L'intelligence artificielle (IA) conversationnelle désigne les technologies, telles que les agents conversationnels ou lesagents virtuels, auxquelles les utilisateurs peuvent parler. Elles utilisent de grands volumes de données, l'apprentissage automatiqueet le traitement du langage naturel pour imiter les interactions humaines, en reconnaissant les entrées vocales et textuelles et en traduisant leur signification dans diverses langues.

L'IA conversationnelle combine le traitement du langage naturel (NLP) avec  l'apprentissage automatique. Ces processus NLP s'inscrivent dans une boucle de rétroaction constante avec des processus  d'apprentissage automatique , afin d'améliorer en permanence les algorithmes d'IA. L'IA conversationnelle possède des composantes principales qui lui permettent de traiter, de comprendre et de générer des réponses de manière naturelle.

L'apprentissage machine (ML) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle, composé d'un ensemble d'algorithmes, de fonctions et de jeux 'de données qui s'améliorent continuellement avec l'expérience. À mesure que les données d'entrée augmentent, la machine de la plateforme d'IA  s'améliore dans la reconnaissance des modèles et les utilise pour réaliser des prédictions.

Le traitement du langage naturel est la méthode actuelle d'analyse du langage à l'aide de l'apprentissage machine utilisé dans l'IA conversationnelle. Avant l'apprentissage automatique, l'évolution des méthodologies de traitement des langues allait de la linguistique à la linguistique informatique, puis au traitement statistique du langage naturel. À l'avenir, l'apprentissage profond fera encore progresser les fonctionnalités de traitement  du langage  naturel de l'IA conversationnelle.

NLP se compose de quatre étapes : la génération de l'entrée, l'analyse de l'entrée, la génération de la sortie et l'apprentissage par renforcement. Données non structurées transformées dans un format qui peut être lu par un ordinateur, qui est ensuite analysé pour générer une réponse appropriée. Les algorithmes ML sous-jacents améliorent la qualité des réponses au fur et à mesure de l'apprentissage. Ces quatre étapes NLP peuvent être encore décomposées comme suit :

• Génération d'entrée :  les utilisateurs fournissent une entrée via un site Web ou une application ; le format de l'entrée peut être soit vocal, soit textuel.
  
  
• Analyse de l'entrée : si l'entrée est basée sur du texte, l'application IA  conversationnelle utilisera une compréhension du langage naturel  (NLU) pour  déchiffrer le sens de l'entrée et en déduire son intention. Toutefois, si l'entrée est basée sur la parole, elle s'appuiera sur une combinaison de reconnaissance automatique de la parole (ASR) et de NLU pour analyser les données.
  
  
• Gestion du dialogue : au cours de cette étape, la génération du langage naturel (NLG), une composante de NLP, formule une réponse
  
  
• Apprentissage par renforcement : enfin, les algorithmes d'apprentissage automatique affinent les réponses au fil du temps pour garantir la précision

Une IA conversationnelle commence par une réflexion sur la manière dont vos utilisateurs potentiels pourraient vouloir interagir avec votre produit et sur les principales questions qu'ils pourraient poser. Vous pouvez ensuite utiliser des outils d'IA conversationnelle pour les orienter vers des informations pertinentes. Dans cette section, nous allons voir comment commencer à planifier et à créer une IA conversationnelle.

1. Recherchez la liste des questions fréquemment posées pour vos utilisateurs finaux.
 

Les questions fréquemment posées constituent la base du processus de développement de l'IA conversationnelle. Elles vous aident à définir les principaux besoins et préoccupations de vos utilisateurs finaux, ce qui permettra, à son tour, d'alléger une partie du volume d'appels de votre équipe de support. Si vous ne disposez pas d'une liste de questions fréquemment posées pour votre produit, commencez par consulter votre équipe chargée de la réussite des clients pour déterminer la liste des questions auxquelles votre IA conversationnelle peut répondre. 

Supposons que vous êtes une banque. Votre liste de questions fréquentes pourrait être la suivante :

• Comment accéder à mon compte ?
  
  
• Où puis-je trouver mon routage et mon numéro de compte ?
  
  
• Quand arrivera ma carte de débit ?
  
  
• Comment activer ma carte de débit ?
  
  
• Comment commander des chèques ?
  
  
• Comment parler à un banquier local ?

Vous pouvez toujours ajouter d'autres questions à la liste au fil du temps. Par conséquent, commencez par un petit segment de questions pour prototyper le processus de développement d'une IA conversationnelle.

2. Utilisez les questions fréquente pour développer des objectifs dans votre outil d'IA conversationnelle
 

Vos questions fréquente constituent la base des objectifs, ou intentions, exprimés dans la saisie de l'utilisateur, comme l'accès à un compte. Une fois que vous avez défini vos objectifs, vous pouvez les insérer dans un outil d'IA conversationnelle compétitif, comme  Watson Assistant, en tant qu'intentions.

À partir de là, vous devez enseigner à votre IA conversationnelle les façons dont un utilisateur peut formuler ou demander ce type d'information. Si nous prenons l'exemple de « comment accéder à mon compte », vous pouvez penser à d'autres phrases que les utilisateurs peuvent utiliser lorsqu'ils discutent avec un agent de l'assistance, comme « comment se connecter », « comment réinitialiser le mot de passe », « s'inscrire à un compte », etc.

Si vous ne connaissez pas les autres expressions que vos clients peuvent utiliser, vous pouvez vous associer à vos équipes de l'analytique et d'assistance. Si les outils  d'analytique de votre agent conversationnel  ont été configurés de manière appropriée, les équipes de l'analytique peuvent exploiter les données Web et étudier d'autres requêtes à partir des données de recherche du site. Elles peuvent également analyser les données de transcription des conversations en ligne et des centres d'appel. Si vos équipes analytiques ne sont pas préparées à ce type d'analyse, vos équipes d'assistance peuvent également fournir des informations précieuses sur les façons courantes dont les clients formulent leurs questions.

3. Utilisez des objectifs pour comprendre et élaborer des noms et des mots-clés pertinents.
 

Pensez aux noms, ou entités, qui entourent vos intentions. Cet exemple porte sur le compte bancaire d'un utilisateur. Par conséquent, il est logique de créer une entité autour des informations du compte bancaire.

Un certain nombre de valeurs peuvent entrer dans cette catégorie d'informations, comme le « nom d'utilisateur », le « mot de passe », le « numéro de compte », etc.

Pour comprendre les entités qui entourent les intentions spécifiques des utilisateurs, vous pouvez utiliser les mêmes informations que celles qui ont été recueillies par les outils ou les équipes d'assistance pour développer des objectifs ou des intentions. Ces noms précéderont ou suivront la demande principale.

4. Rassemblez tout cela pour créer un dialogue significatif avec votre utilisateur.
 

Tous ces éléments fonctionnent ensemble pour créer une conversation avec votre utilisateur final. Les intentions permettent à une machine de déchiffrer ce que l'utilisateur demande, et les entités servent à fournir des réponses pertinentes. Par exemple, vous pourriez imaginer que le dialogue entre une IA conversationnelle et un utilisateur ayant oublié son mot de passe se déroule comme suit :

Ensemble, les objectifs et les noms (ou les intentions et les entités comme IBM aime les appeler) travaillent pour créer un flux de conversation logique basé sur les besoins de l'utilisateur. Si vous êtes prêt à vous lancer dans la création de votre propre IA conversationnelle, vous pouvez essayer gratuitement  IBM's Watson Assistant Lite Version . 

Lorsque l'on pense à l'intelligence artificielle conversationnelle, les agents conversationnels en ligne et les assistants vocaux viennent souvent à l'esprit pour leur service client et leur déploiement  omnicanal. Comme la plupart des applications d'IA conversationnelle intègrent une analytique étendue dans le programme dorsal , les expériences conversationnelles sont semblables à celles des humains. 

Les experts considèrent que les applications actuelles de l'IA conversationnelle sont une IA faible, car elles sont axées sur l'exécution d'un champ très étroit de tâches. L'IA forte, qui est encore un concept théorique, se concentre sur une conscience semblable à celle de l'homme, capable de résoudre diverses tâches et de résoudre un large éventail de problèmes.

Malgré son champ d'application limité l'IA de conversation est une technologie extrêmement lucrative pour les entreprises, car elle permet aux entreprises d'être plus rentables. Si le chatbot IA est la forme la plus courante d'IA conversationnelle, il existe encore de nombreux autres cas d'utilisation dans l'entreprise. Quelques exemples :

• Service clients en ligne : les agents conversationnels en ligne remplacent les agents humains tout au long du parcours du client. Ils répondent aux questions fréquente sur des sujets tels que l'expédition, ou fournissent des conseils personnalisés, des ventes croisées de produits ou des suggestions de tailles pour les utilisateurs, changeant, ainsi, notre façon de concevoir l'engagement des clients sur les sites Web et les plateformes de médias sociaux. Les robots de messagerie , les sites de commerce électronique avec des agents virtuels, les applications de messagerie, telles que Slack et Facebook Messenger, et les tâches habituellement effectuées par les assistants virtuels et les assistants vocaux sont des exemples.
  
  
• Accessibilité : les entreprises peuvent devenir plus accessibles en réduisant les obstacles à l'entrée, notamment pour les utilisateurs qui ont recours à des technologies d'assistance. Les fonctionnalités couramment utilisées de Conversation AI pour ces groupes sont la dictée de synthèse vocale et la traduction.
  
  
• Processus RH : de nombreux processus liés aux ressources humaines peuvent être optimisés grâce à l'IA conversationnelle, comme la formation des employés, les processus d'accueil et la mise à jour des informations sur les employés.
  
  
• Soins de santé : l'IA conversationnelle peut rendre les services de soins de santé plus accessibles et plus abordables pour les patients, tout en améliorant l'efficacité opérationnelle et en rationalisant le processus administratif, comme le traitement des demandes de remboursement.
  
  
• Appareils IoT (Internet of Thing) : la plupart des foyers possèdent désormais au moins un appareil IoT, des enceintes Alexa aux montres connectées en passant par leur téléphone portable. Ces appareils utilisent la reconnaissance vocale automatisée pour interagir avec les utilisateurs finaux. Les applications les plus populaires sont Amazon Alexa, Apple Siri et Google Home.
  
  
• Logiciels informatiques : de nombreuses tâches dans un environnement de bureau sont simplifiées par l'IA conversationnelle, comme la saisie semi-automatique de recherche lorsque vous cherchez quelque chose sur  Google et le correcteur orthographique.

Bien que la plupart des agents conversationnels et des applications d'IA aient actuellement des compétences rudimentaires dans le domaine de la résolution de problèmes, ils peuvent réduire le temps et améliorer la rentabilité économique des interactions répétitives du service clients , libérant ainsi des ressources en personnel qui pourront se concentrer sur des interactions plus complexes avec les clients. Dans l'ensemble, les applications d'IA conversationnelle sont capables de bien reproduire les expériences conversationnelles humaines, ce qui produit améliore la satisfaction des clients.

IA conversationnelle est une solution rentable pour de nombreux processus métier. Voici quelques exemples des avantages de l'utilisation de l' IA conversationnelle.

Rentabilité
 

La dotation en personnel d'un groupe Service après-vente peut s'avérer assez coûteuse, surtout si vous cherchez à répondre aux questions en dehors des heures de travail. Fournir une assistance à la clientèle par le biais d'interfaces conversationnelles peut réduire les coûts liés aux salaires et à la formation, en particulier pour les petites et moyennes entreprises. Les agents conversationnels et les assistants virtuels peuvent répondre instantanément, offrant ainsi une disponibilité 24 heures sur 24 aux clients potentiels.

Les conversations humaines peuvent également donner lieu à des réponses incohérentes aux clients potentiels. Étant donné que la plupart des interactions avec l'assistance sont des recherches d'informations et sont répétitives, les entreprises peuvent programmer l'IA conversationnelle pour qu'elle traite différents cas d'utilisation, en garantissant l'exhaustivité et la cohérence. Vous établissez ainsi la continuité dans l'expérience client et libérer des ressources humaines précieuses pour des demandes plus complexes.

Augmentation des ventes et de l'engagement des clients
 

Les appareils mobiles étant désormais présents dans la vie quotidienne des consommateurs, les entreprises doivent être prêtes à fournir des informations en temps réel à leurs utilisateurs finaux. Comme les outils d'IA conversationnelle sont plus facilement accessibles que la main-d'œuvre humaine, les clients peuvent s'engager plus rapidement et plus fréquemment avec les marques. Grâce à cette assistance immédiate, les clients évitent les longues attentes dans les centres d'appel, ce qui améliore l'expérience globale du client. Avec l'amélioration de la satisfaction des clients, les entreprises verront son impact dans la plus plus grande fidélité des clients et les chiffres d'affaires supplémentaires provenant des recommandations.

Les fonctions de personnalisation de l'IA conversationnelle permettent également aux agents conversationnels de fournir des recommandations aux utilisateurs finaux, donnant ainsi la possibilité aux entreprises de réaliser des ventes croisées de produits que les clients n'auraient peut-être pas envisagés au départ.

Évolutivité
 

IA conversationnelle est également très évolutive, car l'ajout d'une infrastructure pour la prendre en charge est moins coûteux et plus rapide que le processus de recrutement et d'intégration de nouveaux employés. Cela est particulièrement utile lorsque les produits s'étendent à de nouveaux marchés géographiques ou lors de pics de demande inattendus à court terme, comme pendant les périodes de vacances.

L'IA conversationnelle n'en est encore qu'à ses débuts, et son adoption généralisée par les entreprises n'a commencé que ces dernières années. Comme pour toute nouvelle avancée technologique, la transition vers des applications d'IA conversationnelle présente certains défis. Quelques exemples :

Entrée de la langue
 

La compression de la langue peut être un point délicat pour l'IA conversationnelle, qu'il s'agisse de texte ou de voix. Les dialectes, les accents et les bruits de fond peuvent avoir une incidence sur l'entrée brute. L'argot et le langage non écrit peuvent également générer des problèmes de traitement des données.

Cependant, le plus grand défi pour l'IA conversationnelle est le facteur humain dans la compréhension de la langue. Les émotions, le ton et le sarcasme compliquent pour l'IA conversationnelle l'interprétation du sens voulu par l'utilisateur et la réponse à formuler.

Confidentialité et sécurité
 

Comme l'IA conversationnelle dépend de la collecte de données pour répondre aux demandes des utilisateurs, elle est également vulnérable aux atteintes à la confidentialité et à la sécurité.  Le développement d'applications d'IA conversationnelles dotées de normes élevées de confidentialité et de sécurité , ainsi que de systèmes de contrôle, contribue à instaurer un climat de confiance avec les utilisateurs finaux et à développer l'utilisation d'agents conversationnels au fil du temps.

Appréhension des utilisateurs
 

Les utilisateurs peuvent appréhender de partager des informations personnelles ou sensibles, surtout lorsqu'ils se rendent compte qu'ils conversent avec une machine et non pas un individu. Comme tous vos clients ne seront pas des adeptes précoces, il est important de former et de socialiser vos publics cibles autour des avantages et de la sécurité de ces technologies, afin de créer de meilleures expériences pour les clients. car, dans le cas contraire, l'expérience de l'utilisateur peut se révéler négative , réduire les performances de l'IA et annuler les effets positifs.

En outre, il arrive que les agents conversationnels ne soient pas programmés pour répondre au large éventail de demandes des utilisateurs. Dans ce cas, il est important de prévoir un autre canal de communication pour répondre à ces questions plus complexes, car il est frustrant pour l'utilisateur final de recevoir une réponse erronée ou incomplète. Les clients doivent alors avoir la possibilité d'entrer en contact avec un agent humain de l'entreprise.

Enfin, l'IA conversationnelle peut également optimiser le flux de travail dans une entreprise, afin de réduire les effectifs pour une fonction donnée. Cela peut déclencher un activisme socio-économique, qui peut entraîner des retombées négatives pour une entreprise.