L'IA conversationnelle, ainsi que le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance automatique de la parole (ASR), la gestion avancée des dialogues et l'apprentissage automatique (ML), modifient la façon dont les humains interagissent et communiquent avec les machines. L'IA conversationnelle et ses technologies associées permettent aux humains d'avoir des conversations avec des machines de la même manière qu'ils le font entre eux.
UNE rapport récent de Markets and Markets a révélé que le taille du marché de l'IA conversationnelle devrait passer de 4,2 milliards de dollars en 2019 à 15,7 milliards de dollars d'ici 2024. L'évolution de l'IA au cours de la dernière décennie a produit des applications capables de convaincre une personne qu'elle est en train d'avoir une conversation avec un autre être humain, alias Test de Turing. Ce n'est pas seulement le niveau « humain » des interactions qui rend l'IA conversationnelle si importante, mais plutôt la capacité de l'application d'IA à prendre des décisions éclairées sur la base des informations exploitables qu'elle a recueillies à partir des données. Cet article se penchera sur la manière dont l'IA conversationnelle améliore l'expérience client.
L'IA conversationnelle n'est ni basée sur des règles ni scriptée
Les chatbots traditionnels étaient basés sur un ensemble de règles, tout comme les techniques de programmation traditionnelles. « Si ceci, alors cela, sinon ceci », c'était essentiellement ainsi qu'ils fonctionnaient. Si le client demandait quelles étaient les heures d'ouverture du magasin, le chatbot répondait en parcourant ses règles, en trouvant la règle appropriée et en répondant par une réponse scriptée. En utilisant des mots clés glanés dans le texte du client, il a pu les faire correspondre aux mots clés qu'il avait en mémoire, parcourir ses règles et sélectionner la réponse appropriée (c'est-à-dire que le client a mentionné les « heures d'ouverture du magasin » afin que la réponse appropriée inclue les heures d'ouverture).
Cela convenait pour les requêtes simples, mais comme le chatbot ne comprenait pas vraiment l'ensemble de la conversation, la portée de la communication entre le client et le chatbot était limitée. L'IA conversationnelle ne se limite pas à l'utilisation de mots clés et de scripts : elle est capable d'avoir une conversation complète par le biais du texte ou de la voix. De plus, il est capable de fournir des traductions en temps réel, facilitant ainsi une conversation dans la langue du client. Selon Michael Ringman, CIO de TELUS International, fournisseur mondial de solutions numériques d'expérience client, l'IA conversationnelle permet aux marques de communiquer avec leurs clients du monde entier. « Les clients souhaitent interagir avec les marques dans leur langue maternelle et l'intégration de chatbots dotés de capacités de traduction en temps réel leur permet de le faire », explique Ringman. « Au-delà de la traduction, ces robots peuvent également détecter intelligemment le contexte des conversations afin de demander des éclaircissements si nécessaire, puis rechercher les réponses les plus pertinentes dans une base de connaissances substantielle. »
