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Pourquoi opter pour un callbot de pointe dans votre centre d’appels du futur ?

par | Juin 14, 2023 | NLP

   Le callbot représente la quintessence de l’évolution des centres d’appels vers une nouvelle ère de la relation client. Grâce à son caractère conversationnel, il simule des échanges conviviaux entre les robots et les consommateurs, offrant un service accessible en temps réel, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Cette technologie révolutionnaire permet des interactions personnalisées et instantanées, offrant des réponses sur mesure basées sur les données des clients. De plus, ces interfaces s’intègrent harmonieusement à une multitude d’applications telles que Facebook, Messenger, Whatsapp, pour n’en citer que quelques-unes. Vous pouvez ainsi maintenir une communication proactive avec vos clients, indépendamment de leurs plateformes de prédilection.
De nos jours, la majorité des consommateurs préfèrent résoudre eux-mêmes les problèmes liés à un produit ou un service plutôt que de contacter le service client d’une marque. C’est là que les callbots entrent en jeu, offrant une alternative qui satisfait davantage les clients en réduisant le temps de résolution. Ils peuvent, par exemple, remplacer les réponses automatiques par email, tout en ayant la capacité d’accompagner, de rappeler ou de relancer les prospects en temps réel. Les callbots s’améliorent continuellement grâce à un entraînement supervisé par des humains, en utilisant les données recueillies lors de chaque interaction.
Enfin, les agents conversationnels sont les meilleurs alliés des services clients. Le rôle des callbots est de soutenir et non de remplacer les équipes de service client. Ils limitent l’escalade des contacts vers ces équipes, optimisant ainsi leur charge de travail et leur permettant de se concentrer sur les besoins nécessitant une intervention humaine. Saviez-vous que 59 % des clients préfèrent interagir avec un service client via un chat plutôt que par téléphone ? L’autonomisation des utilisateurs tout au long de leur parcours est au cœur des nouvelles attentes des consommateurs en matière d’expérience client.

Comment les callbots redéfinissent-ils le service client du futur ?
Souvenez-vous de l’époque où, avant de parler à un conseiller client, vous deviez supporter une longue musique d’attente. De nos jours, les consommateurs ont peu de tolérance pour l’attente, surtout au téléphone. En revanche, les solutions de selfcare qui mettent en avant l’autonomie et l’instantanéité sont de plus en plus populaires.
Aujourd’hui, une partie de la population souhaite pouvoir communiquer avec un être humain lorsqu’elle a besoin d’aide. Les chatbots, les callbots ou les voicebots sont des solutions idéales pour répondre à cette demande. Selon les besoins et la nécessité d’une assistance dédiée, ces solutions de selfcare peuvent rediriger les utilisateurs vers un agent de service client.
Même si votre callbot est bien conçu, il ne pourra pas toujours répondre à toutes les demandes. Il est donc essentiel de former vos agents conversationnels pour qu’ils apprennent à détecter le bon moment pour transférer les interactions aux équipes du service client. Néanmoins, le callbot a la capacité de qualifier efficacement les demandes pour les conseillers, leur permettant ainsi de gagner un temps précieux.

Les callbots aident les clients et les usagers à devenir plus autonomes et satisfaits tout au long de leur parcours. Ils sont également capables de réduire le volume de requêtes reçues par les centres d’appels, de diminuer le temps nécessaire pour résoudre les besoins, d’améliorer le taux de conversion et d’optimiser l’expérience client. Les callbots se révèlent d’autant plus efficaces, utiles et performants lorsqu’ils sont utilisés en complément d’une équipe de service client compétente et empathique.
Chez TALKR nous nous efforçons continuellement de perfectionner notre solution de génération de leads avec des appels automatiques sortants, afin de vous aider à améliorer votre expérience client grâce à nos technologies conversationnelles. Vous avez un besoin spécifique ? N’hésitez pas à nous contacter dès maintenant pour vous présenter une démonstration.

Les réseaux LLM et Starcode : une solution unique d’IA

par | Juin 10, 2023 | NLP

De nos jours, l’intelligence artificielle (IA) est devenue un domaine de plus en plus important pour de nombreuses industries. Les réseaux neuronaux sont l’un des éléments clés de l’IA. Cependant, la formation de ces réseaux peut être longue et fastidieuse. C’est là que les réseaux LLM et Starcode entrent en jeu, offrant une solution unique et efficace pour la formation de réseaux neuronaux.

Les réseaux LLM

Les réseaux LLM (Local Linear Maps) sont une méthode de formation de réseaux neuronaux qui utilise une approche différente de celle des réseaux classiques. Plutôt que de s’appuyer sur des fonctions non linéaires pour déterminer les relations entre les entrées et les sorties, les réseaux LLM utilisent des fonctions linéaires locales pour modéliser ces relations. Cette approche permet une formation plus rapide et plus précise des réseaux neuronaux.

Starcode : la solution unique

Starcode est une solution unique d’IA qui utilise les réseaux LLM pour former des réseaux neuronaux. Cette solution a été spécialement conçue pour les entreprises qui ont besoin d’une solution rapide et efficace pour la formation de réseaux neuronaux. En utilisant les réseaux LLM, Starcode peut former des réseaux neuronaux en un temps record, tout en garantissant une précision maximale.

L’efficacité de Starcode

Starcode a été testé dans de nombreux scénarios différents, et a montré une grande efficacité dans tous ces scénarios. Dans un scénario de reconnaissance de caractères, Starcode a réussi à atteindre une précision de 99,9 % en seulement quelques heures de formation. Dans un autre scénario, Starcode a été utilisé pour prédire le comportement d’un système de navigation, avec une précision de 95 %.

Conclusion

Les réseaux LLM et Starcode offrent une solution unique et efficace pour la formation de réseaux neuronaux. En utilisant des fonctions linéaires locales, les réseaux LLM permettent une formation plus rapide et plus précise des réseaux neuronaux. Starcode utilise cette approche pour fournir une solution unique d’IA qui peut former des réseaux neuronaux en un temps record, tout en garantissant une précision maximale. Avec de nombreux scénarios réussis, Starcode est une solution d’IA de confiance pour les entreprises qui ont besoin d’une solution rapide et efficace pour la formation de réseaux neuronaux.

à quoi sert la lemmatisation des mots dans le domaine du language ?

par | Mai 24, 2023 | Blog, gpt, NLP

La lemmatisation : simplifier le traitement du langage naturel en réduisant les formes lexicales

Introduction: La lemmatisation est une technique essentielle en traitement automatique du langage naturel (NLP) qui vise à réduire les différentes formes d’un mot à une forme de base commune, appelée lemme. L’objectif est de simplifier l’analyse et la modélisation du langage en réduisant la taille du vocabulaire et en identifiant les relations entre les mots. Dans cet article, nous explorerons en détail la lemmatisation et son utilisation dans le domaine du NLP, mettant en évidence son rôle crucial dans la compréhension et l’analyse automatique du texte.

La lemmatisation en pratique : Lorsque nous travaillons avec des bibliothèques de NLP telles que spaCy, la lemmatisation est souvent effectuée en utilisant la propriété « lemma_ » associée à chaque mot. Cette propriété nous permet d’accéder au lemme correspondant à chaque forme du mot. Par exemple, en utilisant spaCy, nous pouvons lemmatiser un texte de la manière suivante :

import spacy

nlp = spacy.load(« fr_core_news_sm »)
doc = nlp(« Les lecteurs lisent des livres de différentes manières. »)

for token in doc:
print(token.text, token.lemma_)

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque spaCy chargée avec un modèle spécifique à la langue française (« fr_core_news_sm »). En appliquant le modèle à notre texte, nous créons un objet « doc » qui représente le texte analysé. En itérant sur ce document, nous pouvons accéder à chaque token individuel et afficher à la fois la forme originale du mot (token.text) et son lemme correspondant (token.lemma_).

L’utilité de la lemmatisation : La lemmatisation est utilisée dans de nombreuses tâches de NLP pour simplifier et normaliser le texte. Voici quelques exemples d’utilisation de la lemmatisation :

  1. Modélisation de sujets : En lemmatisant les mots d’un texte, nous pouvons regrouper les différentes formes d’un même mot sous un lemme commun, ce qui facilite l’identification des sujets et des thèmes récurrents dans un corpus de documents.
  2. Analyse de sentiments : La lemmatisation permet de réduire les différentes formes lexicales d’un mot à un lemme commun, ce qui facilite l’analyse des sentiments associés à ce mot dans un texte. Par exemple, les formes « heureux », « heureuse » et « heureusement » peuvent être lemmatisées en « heureux », permettant ainsi d’obtenir une représentation plus cohérente des sentiments liés à ce concept.
  3. Réduction du vocabulaire : En lemmatisant les mots, nous pouvons réduire la taille du vocabulaire en identifiant les formes lexicales différentes qui correspondent à un même lemme. Cela permet de simplifier les tâches de NLP, telles que la classification de texte ou la recherche d’informations, en réduisant la complexité des données textuelles.

La lemmatisation est une technique essentielle en NLP qui permet de réduire les différentes formes d’un mot à un lemme commun. En utilisant des bibliothèques de NLP telles que spaCy, nous pouvons facilement appliquer la lemmatisation à un texte, ce qui facilite l’analyse, la modélisation et la compréhension automatique du langage naturel. En simplifiant le traitement du texte et en réduisant la taille du vocabulaire, la lemmatisation joue un rôle crucial dans de nombreuses tâches de NLP, ouvrant la voie à des applications avancées telles que la modélisation de sujets, l’analyse des sentiments et bien d’autres encore.

à quoi sert la tokenisation des mots dans le domaine du language ?

par | Mai 24, 2023 | NLP, Non classé

La puissance de la tokenisation : transformer le texte en informations exploitables

Introduction: La tokenisation est une méthode fondamentale en traitement automatique du langage naturel (NLP) qui permet de convertir un texte en une séquence de tokens significatifs. Bien qu’apparente à une tâche simple, elle présente des défis spécifiques, notamment lorsqu’il s’agit de gérer des cas particuliers tels que les mots composés ou les expressions contractées. Dans cet article, nous explorerons en détail la tokenisation et son utilisation dans le domaine du NLP, mettant en évidence son rôle essentiel dans la compréhension automatique du langage.

La tokenisation en pratique : Lorsque nous travaillons avec des bibliothèques de NLP telles que spaCy, la tokenisation est souvent la première étape du pipeline de traitement du texte. En utilisant spaCy, nous pouvons facilement itérer sur un document pour obtenir une séquence ordonnée de tokens. Par exemple, en utilisant la variable « nlp », qui représente le texte de manière interprétable par la bibliothèque, nous pouvons accéder aux tokens de la manière suivante :

import spacy

nlp = spacy.load(« fr_core_news_sm »)
doc = nlp(« Analyser le texte avec spaCy est un jeu d’enfant. »)

for token in doc:
print(token.text)

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque spaCy chargée avec un modèle spécifique à la langue française (« fr_core_news_sm »). Nous créons ensuite un objet « doc » en appliquant le modèle à notre texte. En itérant sur ce document, nous pouvons accéder à chaque token individuel et le traiter selon nos besoins.

Les défis de la tokenisation : La tokenisation peut sembler une tâche simple, mais elle nécessite une attention particulière pour gérer les subtilités du langage. Par exemple, en français, les mots composés et les expressions contractées posent souvent problème. Considérons l’exemple de la phrase « C’est un exemple ». Ici, la tokenisation doit séparer le « C' » comme premier mot et considérer « est » comme un deuxième mot, tout en maintenant l’association avec « C' ». Ces défis linguistiques nécessitent des modèles sophistiqués et des approches spécifiques pour obtenir une tokenisation précise et cohérente.

L’utilité de la tokenisation : La tokenisation joue un rôle essentiel dans de nombreuses tâches de NLP. Elle permet de préparer le texte pour des tâches telles que la classification de texte, l’analyse des sentiments, l’extraction d’informations et bien d’autres encore. En convertissant le texte en tokens, nous obtenons une représentation structurée qui facilite l’analyse automatique.

Exemples d’utilisation de la tokenisation :

  1. Analyse de sentiment : La tokenisation est utilisée pour diviser les phrases en mots individuels, permettant ainsi une analyse précise des sentiments associés à chaque mot et leur impact global sur le texte.
  2. Extraction d’informations : En tokenisant le texte, nous pouvons identifier et extraire des entités spécifiques, telles que des noms de personnes, des lieux ou des dates, qui sont essentiels dans des domaines tels que le traitement des documents juridiques ou le suivi des médias sociaux.
  3. Traduction automatique : La tokenisation est cruciale dans les systèmes de traduction automatique, où elle permet de diviser le texte source et le texte cible en tokens correspondants, facilitant ainsi la correspondance et la transformation d’une langue à une autre.

La tokenisation est une étape fondamentale en NLP qui transforme le texte brut en une séquence de tokens significatifs. En utilisant des bibliothèques de NLP telles que spaCy, nous pouvons facilement appliquer cette méthode et itérer sur les tokens obtenus pour des analyses plus poussées. La tokenisation est essentielle dans de nombreuses tâches de NLP, offrant une base solide pour l’analyse de texte, l’extraction d’informations et bien d’autres applications passionnantes dans le domaine de l’IA.

Quel est le véritable cout d’un chatbot ?

par | Mai 23, 2023 | Non classé

Aujourd’hui, de plus en plus d’entreprises recherchent des chatbots abordables et adaptés à leurs besoins, que ce soit pour alléger leur service clientèle ou répondre aux questions internes les plus fréquentes. Avec la multitude croissante de chatbots disponibles sur le marché, il devient de plus en plus difficile de faire le bon choix. Le prix joue souvent un rôle clé dans la décision, mais il est important de comprendre les coûts réels qui se cachent derrière le tarif de vente d’un agent conversationnel, en tenant compte de la volumétrie nécessaire.

Dans cet article, nous vous donnerons un aperçu des coûts impliqués et des avantages associés à la mise en place d’un chatbot o ud’un callbot pour votre entreprise, en mettant l’accent sur des options abordables qui correspondent parfaitement à votre volume d’utilisation.

Grâce à l’utilisation de GPT, le modèle de langage avancé développé par OpenAI, vous pouvez non seulement économiser du temps, mais également améliorer considérablement la rapidité du développement de votre chatbot. L’évaluation du coût de développement d’un chatbot repose principalement sur la complexité de l’outil.

Un chatbot capable de répondre à des questions simples et d’orienter les clients vers les informations appropriées (FAQ) sera moins coûteux à développer qu’un chatbot hautement personnalisé, capable d’automatiser des actions, de prendre des décisions ou de traiter des transactions. En outre, la diversité des plateformes sur lesquelles le chatbot peut être déployé constitue également un facteur clé dans les coûts de développement. Le développement d’un chatbot pour une plateforme unique sera moins coûteux que l’adaptation d’un chatbot à différents environnements tels que Microsoft Teams, SharePoint ou un site web.

Les outils d’IA offrent une puissante capacité de traitement du langage naturel, vous pouvez accélérer le processus de développement de votre chatbot. L’intégration de GPT dans votre solution vous permet de bénéficier d’une base solide de compréhension et de génération de langage, ce qui réduit considérablement le temps et les efforts nécessaires pour créer un chatbot performant. En ce qui concerne les coûts spécifiques, le développement d’un chatbot de base peut varier de quelques milliers d’euros, tandis qu’un chatbot hautement personnalisé peut coûter plusieurs dizaines de milliers d’euros. Cependant, avec l’utilisation de GPT, vous pouvez optimiser vos dépenses en capitalisant sur une technologie puissante et en réduisant les coûts de développement traditionnels.

Grâce à l’intelligence de la plateforme TALKR, vous pouvez économiser du temps et améliorer la rapidité de développement de votre chatbot tout en optimisant les coûts. La technologie avancée de traitement du langage naturel vous permet de créer des chatbots performants, adaptés à vos besoins spécifiques, de manière plus efficace et abordable.

De nos jours, de plus en plus d’entreprises souhaitent utiliser des chatbots pour soulager leur service clientèle ou répondre aux questions internes les plus courantes. Avec la disponibilité croissante de chatbots sur le marché, choisir la bonne solution devient de plus en plus difficile. Bien que le prix soit souvent un critère déterminant, il est important de comprendre les coûts réels associés à l’acquisition d’un agent conversationnel, en mettant l’accent sur une tarification abordable et adaptée à vos besoins spécifiques et à la volumétrie attendue.

Évaluer le coût de développement d’un chatbot nécessite de prendre en compte plusieurs facteurs. La complexité de l’outil est l’un des principaux éléments à considérer. Un chatbot capable de répondre à des questions simples et de diriger les clients vers des informations pertinentes, telles que des FAQ, sera moins coûteux à développer qu’un chatbot hautement personnalisé, capable d’automatiser des actions, de prendre des décisions ou de traiter des transactions.

En outre, la diversité des plateformes sur lesquelles le chatbot sera déployé peut également influencer les coûts de développement. Créer un chatbot pour une seule plateforme sera moins coûteux que d’adapter le chatbot à différents environnements tels que Microsoft Teams, SharePoint ou un site web.

Le cout dérisoire de l’hébergement Cloud / SAAS privé

Il est également essentiel de prendre en compte l’impact financier de l’hébergement de la solution et du stockage des données. Les coûts d’hébergement dépendent largement de la plateforme utilisée, que ce soit un serveur dédié, le cloud ou un service d’hébergement géré. De plus, la quantité et la durée de stockage des données du chatbot ont également une incidence sur les coûts. Les données peuvent être stockées localement, sur le cloud ou sur des serveurs distants, et chaque option présente des implications financières différentes.

IL convient de noter que grâce aux avancées technologiques et à l’efficacité des serveurs modernes, les coûts d’hébergement en France et de stockage de données sont devenus très abordables. Les fournisseurs de services cloud proposent des solutions économiques et évolutives, ce qui permet de réduire les dépenses liées à l’infrastructure. De plus, en optant pour des solutions basées sur le cloud, vous ne payez que pour les ressources réellement utilisées, ce qui rend le coût encore plus adapté à vos besoins.

Le coût d’un chatbot peut varier en fonction des canaux de communication utilisés.

Par exemple, certains canaux tels que WhatsApp peuvent impliquer des frais supplémentaires liés à l’utilisation de l’API de la plateforme. De plus, si vous souhaitez intégrer des fonctionnalités telles que la conversion de la parole en texte (Speech-to-Text) ou la conversion de texte en parole (Text-to-Speech) par téléphone, il peut y avoir des coûts associés à l’utilisation de ces services.

Par ailleurs, le nombre de canaux ou de bots que vous souhaitez mettre en place peut également influencer les coûts d’hébergement des données. Chaque canal et chaque bot nécessite des modèles de données spécifiques à stocker. Plus vous avez de canaux et de bots, plus la quantité de données à stocker peut augmenter, ce qui peut entraîner des coûts supplémentaires en matière d’hébergement et de stockage.

Il est donc essentiel de prendre en compte ces aspects lors de l’évaluation des coûts d’un chatbot. Assurez-vous de comprendre les frais associés à l’utilisation de différents canaux de communication et aux fonctionnalités spécifiques que vous souhaitez intégrer. De plus, tenez compte du nombre de canaux et de bots prévus afin d’estimer les besoins en matière d’hébergement des données et de prévoir les coûts correspondants.

En planifiant soigneusement et en évaluant les coûts réels liés à ces différents facteurs, vous serez en mesure de choisir une solution de chatbot qui répond à la fois à vos besoins spécifiques et à votre budget.

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