Pourquoi les assistants virtuels sont-ils les nouveaux interlocuteurs de demain ?

 

L’assistant virtuel intelligent n’est pas un événement nouveau, puisque le premier logiciel de type agent conversationnel a été créé en 1960. Depuis, ces logiciels conversationnels ne cessent de se développer. Et avec l’intégration de l’intelligence artificielle, l’assistance virtuelle devient encore plus performante aujourd’hui. Se communiquer des messages avec une machine est une pratique qui va aider énormément les entreprises et les administrations. Ils peuvent utiliser cette technologie pour gérer leurs interactions avec les clients.

 

 

Qu’est-ce qu’une assistance virtuelle intelligente ?

 

 

De nos jours, de nombreux types d’assistants virtuels intelligents opérationnels ont vu le jour, comme les Chatbots et les Callbots. Ce sont toutes des applications d’interfaces qui permettent de faciliter le dialogue et les différentes formes de communication entre un consommateur et un service client. Pour le moment, ce programme peut gérer un abonnement automatisé, par exemple, prévenir la météo ou envoyer des messages personnalisés. Mais puisque ce sont des appareils dotés d’une intelligence artificielle, il est amené à se développer au cours des années à venir.

 

 

Comment fonctionnent-ils ?

 

 

Communiquer avec un assistant virtuel au téléphone semble être une pratique normale et automatisée. Mais en arrière-plan, de nombreuses tâches compliquées s’accomplissent de façon organisée et rapide. Par exemple, le Callbot ainsi que les autres agents conversationnels comme les Voicebots, s’appuient sur les technologies les plus avancées en matière d’intelligence artificielle. Cela leur permet de mener à bien une conversation longue durée et d’offrir des réponses le plus vite possibles. Un Callbot utilise également des briques technologiques pour pouvoir exécuter ces nombreuses tâches complexes.

 

 

Pendant un appel, le système identifie la voix de l’appelant en utilisant la brique Voice Activity Detection (VAD) et convertit le son en texte grâce à l’ASR (Automatic Speech Recognition). Ces deux dernières constituent le moteur de STT (Speech to text) qui permet de transcrire une voix de sorte que le moteur d’intelligence artificielle NLU (Natural Language Understanding) puisse saisir l’objectif de la demande de l’appelant et de donner une réponse pertinente. Ensuite, cette réponse sera transformée en voix grâce à la brique de TTS (Text to Speech), combinée avec une voix de synthèse. Et voilà : vous pouvez dialoguer avec un assistant virtuel au téléphone, précisément comme avec un humain.

 

 

Chez Kwalys par exemple, on a trouvé un moyen de rendre ce processus plus rapide pour que les bots soient capables de donner des réponses rapides et de dialoguer aussi vite que les humains. Vous pouvez également concevoir et intégrer facilement votre assistant dans un nouveau processus global.

 

 

Les nouveaux interlocuteurs de demain.

 

 

Si la technologie en matière d’intelligence artificielle ne s’arrête pas de s’accroître, on peut dire que les assistants virtuels auront un très bel avenir. Il peut déjà facilement prendre en responsabilité des tâches répétitives et simples, aujourd’hui. Demain, on peut imaginer que les assistants virtuels seront capables de gérer tous les travaux liés aux appels, ainsi que de délivrer des solutions pertinentes pour les clients. Ils seront des outils incontournables pour les entreprises, leur permettant de travailler efficacement et de rendre leur service clientèle encore plus enrichissant.

 

Est-ce que votre bot doit-être en autoapprentissage ?

Est-ce que les chatbots apprennent seuls ? Voici une question récurrente. Elle émane d’une croyance en lien avec l’intelligence artificielle qui estime qu’une machine est aussi intelligente qu’un être humain et que, par conséquent, elle apprend et raisonne de façon autonome. Ce n’est pas le cas, en voici les raisons.

Technologies du chatbot

Un chatbot (dialogueur ou agent conversationnel) a besoin de 3 sortes de technologies :

– le Natural Language Understanding (NLU) : compréhension du langage naturel,

– la logique : l’action que doit exécuter le bot suite à la compréhension d’une chose,

– les programmes externes : qui lui permettent de capter les informations demandées.

Cet ensemble de technologies constitue un programme informatique. Le chatbot intelligence artificielle est donc incapable d’apprendre de façon autonome.

La NLU

Les algorithmes des chatbots permettent de prélever des données structurées d’un texte, qu’il soit oral ou écrit. La première étape de la création d’un dialogueur passe donc par la création d’une application de NLU. Cela signifie que vous devez prévoir tous les sujets que le chatbot doit assimiler. Il ne comprendra pas ce qui sort de ce cadre bien défini et n’apprendra pas seul à répondre à des sujets non prévus.

Quand tous les sujets sont listés, le paramétrage consiste à donner des exemples de requêtes compréhensibles pour tous les sujets. L’algorithme comprendra ainsi des centaines (ou des milliers) de manières d’exprimer un sujet à partir d’une dizaine de phrases rentrées de façon manuelle.

Il est impératif d’entraîner régulièrement le dialogueur afin qu’il s’améliore au fil du temps. Ce travail est absolument indispensable pour la compréhension du chatbot intelligence artificielle.

Si vous pensiez qu’un dialogueur peut apprendre seul c’est vrai mais seulement s’il a appris au préalable ce qu’il a besoin de savoir pour cela.

La logique

Les bots possèdent une logique qui est cryptée (arbre conditionnel) ce qui exclut toute forme d’apprentissage automatique. Les dialogueurs automatisent des tâches destinées à l’homme avec des objectifs bien précis. Le chatbot a besoin également d’un nombre certain d’informations à recueillir et à vérifier avant de remplir son objectif.

Dans une démarche traditionnelle, l’utilisateur est soumis à un flot de questions et réponses, plus ou moins simples, aux règles préfixées, jusqu’à la réalisation du but final (création d’un document, d’un ticket support…).

Dans une démarche learning, c’est l’algorithme qui décide de la voie logique à suivre tout en tenant compte de la mémoire utilisateur.

Dans ce cas et à l’instar de la NLU, l’agent conversationnel travaille en totale autonomie mais il apprend de façon supervisée.

Il est donc entièrement faux de croire que les chatbots sont capables d’apprendre seuls. Ils apprennent uniquement ce qu’on leur dit d’apprendre.

Les projets chatbots nécessitent un chef de projet qui est chargé de la gestion du chatbot au fil du temps. Il s’agit d’une ressource indispensable à la création et au suivi d’un agent conversationnel.

TALKR