L’IA conversationnelle dans l’industrie et la logistique

Avec les progrès continus de l’intelligence artificielle, il est désormais possible de simuler un nombre croissant de processus qui dépendaient jusqu’à présent de l’intervention humaine directe. Dans ce contexte, l’IA conversationnelle — très présente dans les industries, les bureaux et les maisons —, tout comme la vision par ordinateur ou d’autres tendances, connait déjà de nombreuses applications chez les entreprises.

Qu’est-ce que l’IA conversationnelle ?

L’IA conversationnelle est une intelligence artificielle entraînée pour simuler une conversation humaine. Pour cela, elle s’appuie sur le traitement automatique des langues (TAL ou NLP, un domaine de l’IA permettant aux machines de comprendre et de traiter le langage humain), ainsi que sur de grands volumes de données et sur le machine learning. Les chatbots ou les agents virtuels programmés, conçus pour aider les utilisateurs à trouver les réponses à leurs questions ou à prendre un rendez-vous, sont parmi les applications les plus courantes de l’IA conversationnelle.

Sur quelle technologie repose l’IA conversationnelle ?

Pour pouvoir comprendre et traiter différentes langues, l’IA conversationnelle nécessite un entraînement à partir de volumes importants de données, sous forme de texte comme de fichiers audio. Pour y parvenir, elle combine le NLP, les modèles de fondation et l’apprentissage automatique.

• Machine learning. Constitué d’algorithmes et de données qui s’améliorent continuellement par l’expérience. L’IA développe ainsi sa capacité à reconnaître des formes et l’utilise pour réaliser des prédictions plus précises.
• Traitement automatique des langues. Technique utilisée dans l’IA conversationnelle pour analyser une langue grâce au machine learning. Les algorithmes de ML améliorent la qualité des dialogues par l’apprentissage. Le TAL comprend quatre étapes visant à transformer des données non structurées dans un format compréhensible par une machine, afin de générer une réponse pertinente :
  1. Génération d’une entrée. L’utilisateur effectue une entrée, vocale ou écrite, d’informations via un site web ou une application.
  2. Analyse. Si l’entrée est écrite, l’IA conversationnelle la déchiffre et reconnaît son intention à l’aide de la compréhension du langage naturel (NLU). En revanche, si l’entrée est vocale, la NLU est combinée avec la reconnaissance automatique de la parole (ASR).
  3. Gestion du dialogue. Une réponse est formulée à travers la génération de langage naturel (NLG), l’une des composantes du TAL.
  4. Renforcement de l’apprentissage. Enfin, les algorithmes de machine learning perfectionnent les informations au fil du temps pour en améliorer la qualité.

Exemples d’IA conversationnelle

La technologie de l’IA conversationnelle connaît déjà de nombreuses applications sous différents termes :

• IA générative. S’appuie sur l’IA conversationnelle pour améliorer les échanges par écrit ou à l’oral.
• Chatbots. Souvent utilisés dans le cadre du service client d’une entreprise, ils offrent de l’aide et des réponses aux questions les plus fréquemment posées.
• Assistants virtuels. Généralement activés par la voix humaine, ils sont compatibles avec les appareils mobiles et les enceintes intelligentes.
• Logiciels de synthèse vocale. Ils permettent de générer des livres audio ou des consignes telles que celles des lecteurs d’écran, souvent utilisés par les personnes aveugles ou partiellement aveugles.
• Logiciels de reconnaissance vocale. Ils sont capables de transcrire une conférence ou un appel téléphonique, et peuvent générer des sous-titres instantanés, par exemple.

L’IA conversationnelle devient alors un allié de l’accessibilité, des services client en ligne, des appareils industriels dotés de l’internet des objets ou encore des enceintes pour la maison. Elle est également utilisée dans les applications de business intelligence. La business intelligence conversationnelle combine l’IA conversationnelle avec l’analyse de données pour fournir à l’utilisateur une visualisation et une explication des résultats.

Les avantages de l’IA conversationnelle en entreprise

Le recours à une intelligence artificielle entraînée à simuler des dialogues offre plusieurs avantages :

• Service client 24 heures sur 24. L'IA conversationnelle communique avec le client à tout moment, sans avoir besoin d'un agent humain à proximité.
• Réduction des coûts. Ce type d’assistance réduit les ressources nécessaires pour assurer le service client, par exemple.
• Automatisation des tâches. L’exécution de tâches telles que la transcription de textes à l’aide de cette technologie contribue à réduire les erreurs humaines et à accélérer les processus.
• Expérience personnalisée. Ces systèmes mémorisent les préférences et l’historique d’achat du client et sont toujours plus utilisés dans le cadre d’une stratégie omnicanale. Cela permet d’augmenter les ventes et d’améliorer l’appréciation de la marque par l’utilisateur.
• Évolutivité. Il est possible d’élargir rapidement les capacités de ces IA, ce qui en fait un allié pour faire face aux pics de demande comme le Black Friday.

La conception d’une IA conversationnelle

Il existe plusieurs outils pour créer des chatbots et des IA conversationnelles, mais leur conception nécessite encore une intervention humaine. Les chatbots pour le service client sont entraînés au moyen du machine learning et à partir de discussions réelles. Celles-ci sont étiquetées par des analystes humains ou par les agents des centres d’appels. Ensuite, elles sont complétées par des données comportementales (par exemple, sites web visités précédemment), des données sur l’état de la commande ou des sources externes telles que la météo ou les éventualités. Ce qui se traduit par des prédictions plus intelligentes et une résolution plus rapide des problèmes. Le machine learning sert également à l’analyse des échanges entre le client et l’agent afin d’identifier des modèles.

Différences entre un chatbot et une IA conversationnelle

Si la distinction entre chatbot et intelligence artificielle conversationnelle peut sembler floue, les deux technologies découlent l’une de l’autre. En effet, l’IA conversationnelle englobe un ensemble de technologies qui sont fondamentales pour le développement des chatbots. En d’autres termes, un chatbot intelligent est une application développée sur une plateforme d’IA conversationnelle.

Un chatbot est une application qui simule une conversation, mais l’IA conversationnelle permet des interfaces utilisateur omnicanales, fournit un contexte, traite le langage, anticipe les besoins du client et s’intègre à d’autres systèmes dotés d’analyses avancées. Un chatbot est donc moins complexe.

L’IA, un allié dans l’entrepôt

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