IA conversationnelle : le guide complet dont vous avez besoin en 2024

Les statistiques révèlent que plus d'un tiers des entreprises dans le monde feront des chatbots leur canal de communication privilégié d'ici 2027 et que 35 % des clients considèrent qu'il est important pour toute entreprise de disposer d'une plateforme de libre-service entièrement équipée pour résoudre rapidement leurs problèmes.

Les clients modernes sont à la recherche de meilleures options d'assistance en libre-service afin de réduire les délais de résolution de leurs problèmes. De leur côté, pour conserver un haut niveau d'efficacité, les entreprises du monde entier réfléchissent à automatiser leur service client et à la manière dont elles pourraient optimiser leurs systèmes/canaux existants pour une meilleure expérience client.

L'IA conversationnelle est la dernière nouveauté en date parmi les technologies d'automatisation appliquées au secteur du service client. Largement intégrée aux chatbots et à la technologie IVR, l'IA conversationnelle tient pour l'instant toutes ses promesses en répondant aux besoins des entreprises et des clients : une expérience de service client rapide, efficace et personnalisée.

Nous vous proposons de découvrir l'IA conversationnelle et d'en savoir plus sur ses principales formes, ses avantages et ses applications. Nous verrons ensuite comment cette technologie pourrait devenir la pièce maîtresse de votre service client en libre-service.

Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?

Associant machine learning et intelligence artificielle, l'IA conversationnelle permet aux utilisateurs d'avoir des conversations naturelles avec le système, comme ils le feraient avec un véritable agent. Appliquée au secteur du service client, l'IA conversationnelle aide les entreprises à entretenir des conversations très pertinentes et réalistes avec les clients sans aucune intervention humaine (par l'intermédiaire d'un agent).

L'IA conversationnelle est généralement déployée sur des mécanismes de libre-service tels que les chatbots et les IVR afin de comprendre la requête du client, d'analyser son intention et son ressenti, et de répondre sur un ton naturel et humain. Ce mécanisme s'articule autour d'un ensemble de principes fondamentaux qui influencent la manière dont l'IA comprend, analyse et traite les conversations des clients de manière efficace. Nous vous proposons de passer en revue quelques-uns de ces principes.

Principes fondamentaux de l'IA conversationnelle

Une plateforme d'IA conversationnelle repose sur plusieurs principes fondamentaux qui permettent aux machines de mener naturellement des interactions efficaces et engageantes avec les humains. Ces principes, ainsi que la manière dont ils peuvent améliorer les interactions avec les utilisateurs, sont détaillés ci-dessous.

1. Compréhension du langage naturel

L'IA conversationnelle repose essentiellement sur la compréhension du langage naturel (NLU), un sous-ensemble du traitement du langage naturel (NLP). La compréhension du langage naturel consiste à aider les systèmes d'IA à interpréter et à analyser le langage humain et ses nuances, le sens et l'intention d'un message spécifique, et à y répondre de manière appropriée. Ces mécanismes de compréhension sont principalement le résultat d'algorithmes de machine learning.

2. Reconnaissance d'intention

La reconnaissance d'intention est le processus qui consiste à identifier l'objet de la conversation et à y répondre. L'IA analyse les entrées de l'utilisateur grâce à des algorithmes de traitement du langage pour générer une réponse pertinente à sa demande.

3. Connaissance du contexte

La connaissance du contexte permet à l'IA de fournir de meilleures réponses aux requêtes en se basant sur une analyse de données existantes concernant le client. Le système passe ainsi en revue l'historique des achats et des interactions du client, ses préférences et son emplacement géographique pour alimenter le contexte de la demande et lui fournir la réponse la plus satisfaisante.

4. Personnalisation

Dans le domaine du service client, la personnalisation consiste à exploiter l'historique des interactions avec un utilisateur pour mieux comprendre ses intérêts, ses préférences et ses besoins et lui fournir la réponse la plus pertinente possible. Si la connaissance du contexte et la personnalisation présentent des traits communs, rappelons que la personnalisation repose principalement sur l'analyse des interactions précédentes, alors que la connaissance du contexte s'intéresse à la conversation en cours tout en utilisant les données des interactions précédentes pour mieux comprendre les besoins du client.

5. Apprentissage continu

L'apprentissage continu est la capacité de l'IA conversationnelle, grâce au traitement du langage naturel, à tirer des enseignements de chaque interaction pour affiner sa compréhension du discours et du comportement humains. Il repose sur des algorithmes de machine learning (ML) qui analysent en permanence les commentaires des utilisateurs pour s'adapter à l'ajout de nouvelles informations sur la durée. Cette caractéristique est essentielle à la création d'expériences qui s'améliorent et évoluent au fil du temps, pour s'adapter aux besoins évolutifs des clients.

Attardons-nous maintenant sur les avantages que l'IA conversationnelle peut apporter à votre entreprise.

Avantages de l'IA conversationnelle pour les marques et les clients

Voici trois des principaux avantages de l'IA conversationnelle :

• Amélioration de l'expérience client : l'IA conversationnelle est un moyen fluide et intuitif de faciliter l'interaction du client avec une marque. Les solutions d'assistance optimisées par l'IA conversationnelle comprennent bien mieux les requêtes des clients que les algorithmes d'IA conventionnels, ce qui leur permet d'apporter des réponses personnalisées qui améliorent l'expérience client et, par conséquent, la fidélisation des clients.

• Efficacité accrue : votre équipe d'assistance travaille beaucoup plus efficacement en automatisant les tâches répétitives grâce aux chatbots alimentés par l'IA conversationnelle. Ces robots sont capables de traiter les demandes les plus courantes des clients. Les agents du service client ont ainsi plus de temps pour se consacrer à la résolution de problèmes plus complexes. En outre, l'IA conversationnelle peut fournir des données et des informations en temps réel sur lesquelles l'entreprise peut s'appuyer pour prendre des décisions éclairées plus rapidement.

• Réduction des coûts : en réduisant le besoin en main-d'œuvre humaine, l'IA conversationnelle permet aux entreprises de réaliser des économies. L'automatisation des tâches de routine diminue les risques d'erreurs et améliore l'efficacité de vos opérations.

Les entreprises du monde entier ont fait appel à différents types d'IA pour bénéficier de ses avantages et optimiser leurs opérations. Examinons maintenant les principaux types d'IA conversationnelle et la manière dont ils contribuent à améliorer la productivité.

En savoir plus :Comment améliorer sa stratégie de service client avec les chatbots d'IA

Types de technologies d'IA conversationnelle

Deux grandes catégories de technologies d'IA conversationnelle sont actuellement utilisées : les chatbots et les voice bots. Nous allons passer en revue ces deux catégories, ainsi que les sous-catégories les plus utilisées de nos jours.

Technologies utilisées par les chatbots

Les chatbots s'appuient sur l'IA conversationnelle pour générer automatiquement du texte sur des plateformes de messagerie telles que Facebook Messenger, WhatsApp et Slack. Les types de chatbots les plus utilisés sont les suivants :

1. Chatbots intelligents : alimentés par des algorithmes de machine learning, les chatbots intelligents (ou chatbots d'IA) ont la capacité d'apprendre au fur et à mesure des interactions avec les clients, ce qui leur permet d'affiner leurs réponses au fil du temps. Ils utilisent le NLP pour comprendre les messages des utilisateurs et y répondre de manière appropriée, et sont capables de traiter des requêtes et des tâches complexes.

2. Chatbots fondés sur des règles : ils sont programmés pour répondre à des mots clés ou à des phrases spécifiques. Ces chatbots s'appuient sur un ensemble de règles prédéterminées pour répondre aux questions des clients. Si les chatbots fondés sur des règles sont moins sophistiqués que les chatbots d'IA, ils sont tout de même capables d'apporter une assistance de base aux clients.

3. Chatbots hybrides : ils combinent les caractéristiques des chatbots d'IA et des chatbots fondés sur des règles. Ces chatbots s'appuient sur une combinaison d'algorithmes de machine learning et de règles prédéterminées pour répondre aux questions des clients. Les chatbots hybrides utilisent une technologie plus avancée que les chatbots fondés sur des règles, mais moins sophistiquée que celle des chatbots d'IA.

Technologies vocales

Les technologies vocales intégrées à l'IA conversationnelle s'appuient sur la reconnaissance et la synthèse vocales pour interagir avec les clients. Les enceintes intelligentes et les assistants virtuels, par exemple, utilisent ces technologies. De nos jours, les deux types de technologies vocales les plus utilisés sont les suivants :

1. Voice bots : les voice bots utilisent la reconnaissance et la synthèse vocales pour communiquer avec les clients et mener des conversations approfondies. Les enceintes intelligentes et les assistants virtuels, par exemple, utilisent ces technologies. Déployés dans le cadre du service client, les voice bots ressemblent davantage à des chatbots fondés sur des règles. En effet, ils disposent d'un ensemble prédéterminé de réponses et de messages vocaux, ce qui limite leur efficacité lorsqu'ils doivent traiter des informations non prévues dans leur programmation.

2. Assistant vocal interactif (IVA) : les assistants vocaux interactifs sont des assistants virtuels à commande vocale capables de comprendre les demandes des clients et de fournir des réponses pertinentes grâce au traitement du langage naturel et au machine learning. Dans le domaine du service client, les assistants vocaux interactifs permettent au système de gérer des conversations approfondies avec les clients sans effort et sans l'intervention d'un agent.

Comment ces différentes technologies fonctionnent-elles ? Examinons maintenant les principaux éléments d'un système d'IA conversationnelle et la manière dont ils s'associent pour optimiser le flux de votre service client.

Comment fonctionne l'IA conversationnelle ?

La technologie de l'IA conversationnelle repose sur quatre éléments principaux :

1. Traitement du langage naturel

En matière d'IA conversationnelle, la première étape consiste à traiter les entrées de l'utilisateur. La reconnaissance automatique de la parole (ASR) combinée au traitement du langage naturel (NLP) permet au système de recueillir les entrées de l'utilisateur sous forme de texte ou de voix.

Pour commencer, la reconnaissance automatique de la parole décompose la requête de l'utilisateur en plusieurs éléments : mots et phrases par exemple. À partir de là, les algorithmes de traitement du langage naturel interprètent le sens de ces éléments. Le NLP permet à l'IA de reconnaître et de comprendre les requêtes en langage naturel, y compris lorsqu'elles sont formulées de différentes manières.

2. Reconnaissance d'intention

La reconnaissance d'intention est la capacité à identifier l'intention de l'utilisateur dans sa requête ou son message. C'est un élément essentiel de l'IA conversationnelle. En effet, l'intention d'un message pouvant être différente selon le contexte, il est important que le système comprenne le sens réel du message afin d'envoyer une réponse appropriée.

3. Génération et gestion du dialogue

Après avoir analysé la demande de l'utilisateur et déterminé son intention, l'IA doit générer une réponse. Les algorithmes de machine learning recherchent des informations liées à la demande et génèrent une réponse adaptée. Celle-ci est ensuite renvoyée à l'utilisateur à l'aide d'une technologie dite de génération de langage naturel (NLG).

4. Machine learning

Les systèmes d'IA conversationnelle utilisent des algorithmes de machine learning pour devenir plus performants au fil du temps. Le principe est simple : plus l'IA interagit avec des utilisateurs et traite des requêtes, plus elle apprend de ses expériences. Elle est ainsi en mesure de comprendre l'intention derrière la demande et de générer des réponses correctes. Par ailleurs, le machine learning permet à l'IA de s'adapter à l'évolution de la langue et de comprendre de nouvelles expressions et terminologies.

Applications de l'IA conversationnelle

Intégrer l'IA conversationnelle dans vos flux d'activités peut réduire vos coûts d'exploitation tout en améliorant l'efficacité globale de vos opérations. Voici quelques cas d'utilisation de l'IA conversationnelle :

En fonction de l'activité

1. Assistance au client : en apportant une assistance rapide et efficace aux clients, les chatbots et assistants vocaux alimentés par l'IA conversationnelle peuvent facilement traiter les requêtes courantes. Avec l'entraînement adéquat, ils peuvent même mener des conversations approfondies avec les clients, réduisant ainsi considérablement les temps d'attente et améliorant la satisfaction client.

2. Ventes et marketing : les robots conversationnels peuvent également être utilisés dans le cadre des opérations de vente et de marketing pour dialoguer avec les clients et générer des prospects. Ils peuvent répondre à des questions sur les produits, fournir des recommandations et même traiter certaines transactions. Les voice bots aident les clients à prendre des décisions d'achat et leur proposent des offres personnalisées en temps réel.

En fonction du secteur

1. Santé : l'IA est aujourd'hui très présente dans le secteur de la santé, où elle est utilisée pour améliorer les soins aux patients et réduire les coûts. Les robots automatisés peuvent fournir des informations liées à des symptômes, prendre des rendez-vous et même rappeler aux patients de prendre leurs traitements.

2. Banque et finance : ce secteur utilise l'IA pour apporter aux clients des conseils et une assistance financière personnalisés. Grâce à l'IA, il est désormais possible de connaître le solde de son compte, de transférer de l'argent et même de poser des questions sur des produits bancaires. Les assistants vocaux peuvent aider les clients à gérer leurs budgets et à obtenir des conseils en matière d'investissement.

En savoir plus : Comment les grandes marques utilisent-elles les chatbots pour améliorer l'expérience client ?

Vous pensez que l'IA conversationnelle pourrait optimiser certaines de vos activités ? Vous travaillez dans l'un des secteurs mentionnés ci-dessus et vous cherchez à améliorer votre service client ? Alors ce qui suit vous concerne et pourrait vous aider à développer votre système d'IA conversationnelle.

Comment déployer une IA conversationnelle en 2024 ?

Voici ce qu'il faut garder à l'esprit afin de déployer une plateforme d'IA conversationnelle robuste pour votre entreprise.

1. Définir les cas d'utilisation : définissez avec précision les tâches que votre solution d'IA conversationnelle devra accomplir. Cela permettra d'orienter le processus de conception et de développement.

2. Recueillir et préparer les données : les systèmes d'IA conversationnelle nécessitent de grands volumes de données pour alimenter les modèles de machine learning. Recueillez et préparez des données pertinentes pour votre application. Utilisez des échantillons de données de très bonne qualité pour que l'IA soit bien entraînée.

3. Choisir la bonne technologie : il existe de nombreuses technologies d'IA conversationnelle. Parmi elles, on trouve des modèles de développement open-source, ou des solutions prêtes à l'emploi proposées par des plateformes commerciales et des fournisseurs de chatbots. Choisissez la technologie qui répond le mieux à vos besoins et commencez à développer votre plateforme d'IA.

4. Développer les flux de conversation : assurez-vous des besoins de vos utilisateurs et procédez à leur analyse. Étudiez ensuite la manière dont ils vont s'intégrer avec le système, et concevez un flux conversationnel adapté. Gardez à l'esprit que le flux conversationnel comprend également l'interface utilisateur, les messages et les réponses.

5. Entraîner les modèles de machine learning : utilisez les données disponibles pour entraîner les modèles de machine learning (ML) qui alimenteront votre plateforme d'IA conversationnelle. Cela constitue un socle d'apprentissage que le modèle ML va alimenter à mesure qu'il analysera d'autres conversations dans le futur.

6. Tester et affiner le système : testez le système d'IA conversationnelle avec de vrais utilisateurs et affinez-le en fonction de leurs retours en réglant le flux conversationnel, en améliorant les modèles de machine learning ou en peaufinant l'interface utilisateur.

7. Déployer et surveiller le système : il s'agit ici de surveiller des paramètres tels que l'engagement des utilisateurs, la précision et le délai de réponse, et d'apporter des modifications régulières pour que le système fonctionne bien.

Nous allons maintenant nous pencher sur les difficultés qui peuvent survenir lors du déploiement d'un système d'IA conversationnelle.

Défis et enjeux de l'IA conversationnelle

Malgré les avancées extraordinaires de l'IA conversationnelle au cours des dernières années, cette technologie connaît certaines limites dans les applications de la vie réelle. Voici quelques défis que l'IA doit encore relever :

Incapacité à comprendre le langage naturel : un système d'IA conversationnelle devrait pouvoir comprendre les nuances du langage humain, y compris l'argot, les expressions idiomatiques et les références culturelles. Or, ces compétences nécessitent le recours à des technologies sophistiquées de traitement du langage naturel (NLP) qui sont encore en cours de développement.

Limites de compréhension contextuelle : les systèmes d'IA doivent pouvoir interpréter indifféremment des mots isolés comme le sens général et l'intention d'une conversation en se basant sur les interactions antérieures avec le client. La compréhension contextuelle des requêtes est indispensable pour apporter des réponses pertinentes capables d'accélérer la résolution.

Faible intelligence émotionnelle : l'IA conversationnelle doit être capable de reconnaître les émotions exprimées par les utilisateurs et d'y répondre de manière appropriée, ce qui inclut l'analyse du ton de la voix, des expressions faciales et d'autres indices non verbaux.

Questions éthiques : la protection de la vie privée et la sécurité des données sont des éléments majeurs à prendre en compte lors du déploiement d'une plateforme d'IA conversationnelle dans vos activités. Par ailleurs, il peut arriver que le système apprenne involontairement un « biais » à partir de l'ensemble de données d'entraînement, et que son comportement et son efficacité en soient affectés. Cela peut être dû à une mauvaise représentation ou à un manque de diversité des données.

Difficultés d'intégration : de nombreux systèmes d'IA pâtissent d'une mauvaise intégration à d'autres systèmes essentiels pour l'entreprise, tels que les logiciels de gestion de la relation client (CRM). Si elle ne peut pas communiquer avec d'autres solutions logicielles intégrées au service client, votre équipe d'assistance pourrait avoir plus de mal à fournir des solutions rapides et efficaces.

Les clients modernes préfèrent résoudre leurs problèmes eux-mêmes, avec une intervention humaine réduite au minimum. C'est pourquoi l'assistance client traditionnelle avec un agent est peu à peu délaissée au profit de solutions faisant appel à l'IA conversationnelle. Malgré tout, les clients restent sensibles à une touche d'humanité dans leurs interactions avec une marque, ce qu'une solution basique d'IA conversationnelle ne permet pas.

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