Chatbots et voicebots IA. L’avenir de la communication d’entreprise | IA dans les affaires #10

Comment fonctionnent les chatbots et les voicebots ?

Avant de commencer à réfléchir à celui à choisir 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 par texte et d’obtenir des réponses naturelles et significatives. Cela est possible grâce à leurs technologies de Compréhension du Langage Naturel (CLN) et de Génération du Langage Naturel (GLN).

Le voicebot, en revanche, permet aux appelants de naviguer dans le système de réponse vocale interactive (RVI) par la voix. Avec eux, les appelants n’ont pas à écouter un menu téléphonique et à appuyer sur les chiffres appropriés d’un clavier. Ils parlent à la RVI en direct, une simulation simplifiée d’un appel avec un opérateur.

Cela est dû au fait qu’ils utilisent les technologies suivantes :

• Reconnaissance Vocale – conversion de la voix de l’appelant en texte,
• Compréhension du Langage Naturel (CLN) – analyse de la compréhension des unités de sens, extraction
• Génération de Langage (GLN) – génération d’une réponse appropriée basée sur la compréhension de la requête,
• Technologie de Synthèse Vocale – conversion de la réponse en parole et livraison à l’appelant.

Les deux bots peuvent utiliser de grands modèles de langage (GML) comme base pour créer des réponses semblables à celles des humains aux requêtes en langage naturel. Les GML sont des algorithmes informatiques qui traitent les entrées en langage naturel et prédisent le mot suivant en fonction des modèles qu’ils reconnaissent. Ils adoptent le traitement du langage naturel (TLN) et l’apprentissage automatique (AM) pour analyser et générer du texte ou de la parole.

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

Les chatbots basés sur le GML ont de nombreuses applications dans les affaires, telles que le service client, les ventes, le marketing, l’éducation, la santé, le tourisme, et d’autres.

Types de chatbots IA

Les chatbots peuvent être divisés en types selon la manière dont ils communiquent, à savoir texte et voix, et par leur complexité et leurs applications :

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

Expliquer comment fonctionne un chatbot IA textuel ou vocal dépend du type dont nous discutons. Alors examinons de plus près chacun d’eux.

Chatbots IA et voicebots basés sur des 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, le traitement du langage naturel (TLN) et un peu d’AM 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 très spécialisés et leurs réponses doivent être structurées, ils sont donc souvent utilisés pour soutenir les départements de service client et de support. Par exemple, un chatbot orienté vers les tâches peut répondre à des questions sur les heures d’ouverture, le champ d’activité ou traiter des commandes simples. Les chatbots orientés vers les tâches peuvent gérer des questions typiques, mais ne sont pas très flexibles et ne peuvent pas s’adapter à de nouvelles situations.

De même, les voicebots basés sur des règles suivent des règles et des scripts prédéfinis pour gérer des tâches simples et spécifiques. Celles-ci pourraient être, par exemple, la réservation d’un vol ou la vérification de 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 règles et d’un chatbot utilisant une IA avancée est illustré par l’extrait suivant d’un dialogue :

	CHATBOT BASÉ SUR DES RÈGLES	CHATBOT IA
Bot :	Comment puis-je vous aider ? Posez une question en tapant “Heures d’ouverture,” “Politique de confidentialité,” ou “Programme de protection des acheteurs.”	Comment puis-je vous aider ?
Client :	À quelle heure fermez-vous ?	À quelle heure fermez-vous ?
Bot :	Malheureusement, je ne comprends pas. Posez une question en tapant “Heures d’ouverture,” “Politique de confidentialité,” ou “Programme de protection des acheteurs.”	Aujourd’hui, lundi, le magasin est ouvert jusqu’à 17 heures. Vous êtes le bienvenu !
Client :	Mais je veux juste savoir à quelle heure vous fermez !	Merci 🙂

Le dialogue cité montre la flexibilité d’un chatbot IA – à partir de la question courte “À quelle heure fermez-vous ?“, il devine à partir du contexte que la question concerne les heures d’ouverture du magasin et le jour d’aujourd’hui. Un tel chatbot peut également être appris à répondre dans un style spécifique qui maintient l’impression d’une conversation avec une personne spécifique.

Chatbots et voicebots IA prédictifs

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

• profils d’utilisateur,
• préférences et paramètres,
• enregistrements du comportement des utilisateurs,
• retours d’expérience

Tout cela pour fournir 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, intentions, émotions des utilisateurs et fournir des réponses proactives-prédictives. Les chatbots peuvent également les utiliser pour générer de nouvelles idées et suggestions pour les utilisateurs.

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

Ils utilisent la prise de conscience contextuelle, la compréhension du langage naturel (CLN), le traitement du langage naturel (TLN) et l’apprentissage automatique (AM) pour apprendre au fil du temps. Par exemple, un chatbot basé sur des données et prédictif peut aider les utilisateurs à apprendre des langues à travers des dialogues interactifs et des exercices, ou suggérer des produits en fonction des profils d’utilisateur et du comportement passé.

Exemples de chatbots IA dans les affaires

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

• réserver une chambre d’hôtel ou un billet d’avion,
• commander de la nourriture ou des courses en ligne,
• vérifier la météo ou les conditions de circulation,
• planifier une réunion,
• répondre aux questions fréquemment posées (FAQ),
• support client.

Des exemples populaires de chatbots orientés vers des tâches bien implémentés :

• Le chatbot d’Expedia – pour trouver et réserver des hôtels et des vols via Facebook Messenger,
• Le chatbot de Domino Pizza – pour commander une pizza et suivre la livraison via Facebook Messenger,
• Le chatbot Poncho – pour voir les prévisions météorologiques et les alertes via Facebook Messenger et Slack,
• Le chatbot Kayak – pour planifier des voyages et comparer les prix via Facebook Messenger, Slack et Alexa.

Des chatbots textuels plus avancés, basés sur des données et prédictifs, se trouvent dans :

• l’apprentissage des langues ou des compétences – comme le chatbot Duolingo, qui aide les utilisateurs à apprendre des langues étrangères à travers des dialogues interactifs et des exercices dans l’application Duolingo,
• la suggestion de produits ou de services en fonction des profils d’utilisateur et du comportement passé,
• la génération de nouvelles idées ou de contenu pour des projets créatifs,
• l’assistance dans des tâches de travail répétitives, telles que la gestion des finances, des calendriers, des e-mails, etc., comme Bard de Google, un assistant numérique basé sur du texte qui peut générer des textes et les envoyer par e-mail via Google Workspace.

Quelques exemples commerciaux populaires de chatbots IA prédictifs à usage général sont :

• Siri d’Apple, un assistant vocal numérique qui peut effectuer diverses tâches et répondre à des questions via des appareils iOS.
• Alexa d’Amazon, un assistant vocal numérique qui peut contrôler des appareils domestiques intelligents, jouer de la musique, commander des produits et plus encore via des appareils Echo.

Exemples de voicebots dans les affaires

Si un client appelle pour bloquer une carte de crédit, un voicebot peut aider à trouver le chemin à travers toutes les étapes sans impliquer un agent humain. Pour fournir un service client sans faille, les voicebots peuvent également aider 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 de 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 avec Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend, etc.
• Google Dialogflow – Une plateforme pour créer des expériences conversationnelles naturelles et riches utilisant la voix et le texte. Elle fournit des capacités de reconnaissance vocale, de compréhension du langage naturel, de génération de langage naturel et de synthèse vocale. Elle s’intègre également avec 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 avec 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 ont des forces et des limites différentes selon le contexte et les préférences des utilisateurs. Voici quelques critères pour choisir une solution :

• Interface utilisateur – Les chatbots IA sont plus adaptés aux utilisateurs qui ont besoin d’accéder à des informations visuelles, telles que des images ou des liens. Les voicebots, en revanche, sont plus adaptés à ceux qui ont besoin de communiquer rapidement ou, par exemple, de conduire une voiture ou d’opérer une machine tout en parlant.
• Expérience utilisateur – les deux reposent sur la compréhension du langage naturel (CLN) pour traiter les demandes et intentions des utilisateurs. Les voicebots sont plus engageants, 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 plus d’erreurs ou de retards dans la conversation. D’autre part, les chatbots peuvent fournir plus de retours 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 dans le service client, les ventes, la réservation ou la récupération d’informations. Cependant, certains peuvent être plus fonctionnels pour un devoir spécifique, selon sa complexité, son urgence ou sa sensibilité. Par exemple, les chatbots textuels peuvent être meilleurs pour des tâches nécessitant une authentification, une vérification ou une confirmation, tandis que les voicebots peuvent être meilleurs pour 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 quelles sont leurs préférences et comportements ?

Cette question vous aidera à comprendre les besoins et 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 peuvent préférer les chatbots aux voicebots. Si vos clients sont plus âgés, moins à l’aise avec la saisie ou ont des problèmes d’accessibilité, ils peuvent préférer les voicebots.

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

Cette question vous aidera à définir la proposition de valeur et le cas d’utilisation de votre solution d’intelligence artificielle conversationnelle. Par exemple, si les clients souhaitent commander rapidement une pizza ou réserver un vol, ils peuvent préférer les voicebots aux chatbots. Si les clients souhaitent comparer des produits, lire des avis ou obtenir des informations détaillées, ils peuvent préférer 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 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 peuvent préférer les chatbots aux voicebots. Si vos clients utilisent des appels téléphoniques, des haut-parleurs intelligents ou des assistants vocaux pour vous contacter, ils peuvent préférer les voicebots aux chatbots.

4. Quelles ressources techniques et financières avez-vous à votre disposition 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 vous avez des ressources ou une expertise limitées, vous pouvez préférer les chatbots aux voicebots. Les chatbots sont généralement plus faciles et moins coûteux à développer et à maintenir. 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 dans les affaires

Alors que les entreprises cherchent à établir des relations plus profondes et plus significatives avec leurs clients, le choix entre chatbots et voicebots ne concerne pas seulement la technologie, mais aussi la compréhension et l’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 manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Car peut-être se trouve ici l’avenir de la communication commerciale – plus intuitive, personnalisée et, paradoxalement, plus humaine.

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