demandes des clients de manière personnalisée.
Quels sont les avantages de l'IA conversationnelle ?
La technologie d'intelligence artificielle conversationnelle apporte plusieurs avantages aux équipes du service client d'une entreprise.
Expérience client améliorée
Les chatbots conversationnels d'IA peuvent fournir une assistance 24/7 et une réponse immédiate aux clients - un service que les clients modernes préfèrent et attendent de tous les systèmes en ligne. La réponse instantanée augmente à la fois la satisfaction des clients et la fréquence d'engagement avec la marque.
En outre, vous pouvez intégrer les données d'interactions passées avec les clients à l'IA conversationnelle afin de créer une expérience personnalisée pour vos clients. Par exemple, il peut faire des recommandations basées sur les achats antérieurs des clients ou sur les entrées de recherche.
Améliorer l’efficacité opérationnelle
Vous pouvez utiliser des solutions d'IA conversationnelle pour rationaliser les flux de travail de votre service client. Ils peuvent répondre aux questions fréquemment posées ou à d'autres entrées répétitives, libérant ainsi votre personnel humain pour qu'il puisse se concentrer sur des tâches plus complexes.
Vous pouvez également obtenir des avantages en termes de coûts à grande échelle. Il peut être coûteux de mettre en place des équipes de service à la clientèle 24h/24 dans des fuseaux horaires différents. Il est beaucoup plus efficace d'utiliser des robots pour fournir une assistance continue aux clients du monde entier.
Accessibilité élargie
L'IA conversationnelle peut être utilisée pour améliorer l'accessibilité pour les clients handicapés. Il peut également aider les clients ayant des connaissances techniques limitées, des connaissances linguistiques différentes ou des cas d'utilisation non traditionnels. Par exemple, les technologies d'IA conversationnelle peuvent guider les utilisateurs lors de la navigation sur le site Web ou de l'utilisation des applications. Ils peuvent répondre aux questions et aider les utilisateurs à trouver ce qu'ils cherchent sans avoir besoin de connaissances techniques avancées.
Quels sont les cas d'utilisation de l'IA conversationnelle ?
L'IA conversationnelle a plusieurs cas d'utilisation dans les processus métier et les interactions avec les clients. Nous avons regroupé ces cas d'utilisation en quatre grandes catégories.
Informatif
Dans un contexte informationnel, l'IA conversationnelle répond principalement aux demandes des clients ou fournit des conseils sur des sujets spécifiques. Par exemple, vos utilisateurs peuvent interroger les chatbots du service client sur la météo, les détails du produit ou les instructions de recette étape par étape. Un autre exemple serait celui des assistants virtuels pilotés par l'IA, qui répondent aux requêtes des utilisateurs avec des informations en temps réel allant des faits mondiaux aux actualités.
Saisie de données
Vous pouvez utiliser des outils d'IA conversationnelle pour recueillir des informations ou des commentaires essentiels sur les utilisateurs. Par exemple, vous pouvez créer des interactions plus humaines lors d'un processus d'intégration. Un autre scénario serait celui des discussions après l'achat ou après le service, au cours desquelles les interfaces conversationnelles recueillent des informations sur le parcours du client (expériences, préférences ou domaines d'insatisfaction).
Transactionnel
Dans les scénarios transactionnels, l'IA conversationnelle facilite les tâches qui impliquent une quelconque transaction. Par exemple, les clients peuvent utiliser des chatbots intelligents pour passer des commandes sur des plateformes de commerce électronique, réserver des billets ou effectuer des réservations. Certaines institutions financières utilisent des chatbots alimentés par l'IA pour permettre aux utilisateurs de vérifier le solde des comptes, de transférer de l'argent ou de payer des factures. Ces utilisations sont pratiques pour vos clients et améliorent leur expérience.
Recommandations
Lorsque vous utilisez l'IA conversationnelle de manière proactive, le système lance des conversations ou des actions en fonction de déclencheurs spécifiques ou d'analyses prédictives. Par exemple, les applications d'IA conversationnelle peuvent envoyer des alertes aux utilisateurs concernant les prochains rendez-vous, leur rappeler les tâches inachevées ou suggérer des produits en fonction de leur comportement de navigation. Les agents d'IA conversationnelle peuvent contacter les visiteurs du site Web de manière proactive et leur proposer une assistance. Ils peuvent également fournir à vos clients des mises à jour concernant l'expédition ou les interruptions de service, et le client n'aura pas à attendre un agent humain.
Comment fonctionne l'IA conversationnelle ?
L'IA conversationnelle fonctionne à l'aide de trois technologies principales.
Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (NLP) est un ensemble de techniques et d'algorithmes qui permettent aux machines de traiter, d'analyser et de comprendre le langage humain. Le langage humain présente plusieurs fonctionnalités, telles que le sarcasme, les métaphores, les variations de structure des phrases et les exceptions de grammaire et d'utilisation. Les algorithmes de machine learning (ML) pour le NLP permettent aux modèles d'IA conversationnelle d'apprendre en permanence à partir de vastes données textuelles et de reconnaître divers modèles et nuances de langage.
Compréhension du langage naturel
La compréhension du langage naturel (NLU) concerne l'aspect compréhension du système. Cela garantit que les modèles d'IA conversationnelle traitent le langage et comprennent l'intention et le contexte de l'utilisateur. Par exemple, la même phrase peut avoir des significations différentes selon le contexte dans lequel elle est utilisée.
Le NLU utilise le machine learning pour discerner le contexte, différencier les significations et comprendre la conversation humaine. Cela est particulièrement important lorsque les agents virtuels doivent transmettre des requêtes complexes à un agent humain. Le NLU facilite la transition et repose sur une compréhension précise des besoins de l'utilisateur.
Génération du langage naturel
Après avoir compris l'entrée de l'utilisateur, le système formule une réponse cohérente et adaptée au contexte. La génération de langage naturel (NLG) permet aux agents virtuels de construire des phrases de type humain de manière claire, pertinente et linguistiquement naturelle. NLG utilise de puissants algorithmes de deep learning pour formuler des réponses contextuelles. De plus, à mesure que les chatbots basés sur l'intelligence artificielle interagissent davantage avec les utilisateurs et les agents humains, leurs réponses s'affinent et deviennent plus flexibles au fil du temps.
Quelle est la différence entre l'IA conversationnelle et l'IA générative ?
L'intelligence artificielle générative (IA générative) est un type d'IA capable de créer de nouveaux contenus et idées, notamment des conversations, des histoires, des images, des vidéos et de la musique. Comme toute intelligence artificielle, l'IA générative est alimentée par des modèles de machine learning. Elle est alimentée par de grands modèles préformés sur de grandes quantités de données et communément appelés modèles de fondation (FM).
Outre la création de contenu, vous pouvez utiliser l'IA générative pour améliorer la qualité de l'image numérique, éditer des vidéos, créer des prototypes de fabrication et enrichir les données avec des jeux de données synthétiques.
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IA conversationnelle ou IA générative
L'IA conversationnelle et l'IA générative ont des objectifs finaux différents. L'objectif de l'IA conversationnelle est de comprendre le langage humain et le flux conversationnel. Vous pouvez le configurer pour répondre de manière appropriée aux différents types de requêtes et pour ne pas répondre à des questions hors de portée.
En revanche, l'IA générative vise à créer du contenu nouveau et original en s'appuyant sur les données clients existantes. Dans un sens, il ne répondra qu'à des questions hors de portée de manière nouvelle et originale. Sa qualité de réponse n'est peut-être pas celle que vous attendez et il se peut qu'il ne comprenne pas les intentions des clients comme l'IA conversationnelle.
Cela dit, il est important de noter que de nombreux outils d'IA combinent à la fois des technologies d'IA conversationnelle et d'IA générative. Le système traite les entrées de l'utilisateur avec une IA conversationnelle et répond avec une IA générative. Cela permet de résoudre les problèmes liés aux cas d'utilisation dépassant le cadre de l'IA conversationnelle.
Comment AWS peut-il répondre à vos besoins en matière d'IA conversationnelle ?
Amazon Web Services (AWS) propose de nombreuses offres pour soutenir votre travail avec l'IA conversationnelle.
Amazon Lex est un service d'intelligence artificielle entièrement géré avec des modèles de langage naturel avancés. Vous pouvez l'utiliser pour concevoir, créer, tester et déployer des interfaces conversationnelles dans des applications. Alimenté par le même moteur de conversation qu'Alexa, il fournit des capacités de reconnaissance vocale et de compréhension du langage de haute qualité. Avec Amazon Lex, vous pouvez ajouter des chatbots sophistiqués basés sur l'IA à des applications nouvelles ou existantes.
Amazon Kendra est un service de recherche conversationnelle facile à utiliser. Il vous permet de découvrir les informations stockées dans la grande quantité de contenu diffusée dans votre entreprise. Par exemple, vous pouvez trouver des données provenant de manuels, de rapports de recherche, de FAQ, de documentation sur les ressources humaines et de guides du service client. Lorsque vous tapez une question, Amazon Kendra comprend le contexte et renvoie les résultats les plus pertinents, qu'il s'agisse d'une réponse précise ou d'un document entier.
La bibliothèque de solutions AWS facilite la configuration des chatbots et des assistants virtuels. Vous pouvez créer votre interface conversationnelle à l'aide de l'IA générative, de la collecte de données à la livraison des résultats. Utilisez le modèle de fondation qui répond le mieux à vos besoins dans un environnement informatique privé et sécurisé avec les données de formation de votre choix.
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