Comment l'IA conversationnelle fonctionne vraiment

Les chatbots devraient permettre aux consommateurs et aux entreprises d'économiser 5 milliards d'heures de travail d'ici 2023. 5 milliards d'heures d'ici 2023les conversations de meilleure qualité ont manifestement une valeur inestimable. Mais les chatbots textuels et les systèmes de réponse vocale interactive (SVI) ne seront pas les moteurs de ce gain de temps. La sauce secrète ? L'intelligence artificielle (IA).

L'IA conversationnelle élargit le champ d'action des chatbots d'aujourd'hui, qui passent de réponses prédéfinies et rigides à des actions intelligentes et adaptatives.

De nombreuses organisations voudront explorer la voie qui mène du simple support client aux opérations agiles en front-end et back-end. Pour faire partie de celles qui obtiennent les résultats les plus optimaux, pensez à apprendre ce que votre entreprise peut attendre des solutions de bot d'IA d'aujourd'hui.

Dans cet article, nous vous aiderons à explorer ces questions clés :

  • Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?
  • En quoi est-il différent des chatbots ?
  • Pourquoi utiliser l'IA conversationnelle pour les entreprises ?
  • Comment fonctionne l'IA conversationnelle ?
  • Que dois-je savoir sur l'IA conversationnelle neuronale ?
  • Quelle est la place de l'IA conversationnelle dans les solutions iBPMS ?

Qu'est-ce que l'IA conversationnelle et en quoi diffère-t-elle des chatbots ?

L'IA conversationnelle est tout logiciel qui apprend pour permettre aux humains et aux ordinateurs de parler et de travailler ensemble de manière plus naturelle. Chatbots sont une version plus ancienne et scriptée des services que les technologies d'IA ont l'intention de développer et d'augmenter.

Les chatbots et les outils basés sur l'IA s'efforcent d'automatiser les écarts manuels entre les conversations humaines et les actions de suivi. La technologie conversationnelle intelligente vise à permettre aux entreprises d'abandonner les anciens chatbots pour mieux atteindre cet objectif.

Les bots d'intelligence artificielle ne sont pas uniquement des outils de service à la clientèle. Ces assistants numériques intelligents sont au service d'une variété de cas d'utilisation, que ce soit par le biais de la saisie ou de dialogues vocaux.

Il est essentiel de faire la distinction entre les outils de conversation automatisés pour obtenir les systèmes qui répondent à vos besoins.

Chatbots

Les chatbots basés sur les tâches traitent les tâches plus simples qu'ils ont été prédéfinis pour comprendre. 

Historiquement, les humains ont toujours dû "parler" aux ordinateurs en respectant leurs limites de compréhension préprogrammées. Les mots-clés précis et les phrases hachées n'ont rien à voir avec la façon dont nous parlons avec d'autres humains, mais de nombreux chatbots modernes l'exigent.

Parmi les exemples de ces chatbots, citons les systèmes de réponse vocale interactive pour le routage des appels et les outils de FAQ sur les sites web des entreprises.

Les actions de base prévisibles, comme l'obtention des heures d'ouverture, s'inscrivent bien dans ce modèle de chatbot.

Cependant, cette approche unique du bot ne permet pas de comprendre pourquoi quelqu'un initie la conversation. Ces robots ne peuvent pas apprendre pourquoi non plus. Combinée à l'absence de mémoire, chaque conversation part de zéro et n'est pas reprise des interactions précédentes.

IA conversationnelle

L'IA conversationnelle est conçue pour être prédictive et personnelle pour les réponses plus complexes et fluides et celles qui n'ont pas de portée prédéfinie.

Les objectifs sont de mieux comprendre les utilisateurs, de prendre des mesures plus efficaces en moins d'étapes et de travailler de manière naturelle. Le résultat est un pas de plus vers la reproduction de la prise de décision humaine.

Pour dépasser les chatbots courants que vous connaissez sans doute, les technologies basées sur l'IA sont améliorées :

  • Observer les caractéristiques propres à l'utilisateur, comme le lieu, l'humeur, le sexe, etc.
  • Se souvenir et se rappeler des données existantes disponibles, comme les bases de données CRM et les conversations passées.
  • Apprendre via des schémas dans les conversations passées avec chaque utilisateur.
  • en prenant des mesures complexes en s'intégrant à des outils d'exploitation commerciale tels que l'automatisation robotique des processus (RPA) et les logiciels de gestion des processus commerciaux (BPMS).

Types d'IA conversationnelle

La technologie de dialogue de l'IA a été utilisée pour soutenir divers assistants numériques avancés - ou assistants virtuels intelligents (IVA). Ceux-ci interagissent avec les utilisateurs humains sous l'une des deux formes suivantes : 

  1. Communication active via l'interaction homme-machine (H2M)
  2. Observation passive des interactions interhumaines (H2H)

Dans ces domaines, l'IA conversationnelle est souvent conçue pour servir un type d'utilisateur spécifique.

Les assistants personnels numériques répondent à des besoins individuels tels que les interactions avec la maison intelligente et les demandes d'informations sur le programme quotidien (météo, calendrier, etc.). Les assistants commerciaux comme Amazon Alexa et Google Assistant entrent dans cette catégorie.

Les assistants numériques à la clientèle connectent un client directement aux services de l'entreprise sans interaction humaine. Il s'agit notamment d'assistants personnalisés sur les sites web des entreprises, les applications de marque ou les applications de messagerie sociale pour commander une pizza ou remplir rapidement un ticket de support client.

Les assistants numériques des employés gèrent les tâches internes à l'entreprise, telles que la conservation des informations clés lors des réunions, le traitement des demandes d'assistance en matière de ressources humaines et la réinitialisation automatique des mots de passe informatiques.

Pourquoi utiliser l'IA conversationnelle ?

L'IA conversationnelle entend sauver les entreprises de quelques problèmes majeurs :

  • Automatiser les tâches redondantes ou épuisantes.
  • Renforcer les équipes humaines avec plus d'informations et des outils efficaces.

Des tonnes d'heures de travail étant consacrées à des discussions verbales ou écrites, il est important de déterminer rapidement et de manière fiable comment passer des paroles aux actes avec les meilleurs résultats.

Qu'il s'agisse de gérer les besoins des employés ou des clients, les outils d'assistance IA ouvrent à l'automatisation ces activités auparavant réservées aux humains. Chaque dialogue permet de comprendre ce qui est important, ce qui doit être fait, et de prendre les meilleures mesures pour mener à bien la tâche.

L'une des principales motivations de l'utilisation des chatbots est de décharger le personnel humain des tâches de communication répétitives et à valeur limitée. Lorsque vos équipes sont en sous-effectif ou sous-utilisées pour des tâches monotones, vous pouvez constater une amélioration notable de vos opérations.

Pourtant, bien que de nombreuses entreprises utilisent actuellement des chatbots, une mise à niveau de l'intelligence artificielle peut étendre ces efforts à davantage de tâches et améliorer considérablement leur efficacité.

En conséquence, les organisations constatent que leurs opérations sont.. :

  • Connecté via une automatisation de bout en bout pour des résultats rapides et cohérents à l'échelle.
  • Personnalisé pour une meilleure satisfaction des utilisateurs.
  • Rationalisé pour supprimer les actions inutiles et simplifier le reste.
  • Adaptive grâce à des outils d'auto-apprentissage, ce qui signifie moins de préprogrammation.
  • Augmenté en dotant les équipes de meilleures perspectives grâce à des données plus propres.
  • Recentré Les employés récupèrent du temps et de l'énergie pour des tâches plus importantes.
  • Disponible sur 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, avec des robots d'IA travaillant même en dehors des heures de bureau.

En fin de compte, les équipes découvrent qu'elles peuvent obtenir et exploiter davantage d'informations et agir plus rapidement pour économiser de l'argent, améliorer l'efficacité opérationnelle et maintenir l'évolutivité de leur entreprise.

Quelles sont les façons d'utiliser l'IA conversationnelle ?

Marketing peut trier les pistes plus rapidement pour se concentrer sur celles qui sont plus susceptibles de se convertir en clients. Les interactions avec les bots d'intelligence artificielle peuvent passer d'un appareil à l'autre et apprendre à connaître les besoins et les désirs d'un client. À mesure que les données sont stockées dans des CRM et des bases de données intégrés, les IVA exploitent automatiquement ces métadonnées pour proposer des offres de produits prédictives et même gérer le traitement des ventes de bout en bout via la RPA directement dans le chat.

Le support client peut décharger ses demandes de dépannage les plus courantes et les plus répétitives sur des outils d'IA conversationnelle pour une disponibilité en libre-service 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, comme la réinitialisation du mot de passe ou le suivi des colis. Les robots d'IA peuvent faire remonter intelligemment les tâches plus complexes pour un transfert transparent vers un service humain en direct, au lieu d'obliger les clients à se répéter et à se battre dans les menus encombrants des anciens chatbots.

Management peut tirer des enseignements des réunions d'équipe en recueillant automatiquement les informations clés et en identifiant les points d'action possibles grâce au suivi des réunions H2H. Les transcriptions complètes des réunions générées par la machine peuvent être mises à disposition pour un examen plus approfondi. Des traductions multilingues permettent de mettre ces informations à la disposition des cadres supérieurs de tous les sites de l'entreprise, en comblant les lacunes dues aux barrières culturelles et linguistiques.

Comment fonctionne l'IA conversationnelle

Dans sa forme la plus simple, l'IA conversationnelle transforme les mots en actions. Le système de composants lui permet de comprendre, de répondre et de s'adapter à chaque interaction.

La configuration est simple : une formation de pré-production alimente l'outil pour le faire démarrer, puis les équipes l'affinent en fonction des commentaires réels des utilisateurs.

Quels sont les principaux composants de l'IA conversationnelle ?

Les assistants numériques IA partagent des composants de base similaires à ceux des chatbots de base que vous connaissez peut-être.

Les entrées sont fournies par les locuteurs qui souhaitent utiliser le robot d'IA. C'est la base de toute interaction d'IA conversationnelle.

  • Saisie en mode texte fonctionne en tapant pour interagir. Cette méthode est discrète tout en étant très cohérente grâce à la saisie directe.
  • Entrée basée sur la voix fonctionne en parlant pour interagir. Cette forme de saisie offre une plus grande polyvalence grâce à l'utilisation des mains libres, même si elle est moins respectueuse de la vie privée.

La reconnaissance automatique de la parole (ASU) écoute les requêtes vocales. Si la conversation se fait uniquement par texte, le système exclura cette technologie.

Le traitement du langage naturel (NLP) décompose les chaînes de dialogue en phrases cohérentes et les met en forme pour qu'elles puissent être facilement lues et traitées par le robot d'IA. Il attribue également d'autres caractéristiques, comme l'émotion, à l'entrée.

Génération du langage naturel (NLG) propose une réponse. Plus avancée que les anciens chatbots, cette version de la génération en langage naturel peut exploiter des bases de données commerciales telles que les CRM pour personnaliser les réponses. Cela fait effectivement office de mémoire pour l'assistant numérique.

Text-to-Speech (TTS) pour donner la réponse par une voix générée par une machine, le cas échéant.

Les chatbots non IA utilisent ces outils de base de question-réponse pour des utilisations de type FAQ. 

À partir d'une simple demande, un robot convertit la parole ou le texte en une forme lisible par l'ordinateur. Le NLP fait correspondre les mots-clés d'une demande à une action préprogrammée. Le NLG exécute l'action assignée, parfois avec une demande de confirmation pour s'assurer qu'elle est exacte. Ce processus est pour le moins rigide.

Qu'est-ce qui rend l'IA conversationnelle intelligente ?

Les actions prédictives complexes nécessitent un apprentissage des réponses idéales au fil du temps. Pour augmenter ces systèmes, l'IA conversationnelle ajoute les éléments suivants pour accroître ses capacités :

La compréhension du langage naturel (NLU) est utilisé pour étendre les opérations NLP et aider l'IA à comprendre ce qu'un locuteur veut dire. Elle puise dans les différents domaines disponibles et utilise des outils linguistiques tels que les synonymes pour déterminer les significations possibles. En utilisant des règles prédéfinies et l'IA comme base, NLU apprend de nouvelles réponses.

L'intelligence artificielle (IA) apprennent de chaque interaction terminée. Un assistant numérique donné utilise généralement l'apprentissage automatique (ML) ou l'apprentissage profond (DL). Ils travaillent pendant et après la conversation pour s'améliorer à chaque fois.

Intégrations permettent à ces systèmes d'exécuter des actions de bout en bout via des interfaces de programmation d'applications (API) et d'autres outils d'exploitation. Ces fonctionnalités permettent des actions plus autonomes.

Plus l'IA conversationnelle est utilisée fréquemment, plus elle apprend rapidement les solutions les plus efficaces.

Approches neuronales de l'IA conversationnelle

En tant que caractéristique principale de l'IA conversationnelle, l'apprentissage adaptatif tente d'imiter la logique neuronale de l'esprit humain. Le ML et le DL font partie de l'effort visant à recréer des processus de pensée humains totalement authentiques.

Une véritable intelligence artificielle serait capable de penser et de réagir comme le ferait un être humain, y compris de penser de manière abstraite et générale.

L'IA conversationnelle neuronale est la prochaine frontière vers le dialogue illimité d'une hypothétique intelligence artificielle de type humain.

Apprentissage automatique et apprentissage profond

Les technologies ML et DL d'aujourd'hui ne traitent que les modèles auxquels elles ont été exposées, et sont limitées à un domaine très spécifique. Malgré leur adaptabilité, les outils conversationnels basés sur cette technologie sont profondément spécialisés sur des sujets et des cas d'utilisation spécifiques.

Le ML et le DL fonctionnent après l'interaction pour apprendre de chaque succès et de chaque erreur, offrant ainsi des réponses plus précises à l'avenir. Ils travaillent également dans le cadre de l'UAL pour trier et regrouper les traits de dialogue nouveaux et existants afin d'obtenir des réponses plus fiables. Leurs fonctions NLU diffèrent de la manière suivante :

  • L'apprentissage automatique nécessite la collecte manuelle de caractéristiques telles que des informations sur les clients du CRM, comme le sexe, l'émotion et l'intention. Cette intervention peut ralentir l'apprentissage des modèles et être quelque peu perturbatrice, mais elle est moins coûteuse.
  • L'apprentissage profond ne nécessite pas d'intervention humaine pour identifier, trier et classer les caractéristiques d'une interaction. En tant que tel, il peut absorber et traiter davantage de dialogues à l'échelle, mais à un coût plus élevé.

Génération de réponses et portée de la conversation

Les anciens modèles de chatbot fonctionnent selon des règles d'extraction de réponses à partir de bases de données existantes. Il s'agit donc de modèles non programmés, générative non programmées et génératives à l'IA conversationnelle. Puisque nous avons déjà exploré les chatbots simples basés sur des tâches, concentrons-nous sur les modèles de conversation intelligents.

Domaine fermé Les modèles génératifs à domaine fermé sont couramment utilisés dans les assistants numériques intelligents d'aujourd'hui. Ils sont spécialisés dans un éventail limité de tâches, en fonction de la conception du robot d'IA. Bien que difficiles à concevoir, ils sont possibles grâce à la ML et à la DL.

Domaine ouvert les modèles génératifs peuvent être décrits comme une "véritable IA". Totalement ouverts à tout sujet ou tâche dépassant le cadre des actions scénarisées. C'est hors de portée aujourd'hui, mais il y a un espoir d'atteindre un jour cette nouvelle ère d'interaction avec les machines.

Entreprises d'IA conversationnelle

Parmi les nombreuses entreprises qui proposent des assistants virtuels intelligents et des plateformes d'IA conversationnelle, voici quelques-unes des plus importantes :

Ces entreprises se sont distinguées par des fonctionnalités telles que les conversations multilingues et le développement low-code d'IVA. Les organisations à la recherche d'une solution d'assistant d'IA trouveront les meilleurs avantages dans des outils conçus pour être faciles à utiliser et polyvalents pour une utilisation globale.

Le rôle de l'IA conversationnelle dans la boîte à outils des opérations numériques et comment l'utiliser avec un iBPMS comme ProcessMaker.

Les assistants virtuels intelligents constituent une avancée majeure vers une transformation numérique complète. Il ne s'agit pas seulement d'un concept technique, mais d'un changement d'état d'esprit en matière d'opérations pour obtenir des résultats plus solides et plus légers dans l'ensemble de l'organisation.

En d'autres termes, l'IA conversationnelle a la possibilité de bénéficier d'autres outils et de les soutenir dans le cadre de vos opérations commerciales numériques. Ces changements s'articulent autour de deux domaines clés :

  1. Gestion des processus métier (BPM) : Évaluation, optimisation et itération de vos processus d'entreprise.
  2. Hyperautomation : Intégration dans vos systèmes et opérations commerciales de bout en bout.

Pour utiliser efficacement l'IA conversationnelle, il faut d'abord examiner le fonctionnement de vos opérations commerciales et de vos stratégies technologiques actuelles. Trouver les problèmes quotidiens, les résoudre et améliorer vos méthodes d'automatisation existantes permet de tirer le meilleur parti de votre stratégie d'IA conversationnelle.

Gestion des processus d'entreprise (BPM)

Les assistants numériques d'IA ne règlent pas vos processus - et toutes les failles existantes sont intégrées dans vos efforts jusqu'à ce qu'elles soient réparées. L'analyse des processus métier (BPA) vous aide à comprendre et à résoudre les inefficacités de votre entreprise.

Les logiciels de gestion intelligente des processus métier (iBPMS) simplifient votre enquête. Les équipes trouvent que les plates-formes à faible code comme ProcessMaker les aident à créer des processus métier de niveau entreprise. Lorsqu'un processus est cartographié et analysé, il peut être mieux optimisé et, au final, améliorer le fonctionnement de vos IVA.

Hyperautomatisation

De nombreuses entreprises qui envisagent l'IA conversationnelle disposent déjà d'une automatisation partielle. Cependant, ces améliorations sont souvent segmentées et nécessitent des transferts manuels pour progresser dans les processus. L'étape suivante consiste à relier ces automatisations entre elles pour une efficacité à l'échelle de l'entreprise.

L'hyperautomatisation vise à combler les lacunes fragmentées de votre entreprise pour rationaliser les opérations.

Après la planification avec l'iBPMS, les utilisations cloisonnées de la RPA et d'autres outils peuvent être réunies grâce aux IVA. En intégrant le langage naturel dans le cadre de l'automatisation, les frictions aux différents points d'interaction sont réduites.

Par conséquent, les interactions client en amont peuvent déclencher des processus en aval dans tous les services, avec moins d'efforts humains. La réduction de ces transferts manuels entre processus permet aux équipes de consacrer plus de temps à leur activité. Cela signifie un besoin moindre en termes d'effectifs, d'heures de travail et, au final, une réduction des coûts.

Les entreprises du monde entier découvrent l'avantage concurrentiel d'inclure les AVI dans leur transformation numérique. Des résultats plus fiables et une réduction du temps consacré à des tâches peu prioritaires peuvent permettre aux équipes de recentrer les employés sur des tâches significatives.

Sans aucun doute, vous devez toujours évaluer les coûts et la complexité de toute nouvelle solution. Cependant, vous rejoindrez de nombreuses équipes qui considèrent que l'IA conversationnelle est importante pour l'avenir du paysage concurrentiel mondial - quel que soit le secteur.

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