Chatbots IA et voicebots. L'avenir de la communication d'entreprise | L'IA en entreprise #10

L'intelligence artificielle nous aide à communiquer avec nos appareils via le langage naturel, simplement en posant des questions et en formulant des commandes. Les chatbots IA, également appelés robots conversationnels ou IA conversationnelle, sont des programmes informatiques basés sur l'IA qui simulent et traitent des conversations humaines – écrites ou parlées – permettant aux utilisateurs d'interagir avec des appareils numériques comme s'ils parlaient à une personne réelle. Le marché mondial des chatbots devrait atteindre 454,8 millions de dollars de revenus en 2027, contre 40,9 millions de dollars en 2018. C'est en effet beaucoup.

Comment fonctionnent les chatbots et les voicebots ?

Avant de commencer à réfléchir au choix à privilégier pour aider votre entreprise à se développer, répondons à la question : Comment fonctionne un chatbot ? Les chatbots textuels basés sur l'intelligence artificielle permettent aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel via texte et d'obtenir des réponses naturelles et significatives. En effet, ils intègrent les technologies Natural Language Understanding (NLU) et Natural Language Generation (NLG).

Voicebot, quant à lui, permet aux appelants de naviguer vocalement dans le système de réponse vocale interactive (IVR). Grâce à eux, les appelants n'ont pas besoin d'écouter le menu du téléphone et d'appuyer sur les numéros appropriés sur un clavier. Ils parlent en direct avec l'IVR, une simulation simplifiée d'un appel d'opérateur.

En effet, ils utilisent les technologies suivantes :

• Reconnaissance vocale – conversion de la voix de l'appelant en texte,
• Compréhension du langage naturel (NLU) – analyser la compréhension, analyser les unités de signification, extraire
• Génération de langage (NLG) – générer une réponse appropriée basée sur la compréhension de la requête,
• Technologie de synthèse vocale – convertit la réponse en parole et la transmet à l'appelant.

Les deux robots peuvent utiliser des modèles de langage étendus (LLM) comme base pour créer des réponses de type humain aux requêtes en langage naturel. Les LLM sont des algorithmes informatiques qui traitent la saisie en langage naturel et prédisent le mot suivant en fonction des modèles qu'ils reconnaissent. Ils adoptent le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique (ML) pour analyser et générer du texte ou de la parole.

Les LLM offrent la capacité de fournir des réponses contextuelles authentiques, cohérentes en s'entraînant sur des quantités massives de données textuelles. LLM améliore donc la capacité des chatbots et des voicebots à comprendre et générer du langage naturel. Par exemple, LLM peut aider les voicebots à gérer des requêtes complexes ou de longs dialogues.

Les chatbots basés sur LLM ont de nombreuses applications dans les entreprises, telles que le service client, les ventes, le marketing, l'éducation, la santé, le tourisme et autres.

Types de chatbots IA

Les chatbots peuvent être divisés en types selon leur mode de communication, à savoir le texte et la voix, ainsi que selon leur complexité et leurs applications :

• Chatbots basés sur des tâches – basés sur des règles et orientés tâches, les plus simples à utiliser et à mettre en œuvre,
• Chatbots et voicebots prédictifs et basés sur les données – nécessitant une intégration avec une base de données ou une application dont le fonctionnement ressemble le plus à une conversation humaine.

Expliquer le fonctionnement d'un chatbot IA textuel ou vocal dépend du type dont nous discutons. Examinons donc chacun de plus près.

Chatbots IA et robots vocaux de tâches

Les chatbots basés sur des tâches se concentrent sur l'exécution d'une seule fonction, comme fournir des informations ou finaliser des transactions simples. Ils suivent des règles, un traitement du langage naturel (NLP) et un peu de ML pour générer des réponses aux requêtes des utilisateurs qui sont automatisées mais ressemblent quelque peu à une conversation naturelle.

Les chatbots basés sur des règles sont hautement spécialisés et leurs réponses doivent être structurées. Ils sont donc souvent utilisés pour soutenir le service client et les services d'assistance. Par exemple, un chatbot axé sur les tâches peut répondre à des questions sur les heures d'ouverture, le périmètre de l'activité ou traiter des commandes simples. Les chatbots orientés tâches peuvent traiter des questions typiques, mais ne sont pas très flexibles et ne peuvent pas s'adapter aux nouvelles situations.

De même, les voicebots basés sur des règles suivent des règles et des scripts prédéfinis pour gérer des tâches simples et spécifiques. Il peut s'agir par exemple de réserver un vol ou de consulter la météo par téléphone. Ils sont faciles à construire mais ont des capacités limitées et peu d’adaptabilité.

Un exemple de la différence entre le fonctionnement d’un chatbot basé sur des tâches et basé sur des règles et un chatbot utilisant une IA avancée est illustré par l’extrait suivant d’un dialogue :

Le dialogue cité montre la flexibilité d’un chatbot IA – à partir de la courte question « À quelle heure fermez-vous ? » D'après le contexte, on devine que la question porte sur les heures d'ouverture du magasin et la journée d'aujourd'hui. Un tel chatbot peut également apprendre à répondre dans un style spécifique qui entretient l’impression d’une conversation avec une personne spécifique.

Chatbots et voicebots IA prédictifs

Les chatbots et les voicebots basés sur les données utilisent des données provenant de diverses sources, telles que :

• des profils d'utilisateurs,
• préférences et paramètres,
• enregistrements du comportement des utilisateurs,
• retour

Le tout pour apporter des réponses personnalisées et pertinentes. Ils peuvent également utiliser les données pour apprendre et améliorer progressivement leurs performances et leur précision.

Les données sont principalement utilisées pour prédire les besoins, les intentions et les émotions des utilisateurs et pour fournir des réponses proactives et prédictives . Les chatbots peuvent également l’utiliser pour générer de nouvelles idées et suggestions pour les utilisateurs.

Les chatbots d’IA prédictifs basés sur les données sont les plus avancés. Ils peuvent également être personnalisés et utilisés comme assistants numériques qui apprennent les préférences des utilisateurs et peuvent engager eux-mêmes des conversations. Ces deux types sont souvent combinés pour créer des agents conversationnels plus engageants et intelligents.

Ils utilisent la connaissance du contexte, la compréhension du langage naturel (NLU), le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique (ML) pour apprendre au fil du temps. Par exemple, un chatbot prédictif et basé sur les données peut aider les utilisateurs à apprendre des langues grâce à des dialogues et des exercices interactifs, ou suggérer des produits en fonction des profils d'utilisateurs et de leur comportement passé.

Exemples de chatbots IA en entreprise

Les chatbots orientés tâches remplissent une seule fonction, comme fournir des informations ou finaliser des transactions simples. Par exemple, un chatbot orienté tâches peut :

• réserver une chambre d'hôtel ou un billet d'avion,
• commander de la nourriture ou des produits d'épicerie en ligne,
• vérifier la météo ou les conditions routières,
• réunion de planification,
• répondre aux questions fréquemment posées (FAQ),
• service client.

Exemples populaires de chatbots orientés tâches bien mis en œuvre :

• Le chatbot d'Expedia – pour rechercher et réserver des hôtels et des vols via Facebook Messenger,
• Chatbot Domino Pizza – pour commander une pizza et suivre la livraison via Facebook Messenger,
• Chatbot Poncho – pour consulter les prévisions météo et les alertes via Facebook Messenger et Slack,
• Chatbot Kayak – pour planifier des voyages et comparer les prix via Facebook Messenger, Slack et Alexa.

Des chatbots textuels plus avancés, basés sur les données et prédictifs fonctionnent dans :

• l'apprentissage ou les compétences linguistiques – comme le chatbot Duolingo, qui aide les utilisateurs à apprendre des langues étrangères grâce à des dialogues interactifs et des exercices dans l'application Duolingo,
• suggérer des produits ou des services en fonction des profils d'utilisateurs et de leurs comportements passés,
• générer de nouvelles idées ou du contenu pour des projets créatifs,
• aider dans les tâches de travail répétitives, telles que la gestion des finances, des calendriers, des e-mails, etc., comme Google's Bard, un assistant numérique basé sur du texte qui peut générer des textes et les envoyer par courrier électronique via Google Workspace

Voici quelques exemples commerciaux populaires de chatbots d’IA prédictifs à usage général :

• Siri d'Apple, un assistant vocal numérique capable d'effectuer diverses tâches et de répondre aux questions via les appareils iOS.
• Alexa d'Amazon, un assistant vocal numérique qui peut contrôler les appareils domestiques intelligents, écouter de la musique, commander des produits et bien plus encore via les appareils Echo.

Exemples de voicebots en entreprise

Si un client appelle pour bloquer une carte de crédit, un voicebot peut l’aider à suivre toutes les étapes sans impliquer un agent humain. Pour fournir un service client fluide, les voicebots peuvent également contribuer à améliorer la productivité des employés en automatisant des tâches telles que l'approbation des demandes, la commande de fournitures, le remplissage de formulaires ou l'automatisation des tâches de bureau telles que la planification de réunions.

Certaines des meilleures solutions du marché pour les voicebots sont :

• Amazon Lex – Un service qui permet aux développeurs de créer des interfaces conversationnelles utilisant la voix et le texte. Fournit des capacités de reconnaissance vocale, de compréhension du langage naturel, de génération de langage naturel et de synthèse vocale. Il s'intègre également à Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend, etc.
• Google Dialogflow – Une plateforme pour créer des expériences conversationnelles naturelles et riches en utilisant la voix et le texte. Il offre des capacités de reconnaissance vocale, de compréhension du langage naturel, de génération de langage naturel et de synthèse vocale. Il s'intègre également à Google Assistant, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech, etc.
• IBM Watson Assistant – Permet aux développeurs de concevoir des solutions conversationnelles via la voix et le texte. Fournit des capacités de reconnaissance vocale, de compréhension du langage naturel, de génération de langage naturel et de synthèse vocale. Il s'intègre également à IBM Watson Speech Services, IBM Watson Text-to-Speech, IBM Watson Tone Analyzer, etc.

Chatbots IA ou voicebots – Lequel choisir pour votre entreprise ?

Les chatbots et les voicebots sont deux types d'intelligence artificielle conversationnelle qui peuvent aider les entreprises à automatiser les interactions avec les clients et à fournir un meilleur service. Cependant, ils présentent des atouts et des limites différents selon le contexte et les préférences des utilisateurs. Voici quelques critères pour choisir une solution :

• Interface utilisateur – Les chatbots IA conviennent mieux aux utilisateurs qui ont besoin d'accéder à des informations visuelles, telles que des images ou des liens. Les Voicebots, en revanche, conviennent mieux à ceux qui ont besoin de communiquer rapidement ou, par exemple, de conduire une voiture ou de faire fonctionner une machine tout en parlant.
• Expérience utilisateur – les deux s'appuient sur la compréhension du langage naturel (NLU) pour traiter les demandes et les intentions des utilisateurs. Les Voicebots sont plus attrayants, mais leurs réponses doivent être véritablement humaines pour remplir leur fonction. Les Voicebots nécessitent également une reconnaissance et une synthèse vocales, ce qui peut introduire davantage d'erreurs ou de retards dans la conversation. D’un autre côté, les chatbots peuvent fournir davantage de commentaires et de conseils à l’utilisateur via des boutons, des menus ou des émoticônes. De plus, ils sont plus faciles à former et à améliorer.
• Application : les deux peuvent s'intégrer au service client, aux ventes, à la réservation ou à la recherche d'informations. Toutefois, certains peuvent être plus fonctionnels pour une tâche spécifique, en fonction de sa complexité, de son urgence ou de son caractère sensible. Par exemple, les chatbots textuels peuvent être plus adaptés aux tâches nécessitant une authentification, une vérification ou une confirmation, tandis que les voicebots peuvent être plus adaptés à celles qui visent la rapidité, la commodité ou la personnalisation.

Pour décider lequel conviendra le mieux à votre entreprise, répondez aux questions suivantes :

1. Qui sont vos clients cibles et quels sont leurs préférences et comportements ?

Cette question vous aidera à comprendre les besoins et les attentes de vos clients, ainsi que leur méthode de communication préférée. Par exemple, si vos clients sont jeunes, férus de technologie et orientés vers le mobile, ils préféreront peut-être les chatbots aux voicebots. Si vos clients sont plus âgés, moins à l’aise pour taper ou ont des problèmes d’accessibilité, ils préféreront peut-être les voicebots.

2. Quels sont les objectifs et les problèmes de vos clients, et comment pouvez-vous les résoudre ?

Cette question vous aidera à définir la proposition de valeur et le cas d’usage de votre solution d’intelligence artificielle conversationnelle. Par exemple, si les clients souhaitent commander rapidement une pizza ou réserver un vol, ils préféreront peut-être les voicebots aux chatbots. Si les clients souhaitent comparer des produits, lire des avis ou obtenir des informations détaillées, ils préféreront peut-être les chatbots.

3. Quels canaux et plateformes les clients utilisent-ils pour interagir avec votre entreprise ?

Cette question vous aidera à choisir la meilleure méthode de livraison et les meilleures options d'intégration pour votre solution d'intelligence artificielle conversationnelle. Par exemple, si vos clients utilisent les réseaux sociaux, les applications de messagerie ou les sites Web pour vous contacter, ils préféreront peut-être les chatbots aux voicebots. Si vos clients utilisent des appels téléphoniques, des haut-parleurs intelligents ou des assistants vocaux pour vous contacter, ils préféreront peut-être les voicebots aux chatbots.

4. De quelles ressources techniques et financières disposez-vous pour développer et maintenir votre solution d’intelligence artificielle conversationnelle ?

Cette question vous aidera à évaluer la faisabilité et l’évolutivité de votre solution d’intelligence artificielle conversationnelle. Par exemple, si vos ressources ou votre expertise sont limitées, vous préférerez peut-être les chatbots aux voicebots. Les chatbots sont généralement plus faciles et moins coûteux à développer et à entretenir. Les Voicebots nécessitent des technologies et des compétences plus avancées, telles que la reconnaissance et la synthèse vocales, ce qui peut augmenter le coût et la complexité de la solution.

Intelligence artificielle conversationnelle. L'avenir de la communication en entreprise

Alors que les entreprises cherchent à établir des relations plus profondes et plus significatives avec leurs clients, le choix entre les chatbots et les voicebots n’est pas seulement une question de technologie, mais aussi une question de compréhension et d’anticipation des besoins humains.

Combiner l’intelligence artificielle avec la capacité d’avoir une conversation qui ressemble à celle d’un humain promet non seulement de l’efficacité mais aussi une transformation de la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Car c’est peut-être là que réside l’avenir de la communication d’entreprise – plus intuitive, personnalisée et, paradoxalement, plus humaine.

Si vous aimez notre contenu, rejoignez notre communauté d'abeilles très active sur Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

Afficher tous les messages

L'IA en entreprise :

1. Menaces et opportunités de l’IA en entreprise (partie 1)
2. Menaces et opportunités de l’IA en entreprise (partie 2)
3. Applications de l'IA en entreprise - aperçu
4. IA et réseaux sociaux : que disent-ils de nous ?
5. Chatbots textuels assistés par l'IA
6. La technologie des assistants virtuels, ou comment parler à l’IA ?
7. La PNL commerciale aujourd'hui et demain
8. Comment l’intelligence artificielle peut-elle aider avec le BPM ?
9. L’intelligence artificielle va-t-elle remplacer les analystes commerciaux ?
10. Le rôle de l’IA dans la prise de décision en entreprise
11. Qu’est-ce que la Business Intelligence ?
12. Planification des publications sur les réseaux sociaux. Comment l’IA peut-elle aider ?
13. Publications automatisées sur les réseaux sociaux
14. L'intelligence artificielle dans la gestion de contenu
15. L'IA créative d'aujourd'hui et de demain
16. L'IA multimodale et ses applications en entreprise
17. De nouvelles interactions. Comment l’IA change-t-elle la façon dont nous utilisons les appareils ?
18. RPA et API dans une entreprise numérique
19. Nouveaux services et produits fonctionnant avec l’IA
20. Le futur marché du travail et les métiers à venir
21. IA verte et IA pour la Terre
22. Technologie éducative. L'intelligence artificielle dans l'éducation
23. Quelles sont les faiblesses de mon idée d’entreprise ? Une séance de brainstorming avec ChatGPT
24. Utiliser ChatGPT en entreprise
25. Acteurs synthétiques. Top 3 des générateurs vidéo IA
26. 3 outils de conception graphique IA utiles. L'IA générative en entreprise
27. 3 superbes rédacteurs d'IA que vous devez essayer aujourd'hui
28. Explorer la puissance de l'IA dans la création musicale
29. Naviguer dans de nouvelles opportunités commerciales avec ChatGPT-4
30. Outils d'IA pour le manager
31. 6 superbes plugins ChatGTP qui vous faciliteront la vie
32. 3 graphiques AI. Génération d'intelligence pour l'entreprise
33. Quel est l’avenir de l’IA selon McKinsey Global Institute ?
34. L'intelligence artificielle en entreprise - Introduction
35. Qu'est-ce que la PNL, ou traitement du langage naturel en entreprise
36. Traitement automatique des documents
37. Google Traduction contre DeepL. 5 applications de la traduction automatique pour les entreprises
38. Le fonctionnement et les applications métiers des voicebots