Qu'est-ce qu'un chatbot ?

Et comment l'associer avec l'analytique ?

Dans le monde numérique d'aujourd'hui, vous avez probablement déjà interagi avec un chatbot. Voici quelques scénarios familiers.

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Vous étiez peut-être en train de regarder une nouvelle paire de chaussures et une fenêtre de chat s'est ouverte pour vous saluer et vous demander si vous avez besoin d'aide. Ou vous avez demandé à Siri, Alexa ou Google de planifier une réunion, de vous rappeler une tâche à faire ou de régler une minuterie pour le gâteau dans le four. Vous avez peut-être même utilisé ChatGPT pour vous aider à rédiger une lettre, à réfléchir à des stratégies et à des concepts, ou à écrire un code informatique pour un projet de classe.

Datant des années 1960, les chatbots ont une histoire fascinante. Aujourd'hui, ils peuvent être des outils puissants pour les entreprises, les clients et les particuliers. Grâce à des technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) générative, les conversations avec ces "bots" ressemblent étonnamment à des conversations humaines, fournissant des réponses et des solutions en temps réel.

Définition des chatbots

Un chatbot est une forme d'intelligence artificielle (IA) conversationnelle conçue pour simplifier l'interaction entre l'homme et l'ordinateur. À l'aide d'un programme informatique qui simule une conversation humaine, les chatbots peuvent comprendre les questions et les données de l'utilisateur et y répondre par le biais d'un langage parlé ou écrit.

Les chatbots rudimentaires utilisent des règles pour suivre des schéma spécifique en fonction des entrées de l'utilisateur. Ils sont généralement utilisés pour répondre à des questions simples ou pour orienter les clients vers l'enregistrement d'un ticket. Ces robots sont très répandus. Vous pouvez les rencontrer sur des sites commerciaux, des chaînes téléphoniques, des applications de messagerie – comme Facebook Messenger – et d'autres plateformes de réseaux sociaux.

Les chatbots plus sophistiqués utilisent des technologies telles que les modèles de langage à grande échelle (LLM) basés sur des transformateurs pour traiter les requêtes des clients et fournir des réponses semblables à celles des humains. Les LLM aident les robots à comprendre l'intention de la question, malgré les fautes de frappe ou les difficultés de traduction.

Au fil de la conversation, les chatbots sophistiqués apprennent et recueillent des informations pour s'adapter aux préférences de l'utilisateur et fournir des réponses et des recommandations personnalisées – faisant office d'assistant IA numérique. Ils peuvent engager des conversations complexes sur tous les sujets, de la technologie aux meilleurs ingrédients pour un dîner en famille.

Parmi les assistants vocaux, on peut citer Siri, Alexa et Google Assistant. Parmi les exemples de chatbots basés sur la technologie de l'IA générative, on peut citer OpenAI ChatGPT, Google Bard et Meta Llama2.

Découvrez l'IA générative

Découvrez les technologies analytiques de base qui alimentent les chatbots – y compris l'IA générative – et apprenez à utiliser la technologie de manière judicieuse.

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La valeur des chatbots – et leurs principales applications

Dans tous les secteurs, les entreprises utilisent les chatbots pour répondre aux demandes des clients 24 heures sur 24. Pour améliorer l'expérience client. Pour améliorer l'accessibilité. Et pour fluidifier le service client et le e-commerce.

Les chatbots peuvent contribuer de nombreuses façons aux interactions avec les utilisateurs et les clients. En voici quelques-unes :

Service à la clientèle. De nombreuses entreprises utilisent les chatbots comme premier contact pour le support client. Presque tous les secteurs s'en servent pour aider les clients à naviguer sur leurs sites web, à répondre à des questions simples et à trouver des points de contact pertinents.
E-commerce. Les entreprises de vente au détail et les fournisseurs de télécommunications utilisent les chatbots comme canal d'interaction supplémentaire pour leurs clients. Ces bots sont conçus pour guider les interactions avec les clients à travers un flux de processus linéaire pour effectuer des demandes ou des transactions. Si nécessaire, ils peuvent déclencher une intervention humaine en transmettant les demandes à un représentant du service client.
Assistants virtuels. Les assistants virtuels personnels tels qu'Alexa ont gagné en popularité car ils sont devenus plus largement disponibles et s'intègrent facilement dans la vie quotidienne des consommateurs. Les gens les utilisent pour rechercher rapidement des informations, planifier des rendez-vous et interagir avec les fonctionnalités de leur maison intelligente. Avec l'essor de l'IA générative, les clients et les robots peuvent interagir d'une manière de plus en plus humaine.

Chatbots d'IA générative

Avec l'IA générative, les chatbots ne se contentent pas de répondre ou de prédire des réponses – ils génèrent de nouvelles données comme principal résultat. Par exemple, les utilisateurs peuvent fournir quelques mots pour décrire une idée, comme des informations de base qu'ils aimeraient inclure dans un discours, et le robot peut créer un script complet en quelques secondes. Il peut même revenir en arrière et apporter des modifications jusqu'à ce que le discours soit parfait.

Comment fonctionnent les chatbots ?

Les chatbots communiquent par la parole ou par le texte. Dans les deux cas, ils s'appuient sur des technologies d'intelligence artificielle telles que le machine learning, le traitement automatique du langage naturel (NLP), la compréhension du langage naturel (NLU) et l'IA générative.

Le traitement automatique du langage naturel est une branche de l'intelligence artificielle qui apprend aux machines à lire, analyser et interpréter le langage humain. Cette technologie donne aux robots une base pour comprendre la structure et le sens du langage. Au fond, le NLP permet à l'ordinateur de comprendre ce que vous demandez. Le NLU prend ensuite cette information et permet à l'ordinateur d'agir en fonction de la demande.

Les chatbots avancés essaient de comprendre l'intention qui se cache derrière vos questions. Ces chatbots sont programmés pour simuler une conversation humaine et afficher un comportement intelligent, semblable à celui d'un être humain. Plus ils communiquent avec vous, plus ils comprennent et plus ils apprennent à communiquer comme vous (et d'autres personnes ayant des questions similaires). Vos réactions positives renforcent leurs réponses qu'ils peuvent ensuite réutiliser.

Les chatbots ayant un objectif spécifique, comme le routage des plaintes ou les demandes d'informations des clients, sont conçus avec un éventail limité de réponses potentielles. En revanche, les assistants d'IA plus complexes sont conçus pour répondre à un large éventail de scénarios et de requêtes, allant de la météo et des actualités aux calendriers personnels, en passant par les sélections musicales et les questions diverses.

Au fil du temps, les gens utiliseront de plus en plus les chatbots. Par exemple, les programmeurs continueront à expérimenter l'utilisation d'assistants numériques basés sur l'IA générative pour les aider à écrire du code. Et les personnes entreprenantes les utiliseront pour développer des idées et des stratégies plus novatrices pour les entreprises qui fournissent des services et des produits innovants.

Les applications des chatbots dans l'Analytics

L'introduction d'une fonctionnalité de chatbot dans les solutions analytiques permet de combiner les capacités conversationnelles avec l'analytics avancée, ce qui ouvre un large éventail de possibilités. Par exemple :

Un chatbot peut automatiquement interroger et décrire de grandes tables d'entreprise ou publiques.
Vous pouvez demander verbalement des résultats résumés ou analysés en disant, par exemple, "Quelles sont les campagnes de marketing qui génèrent le plus de prospects ce trimestre ?"
Un chatbot peut fournir une réponse, puis offrir des informations supplémentaires ou suggérer un rapport connexe à consulter sur la base de patterns dans les données et dans les requêtes connexes précédentes.
Vous pouvez demander au chatbot de partager les résultats avec d'autres personnes de manière automatique. Vous pouvez même combiner les chatbots avec des solutions analytiques spécialisées pour effectuer des tâches explicites au sein d'une application.

Améliorer la créativité et l'efficacité des spécialistes du marketing : Un exemple

Les assistants alimentés par l'IA dans SAS® Customer Intelligence 360 fournissent des outils pour aider les spécialistes modernes du marketing numérique à déployer leurs efforts tout au long du parcours d'engagement du client.

Grâce aux technologies d'IA générative, l'assistant interagit avec le LLM choisi par le client pour comprendre le comportement des clients et les tendances marketing. Non seulement il peut aider à réfléchir aux audiences et aux parcours des clients, mais il aide également les spécialistes du marketing à élaborer des créations convaincantes et spécifiques à chaque canal, ainsi que des contenus attrayants adaptés aux différentes plateformes.

Les résultats de l'IA générative sont, au fond, le reflet de nous, les humains. ... Les consommateurs doivent continuer à faire preuve d'esprit critique lorsqu'ils interagissent avec l'IA conversationnelle et éviter les préjugés liés à l'automatisation (la croyance qu'un système technique est plus susceptible d'être précis et vrai qu'un humain). Reggie Townsend Vice President, Data Ethics Practice SAS

L'éthique derrière les chatbots

La nouvelle technologie des chatbots a rendu l'IA accessible à chacun de nous. Mais comme de plus en plus d'entreprises associent les bots avec des solutions d'IA et d'Analytics, il est important de s'assurer que la technologie est utilisée de manière responsable et éthique. Bien que le potentiel des outils d'IA générative soit prometteur, la technologie peut perpétuer la désinformation, porter atteinte à la vie privée, etc.

Pour utiliser la technologie des chatbots de manière éthique, les personnes qui la développent doivent être conscientes des risques. N'oubliez pas que les données sont le carburant des chatbots et de l'IA qui les alimente. Il est essentiel d'utiliser des données de haute qualité, bien adaptées à la tâche à accomplir – et des modèles qui tiennent compte de la confidentialité, de la conformité et de la partialité. Il faut toujours faire preuve d'esprit critique lors du développement et de l'utilisation de la technologie des chatbots.