Cas d’utilisation de l’IA conversationnelle pour les entreprises

Aujourd’hui, la communication instantanée n’est pas seulement souhaitée, elle est attendue. L’intelligence artificielle (IA) conversationnelle est en train de faire tomber les barrières entre les entreprises et leur public. Cette catégorie d’outils basés sur l’IA, notamment les chatbots et les assistants virtuels, permet des échanges fluides, personnalisés et de type humain.

Derrière la bulle de dialogue simpliste de l’IA conversationnelle se cache un mélange complexe de technologies, avec le traitement automatique du langage naturel (TALN) en première ligne. Le TALN traduit les mots des utilisateurs en actions automatiques, ce qui permet aux machines de comprendre et de répondre avec précision à leurs demandes. Cette base évoluée fait passer l’IA conversationnelle d’un concept futuriste à une solution pratique.

L’IA conversationnelle est le fruit de la collaboration de plusieurs sous-processus au sein du TALN. Par exemple, la compréhension du langage naturel (CLN ou NLU en anglais) permet aux systèmes de saisir le contexte, le sentiment et l’intention qui sous-tendent les messages des utilisateurs. Les entreprises peuvent l’utiliser pour proposer des expériences personnalisées à leurs utilisateurs à grande échelle et répondre aux besoins des clients sans intervention humaine.

La génération automatique de texte (GAT ou NLG en anglais) complète cela en permettant à l’IA de générer des réponses de type humain. La GAT permet aux chatbots d’IA conversationnelle de fournir des réponses pertinentes, intéressantes et naturelles. L’émergence de la GAT a considérablement amélioré la qualité des outils automatisés de service client, rendant les interactions plus agréables pour les utilisateurs et réduisant la dépendance aux agents humains pour les demandes de renseignements courantes.

Le machine learning (ML) et le deep learning (DL) constituent la base du développement de l’IA conversationnelle. Les algorithmes de machine learning comprennent le langage dans les sous-processus de la CLN et génèrent du langage humain dans les sous-processus de la GAT. En outre, les techniques de machine learning permettent de réaliser une série de tâches, telles que la reconnaissance vocale, la classification de texte, l’analyse des sentiments et la reconnaissance d’entités. Ce sont elles qui permettent aux systèmes d’IA conversationnelle de comprendre les requêtes et les intentions des utilisateurs, et de générer des réponses appropriées.

Le DL, un sous-ensemble du ML, excelle dans la compréhension du contexte et dans la génération de réponses de type humain. Les modèles peuvent s’améliorer au fil du temps en les entraînant davantage et en les exposant à plus de données. Lorsqu’un utilisateur envoie un message, le système utilise le TALN pour analyser et comprendre la requête, souvent via des modèles DL pour saisir les nuances et l’intention.

L’analyse prédictive s’intègre au TALN, au ML et au DL afin d’améliorer les capacités de prise de décision, d’extraire des informations et d’utiliser des données historiques en vue de prévoir les comportements, les préférences et les tendances futurs. Le ML et le DL sont au cœur de l’analyse prédictive, car ils permettent aux modèles d’apprendre à partir des données, d’identifier des schémas et de faire des prédictions sur les événements futurs.

Ces technologies donnent aux systèmes la possibilité d’interagir, d’apprendre des interactions, de s’adapter et de devenir plus efficaces. Les entreprises de tous secteurs bénéficient de plus en plus de cette automatisation avancée capable de mieux traiter les requêtes complexes et de prédire les besoins des utilisateurs. Dans le cas de l’IA conversationnelle, cela se traduit par la capacité des organisations à prendre des décisions basées sur les données qui s’alignent sur les attentes des clients et l’état du marché.

L’IA conversationnelle représente bien plus qu’une avancée dans le domaine de la messagerie automatisée ou des applications à commande vocale. Elle marque un changement dans les interactions entre l’homme et la machine, et offre aux entreprises des moyens innovants de communiquer avec leur public, d’optimiser leurs opérations et de personnaliser davantage l’expérience de leurs clients.

Selon une étude de marché réalisée par Allied (lien externe à ibm.com), le marché de l’IA conversationnelle devrait atteindre 32,6 milliards de dollars d’ici 2030. Cette tendance reflète l’engouement croissant autour de cette technologie, en particulier dans le monde moderne des affaires, où le service à la clientèle est plus important que jamais. Après tout, l’IA conversationnelle offre une capacité d’interaction permanente à travers divers domaines et canaux dans un univers mondial qui fonctionne 24 heures sur 24.

Dans le domaine des ressources humaines (RH), la technologie est capable de traiter efficacement les demandes de renseignements courantes et de tenir des conversations. Dans le domaine du service client, les applications d’IA conversationnelle peuvent identifier les problèmes qui dépassent leur champ d’action et rediriger en temps réel les clients vers le personnel du centre d’appel, laissant les agents humains s’occuper uniquement des interactions plus complexes avec les clients. En intégrant la reconnaissance vocale, l’analyse des sentiments et la gestion des dialogues, l’IA conversationnelle parvient à répondre plus précisément aux besoins des clients.

Les chatbots IA et les assistants virtuels constituent deux types distincts d’IA conversationnelle. Les chatbots traditionnels, principalement basés sur des règles et limités à leurs scripts, sont incapables de gérer des tâches au-delà des paramètres prédéfinis. En outre, leur dépendance à l’égard d’une interface de dialogue et d’une structure basée sur un menu les empêche de fournir des réponses utiles aux questions et demandes uniques des clients. 

Il existe deux grands types de chatbots : 

1. Les chatbots alimentés par l’IA : Ils utilisent des technologies avancées pour répondre efficacement aux questions de base, ce qui représente un gain de temps et améliore l’efficacité du service client. 
   
2. Les chatbots basés sur des règles : Également connus en tant que « arbres de décision » ou « bots pilotés par des scripts », ils suivent des protocoles préprogrammés et génèrent des réponses en fonction de règles prédéfinies. Leur capacité à traiter des questions simples et répétitives fait qu’ils conviennent mieux aux entreprises ayant des exigences plus simples en matière d’interaction avec les clients. 

Par opposition, un assistant virtuel est un programme sophistiqué qui comprend les commandes vocales en langage naturel et exécute des tâches à la place des utilisateurs. Parmi les exemples bien connus d’assistants virtuels, on peut citer Siri d’Apple, Alexa d’Amazon et l’Assistant Google, qui sont principalement utilisés pour l’assistance personnelle, la domotique et la fourniture d’informations ou de services spécifiques aux utilisateurs. Bien que les organisations puissent intégrer l’IA conversationnelle dans de nombreux systèmes, tels que les bots de support client ou les agents conversationnels d’entreprise, les assistants virtuels sont généralement utilisés pour offrir une assistance et des informations sur mesure à des utilisateurs individuels.

Ensemble, le ML et le TALN transforment l’IA conversationnelle : d’une simple machine à répondre aux questions, elle devient un programme capable d’interagir plus étroitement avec les humains et de résoudre des problèmes. Des algorithmes ML perfectionnés alimentent l’intelligence à la base de l’IA conversationnelle, ce qui lui permet d’apprendre et d’améliorer ses capacités par l’expérience. Ces algorithmes analysent les schémas dans les données, s’adaptent aux nouvelles entrées et affinent leurs réponses au fil du temps, ce qui rend les interactions avec les utilisateurs plus fluides et plus naturelles. 

Le TALN et le DL font partie intégrante des plateformes d’IA conversationnelle, chacun jouant un rôle unique dans le traitement et la compréhension du langage humain. La TALN se concentre sur l’interprétation des particularités du langage, telles que la syntaxe et la sémantique, et sur les subtilités du dialogue humain. Il permet à l’IA conversationnelle de saisir l’intention qui se cache derrière les entrées des utilisateurs, de détecter les nuances de ton, et ainsi d’apporter des réponses adaptées au contexte et formulées de manière appropriée.

Le DL améliore ce processus car il permet aux modèles d’apprendre à partir de grandes quantités de données, en imitant la façon dont les humains comprennent et génèrent le langage. Grâce à cette synergie entre le TALN et le DL, l’IA conversationnelle est capable de générer des conversations remarquablement similaires à celles des humains en reproduisant avec précision la complexité et la variabilité de notre langage.

L’intégration de ces technologies va au-delà de la communication réactive. L’IA conversationnelle utilise les informations tirées des interactions passées dans le but de prédire les besoins et les préférences des utilisateurs. Cette capacité de prédiction permet au système de répondre directement aux demandes, mais aussi d’initier des conversations, de suggérer des informations pertinentes ou d’offrir des conseils de manière proactive, c’est-à-dire avant que les utilisateurs ne le demandent explicitement. Par exemple, une bulle de dialogue peut apparaître et demander à un utilisateur s’il a besoin d’aide lorsqu’il parcourt la section Foire aux questions (FAQ) du site Web d’une marque. Ces interactions proactives constituent une évolution des systèmes simplement réactifs vers des assistants intelligents qui anticipent et répondent aux besoins des utilisateurs.

Les exemples d’IA conversationnelle ne manquent pas. Son omniprésence témoigne de son efficacité, et sa polyvalence a changé à jamais le fonctionnement quotidien des domaines suivants :

1. Service client :

L’IA conversationnelle améliore les chatbots de service client qui interagissent directement avec les clients, ce qui se traduit par des économies substantielles et une amélioration de l’engagement client. Les entreprises intègrent des solutions d’IA conversationnelle dans leurs centres d’appel et leurs portails de support client.

L’IA conversationnelle améliore directement les options de libre-service des clients, offrant ainsi une assistance plus personnalisée et plus efficace. Elle réduit considérablement les temps d’attente généralement associés aux centres d’appel traditionnels en fournissant des réponses instantanées. La capacité de la technologie à s’adapter et à apprendre des interactions permet d’améliorer davantage les indicateurs du support client, notamment le temps de réponse, l’exactitude des informations fournies, la satisfaction des clients et l’efficacité de la résolution des problèmes. Ces systèmes pilotés par l’IA sont capables de gérer le parcours des clients, c’est-à-dire des demandes de renseignements courantes aux tâches plus complexes et sensibles aux données. 

En analysant rapidement les requêtes des clients, l’IA est capable de répondre aux questions et de fournir des réponses précises et appropriées. Les clients reçoivent ainsi des informations pertinentes et les agents ne perdent pas de temps à effectuer des tâches routinières. Si une requête dépasse les capacités du bot, les systèmes d’IA font remonter le problème vers des agents physiques qui sont mieux équipés pour gérer des interactions complexes et nuancées avec les clients.

L’intégration d’outils d’IA conversationnelle dans les systèmes de gestion de la relation client permet à l’IA de s’appuyer sur l’historique des clients et de fournir des conseils et des solutions sur mesure, uniques pour chaque client. Les bots d’IA assurent un service continu, ce qui garantit que les demandes des clients sont écoutées à tout moment, indépendamment du volume élevé ou des pics d’appels ; le service client n’en pâtit pas.

2. Marketing et ventes :

L’IA conversationnelle est devenue un outil précieux pour collecter des données. Elle assiste les clients et recueille des données cruciales sur eux au cours des interactions afin de convertir les prospects en clients actifs. Ces données peuvent être utilisées afin de mieux comprendre les préférences des clients et d’adapter les stratégies marketing en conséquence. De cette manière, les entreprises collectent et analysent les données afin d’éclairer leurs décisions stratégiques. L’analyse des sentiments des clients, l’identification des demandes courantes des utilisateurs et la collecte des commentaires fournissent des informations précieuses qui étayent la prise de décision.

3. RH et processus internes :

Les applications d’IA conversationnelle rationalisent les opérations RH en répondant rapidement aux questions fréquentes, en favorisant l’intégration harmonieuse et personnalisée des employés et en améliorant les programmes de formation des employés. De plus, les systèmes d’IA conversationnelle sont capables de gérer et de classer les tickets de support, en les hiérarchisant en fonction de leur urgence et de leur pertinence.

4. Vente au détail :

Les clients ont la possibilité de gérer l’intégralité de leur expérience d’achat en ligne, qu’il s’agisse de passer des commandes, de gérer les expéditions, les modifications, les annulations, les retours et même d’accéder au support client, le tout sans interaction humaine. En arrière-plan, ces plateformes améliorent la gestion et le suivi des stocks afin d’optimiser les niveaux de stocks des commerçants. 

Lorsque les applications d’IA conversationnelle interagissent avec les clients, elles collectent également des données qui fournissent des informations précieuses les concernant. L’IA peut aider les clients à trouver et à acheter rapidement des articles, souvent à l’aide de suggestions adaptées à leurs préférences et à leur comportement passé. Cela améliore l’expérience d’achat et influence positivement les taux d’engagement, de conversion et de fidélisation des clients. Dans le cas du e-commerce, cette fonctionnalité peut considérablement réduire l’abandon de panier en aidant les clients à prendre rapidement des décisions éclairées.

5. Services bancaires et financiers :

Les solutions basées sur l’IA rendent les services bancaires plus accessibles et plus sûrs, qu’il s’agisse d’aider les clients à effectuer des transactions courantes, de fournir des conseils financiers ou de détecter immédiatement les fraudes.

6. Réseaux sociaux :

L’IA conversationnelle peut interagir avec les utilisateurs sur les réseaux sociaux en temps réel grâce à des assistants d’IA, répondre aux commentaires ou interagir dans des messages directs. Les plateformes d’IA ont la capacité d’analyser les données et les interactions des utilisateurs pour leur proposer des recommandations de produits, des contenus ou des réponses sur mesure qui correspondent à leurs préférences et à leur comportement passé. Les outils d’IA collectent des données à partir de campagnes sur les réseaux sociaux, analysent leurs performances et recueillent des informations pour aider les marques à comprendre l’efficacité de leurs campagnes, les niveaux d’engagement du public et la manière dont elles peuvent améliorer leurs futures stratégies. 

7. Divers :

Les applications d’IA générative telles que ChatGPT et Gemini (anciennement Bard) témoignent de la polyvalence de l’IA conversationnelle. Dans ces systèmes, l’IA conversationnelle s’entraîne sur de gigantesques jeux de données connus sous le nom de grands modèles de langage. Elle est alors capable de créer du contenu, de retrouver des informations spécifiques, de traduire des langues et de proposer des pistes pour résoudre des problèmes complexes.

L’IA conversationnelle fait également des progrès significatifs dans d’autres secteurs tels que l’éducation, l’assurance et le voyage. Dans ces domaines, la technologie améliore les interactions des utilisateurs, rationalise la prestation de services et optimise l’efficacité opérationnelle. L’intégration de l’IA conversationnelle dans l’Internet des objets offre également de vastes possibilités, par exemple la mise en place d’environnements plus intelligents et interactifs grâce à une communication fluide entre les appareils connectés.

L’intégration de l’IA conversationnelle au sein de votre entreprise vous apporte une approche fiable pour améliorer les interactions avec les clients et rationaliser les opérations. La clé d’un déploiement réussi réside dans la mise en œuvre stratégique et réfléchie du processus.

• Lorsque vous mettez en œuvre l’IA conversationnelle dans votre entreprise, il est crucial de se concentrer sur le cas d’utilisation qui correspond le mieux aux besoins de votre organisation et qui répond efficacement à un problème précis. Identifier le cas d’utilisation approprié garantit que votre initiative d’IA conversationnelle apporte une valeur tangible à vos activités ou à l’expérience client. 
  
• Il est essentiel d’étudier les différents types d’applications d’IA conversationnelle et de comprendre comment il est possible de les intégrer à votre modèle économique dès le début. Cette étape est cruciale en vue d’aligner les capacités de l’IA sur vos objectifs. 
  
• Donner la priorité aux indicateurs de suivi permet de mesurer avec précision la qualité de votre mise en œuvre. Les indicateurs clés de performance tels que l’engagement des utilisateurs, le taux de résolution et la satisfaction client fournissent des informations sur l’efficacité de la solution d’IA. 
  
• Les données propres sont essentielles à l’entraînement de l’IA. La qualité des données intégrées à votre système d’IA a un impact direct sur son apprentissage et sa précision. S’assurer que les données sont pertinentes, complètes et exemptes de biais est crucial pour l’entraînement pratique de l’IA. 
  
• L’entraînement de l’IA est un processus continu. Mettre à jour régulièrement l’IA avec de nouvelles données et des retours d’information permet d’affiner ses réponses et d’améliorer ses capacités d’interaction. Cet entraînement continu est essentiel pour maintenir la pertinence et l’efficacité de l’IA. 
  
• Il est primordial de tester soigneusement le système d’IA avant le déploiement complet. Cette étape permet d’identifier les problèmes ou les points à améliorer et de vérifier que l’IA fonctionne comme prévu. 
  
• La participation de l’organisation au processus de mise en œuvre, dont la formation des employés et l’harmonisation avec les processus opérationnels, garantit l’adhésion de l’organisation au projet d’IA. 
  
• Lorsque vous choisissez votre plateforme d’IA conversationnelle, vérifiez qu’elle est évolutive, sécurisée et compatible avec les systèmes existants. Elle doit également fournir les outils et le support nécessaires au développement et à la maintenance de la solution. 
  
• Enfin, la réussite à long terme de votre IA conversationnelle repose sur un support essentiel en post-production. Ce support implique une maintenance, une mise à jour et un dépannage réguliers afin de garantir le bon fonctionnement de l’IA et son évolution en fonction des besoins de votre entreprise. 

Sur la base des tendances actuelles et des avancées technologiques, plusieurs évolutions sont à prévoir au cours des cinq prochaines années : 

1. L’amélioration de la compréhension du langage naturel : La compréhension et le traitement automatique du langage naturel devraient s’améliorer considérablement, ce qui permettra de mettre en place des interactions plus nuancées et mieux adaptées au contexte. Il sera de plus en plus difficile de distinguer les conversations avec l’IA de celles avec les humains. 
   
2. La personnalisation : Les capacités de personnalisation de l’IA conversationnelle devraient exploser. En utilisant l’analyse des données et le ML, ces systèmes adapteront les réponses en fonction des interactions passées des utilisateurs, de leurs préférences et de leurs habitudes de comportement, et offriront ainsi des expériences hautement personnalisées. 
   
3. Une intégration et une omniprésence accrues : L’IA conversationnelle s’intégrera plus facilement dans notre vie quotidienne. Sa généralisation rendra les interactions avec la technologie plus naturelles et intuitives, depuis les maisons et les voitures intelligentes jusqu’aux services publics et aux soins de santé.
   
4. L’évolution de la technologie vocale : L’IA conversationnelle basée sur la voix va progresser de manière significative. Les améliorations apportées à la reconnaissance et à la génération de la parole entraîneront des interactions vocales plus fluides et plus précises, ce qui élargira l’utilisation des assistants vocaux dans divers domaines. 
   
5. L’intelligence émotionnelle : La prochaine grande innovation de l’IA conversationnelle est le développement de l’intelligence émotionnelle. Les systèmes d’IA devraient être capables de mieux détecter les émotions humaines et d’y répondre de manière appropriée, ce qui rendra les interactions plus empathiques et plus intéressantes. 
   
6. L’élargissement des applications en entreprise : Dans le monde des entreprises, l’IA conversationnelle jouera un rôle essentiel dans divers secteurs d’activité tels que le service client, les ventes, le marketing et les RH. Sa capacité à automatiser et à améliorer les interactions avec les clients, à recueillir des informations et à faciliter la prise de décision en fera un outil indispensable pour les entreprises. 
   
7. Les considérations éthiques et de confidentialité : À mesure que l’IA conversationnelle progresse et se généralise, les préoccupations éthiques et de confidentialité sont appelées à revêtir une plus grande importance. Cela conduira probablement à un renforcement de la réglementation et au développement de directives éthiques pour encadrer le développement et l’utilisation de l’IA. 
   
8. Les capacités multilingues et interculturelles : L’IA conversationnelle améliorera sa capacité à interagir dans plusieurs langues et à s’adapter aux contextes culturels, rendant les systèmes plus accessibles et plus pratiques à l’échelle mondiale. 
   
9. Les applications pour la santé : Dans le domaine de la santé, l’IA conversationnelle pourrait jouer un rôle crucial dans le diagnostic, les soins aux patients, la santé mentale et la médecine personnalisée, en offrant un soutien ainsi que des informations aux patients et aux professionnels de santé. 
   
10. Les outils pédagogiques et de formation: L’IA conversationnelle sera largement utilisée dans l’apprentissage éducatif, le tutorat et la formation. Sa capacité à s’adapter aux styles et au rythme d’apprentissage de chacun peut révolutionner la pédagogie. 

Alors que l’IA conversationnelle continue d’évoluer, plusieurs tendances clés émergent et promettent d’améliorer considérablement la façon dont ces technologies interagissent avec les utilisateurs et s’intègrent dans notre vie quotidienne.

• Amélioration du TALN : Le perfectionnement des techniques de traitement, telles que l’analyse des sentiments et la détection des sarcasmes, permet à l’IA conversationnelle de mieux comprendre l’intention et les émotions dissimulées dans les entrées des utilisateurs, ce qui donne lieu à des interactions plus naturelles et plus intéressantes. 

• Nouveaux développements créatifs : Les responsables de la technologie signalent que les grands modèles n’amélioreront pas nécessairement l’IA et recherchent d’autres moyens de les perfectionner, même si l’accent est mis sur les grands modèles qui alimentent l’intelligence de l’IA conversationnelle. GPT-4 d’OpenAI, dont on dit qu’il compte environ 1 760 milliards de paramètres pour guider ses décisions, illustre bien cette tendance. 

• Intégration multimodale : La combinaison de l’IA conversationnelle avec d’autres technologies telles que la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale favorisera des interactions plus riches et plus personnalisées. Imaginez un assistant virtuel capable d’identifier les objets dans votre pièce et de les intégrer dans ses réponses ou d’ajuster son ton en fonction de votre état émotionnel.

• Départements d’IA internes : Les prix du cloud augmentent à mesure que l’adoption de l’IA augmente. De nombreuses organisations rapatrient les capacités d’IA en interne afin de gérer les coûts et de gagner en flexibilité, par opposition au fait de s’appuyer uniquement sur des fournisseurs de services cloud pour gérer la majeure partie de la charge de calcul de l’IA conversationnelle. Certains services se consacreront à la recherche et au développement, tandis que d’autres se concentreront sur l’application de l’IA à des problèmes opérationnels spécifiques.

L’IA conversationnelle évolue rapidement, sous l’impulsion de facteurs clés qui façonnent son développement et son adoption futurs :

• La demande croissante d’assistants d’IA : Alors que la technologie est de plus en plus présente dans notre vie quotidienne, la demande d’assistants intelligents capables de gérer diverses tâches et conversations va continuer à croître. 
  
• L’accent sur l’expérience utilisateur : Les développeurs donneront la priorité à la création d’une IA qui non seulement fonctionne bien, mais propose également des interactions agréables. On parle ici de la possibilité d’intégrer de l’humour, de l’empathie et de la créativité dans les personnalités de l’IA. 
  
• Les considérations éthiques : À mesure que l’IA gagnera en puissance, l’élaboration de lignes directrices éthiques et la garantie d’une utilisation responsable de l’IA conversationnelle feront l’objet d’une plus grande attention. 

Cependant, il convient également de tenir compte des difficultés et des limites potentielles suivantes : 

• La partialité des données : Les modèles d’IA s’appuient sur les données fournies par les humains, qui peuvent être partiales à plusieurs égards. À ce titre, il est essentiel de garantir l’équité et l’inclusivité de l’IA conversationnelle. 
  
• L’explicabilité et la confiance : Comprendre comment les modèles d’IA arrivent à leurs résultats renforcera la confiance dans leurs capacités. 
  
• La sûreté et la sécurité : Des mesures de sécurité robustes sont nécessaires pour empêcher les personnes mal intentionnées de manipuler ou de compromettre les systèmes d’IA conversationnelle.

Alors que les organisations se confrontent aux complexités et aux opportunités offertes par l’IA conversationnelle, on ne saurait trop insister sur l’importance que revêt le choix d’une plateforme robuste et intelligente. Les entreprises ont besoin d’une solution avancée et évolutive pour améliorer l’engagement client et rationaliser leurs opérations. Découvrez comment IBM watsonx Assistant peut améliorer votre stratégie d’IA conversationnelle et engager la révolution de votre service client.