Qu'est-ce que l'IA conversationnelle (intelligence artificielle conversationnelle) ?

Comment fonctionne l'IA conversationnelle ?

L'IA conversationnelle combine les processus NLP et ML avec des formes conventionnelles et statiques de technologie interactive, telles que les chatbots. Cette combinaison est utilisée pour répondre aux utilisateurs par le biais d'interactions qui imitent celles avec des agents humains classiques. Les chatbots statiques sont basés sur des règles, et leurs flux de conversation reposent sur des ensembles de réponses prédéfinies destinées à guider les utilisateurs vers des informations spécifiques. Un modèle d'IA conversationnelle, en revanche, utilise le NLP pour analyser et interpréter le discours humain de l'utilisateur afin d'en comprendre le sens, et le ML pour apprendre de nouvelles informations en vue d'interactions futures.

Le NLP traite de grandes quantités de données linguistiques humaines non structurées et crée un format de données structuré grâce à la linguistique informatique et au ML afin que les machines puissent comprendre les informations pour prendre des décisions et produire des réponses. Un algorithme ML doit saisir pleinement une phrase et la fonction de chaque mot qui la compose. Des méthodes telles que le marquage des parties du discours sont utilisées pour garantir que le texte saisi est compris et traité correctement.

Indépendamment de la portée et de l'objectif d'un outil d'IA conversationnelle, le processus par lequel les utilisateurs finaux interagissent avec celui-ci et vice versa comprend généralement les quatre étapes suivantes :

1. Génération et réception des entrées. Les utilisateurs finaux créent des entrées, telles que des requêtes, et l'outil les reçoit. Il peut s'agir d'entrées textuelles ou vocales, qui nécessitent une technologie de reconnaissance vocale pour être converties en texte lisible par machine.
2. Synthèse et analyse des données saisies. Pour comprendre la signification des données saisies par l'utilisateur, l'outil s'appuie sur la compréhension du langage naturel (NLU) afin de les traiter et de les analyser avec succès.
3. Génération de résultats. À l'aide de ses composants clés, notamment la conception du dialogue, les données d'entraînement et les algorithmes d'apprentissage automatique utilisés par ses développeurs pour le préparer, l'outil génère des résultats. Ces résultats peuvent aller de réponses simples à des réponses complexes, en fonction des besoins de l'utilisateur.
4. Livraison du résultat. Le résultat demandé est renvoyé à l'utilisateur.

Quels sont quelques exemples et cas d'utilisation de l'IA conversationnelle ?

Les organisations peuvent créer et utiliser différents types d'outils d'IA conversationnelle à des fins pratiques diverses. En voici quelques exemples :

• Chatbots complets, accessibles par abonnement. Ces chatbots avancés génèrent du texte pour répondre aux questions des utilisateurs sur divers sujets. Le plus connu de ces outils est ChatGPT d'OpenAI. OpenAI demande aux utilisateurs de fournir leurs identifiants de connexion pour interagir avec l'application.
• Assistants de moteur de recherche basés sur l'IA. Un outil de recherche doté d'une fonctionnalité IA peut rapidement produire les résultats de recherche qui correspondent le mieux à la requête d'un utilisateur. Les exemples les plus connus sont Google Gemini et Microsoft Copilot dans Bing.
• Applications conversationnelles de veille stratégique (BI). La BI conversationnelle combine l'IA conversationnelle et des capacités d'analyse de données. En quelque sorte, elle permet aux utilisateurs de dialoguer avec ces applications et d'obtenir des résultats sous forme de visualisations de données et d'explications. Une application BI conversationnelle est intégrée à une base de données ou à un entrepôt de données à partir duquel elle récupère les données nécessaires à l'analyse et à la visualisation.
• Chatbots dédiés au service client. Les chatbots et assistants virtuels les plus connus se trouvent sur les sites Web des entreprises. Ils offrent des réponses limitées aux demandes des clients et certaines fonctionnalités prédéterminées. Les fournisseurs de plateformes d'assistants virtuels proposent des services destinés à aider les entreprises à mieux interagir avec leurs clients.
• Analyse des sentiments. L'IA conversationnelle est utilisée dans les outils d'analyse des sentiments pour aider à évaluer le ton émotionnel derrière un texte. Cela permet aux organisations d'analyser les avis ou les commentaires des clients afin de recueillir des données indiquant s'ils sont satisfaits, neutres ou frustrés.
• Synthèse vocale et reconnaissance vocale. L'IA conversationnelle est également utilisée dans les outils de synthèse vocale et de reconnaissance vocale afin de permettre les interactions vocales.

Pourquoi l'IA conversationnelle est-elle devenue de plus en plus répandue ?

L'IA conversationnelle s'est de plus en plus répandue ces dernières années, les entreprises trouvant des moyens de tirer parti de ses avantages.

Les progrès réalisés dans les processus NLP, NLU et ML permettent aux systèmes d'IA de comprendre et de générer des réponses similaires à celles des humains et adaptées au contexte. Ces avancées dans le domaine de l'IA modifient la manière dont nous interagissons avec les ordinateurs dans différents contextes.

L'IA conversationnelle offre une assistance instantanée et continue, ce qui est utile pour fournir des options de service client plus dynamiques et réactives. Elle permet également une automatisation accrue, ce qui en fait une option rentable et évolutive.

L'IA conversationnelle est intégrée à des assistants IA tels que Siri, Amazon Alexa et Google Assistant afin qu'ils puissent mieux comprendre et répondre aux demandes des utilisateurs. Apple a commencé à intégrer sa propre technologie Apple Intelligence dans ses téléphones à partir de l'iPhone 16, qui est conçu pour améliorer la compréhension du langage dans Siri.

À bien des égards, l'IA conversationnelle utilisée dans les chatbots, la reconnaissance vocale et d'autres systèmes offre des expériences plus personnalisées et plus efficaces. À mesure que ces systèmes continuent de s'améliorer, l'IA conversationnelle devrait devenir encore plus répandue dans la vie quotidienne.

Processus et composants des modèles d'IA conversationnelle

La technologie NLP est nécessaire pour analyser la parole ou le texte humain, et les algorithmes ML sont nécessaires pour synthétiser et apprendre de nouvelles informations. La conception des données et des dialogues sont deux autres composantes requises dans l'IA conversationnelle. Les développeurs utilisent à la fois des données d'entraînement et des techniques de réglage fin pour adapter un système aux besoins d'une organisation.

De plus, les deux sous-domaines suivants du NLP jouent un rôle crucial dans l'IA conversationnelle :

1. La NLU permet à une machine ou à une application de traiter les données linguistiques en termes de contexte, d'intention, de syntaxe et de sémantique, et finalement de déterminer le sens voulu par l'utilisateur.
2. La génération de langage naturel (NLG) est le processus par lequel la machine génère du texte dans des langues lisibles par l'homme, également appelées langues naturelles, sur la base de toutes les données qui lui sont fournies. L'objectif d'un système NLG est d'expliquer les données structurées de l'IA aux humains.

Quels sont les avantages et les défis de l'IA conversationnelle ?

L'IA conversationnelle se développe et offre des avantages à de nombreux types d'entreprises. Les organisations de différents secteurs, notamment ceux mentionnés ci-dessous, peuvent appliquer l'IA conversationnelle à toute une série de scénarios et en tirer profit :

• Santé. L'IA conversationnelle peut aider les patients à décrire leur état de santé en ligne grâce à une série de questions destinées à réduire les temps d'attente.
• Commerce de détail. Lorsque les représentants du service clientèle ne sont pas disponibles, les chatbots alimentés par l'IA peuvent répondre aux demandes des clients 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, même pendant les vacances. Autrefois, les centres d'appels et les visites en personne étaient les seuls moyens d'interagir avec les clients. Aujourd'hui, l'assistance à la clientèle ne se limite plus aux heures de bureau, car les chatbots alimentés par l'IA sont disponibles via divers supports et canaux, notamment les e-mails et les sites web.
• Banque. Les chatbots conventionnels mal implémentés peuvent frustrer les clients. Les banques peuvent plutôt utiliser des chatbots basés sur l'IA pour traiter les demandes complexes. Lorsqu'il s'agit des finances des clients, il est particulièrement important d'éliminer les erreurs humaines courantes et de fournir des réponses précises et exactes pour répondre aux préoccupations.
• Internet des objets. Les appareils ménagers courants sont dotés de capacités d'IA conversationnelle via des interfaces telles qu'Amazon Alexa et Apple Siri. Des agents d'IA conversationnelle sont également intégrés dans les appareils domestiques intelligents.
• Ressources humaines. L'IA conversationnelle peut automatiser le processus fastidieux des ressources humaines qui consiste à examiner manuellement les qualifications des candidats lors du processus de recrutement.
• Fonctionnalités d'accessibilité. L'IA conversationnelle peut améliorer l'accessibilité pour les utilisateurs en fournissant une assistance vocale aux personnes handicapées. Par exemple, les personnes malvoyantes ou à mobilité réduite peuvent utiliser des commandes vocales avec une plus grande précision en utilisant un langage naturel.

Les développeurs et leurs organisations doivent également tenir compte de certains défis courants liés aux systèmes d'IA conversationnelle, tels que les suivants :

• Traduction linguistique. Jusqu'à présent, de nombreux modèles d'IA conversationnelle ont été principalement formés en anglais et ne peuvent pas interagir avec des locuteurs non anglophones dans leur langue maternelle. Les chatbots multilingues propriétaires constituent une option pour le service client des entreprises opérant à l'échelle mondiale.
• Sécurité. Les entreprises qui interagissent avec leurs clients via des chatbots IA doivent mettre en place des mesures de sécurité pour traiter et stocker les données transmises.
• Difficulté à interpréter certains mots et contextes. L'IA conversationnelle peut être déconcertée par l'argot, le jargon et les dialectes régionaux, qui sont autant d'exemples de la nature changeante des langues humaines. Les développeurs commencent à former la technologie pour relever ces défis.
• Résultats biaisés. Une IA conversationnelle peut produire des réponses biaisées si elle a été entraînée à partir d'une quantité limitée de données. Si les données d'entraînement ne sont pas suffisamment variées, un système d'IA conversationnelle peut, par exemple, ne pas comprendre certains accents ou transmettre des informations inexactes.

IA conversationnelle vs IA générative

L'IA conversationnelle et l'IA générative sont deux concepts distincts qui sont utilisés à des fins différentes. Cependant, il existe certains recoupements. Par exemple, ChatGPT est un outil d'IA générative capable de générer des articles journalistiques, des images, des chansons et des poèmes. Il s'agit également d'un chatbot très avancé que les organisations peuvent utiliser pour leur service client.

IA conversationnelle

L'IA conversationnelle se concentre sur les conversations avec les utilisateurs finaux basées sur le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique (ML). Elle est souvent utilisée pour obtenir des informations ou des réponses à des questions auprès d'une organisation sans avoir à attendre un représentant du service client. Ce type de demandes nécessite souvent une conversation ouverte. Les utilisateurs ont donc besoin d'un outil d'IA conversationnelle.

Les données d'entraînement fournies aux modèles d'IA conversationnelle diffèrent de celles utilisées avec les modèles d'IA générative. Les données d'entraînement de l'IA conversationnelle peuvent inclure des dialogues humains afin que le modèle comprenne mieux le déroulement d'une conversation humaine typique. Cela lui permet de reconnaître les différents types d'entrées qui lui sont fournies, qu'elles soient sous forme de texte ou verbales.

IA générative

L'IA générative se concentre sur la génération de contenu, notamment du texte, des images, des vidéos et de l'audio. Si une équipe marketing souhaite générer une image convaincante pour une publicité, elle peut se tourner vers un outil d'IA générative pour une interaction unidirectionnelle aboutissant à la génération d'une image.

Le processus d'entraînement des modèles d'IA générative utilise des réseaux neuronaux pour identifier des modèles dans leurs données d'entraînement. Cette analyse, associée à des conseils humains, aide les modèles génératifs à apprendre à améliorer la qualité du contenu qu'ils génèrent. Leur objectif final est de produire des résultats précis et réalistes.

Comment créer une IA conversationnelle

Avant que les développeurs puissent commencer à travailler sur la création d'une application d'IA conversationnelle, un processus de planification et de création est nécessaire. Ce processus doit évaluer la portée et la structure conversationnelle que l'outil devra suivre lorsque les utilisateurs interagiront avec lui. Les étapes à suivre sont les suivantes :

1. Compilez les contributions potentielles des utilisateurs finaux. La première étape de ce processus consiste à dresser une liste des contributions attendues des utilisateurs finaux lors des interactions. Une liste de questions fréquentes existante ou les données recueillies lors d'interactions précédentes avec les clients suffisent pour aller de l'avant.
2. Définissez la portée et l'objectif à l'aide d'exemples d'entrées. À partir des entrées potentielles des utilisateurs recueillies lors de la première étape, il est possible de déduire ce que les utilisateurs recherchent probablement dans leurs interactions avec l'outil d'IA conversationnelle. Il est important de tenir compte de la manière ou de la formulation qu'ils pourraient utiliser pour formuler leurs demandes. L'utilisation de toutes ces informations pour définir la portée et l'objectif de l'outil le rend suffisamment complet pour traiter diverses entrées des utilisateurs et répondre aux différentes manières dont les demandes sont formulées.
3. Définissez des objectifs. Avec suffisamment de données et d'exemples, il est possible d'identifier les exigences et les objectifs spécifiques de l'outil. Ceux-ci constituent la base de la conception de flux de dialogue ou de conversation complets avec les futurs utilisateurs visés.
4. Concevez et testez un prototype. Une fois toutes les exigences identifiées, un prototype est conçu et construit. Cette approche permet aux développeurs de déterminer si leur idée fonctionne et d'identifier les problèmes éventuels.
5. Testez le modèle auprès des utilisateurs finaux. Les développeurs humains guident et forment l'outil prototype à travers les interactions et les scénarios potentiels qu'il aura avec les utilisateurs. Le résultat devrait être un outil d'IA conversationnelle capable d'interagir de manière fluide avec les humains et de répondre aux questions de manière appropriée.
6. Apprentissage par renforcement. L'apprentissage par renforcement, qui fait partie du processus de formation, conditionne un modèle à produire des résultats plus précis au fil du temps. Cette méthode récompense le modèle lorsqu'il produit les résultats souhaités et l'éloigne des résultats erronés. Cela permet d'optimiser les performances du modèle.

Les plateformes d'IA conversationnelle et ce qu'il faut rechercher chez elles

Selon l'article de Forbes intitulé « Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ? Exemples et plateformes », voici quelques exemples de plateformes d'IA conversationnelle :

• Amazon Lex. Les développeurs peuvent utiliser les mêmes technologies d'apprentissage profond qui alimentent Amazon Alexa pour créer des chatbots basés sur le langage naturel avec Amazon Lex.
• IBM watsonx.ai. Cette plateforme basée sur le cloud utilise l'IA générative. Il s'agit d'un outil d'IA conversationnelle conçu pour traiter des tâches telles que l'analyse des sentiments et les interactions avec le service client.
• Kore.ai. Ce chatbot destiné aux entreprises utilise l'IA conversationnelle. Il est conçu pour automatiser et rationaliser les flux de travail des grandes organisations ayant des besoins spécifiques.
• Microsoft Bot Framework. Les développeurs peuvent créer des chatbots personnalisés pour des canaux tels que Skype, Teams et Facebook Messenger, et les intégrer aux produits Microsoft.
• Rasa. Rasa est une plateforme open source qui permet aux développeurs de créer et de personnaliser des chatbots en fonction des besoins spécifiques d'une organisation.

Lorsqu'elle évalue les plateformes d'IA conversationnelle, une organisation doit d'abord déterminer le type de plateforme et d'outil qui correspond le mieux à ses besoins. Voici quelques-uns des éléments à prendre en considération :

• Facilité de mise en œuvre.
• Intégrations.
• Tarification.
• Évolutivité.
• Sécurité.
• Assistance du fournisseur.

Les outils d'IA conversationnelle peuvent offrir une bonne expérience client, mais ils posent également certains problèmes. Découvrez les risques inhérents à l'utilisation de ChatGPT et d'autres outils d'IA pour ces tâches, notamment les fausses informations, les biais et les problèmes de sécurité.