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intégration de elevenlabs dans les callbots de TALRK

par | Mar 23, 2024 | Callbot, Voicebot

L’intégration de la technologie de synthèse vocale d’ElevenLabs dans les callbots de TALKR représente une avancée notable dans le domaine de l’interaction client automatisée grâce au voice cloning. le choix d’incorporer ce type de technologie d’IA vise à transformer les échanges téléphoniques en expériences plus naturelles et engageantes au près des usagers, grâce à une qualité de voix synthétique sans précédent. ElevenLabs, pionnier dans la création de contenu audio avec des voix ultra-réalistes, apporte sa technologie avancée pour offrir une dimension nouvelle aux callbots en temps quasiment réel.

L’utilisation de ElevenLabs dans les projets de callbots avec TALKR nécessite une attention particulière à la qualité des voix humaines enregistrées toutefois. Ces dernières doivent être exemptes de bruit pour assurer une synthèse vocale claire et précise : on préfèrera une voix cristaline par exemple. La plateforme permet de personnaliser la voix selon plusieurs critères tels que le genre, le ton, et l’accent, le boost afin de mieux s’aligner sur les besoins spécifiques de chaque projet. Cette flexibilité est essentielle pour maintenir une communication fluide et naturelle au téléphone. Il est possible de régler de manière différente la tonalité pendant la conversation afin d’améliorer la perception coté utilisateur. Nous remarquons encore des temps de pose trop long coté elevenlabs sur la France car les serveurs sont plus distants.  il est donc impossible de passer en production certains cas d’usages début 2024 mais on espère que cela sera rendu possible dans les prochains mois. 

Cependant, il est important de noter que la vitesse de réponse et la qualité vocale peuvent varier en fonction de plusieurs facteurs, notamment la distance par rapport aux serveurs principaux, généralement situés aux États-Unis et la longeur de la phrase à transmettre. Ces variations peuvent influencer l’expérience utilisateur, surtout dans les interactions critiques où la rapidité de réponse est clé. en mars 2024 la réponse était encore très longue comparée à d’autres acteurs de renom qui travaillent aussi sur le TTS.

Pour maximiser l’efficacité de l’intégration d’ElevenLabs, il est conseillé de suivre une méthodologie rigoureuse. Cela inclut l’identification précise du type de voix nécessaire, la rédaction d’un script clair et concis, et l’ajustement minutieux des paramètres de voix pour chaque scénario. La capacité d’ElevenLabs à injecter dynamiquement des voix personnalisées dans TALKR ouvre des possibilités immenses pour enrichir l’interaction avec les callbots en maitrisant le text to speech de manière de plus en plus naturelle, rendant ces outils plus accessibles et captivants pour un large public.

Il est également essentiel de tester et d’ajuster le déploiement pour s’assurer que l’intégration répond aux attentes en termes de qualité de voix et de performance. Cette étape garantit que le projet final offre une expérience utilisateur optimale, renforçant ainsi l’engagement et l’accessibilité du contenu audio pour la personne au téléphone qui va intéragir.

L’intégration d’ElevenLabs dans les callbots de TALKR symbolise une étape importante vers l’amélioration de la communication automatisée virtuelle. En dépit des défis liés aux variations de la vitesse de réponse et de la qualité vocale, les avantages en termes d’engagement utilisateur et d’accessibilité sont indéniables. Cette collaboration entre ElevenLabs fournisseur incontesté des plus belles voix et TALKR illustre parfaitement la convergence entre l’innovation technologique et l’intelligence artificielle, offrant un aperçu prometteur de l’avenir de la synthèse vocale.

Attention aux Appels Non Sollicités et au harcellement téléphonique

par | Mar 16, 2024 | Callbot, Voicebot

Protégez-vous des Démarchages Téléphoniques Abusifs :

Agir Face aux Numéros Frauduleux  (scam & Voiceswaping)

Dans l’ère numérique actuelle, la frontière entre la commodité des offres commerciales et l’intrusion dans la vie privée devient de plus en plus floue. Les appels automatisés provenant de numéros fixes identifiés comme appartenant à des sociétés de démarchage frauduleux à l’aide du voiceswaping soulignent cette problématique fourni par des opérateurs telco peut regardant. Ces numéros, souvent liés à des offres commerciales attractives telles que des réductions sur les factures d’électricité ou de la vente de panneau solaire, cachent une réalité moins séduisante marquée par une publicité non désirée et agressive.

Des plateformes telles que tellows permettent aux utilisateurs de signaler leur expérience avec ces numéros, révélant ainsi un large consensus sur le caractère intrusif et souvent illégal de ces appels. Le non-respect de l’inscription à Bloctel, le service officiel de protection contre le démarchage téléphonique, est fréquemment cité, tout comme des pratiques de harcèlement téléphonique visant à pousser les consommateurs à l’achat ou à la souscription de services indésirables.

Le danger ne s’arrête pas à la nuisance sonore ou à l’interruption de nos journées par ses démarcheurs qui utilisent des voix humaines. Ces démarchages peuvent avoir des conséquences plus graves, telles que le démarchage illégal avec pour objectif la récupération de données personnelles sans consentement. Ces pratiques posent un risque significatif pour la sécurité et la confidentialité des informations personnelles des individus. Chez TALKR nous prenons très au serieux ce type de proposition et essayons de construire des parcours plus légitimes pour éviter l’agacement des répondants tout en respectants les règles.

les Obligations Depuis janvier 2023 

    • Interdit avec des numéros non NPV
    • Informer stéology de la société du client
    • Respecter les horaires  9h 12H 14h 18H
    • Pas appeler la personne 2 fois dans la journée
    • Obligation d’engagement sur un NPV 12 mois
    • Adresse IP des appels entrants ! avec préfixe possible
  • Chez Orange ils peuvent rappeler le numéro et si il y a personne qui décroche (SVI) pénalités applicables 2000 euros le numéro non rappelé : AF2M / ARCEP on paie les pénalités. 
  • seulement des numéros 01 / 02 …  régionaux  ….  par tranches sur les opérateurs 
  • Phase de souscription + montant du NPV 
  • document tripartite possible avec le client

Pour protéger votre tranquillité et votre vie privée sans être dérangé par un callbot agressif, il est vivement recommandé de bloquer ces numéros dès leur identification et de signaler toute activité suspecte à des plateformes comme Tellows ou directement à Bloctel. En prenant ces mesures proactives, vous contribuez non seulement à votre propre protection mais également à celle de la communauté, en aidant à identifier et à réduire les pratiques abusives de démarchage téléphonique.

La vigilance reste notre meilleur allié face aux menaces de sécurité et de confidentialité dans notre monde connecté. En adoptant les bonnes pratiques et en utilisant les outils mis à notre disposition, nous pouvons tous contribuer à créer un environnement plus sûr et plus respectueux de nos droits et de notre vie privée.

Les *DID sont une fonctionnalité de la téléphonie permettant à une entreprise d’allouer des numéros de téléphone individuels pour chaque poste au sein de son système téléphonique sans nécessiter une ligne physique pour chaque connexion possible vers l’extérieur. Cela permet à une entreprise de disposer de plusieurs numéros de téléphone entrants vers un même système téléphonique et de diriger les appels entrants vers le bon poste sans intervention humaine. Les DID sont particulièrement utiles pour les systèmes de VoIP (Voice over Internet Protocol), où ils facilitent la gestion des appels entrants vers des extensions spécifiques au sein d’une organisation.

Quelle est la différence entre le Finetuning et le rag ?

par | Mar 6, 2024 | Callbot, Voicebot

Utiliser efficacement le RAG avec des grands modèles de langage : une exploration approfondie pour augmenter la performance des bots. 

Au cœur de la révolution de l’intelligence artificielle (IA) se trouve l’évolution constante des modèles de langage, notamment les grands modèles de langage (Large Language Models, LLMs) qui ont transformé la façon dont nous interagissons avec la technologie. Parmi les innovations les plus significatives, le Retriever-Augmented Generation (RAG) et le finetuning se distinguent par leur capacité à personnaliser et améliorer l’efficacité des assistants virtuels. Cet article explore les meilleures pratiques pour utiliser le RAG avec des LLMs et examine la distinction cruciale entre le RAG et le finetuning, tout en soulignant l’importance de choisir judicieusement parmi les différents fournisseurs de modèles selon les use cases spécifiques. En effet, en fonction de la typologie d’entreprise, parfois il n’est pas possible d’utiliser l’une ou l’autre technique pour des raisons de confidentialité par exemple. Finetunner un modèle par rapport aux données des clients permet d’obtenir des bons résultats. il faut toutefois tester les jeux de donées pour savoir si ils répondent aux exigences.

#### Qu’est-ce que le RAG?
Le Retriever-Augmented Generation est une technique avancée qui combine la récupération d’informations (le « Retriever ») avec la génération de texte (le « Generator ») pour fournir des réponses plus précises et informatives. Le RAG fonctionne en recherchant d’abord des informations pertinentes dans une vaste base de données ou un ensemble de documents, puis en utilisant ces informations pour générer des réponses. Cette approche permet aux assistants virtuels de fournir des réponses plus nuancées et basées sur des données à jour, rendant les interactions plus riches et plus informatives. Les anciennes techniques de machine Learning sont encore utiles, mais la qualité des réponses est parfois moindre. Mais l’utilisation vectorielle Il a représentation des phrases permet d’améliorer grandement la précision des réponses.

#### : comprendre la différence entre le RAG et le Finetuning
Bien que le RAG et le finetuning soient des techniques d’amélioration des capacités des LLMs, ils servent des objectifs différents :

– **Le RAG** est axé sur l’enrichissement des réponses en intégrant des informations externes au moment de la génération de la réponse. Cela permet d’élargir la portée des réponses au-delà de ce qui est stocké dans les paramètres du modèle.

– **Le Finetuning**, en revanche, consiste à ajuster les poids d’un modèle pré-entraîné sur un ensemble de données spécifique pour améliorer ses performances sur des tâches ou des domaines particuliers. Cette personnalisation rend le modèle plus performant sur les cas d’utilisation ciblés, mais ne lui permet pas nécessairement de consulter des informations externes en temps réel.

#### Stratégies d’utilisation efficace du RAG avec les LLMs
Pour exploiter pleinement le potentiel du RAG dans le développement d’assistants virtuels, voici quelques stratégies clés :

– **Intégration de bases de données pertinentes**: Sélectionnez soigneusement les sources d’information que le RAG utilisera pour enrichir les réponses. Une base de données bien curée et à jour est cruciale pour la pertinence des informations fournies. Attention, toutefois, avoir des données trop hétéroclite vont entraîner une performance des résultats à atteindre.

– **Optimisation du retriever**: Ajustez les paramètres du retriever pour qu’il sélectionne les informations les plus pertinentes. Cela peut impliquer de peaufiner les algorithmes de recherche ou d’utiliser des techniques d’apprentissage profond pour améliorer la sélection des documents.

– **Équilibrage des réponses générées**: Veillez à maintenir un équilibre entre les informations tirées de la base de données et la génération de réponses cohérentes et context

La méthode RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) est justement une technique avancée pour améliorer les performances et la pertinence des modèles d’intelligence artificielle, en particulier les grands modèles de langage (LLMs). Cette approche se concentre sur l’utilisation des retours (feedback) humains pour guider et affiner le processus d’apprentissage du modèle, le rendant ainsi plus aligné avec les objectifs, les valeurs, et les préférences humaines. Voici comment la méthode RLHF fonctionne, généralement en trois étapes principales :

1. **Collecte de Feedback Humain** : La première étape consiste à recueillir des données sur la façon dont les humains réagissent ou préfèrent que le modèle réponde à certaines requêtes ou situations. Cela peut impliquer des évaluations directes de réponses générées par le modèle, où les évaluateurs humains jugent la qualité, la pertinence, ou l’alignement éthique des réponses.

2. **Apprentissage par Renforcement** : Ensuite, les données de feedback humain sont utilisées pour entraîner le modèle via l’apprentissage par renforcement. Dans ce contexte, le modèle est considéré comme un « agent » qui apprend à maximiser une « récompense » basée sur les évaluations humaines. Les réponses qui reçoivent un feedback positif augmentent la probabilité d’être produites à nouveau, tandis que celles jugées négatives sont découragées. Cela permet d’améliorer le modèle au fur et à mesure du temps

3. **Itération et Affinement** : Le processus est itératif. Le modèle, une fois ajusté par l’apprentissage par renforcement, est soumis à une nouvelle série d’évaluations humaines, et ces nouvelles données de feedback sont à nouveau utilisées pour affiner le modèle. Ce cycle peut être répété plusieurs fois pour continuer à améliorer la performance du modèle selon les critères humains.

L’objectif de la méthode RLHF est de créer des modèles d’IA qui sont non seulement techniquement compétents, mais qui sont aussi capables de naviguer dans les nuances des préférences humaines, des normes sociales, et des considérations éthiques. En intégrant le jugement humain directement dans le processus d’apprentissage, RLHF vise à produire des modèles plus sûrs, éthiques, et utiles pour une gamme plus large d’applications.

Comment minimiser les risques d’erreur avec les LLMs

par | Mar 6, 2024 | Callbot, Voicebot

Maîtriser les Risques IA : Sécuriser l’Implantation de Modèles de Langage dans les Entreprises sans compromettre la qualité des réponses.

Dans le déploiement de modèles de langage à grande échelle au sein des grandes entreprises, la gestion des risques est un enjeu majeur. Ces systèmes, bien que puissants, présentent des vulnérabilités spécifiques lorsqu’ils traitent des volumes importants de données hétérogènes.

Le risque principal est la diffusion d’informations inexactes, qui peut résulter de la malcompréhension des données par l’IA ou de leur mauvaise interprétation. Cela peut mener à des décisions erronées et nuire à la réputation de l’entreprise. Pour se prémunir contre cela, il est crucial d’adopter une approche multi-couches :

1. Validation des Données : Mettre en place des protocoles rigoureux pour l’entrée des données, en s’assurant de leur qualité et de leur fiabilité avant qu’elles ne soient traitées par l’IA.

2. Supervision Continue : Établir une surveillance humaine des réponses générées par l’IA, surtout dans les phases initiales de déploiement, pour corriger rapidement toute erreur. Il est de proposer dans ce cas, du renforcement et de la robustification Des données afin d’ éviter de dégrader la qualité des réponses. L’objectif de renforcer la qualité des dates à devient alors un enjeux prioritaire. Le risque d’apporter une réponse de moindre qualité peut avoir de graves répercussions au sein des entreprises, Conséquences désastreuses sur le chiffre d’affaires et la réputation de celle-ci.

3. Apprentissage Progressif : Utiliser un feedback régulier pour affiner les modèles d’IA, leur permettant de s’adapter et de s’améliorer au fil du temps. La présence de contributeurs permet alors dans ce cas d’éviter de se retrouver dans des impasses.

4. Transparence : Communiquer clairement sur les capacités et les limites des systèmes d’IA aux utilisateurs finaux pour gérer les attentes.

5. Sécurité des Données : Assurer une protection robuste des données pour prévenir les fuites d’informations sensibles.

6. Conformité Réglementaire : S’assurer que les systèmes d’IA sont en conformité avec les réglementations en vigueur concernant la protection des données et la vie privée.

En intégrant ces mesures, les entreprises peuvent tirer parti de l’intelligence artificielle pour enrichir l’expérience utilisateur tout en minimisant les risques associés.

Comment augmenter la productivité et le ROI grâce aux callbots

par | Fév 24, 2024 | Callbot, Voicebot

Révolutionnez votre Service Client avec un Callbot Économique : Maximisez votre ROI en Quelques Mois! »

Dans un monde où l’efficacité et la rentabilité dictent les stratégies des entreprises, l’adoption de callbots apparaît comme une solution incontournable pour transformer l’expérience client dans les centres de contacts des callcenters tout en optimisant les coûts à moyen terme. Les callbots, grâce à leur capacité à gérer automatiquement les requêtes des clients, promettent un avantage concurrentiel significatif, surtout pour les entreprises traitant un volume élevé d’appels au sein des callcenters et centres de contact de toutes tailles.

Avantages pour les Utilisateurs Finaux

L’atout majeur des callbots réside dans leur autonomie à répondre instantanément à des demandes courantes, permettant ainsi une satisfaction client accrue par une disponibilité 24/7. Cette gestion automatisée des interactions libère du temps précieux pour les agents du service client, qui peuvent se concentrer sur des cas plus complexes nécessitant une touche humaine. Minimiser les tâches ingrates pour se concentrer sur les tâches à fortes valeur ajoutées : c’est l’objectifs des bots.

Le ROI Rapide : Un Investissement Judicieux

Bien que la mise en place d’un callbot nécessite un investissement initial inférieur à 10K en général, le retour sur investissement est rapidement perceptible, particulièrement pour les organisations avec un volume d’appel élevé. Cette efficacité opérationnelle se traduit par une réduction significative des coûts liés à la gestion des appels, comparativement à un service client entièrement humain. il faut compter en général 5 mois pour que le bot puisse devenir rentable au sein de l’entreprise.

Des Tarifs en Diminution : Une Vision d’Avenir

L’évolution technologique et la compétition croissante dans le domaine des callbots laissent présager une baisse des coûts de téléphonies, des serveurs, des llms, rendant cette technologie encore plus accessible et compétitive par rapport à d’autres canaux de communication comme les SMS. À l’avenir, avec l’intégration croissante des voicebots dans les foyers, les callbots seront appelés à offrir une valeur ajoutée sans précédent, en se positionnant comme un canal de communication privilégié entre les entreprises et leurs clients. L’avenir sera conversationnel et vocal selon TALKR.

Défis et Limitations

Cependant, il est crucial de reconnaître que le déploiement d’un callbot est un projet qui nécessite une planification et une réflexion approfondies car il implique la conduite du changement au sein de l’entreprise. Les coûts initiaux, bien qu’importants, doivent être mis en balance avec les bénéfices à long terme : il faut voir cela comme un investissement moyent terme. Une intégration technique harmonieuse avec les systèmes existants est impérative pour le succès de cette initiative. Plus le Bot se connecte aux outils CRM / Ticketing de l’entreprise plus il peut qualifier des tâches peu complexes mais qui feront gagner un temps précieux aux conseillers.

Bien que le risque d’erreur soit moindre comparé à un agent humain, un callbot requiert une programmation et une maintenance rigoureuses pour minimiser ce risque et garantir une expérience utilisateur optimale dans le temps. De plus, la supervision humaine demeure nécessaire pour assurer le bon fonctionnement du système. la phase d’entrainement et de suivi est crucial pour assurer le bon fonctionnement des scénarios du callbot au téléphone.

L’adoption d’un callbot représente une stratégie avant-gardiste pour les entreprises visant à optimiser leur service client tout en réduisant les coûts opérationnels. Avec une mise en œuvre réfléchie et une gestion efficace, les callbots sont destinés à devenir le pilier central de l’interaction client, offrant un service rapide, personnalisé et économique. La promesse d’un ROI rapide fait des callbots une solution attrayante et incontournable pour toute entreprise souhaitant évoluer et se démarquer dans l’ère digitale.

Comment détecter le Clonage Vocal au Téléphone

par | Fév 23, 2024 | Callbot, Voicebot

Dans un univers où la technologie vocale progresse à pas de géant chaque jour, le clonage vocal représente à la fois une prouesse technique et un défi éthique. Chez TALKR, nous sommes à l’avant-garde de l’innovation depuis de nombreuses années, combinant avec finesse les voix humaines et les voix neuronales d’Elenvelabs pour offrir une qualité de compréhension sans précédent. Cependant, l’ascension des technologies de TTS soulève des préoccupations légitimes quant à l’utilisation abusive potentielle de ces outils dans des scénarios non maitrisés (fake information). Voici comment nous abordons ces défis pour garantir une utilisation sûre et responsable de nos solutions et éviter de se retrouver dans des situations plus qu’incongrues mais toxiques.

Stratégies de Détectection du Clonage Vocal

TALKR s’engage à minimiser les risques d’utilisation abusive de la technologie de clonage vocal par téléphone. Nous sommes conscients de la nécessité d’investir dans des garanties appropriées pour protéger nos utilisateurs et la société dans son ensemble contre les risques associés aux deepfakes vocaux. En effet certains prospects n’hésitent pas à nous demander de falsifier des voix afin de reproduire des discours commerciaux au téléphone sans prévenir qu’il s’agit d’un agent virtuel au téléphone. Voici quelques-unes des mesures que nous mettons en œuvre :

  1. Traçabilité des Fichiers Audio : Nous avons mis en place un système robuste permettant de retracer tout fichier audio généré à un utilisateur spécifique. Cette capacité de traçabilité est cruciale pour prévenir l’utilisation malveillante de notre technologie et faciliter l’identification des abus.
  2. Mesures de Protection Supplémentaires : Dans notre quête pour renforcer la sécurité, nous explorons des mesures de protection supplémentaires. Cela inclut l’exigence d’informations de paiement ou une vérification complète de l’identité pour les utilisateurs souhaitant accéder à notre outil de de scénarisation vocale avec des voix sur étagères (Mp3). De plus, nous envisageons la vérification manuelle de chaque scénario généré avec des IAG proposé pour s’assurer de leur légitimité vis à vis des clients.
  3. Marqueurs Invisibles : Une des innovations les plus prometteuses que nous pensons intégrer est l’utilisation de marqueurs sonores invisibles au sein des chaque fichier son qui permet de générer le « Text to speech ». En incrustant des fréquences inaudibles au sein des enregistrements vocaux générés, nous pouvons marquer chaque fichier audio de manière unique. Cette technologie de marquage permet non seulement de tracer l’origine d’un fichier audio, mais offre également une méthode fiable pour identifier et authentifier les enregistrements.

L’Éthique avant Tout

La mission de TALKR est de pousser les frontières de la technologie vocale au téléphone tout en maintenant un cadre éthique rigoureux. Nous sommes pleinement engagés à développer des solutions innovantes qui enrichissent les interactions humaines, sans jamais compromettre la sécurité ou la vie privée de nos utilisateurs. Notre investissement dans des garanties appropriées et des mesures de protection avancées témoigne de cet engagement envers une utilisation responsable de l’IA.

Le paysage technologique continue d’évoluer, et avec lui, les défis que nous affrontons. Chez TALKR, nous restons à l’écoute des développements dans le domaine du clonage vocal et de la compréhension du texte et adaptons nos stratégies pour garantir que nos innovations mènent à un avenir où la technologie renforce la confiance et l’authenticité dans la communication humaine même si un robot intervient pendant le call.