Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ? Comment il améliore l'engagement client

Quelqu'un m'a dit l'autre jour que nous vivons une époque étrange - nous demandons à nos montres de passer des appels et demandons à nos téléphones de nous indiquer l'heure. D'une certaine manière, ils avaient raison.

Nous sommes au XXIe siècle et vous pouvez faire des choses encore plus époustouflantes comme parler à des ordinateurs, commander une pizza ou fermer les stores en parlant avec des assistants virtuels intelligents. Forcément, l'avenir est là.

En fait, l'évolution du chatbot a commencé il y a un certain temps. Plus précisément, en 1966, Joseph Weizenbaum, professeur au MIT, a créé la première interface conversationnelle, Eliza. Ce programme informatique simulait un psychiatre humain en répondant aux questions des utilisateurs avec des réponses pré-écrites.

Eliza était une simple interface conversationnelle basée sur des règles, mais sa création a jeté les bases de la technologie d'IA conversationnelle moderne. Si vous êtes curieux de savoir comment il s'est développé et comment vous pouvez l'utiliser dans votre entreprise, lisez la suite.

Les systèmes alimentés par l'IA conversationnelle, tels que les chatbots d'IA, les modèles de langage (par exemple, ChatGPT) ou les assistants vocaux (par exemple, Siri, Alexa), peuvent communiquer via du texte, de la voix, des images et des vidéos. Ils intègrent des algorithmes avancés tels que le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique qui les aident à avoir un dialogue fluide de plusieurs phrases avec l'utilisateur.

En allant plus loin et en intégrant l'IA conversationnelle à d'autres technologies, telles que la vision par ordinateur et la génération du langage naturel (NLG), les systèmes d'IA conversationnelle peuvent accomplir des tâches plus avancées, telles que la reconnaissance d'images ou la reproduction du comportement humain.

Les outils d'IA conversationnelle visent à résoudre les problèmes des utilisateurs et à offrir une expérience de type humain. Ils sont utilisés dans divers domaines, notamment le commerce électronique, le service client et la santé.

Les éléments de l'IA conversationnelle

Les outils d'IA conversationnelle utilisent des algorithmes d'intelligence artificielle qui permettent à un ordinateur de communiquer de manière humaine. Explorons-les pour comprendre leur rôle dans le processus.

Source : chatbot

1. Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (TAL) est le vaste domaine de l'IA conversationnelle qui utilise, entre autres, des méthodes linguistiques et de science des données pour permettre aux ordinateurs de comprendre le langage humain et de réagir en conséquence.

En termes simples, les systèmes qui utilisent la PNL peuvent analyser de grandes quantités de données non structurées, y compris des mots, des expressions et des phrases écrits ou parlés, et les structurer pour interpréter et comprendre leur signification.

Grâce à la PNL, les assistants virtuels peuvent comprendre les énoncés complexes des utilisateurs et répondre de manière créative d'une manière qui semble naturelle au destinataire.

2. Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (ML) fait partie de l'intelligence artificielle qui permet aux modèles de langage de reconnaître des modèles dans le langage humain. Ils peuvent ensuite utiliser ces connaissances pour répondre aux questions des utilisateurs de manière autonome.

En analysant de grandes quantités de données, les algorithmes ML peuvent apprendre à résoudre des problèmes spécifiques, à faire des prédictions et à prendre des décisions sans être explicitement programmés. Cela signifie que les interfaces conversationnelles basées sur ML peuvent améliorer leur précision à chaque conversation qu'elles ont avec l'utilisateur.

3. Compréhension du langage naturel

La compréhension du langage naturel (NLU) est un sous-ensemble de la PNL qui aide les agents conversationnels à comprendre le sens voulu du texte ou de la parole.

Les systèmes basés sur NLU utilisent des données structurées pour analyser la grammaire et le contexte de l'entrée de l'utilisateur. Grâce à cela, l'ordinateur peut comprendre les relations entre les mots et les phrases. De plus, NLU permet à l'ordinateur de distinguer les homonymes dans le discours humain ou de comprendre les nuances du langage.

4. Génération de langage naturel

La génération de langage naturel (NLG) est un composant NLP qui permet aux machines d'écrire dans un langage humain. Il permet à l'ordinateur de convertir du texte en une sortie vocale en cas de besoin. NLG permet aux interfaces conversationnelles d'analyser des entrées de texte complexes et de fournir des résumés condensés.

5. Reconnaissance vocale automatique

Le dernier élément de la liste est la reconnaissance vocale automatique (ASR). C'est une technologie qui permet aux ordinateurs de comprendre et de transcrire le langage parlé. L'ASR est utilisé dans les assistants vocaux, les logiciels de dictée et d'autres programmes similaires qui nécessitent la capacité de reconnaître la parole.

Comment fonctionne l'IA conversationnelle ?

Vous avez déjà une brève compréhension des technologies qui permettent aux ordinateurs d'entretenir un dialogue de type humain avec l'utilisateur. Maintenant, vous pouvez apprendre comment ils responsabilisent les assistants IA tout au long de la conversation.

Source : chatbot

1. Le processus commence par la génération d'entrée. A cette étape, l'utilisateur initie l'interaction. Selon leur technologie, ils peuvent saisir leur requête (mot-clé, phrase, question) via une interface textuelle ou vocale.
2. Ensuite, le système effectue l' analyse des entrées. Une fois que l'utilisateur a formulé une question, le bot utilise NLP et NLU pour la démêler et définir sa signification.
3. L'analyse est terminée - il est temps pour la génération de sortie. Grâce à NLG, l'agent IA peut formuler la réponse appropriée, la traduire dans un langage humain et l'envoyer à l'utilisateur par texte ou voix.
4. La dernière étape est apprentissage par renforcement . L'apprentissage automatique permet au système d'apprendre de nouvelles choses et de nouveaux modèles tout en interagissant avec chaque utilisateur. Ensuite, l'ordinateur peut utiliser ces connaissances pour améliorer sa précision et ses réponses au fil du temps.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de l'IA conversationnelle ?

La façon dont les gens achètent et recherchent des informations a déplacé la communication vers la messagerie en ligne. Pour réussir, les marques doivent fournir un support client 24 heures sur 24 et multicanal. Cela peut être difficile et coûteux à réaliser, mais les solutions d'IA conversationnelle peuvent aider.

Réduction des coûts de service client

Offrir une assistance humaine 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 peut vous aider à répondre aux attentes croissantes des clients et à obtenir des taux de satisfaction client plus élevés. Cependant, pourvoir tous les postes de service client requis 24 heures sur 24 peut s'avérer coûteux.

Le maintien d'une équipe de service à la clientèle est également une dépense permanente pour les entreprises. Le turnover des équipes du service client est de 45 %, deux fois plus élevé que dans les autres départements.

Selon le Bureau of Labor Statistics des États-Unis, l'ancienneté moyenne d'un agent de soutien n'est que de 2,6 ans ou moins dans la plupart des cas. De nombreux agents trouvent leur travail pénible ou stressant, le laissant pour des tâches nécessitant moins de répétabilité. Les entreprises qui fournissent un support client humain doivent dépenser plus pour les processus de recrutement et la formation des employés.

Curieusement, les données montrent que les clients n'ont pas nécessairement besoin de contacter un humain pour résoudre leurs problèmes. Ils sont satisfaits tant que les marques les laissent soumettre leurs demandes efficacement et résoudre leurs problèmes rapidement. C'est là que l'IA conversationnelle peut intervenir.

Le logiciel de chatbot alimenté par l'IA peut répondre aux questions courantes des utilisateurs instantanément et 24h/24 et 7j/7. Les agents intelligents peuvent fonctionner comme le premier point de contact client et répondre aux questions d'information concernant les paiements, les produits ou les commandes.

De plus, si l'intelligence artificielle ne peut pas résoudre le problème du client, elle peut diriger la personne vers un agent humain disponible afin qu'elle puisse fournir plus d'informations. En conséquence, vos agents peuvent se concentrer sur des cas plus difficiles et ne s'ennuieront pas avec des tâches répétitives.

L'intégration de l'IA conversationnelle dans votre stratégie de service client vous permet de réduire les coûts tout en fournissant le service que vos clients attendent et en gardant votre équipe heureuse.

Boostez l'engagement client

Plus de 50 % des consommateurs souhaitent que les marques offrent une expérience client personnalisée. L'IA conversationnelle peut mener des interactions de type humain et permettre au client de se sentir compris.

Prenons l'exemple des chatbots de sites Web. Ils peuvent envoyer des invitations de chat proactives qui attirent l'attention de l'utilisateur. Une fois que le bot se connecte au visiteur, il peut l'aider tout au long de son parcours d'achat en lui fournissant des informations sur les produits et en l'informant sur le processus de paiement et les règles de livraison.

De plus, en plus de nourrir le visiteur du site Web en fournissant les informations d'achat nécessaires, un chatbot peut personnaliser l'expérience client. Il peut utiliser des données historiques et en temps réel telles que le nom d'utilisateur, l'emplacement, les préférences d'achat ou les achats précédents pour fournir des recommandations personnalisées et rendre les messages plus naturels.

Comme les interfaces d'IA peuvent comprendre le contexte de la question de l'utilisateur et saisir les nuances du langage humain, leurs réponses sont plus susceptibles d'être spirituelles et précises, ce qui rend les utilisateurs plus engagés dans le flux.

De plus, l'IA conversationnelle peut être un trésor de connaissances sur vos clients. En analysant vos interactions passées avec les clients, vous pouvez trouver des tendances dans leurs questions, comme apprendre comment ils parlent et les termes qu'ils utilisent. Cela peut vous aider à mieux comprendre leurs besoins et à optimiser la communication de votre site Web pour une meilleure expérience client.

Améliorer l'accessibilité

De plus en plus d'entreprises appliquent l'IA conversationnelle pour améliorer l'accessibilité de leurs produits et sites Web.

Vous ne savez pas ce que signifie l'accessibilité ?

En bref, le terme fait référence à la conception de produits, d'appareils, de services ou d'environnements pour les utilisateurs ayant un handicap visuel, auditif, moteur ou cognitif. Cependant, au sens large de ce terme, l'accessibilité fait référence à l'égalité des chances pour chaque utilisateur.

Cela signifie tenir compte des capacités de l'utilisateur et d'autres circonstances telles que son environnement, l'appareil qu'il utilise ou la stabilité de sa connexion réseau. Inutile de dire que l'IA conversationnelle peut améliorer l'accessibilité des produits ou des services, mais pour chaque utilisateur, cela peut être un cas différent.

Par exemple, vous pouvez connecter un assistant conversationnel à vos appareils domestiques intelligents et les utiliser pour allumer les lumières, vérifier la météo, commander de la nourriture ou bloquer votre carte de crédit. La meilleure chose? La seule chose que vous avez à faire est de dire quelques commandes vocales.

Mais ce n'est pas tout. Conversation AI fournit également la dictée de la synthèse vocale et la traduction de la langue. Il peut aider les utilisateurs à naviguer sur des sites Web ou des applications même lorsqu'ils ne peuvent pas taper ou connaître la langue dans laquelle vous fournissez vos services. L'IA conversationnelle est devenue une grande commodité pour divers types d'utilisateurs.

Faites évoluer vos services

Développer votre service client tout en le maintenant à un niveau élevé nécessite une planification et des efforts minutieux. Comme vous le savez déjà, l'IA conversationnelle peut vous aider à vous connecter avec un public plus large tout en réduisant les coûts. Il peut être intégré sur diverses plates-formes vous permettant de soutenir votre client sur plusieurs canaux de communication.

Deuxièmement, les robots IA peuvent également vous aider à réduire le temps d'attente moyen. Un chatbot de site Web peut fonctionner comme une ligne de front de votre service client et aider à garantir que chaque client obtienne de l'aide immédiatement.

De plus, les interfaces conversationnelles peuvent fournir des services ininterrompus, quel que soit le nombre de clients qui ont besoin d'assistance simultanément. Cette fonctionnalité est utile lorsque vous rencontrez des pics de requêtes ou pendant la saison des achats lorsque votre équipe est submergée de questions.

Cas d'utilisation populaires de l'IA conversationnelle

L'IA conversationnelle dispose d'une large gamme d'applications permettant de traiter les demandes des clients, de fournir une assistance personnalisée et d'améliorer l'efficacité de votre équipe. Jetons un coup d'œil à certains d'entre eux.

Soins de santé

Les assistants IA peuvent renforcer l'engagement des patients et améliorer les services de santé. Les analystes prédisent que le marché des chatbots de santé représentera plus de 543 millions de dollars d'ici 2026.

Vérification des symptômes et diagnostic

Les patients ont souvent des questions pressantes concernant leur santé. Bien que ces questions puissent nécessiter des réponses rapides, elles ne nécessitent que parfois une attention humaine. Dans un tel cas, un agent intelligent peut y répondre.

Les solutions d'IA conversationnelle peuvent fournir une évaluation et un triage précoces des symptômes. Leur avantage est que les patients n'ont pas à quitter leur domicile et à attendre des heures et des jours pour un diagnostic préliminaire. Ceci est particulièrement utile lorsque le patient a un accès compliqué au système de santé, vit dans une zone rurale ou ne peut pas quitter son domicile de manière autonome.

Un robot IA ne peut pas seulement pré-diagnostiquer le patient. Il peut leur fournir les adresses des établissements qu'ils doivent visiter ou appeler au cas où leur état nécessiterait une aide médicale immédiate. En consultant un agent d'IA, le patient peut mieux comprendre son problème de santé et agir plus rapidement.

De plus, les cliniques qui utilisent l'IA conversationnelle pour le diagnostic préliminaire peuvent réduire le nombre d'appels non urgents et de visites sur place. De cette façon, ils peuvent consacrer plus de temps à aider les patients nécessitant une assistance immédiate.

Prise de rendez-vous

Vous souvenez-vous de la dernière fois où vous avez dû appeler votre fournisseur de soins de santé, mais personne n'a répondu ? Pour de nombreux patients, la gestion des rendez-vous médicaux peut être une tâche frustrante. Cependant, l'IA conversationnelle est apparue comme un remède à des problèmes tels que la planification.

Un système d'IA conversationnel permet aux patients de réserver, reprogrammer ou annuler leurs visites de manière transparente sans se connecter avec un humain. De plus, il peut indiquer au patient quels documents il doit apporter, comment il doit se préparer ou à quoi ressembleront ses procédures médicales.

Soutien en santé mentale

Seuls 50 % des patients souffrant de troubles mentaux aux États-Unis bénéficient d'une aide professionnelle. L'IA conversationnelle peut combler le fossé entre les professionnels de la santé et les patients et compléter les thérapeutes humains.

Les chatbots IA, auxquels les patients accèdent via leur téléphone, peuvent créer un espace sûr pour qu'ils puissent communiquer et exprimer leurs sentiments. Prenez, par exemple, Woebot, un bot basé sur la thérapie cognitivo-comportementale. Il engage le patient dans des conversations thérapeutiques. Woebot est utilisé par les cliniciens pour soutenir leurs patients, surveiller leur santé mentale et détecter les comportements destructeurs.

Source : Woebot

Se souvenir que l'IA conversationnelle ne peut pas remplacer la thérapie réelle serait préférable. Cependant, cela peut sûrement aider les professionnels à augmenter l'efficacité de leur travail.

Services financiers

Quarante-cinq pour cent des consommateurs interagissent avec leurs prestataires financiers via des canaux en ligne uniquement. Cela signifie que près de la moitié des utilisateurs de la banque n'ont pas besoin de se connecter avec un humain pour gérer leurs finances. Ils peuvent se connecter avec un agent IA à la place.

Prise en charge du compte

Les outils d'IA conversationnelle offrent aux clients un moyen pratique de gérer leurs problèmes rapidement et de manière indépendante. Ces outils peuvent éduquer chaque utilisateur sur son budget et ses dépenses. Ils peuvent même programmer des paiements et les mettre à jour sur les cotes de crédit des clients.

De plus, les clients peuvent utiliser des outils d'IA conversationnelle pour bloquer rapidement leurs cartes de crédit avec une simple commande, ce qui est particulièrement utile lorsque le client ne trouve pas sa carte ou pense qu'elle a été volée. Disponibles 24h/24 et 7j/7, les assistants IA donnent au client un sentiment de sécurité.

Prévention de la fraude

De nombreux clients des banques victimes de fraude au paiement ou de vol en ligne ferment leurs comptes bancaires. L'IA conversationnelle peut aider les banques et les institutions financières à protéger les finances de leurs clients.

Un assistant IA peut surveiller l'activité bancaire du client et se renseigner sur les tendances de ses opérations financières. Grâce à cela, il peut détecter les transactions suspectes sur le compte d'un client et l'en informer, empêchant ainsi le vol.

Commerce électronique

L'IA conversationnelle peut gérer les demandes d'assistance client. Mais les entreprises peuvent également l'utiliser pour aider les clients dans leurs activités d'achat afin d'augmenter les taux de conversion.

Grâce à sa capacité à offrir une expérience client personnalisée grâce à l'apprentissage automatique, un agent conversationnel peut en apprendre davantage sur les préférences des clients. Il peut ensuite utiliser les connaissances acquises pour aider les clients à trouver le produit qu'ils recherchent et à découvrir les options qu'ils auraient pu manquer.

Sephora est un exemple de marque qui utilise l'IA conversationnelle dans son service client. La marque utilise un chatbot pour éduquer les clients sur ses produits cosmétiques, en proposant des tutoriels, des conseils sur les soins de la peau et des achats en ligne.

Source : Séphora

De plus, en implémentant la technologie de réalité augmentée (AR) dans son assistant, Sephora permet aux clients d'essayer virtuellement le maquillage pour voir s'il leur convient. De cette façon, la marque fait passer son expérience client en ligne à un niveau supérieur.

Collecte de données

Tout en discutant avec le client, l'assistant IA peut recueillir de nombreuses informations sur les besoins et les préférences de vos clients.

En analysant vos archives de conversations, vous pouvez détecter les tendances dans le comportement des clients et leurs intentions. Avoir des informations complexes et à jour sur vos clients peut optimiser votre expérience en magasin et créer une meilleure communication.

Internet des objets

L'Internet des objets (IoT) concerne le réseau d'appareils ayant accès à Internet qui peuvent communiquer. Ces appareils incluent des haut-parleurs intelligents comme Google Home, des voitures autonomes ou des trackers de fitness portables qui surveillent les performances des utilisateurs et enregistrent des données.

Concentrons-nous maintenant sur les haut-parleurs intelligents, car ils peuvent fonctionner comme interface pour l'IA conversationnelle. Certains sont livrés avec des assistants intégrés comme Siri, Alexa ou Cortana, tandis que d'autres vous permettent de les connecter avec des assistants disponibles sur votre appareil mobile.

Lorsqu'elles sont connectées à l'IA conversationnelle, les commandes vocales peuvent activer des haut-parleurs intelligents et vous aider à accomplir diverses tâches. Ils peuvent passer un appel lorsque vous ne trouvez pas votre téléphone, écouter votre musique préférée sur Spotify et vous envoyer des rappels sur les performances de votre enfant à la maternelle.

Les défis de l'IA conversationnelle

Comme toute autre technologie d'IA, l'IA conversationnelle n'est pas sans défis. Voici les plus courants à prendre en compte.

Langue

Les langues évoluent plus vite que vous ne le pensez. La mondialisation et le mélange des cultures influencent la façon dont les gens parlent, comme le choix des mots et la grammaire, sans parler des dialectes ou du jargon. N'oublions pas que les locuteurs d'une langue peuvent aussi parler différemment selon leur génération, leur origine sociale ou leur région.

Par conséquent, bien que l'IA conversationnelle devienne sensationnellement bonne pour comprendre les langues humaines, les assistants intelligents ont encore besoin de beaucoup d'aide humaine pour saisir les nuances, les accents et les changements structurels de la langue.

Le facteur humain dans la saisie de la langue est un autre défi, en particulier pour les assistants vocaux. Lorsque vous parlez, non seulement vous prononcez des mots, mais vous transmettez des émotions telles que la tristesse, la peur ou le dégoût.

Pour bien comprendre l'intention de l'utilisateur et réagir en conséquence, les agents conversationnels doivent définir correctement le message dans le contexte et tenir compte de l'ambiance.

Confidentialité et sécurité

L'IA conversationnelle doit recueillir des données sur les utilisateurs pour répondre aux demandes des utilisateurs. Cependant, le traitement de grandes quantités de données comporte des risques de sécurité.

Lors de la création et de la maintenance d'applications d'IA conversationnelles, les marques doivent se concentrer sur la mise en œuvre de fonctionnalités de sécurité et de systèmes de surveillance. De cette façon, ils peuvent sécuriser la confidentialité de l'utilisateur et prendre une mesure pour établir la confiance de l'utilisateur.

Biais de l'IA

Les modèles de langage sont aussi bons que les données utilisées pour les entraîner. L'utilisation de données biaisées pour former votre agent conversationnel influencera considérablement ses sorties.

Pour cette raison, les créateurs d'agents d'IA doivent s'assurer que les données utilisées dans le processus de formation sont impartiales et inclusives. Cela peut prendre beaucoup de temps et de travail manuel et, par conséquent, peut prendre beaucoup de temps, en particulier lors du développement de grands modèles de langage.

Adoption par les utilisateurs

L'émergence d'interfaces conversationnelles comme ChatGPT a suscité un intérêt massif pour l'IA conversationnelle. Cependant, bien que les utilisateurs soient impatients de jouer avec des agents intelligents et des modèles de langage, certains sont encore assez réticents à les utiliser pour résoudre des problèmes plus graves.

Pour accroître l'adoption de l'IA conversationnelle, les entreprises doivent travailler sur sa précision et sa fiabilité, car cela peut contribuer à accroître la confiance des utilisateurs. De plus, les entreprises doivent éduquer leur public sur les avantages et les capacités de l'IA conversationnelle.

En un mot

L'IA conversationnelle connaît sa renaissance. Il transforme les industries, les emplois et les vies.

Bien que l'IA conversationnelle puisse épargner beaucoup d'efforts aux entreprises, certains défis sont introduits en cours de route. Par conséquent, l'IA conversationnelle ne doit pas être traitée comme une solution unique, mais plutôt comme une commodité qui fonctionne mieux lorsqu'elle est connectée à d'autres solutions et combinée à l'expertise humaine. Ce n'est qu'alors qu'il pourra fournir les meilleurs résultats possibles.

Le développement et l'utilisation responsables de l'intelligence artificielle sont la clé de son succès à long terme. En savoir plus sur l'éthique de l'IA et les meilleures pratiques pour façonner l'avenir de l'IA.