Quelle est la prochaine étape pour l’IA conversationnelle ?

Les chatbots de nouvelle génération écrivent maintenant de la poésie et donnent des cours de mathématiques, mais ces applications intelligentes ont un travail plus important à faire. Les chatbots avancés simulent l’interaction humaine via des processus complexes d’intelligence artificielle (IA) ou d’IA conversationnelle. En tant que systèmes prêts pour l’entreprise, l’IA conversationnelle rejoint la technologie grand public pour offrir des avantages stratégiques aux clients et aux employés. Pour les entreprises qui cherchent à adopter ou à étendre leur utilisation de l’IA conversationnelle, il y a pas mal de choses à comprendre et à considérer.

Maintenant que les humains et les machines se parlent, les décideurs auront besoin de clarté sur les capacités, en particulier lorsqu’ils examinent divers produits et plates-formes. Il est utile de commencer par définir quelques termes clés.

• Intelligence artificielle (IA) : Une vaste catégorie de technologie qui permet aux ordinateurs de « s’efforcer d’imiter l’intelligence humaine par l’expérience et l’apprentissage ».^[1] Les applications d’IA courantes impliquent l’analyse du langage, de l’imagerie, de la vidéo et des données.
• Apprentissage automatique (ML): Dans sa définition de l’IA, Gartner cite le ML comme l’une des « analyses avancées et techniques basées sur la logique » remarquables de l’IA.^[2] par lequel les systèmes informatiques peuvent apprendre de leurs expériences sans programmation explicite.
• Traitement du langage naturel (TAL) se concentre sur la compréhension de la lecture automatique à travers la grammaire et le contexte, ce qui lui permet de déterminer le sens voulu d’une phrase. Connu pour des applications telles que la voix en texte et la traduction linguistique, le NLP utilise l’IA et souvent le ML pour permettre à un ordinateur de comprendre le langage humain parlé ou écrit. La génération de langage naturel (NLG) se concentre sur la génération de texte, ou la construction de texte en anglais ou dans d’autres langues, par une machine et sur la base d’un ensemble de données donné.
• IA conversationnelle : Cette application avancée de la PNL est ce qui permet aux gens d’avoir une conversation parlée ou écrite avec un système informatique. Au mieux, les systèmes d’IA conversationnelle correspondent étroitement à la conversation humaine, passant une mesure appelée test de Turing.^[3] Voici comment cela fonctionne d’un point de vue technique : Au cours de l’étape de reconnaissance vocale automatique (ASR), une personne peut poser une question et l’application convertit cette forme d’onde audio en texte. Pendant la phase NLP, la question est interprétée et l’appareil génère une réponse intelligente. Enfin, le texte est reconverti en audio pour l’utilisateur lors de l’étape de synthèse vocale (TTS).

Un aperçu rapide du fonctionnement de l’IA conversationnelle

Demander à un smartphone s’il va pleuvoir, dire à un assistant virtuel de jouer du hip-hop des années 90, demander à un système de navigation de donner des directions vers un nouveau restaurant de sushis, sont des exemples d’interaction avec l’IA conversationnelle. En parlant d’une voix normale, une personne peut communiquer avec un appareil qui comprend, trouve des réponses et répond avec un discours au son naturel.

L’IA conversationnelle peut sembler simple à l’utilisateur final. Mais la technologie sous-jacente est complexe, impliquant plusieurs étapes, une énorme puissance de calcul et des calculs qui se produisent en moins de 300 millisecondes. Lorsqu’une application est présentée avec une question, la forme d’onde audio est convertie en texte dans ce qu’on appelle l’étape de reconnaissance automatique de la parole. À l’aide de la PNL, la question est interprétée et une réponse est générée. À l’étape suivante, appelée synthèse vocale, la réponse textuelle est convertie en signaux vocaux pour générer de l’audio.

Pourquoi les clients et les employés préfèrent l’IA conversationnelle
La plupart des gens ont éprouvé la frustration de parler à un ancien chatbot, et peut-être même ont-ils eu recours à la colère ou crié « Représentatif ! ». Mais une fois que les chatbots sont améliorés avec des capacités d’IA conversationnelle, les recherches montrent que les taux de satisfaction des clients sont trois fois plus élevés, attribués à des temps d’attente plus courts et à un support client plus précis et cohérent.^[4]

Pour les employés, l’IA conversationnelle peut réduire le stress et augmenter la productivité en gérant la plupart des tâches de bas niveau et en facilitant leurs interactions quotidiennes entre l’homme et la machine. Cela libère du personnel pour d’autres fonctions précieuses et de niveau supérieur, ce qui profite aux clients et augmente le moral.

Dans l’ensemble, pour les entreprises, les avantages peuvent sembler évidents : un personnel plus productif et un meilleur service à la clientèle entraînant une productivité accrue ainsi qu’une satisfaction et des taux de fidélisation de la clientèle plus élevés. Un avantage supplémentaire provient de l’apprentissage et de la formation de modèles qui améliorent et améliorent continuellement l’expérience des employés et des clients.

L’IA conversationnelle en action, du commerce de détail aux soins de santé en passant par l’immobilier

À la recherche constante d’un avantage concurrentiel, les entreprises augmentent leurs investissements dans l’IA à hauteur de 204 milliards de dollars d’ici 2025.^[5] Dans tous les secteurs, la technologie promet d’approfondir les connaissances des clients, de stimuler l’efficacité des employés et d’accélérer l’innovation.

Dans le commerce de détail, l’IA conversationnelle offre aux acheteurs une expérience simplifiée avec les centres d’appels et les interactions avec le service client. Alors que les chatbots encombrants d’autrefois sont remplacés par des chatbots intelligents en intelligence artificielle, les clients peuvent rapidement obtenir des réponses à leurs questions, recevoir des recommandations de produits, trouver le canal numérique approprié pour leur demande ou se connecter avec un agent de service humain.

Dans le domaine de la santé, les applications d’IA conversationnelle peuvent prendre en charge le triage des patients par télésanté afin d’identifier les conditions médicales potentielles. Les systèmes peuvent également être formés pour gérer en toute sécurité les données des patients, ce qui facilite l’accès aux informations telles que les résultats des tests ou les dossiers de vaccination. Et la technologie peut aider les patients qui planifient un rendez-vous, vérifient l’admissibilité à l’assurance ou recherchent un fournisseur.

Dans l’immobilier, les outils d’intelligence artificielle conversationnelle sont appliqués au processus de génération de leads urgent, automatisant les fonctions pour plus de précision et d’efficacité. Les chatbots gèrent également les conversations initiales pour évaluer ce qu’un client cherche à acheter ou à vendre. Étant donné la capacité de l’IA à gérer des milliers d’appels par jour, un programme peut être intégré au système de gestion de la relation client, ou CRM, pour créer des expériences plus positives.

Cinq questions à se poser avant de déployer un système d’IA conversationnelle

Une fois qu’une entreprise est prête à explorer un projet d’IA conversationnelle, il y aura des travaux préparatoires. Voici cinq questions essentielles et des indices pour trouver les réponses.

1. De quel type de matériel avez-vous besoin ? La réponse dépend de la portée de l’application et des besoins de débit. Certaines implémentations s’appuient sur des outils ML et fonctionnent mieux sur un calcul haute performance. D’autres peuvent avoir une portée plus limitée. Dans tous les cas, Conceptions validées par Dell Technologies offrent des configurations testées et éprouvées pour répondre aux besoins en fonction de cas d’utilisation spécifiques.
2. Quelles options d’interface utilisateur votre projet prendra-t-il en charge ? Qu’il s’agisse d’un chatbot textuel ou d’une interface vocale plus conviviale, la décision doit être basée sur ce qui convient le mieux au client et au budget.
3. Quelles plateformes seront prises en charge ? Déterminez comment les clients peuvent accéder au chatbot (via l’application mobile, le Web, les médias sociaux) et réfléchissez à l’opportunité de l’intégrer aux assistants vocaux populaires.
4. Allez-vous construire le vôtre ou compter sur un fournisseur ? Le faire en interne demande de l’expertise et du temps mais offre plus de contrôle. Si vous sélectionnez un fournisseur, déterminez si un fournisseur ou plusieurs fournisseurs seront nécessaires pour le système de bout en bout.
5. De quel type d’infrastructure aurez-vous besoin ? Cela dépend si l’implémentation sera hébergée dans un service de cloud privé ou public. Pour ceux qui hébergent dans leurs propres centres de données, probablement pour des raisons de conformité ou de sécurité, assurez-vous que les systèmes du fournisseur sont conçus spécifiquement pour répondre à la vitesse et aux performances de l’IA conversationnelle.

Au fur et à mesure que les consommateurs se familiarisent avec l’IA, l’utilisant pour créer de l’art, payer des factures et planifier leurs entraînements, la technologie est plus prometteuse sur le plan professionnel. L’IA conversationnelle prend déjà en charge un certain nombre de fonctions commerciales essentielles, une aubaine pour les clients, le personnel et les résultats. Les dirigeants peuvent jeter les bases de leurs propres chatbots avancés et autres applications en s’assurant que leurs systèmes informatiques sont prêts pour l’innovation.

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