Une IA conversationnelle désigne la capacité d'une machine à discuter avec un humain dans un langage naturel. Les réponses ne sont pas seulement des scripts automatiques. Elles prennent en compte le contexte et les intentions des utilisateurs.
Nous ne pouvons pas encore discuter avec les animaux, mais avec les machines si. Grâce à l'intelligence artificielle et à ses différents composants, elles peuvent désormais comprendre ce que nous disons et même formuler des phrases dans notre langage. Qu'est-ce qu'une IA conversationnelle et comment ça fonctionne ? Cet article vous aidera à le comprendre.
IA conversationnelle : définition
Comme son nom laisse entendre, une IA conversationnelle est une application d'intelligence artificielle qui peut tenir une conversation. Plus précisément, elle désigne la capacité d'une machine à comprendre, mais aussi à imiter le langage humain. Cela implique à la fois la parole et l'écrit.
Un chatbot permet par exemple d'échanger des messages textuels avec un programme automatisé. D'autre part, l'utilisateur peut avoir un dialogue de vive voix avec un assistant vocal ou un système de reconnaissance vocale interactif.
En d'autres termes, une IA conversationnelle est une interface homme-machine dans laquelle les deux partis interagissent par le biais du langage naturel. À la différence des chatbots traditionnels, elle peut saisir le contexte et l'intention de l'utilisateur pour fournir des réponses personnalisées et intelligentes.
Comment fonctionne l'IA conversationnelle ?
Précisons qu'une machine ne peut pas naturellement comprendre le langage humain, étant donné qu'il s'agit d'un programme informatique. Autrement dit, elle est principalement conçue pour traiter des données numériques.
Maintenant, l'intelligence artificielle propose une technique qui permet aux ordinateurs de penser et d'agir comme les humains. Elle utilise différentes approches pour y parvenir qui sont liées au traitement du langage naturel (NLP). Pour la partie conversationnelle, le NLP est donc la sous-catégorie de l'IA qui permet aux machines de traiter le langage humain.
Le traitement du langage est un processus qui se divise en plusieurs étapes dont la première correspond à la génération d'entrée. Il s'agit, autrement dit, de la parole ou du texte fourni par l'utilisateur.
L'ASR pour l'analyse des entrées vocales
Comme nous l'avons mentionné précédemment, une machine est programmée pour traiter un langage numérique. La première étape du NLP consiste donc à transformer les données vocales en données numériques afin que le système puisse les traiter. Dans le cas où l'entrée est de nature vocale, la première technologie qui entre en jeu est l'ASR ou la reconnaissance automatique de la parole.
La voix produit une vibration qui correspond à une onde sonore. Ensuite, le système enregistre et analyse les phonèmes pour déchiffrer les mots. Par ailleurs, une parole peut être prononcée dans un contexte bruyant. Cela signifie que l'algorithme doit aussi être capable de réduire le bruit de fond et d'identifier le véritable son à déchiffrer.
Le NLU pour les textes
Si l'entrée est un texte, le composant de l'IA conversationnelle utilisé est un algorithme de NLU ou de compréhension du langage naturel. Comme pour l'ASR, l'algorithme commence par segmenter les phrases pour identifier les mots et les groupes de mots.
Cette étape peut également suivre celle de l'ASR pour l'analyse des sons vocaux. C'est à ce niveau du NLP que le système effectue une analyse syntaxique et sémantique des phrases.
Le NLG pour gérer les dialogues
En tant qu'IA conversationnelle, une application ne se limite pas à la compréhension d'un texte ou d'une parole. En effet, une conversation implique un dialogue entre deux interlocuteurs. La machine doit donc être capable de générer le même langage que son utilisateur.
La composante du NLP qui permet de le faire s'appelle le NLG ou la génération de langage naturel. Il est donc question ici de formuler une réponse en fonction de l'entrée. Là encore, les réponses formulées sont initialement de type numérique avant d'être converti en modèle linguistique compréhensible par l'homme.
Selon le type d'interaction et d'entrée, le langage délivré peut se présenter sous forme de texte ou de voix. Cette deuxième possibilité implique une conversion du texte en parole (Text-to-Speech) ainsi qu'une autre technologie d'IA appelée synthèse vocale. Elle consiste à donner à une machine la capacité d'imiter la voix d'une véritable personne.
Le machine learning et le reinforcement learning
Actuellement, les systèmes peuvent non seulement imiter les capacités humaines à résoudre un problème, mais également celles d'apprendre et de s'améliorer. Cela est possible grâce à une technique appelée machine learning ou apprentissage automatique. En termes simples, à mesure qu'un modèle effectue une tâche, elle acquiert de nouvelles connaissances.
Par ailleurs, une autre sous-catégorie du machine learning, le reinforcement learning, permet à un système d'apprendre en fonction de ses réussites ou de ses erreurs. Il reçoit, pour ainsi dire, des leçons afin d'améliorer son apprentissage et donc de fournir une meilleure réponse au fil du temps.
Améliorez la performance de vos projets grâce à l’IA générative ?
Cas d'utilisation de l'IA conversationnelle
Quand il est question d'IA conversationnelle, les gens pensent généralement aux chatbots. Mais tous les chatbots ne sont pas forcément dotés d'une intelligence artificielle. Les bots de conversation traditionnels s'appuient sur des règles. Cela signifie que les réponses sont limitées à des modèles prédéfinis. Les chatbots à AI, en revanche, s'améliorent au fur et à mesure. Par conséquent, ils peuvent fournir des réponses qui ne figurent pas dans le modèle de formation initiale. En outre, les assistants virtuels sont une autre forme d'IA conversationnelle très courante.
Voici quelques cas d'utilisations des chatbots et des assistants vocaux :
Le support client
Les entreprises figurent parmi les plus grands utilisateurs de l'IA conversationnelle. L'une des premières raisons est qu'elle permet d'automatiser le support client tout en offrant une meilleure CX (expérience client).
Au lieu des agents humains, les chatbots se chargent de l'accueil et du support aux clients. Ils sont déployés dans les sites web des entreprises ou sur les plateformes de médias sociaux. Par ailleurs, ils peuvent renseigner sur les questions fréquemment posées (FAQ), mais aussi sur des requêtes plus personnelles. De ce fait, un agent conversationnel peut fournir des conseils personnalisés en fonction des besoins de chaque client.
L'automatisation du marketing
L'utilisation des IA conversationnelles est aussi une technique de l'automatisation du marketing ou marketing automation. Là encore, il s'agit d'une plateforme d'interaction entre l'entreprise et le client.
Le fait que les clients peuvent formuler des demandes en utilisant leurs propres mots constitue déjà une meilleure approche que celle de l'utilisation de formulaires prédéfinis. De plus, en présence d'un chatbot, l'entreprise n'a pas besoin de créer une page spécifique pour recevoir les clients. En effet, l'utilisateur peut ouvrir la fenêtre de discussions depuis n'importe quelle page. Ainsi, si en navigant il tombe sur un produit ou un service qui l'intéresse, il pourra directement demander des renseignements là-dessus.
L'internet des objets : IoT
Au sein des entreprises, et aussi dans les foyers, l'IoT suscite de plus en plus d'intérêt. Cette technologie fait référence à un environnement d'objets connectés entre eux. Certains dispositifs disposent de micros et de haut-parleurs pour interagir avec les utilisateurs. Cela facilite la gestion des autres appareils connectés à l'aide de commandes vocales. Les applications d'IA conversationnelle les plus populaires pour l'IoT et les smart homes sont Alexa, Google Home et Siri.
Les avantages de l'IA conversationnelle
Que ce soit pour les clients ou pour les entreprises, l'adoption de l'IA conversationnelle est bénéfique dans les deux sens. Les agents conversationnels sont généralement plus rapides que les humains pour traiter les requêtes et fournir une réponse. L'accélération de la vitesse de réponse est donc le premier avantage dont les clients bénéficient, ce qui contribue à améliorer leur expérience utilisateur.
En outre, les avancées en NLP permettent aujourd'hui de comprendre le contexte et l'intention des textes ou des paroles. Cela rend les échanges plus naturels et plus personnalisés.
Pour sa part, l'entreprise qui utilise une IA conversationnelle améliore ses chances de conversion d'un visiteur en prospects, puis d'un prospect en client. La facilité d'utilisation des chatbots permet donc d'attirer plus d'engagements.
Un autre avantage essentiel offert par les IA conversationnelles concerne la réduction des coûts. En effet, le déploiement des chatbots dans plusieurs canaux ne nécessite pas d'investissement coûteux. Par ailleurs, l'utilisation des agents d'IA au lieu d'agents humains permet de réduire les coûts en termes de RH. Une autre possibilité serait de mobiliser les travailleurs dans des tâches plus lucratives. Néanmoins, pour certaines requêtes complexes, un chatbot à IA peut diriger les clients vers de véritables agents.
Quels services bénéficient le plus de l'IA conversationnelle ?
Pour vous donner une meilleure idée des avantages d'une IA conversationnelle, voyons comment les différents secteurs en tirent parti. Par exemple, le service des ressources humaines peut s'appuyer sur les agents d'IA automatisées pour accueillir et former les nouveaux employés.
En outre, les agents conversationnels d'IA ont aussi trouvé application dans le secteur de l'assurance. La technologie permet de réduire les tâches administratives et d'accélérer la résolution des sinistres. Le NLP aide aussi les services d'assurance à détecter les requêtes frauduleuses.
Parmi ses autres domaines d'application, nous pouvons citer la finance, les soins de santé, la télécommunication, etc.
Les défis de l'IA conversationnelle
Comparée à un chatbot traditionnel, une IA conversationnelle semble très avancée. Cependant, certaines de ses capacités restent limitées. Cela est dû en grande partie à la complexité du langage humain. La compréhension du contexte est, certes, un progrès notable. Néanmoins, d'autres éléments tels que l'accent, le dialecte ou encore les sarcasmes donnent plus de difficultés à l'intelligence artificielle.
D'autre part, si les agents conversationnels sont capables de répondre aux utilisateurs de manière personnalisée, c'est qu'ils ont d'abord acquis des connaissances de leurs sujets. Autrement dit, une IA conversationnelle collecte des informations personnelles. Le défi consiste donc à garantir la sécurité des données et à respecter la vie privée des utilisateurs.
Enfin, si certaines personnes préfèrent discuter avec une IA conversationnelle, d'autres sont réticentes à l'idée de traiter avec une machine plutôt qu'avec une véritable personne. De ce fait, l'adoption des chatbots ou des assistants vocaux par un public plus large est encore un long chemin à parcourir.
- Partager l'article :
