Des chercheurs de Stanford ont réussi l’exploit de créer un Chatbot capable d’impressionner GPT-3, avec un nom de code tout aussi impressionnant : Alpaca. Pourtant, le secret de cette prouesse n’a rien à voir avec des dons de laine ou de gros yeux doux. Les chercheurs ont utilisé une approche économique en créant un modèle de langage bien plus modeste que GPT-3, baptisé LLaMA 7B. Ils ont ensuite alimenté cet algorithme d’informations fournies par GPT-3, puis utilisé un serveur cloud pour le post-entraînement. Le résultat a été spectaculaire : Alpaca a remporté 90 victoires contre 89 pour GPT-3 lors de la phase de tests.

Ce qui est particulièrement drôle, c’est que l’ensemble du processus a coûté 600 $ seulement, tandis qu’OpenAI a dépensé des millions pour créer GPT-3. Alpaca s’est avéré très performant et a même réussi à impressionner les chercheurs eux-mêmes. Ces derniers ont déclaré que le comportement d’Alpaca était similaire à celui de GPT-3, même s’ils ne s’attendaient pas à ce qu’un modèle aussi modeste puisse surpasser le géant de la discipline. À présent, Alpaca donne de l’espoir à tous ceux qui rêvent de créer leur propre chatbot, sans avoir besoin de vendre un rein pour y parvenir. Quelqu’un a des nouvelles des alpagas ? On aimerait bien leur dire merci !

Les chercheurs ont donc réussi à obtenir un modèle performant et économique avec Alpaca, qui pourrait bien ouvrir la voie à une démocratisation des modèles de langage. En effet, si n’importe qui peut entraîner son propre chatbot à partir de données accessibles publiquement, cela pourrait révolutionner la façon dont les entreprises et les particuliers utilisent ces technologies.

Cependant, il est important de noter que la performance d’Alpaca reste limitée par rapport à celle de GPT-4 ou d’autres modèles de langage plus avancés. Il est également crucial de veiller à la qualité des données utilisées pour entraîner ces modèles, afin d’éviter les biais et les erreurs de compréhension.

Malgré tout, cette approche innovante et peu coûteuse pourrait bien changer la donne dans le monde de l’IA et ouvrir de nouvelles perspectives pour le développement de chatbots plus accessibles et personnalisables.

Le développement d’Alpaca par des chercheurs de Stanford représente une avancée significative dans la démocratisation des modèles de langage. Bien que ce modèle reste limité en termes de performance par rapport aux modèles plus avancés, son faible coût et son accessibilité ouvrent des perspectives intéressantes pour les entreprises et les particuliers souhaitant développer des chatbots personnalisés. Espérons que cette tendance à la démocratisation se poursuivra dans les années à venir, pour que chacun puisse bénéficier des avancées de l’IA sans se ruiner.

En gros, ça veut dire que maintenant n’importe qui avec des compétences techniques peut créer son propre modèle de langage personnalisé. Et tout ça sans besoin de faire un emprunt à la banque, d’avoir un équipement high-tech de malade, ou de perdre des années à se former. C’est comme si on pouvait tous devenir les Einstein de l’IA en un claquement de doigts.

Mais attention, tout ça a un revers de médaille. Car qui dit accessibilité dit aussi risques. Des petits malins pourraient utiliser ces générateurs de texte pour de mauvaises raisons. Et c’est là que ça devient terrifiant. Des hackers pourraient utiliser cette technique pour développer des programmes de phishing plus puissants que jamais. Mais bon, restons positifs, ça permettrait aussi à des génies créatifs de créer des outils révolutionnaires qui changeraient le monde.

Enfin, ça pourrait même pousser à une transformation majeure dans le monde de l’IA. Imagine que les modèles de langage comme GPT ne soient plus que des bases de travail à partir desquelles on pourrait créer nos propres IA sur mesure. C’est un peu comme si on avait des Legos de l’IA, et qu’on pouvait construire n’importe quoi avec. C’est fou non ? En tout cas, avec l’arrivée de GPT-4, on est sûrs que ça va donner des résultats de délirants.

Le téléphone reste le canal de communication privilégié des clients pour entrer en contact avec une entreprise ou une organisation. C’est pourquoi il est important pour les centres de contacts et les callcenters d’offrir une expérience téléphonique fluide et efficace à leurs clients quelque soit le moment de la journée. Cela passe notamment par l’automatisation du canal téléphonique de l’entreprise, qui peut permettre de réduire les temps d’attente des clients, même en dehors des heures d’ouverture. Fini la longue file d’attente qui exaspère les usagers !

Selon une étude menée par le Search Engine Journal, environ 65% des clients préfèrent contacter une entreprise par téléphone car ce canal est le plus inclusif encore aujourd’hui. Cependant, il est fréquent que les clients doivent attendre plusieurs minutes avant d’obtenir une réponse de la part d’un conseiller. L’étude eCommerce Customer Experience de 2019 a révélé que 89% des clients raccrochent s’ils doivent attendre plus de cinq minutes. Et après une moyenne d’une minute et 55 secondes d’attente, la plupart des appelants raccrochent, selon le Small Business Chronicle. Cela engendre une grosse frustration et pour palier à cela les callbots rentrent en action.

C’est là qu’intervient l’automatisation des centres de contact de l’entreprise. En utilisant des outils tels que les callbots, les clients peuvent obtenir rapidement des réponses à leurs questions les plus courantes, sans avoir à attendre en ligne pour parler à un conseiller. En automatisant une partie des appels entrants, les centres de contacts et les callcenters peuvent réduire considérablement les temps d’attente des clients, améliorer leur expérience et réduire le risque qu’ils raccrochent avant d’obtenir une réponse.

En outre, l’automatisation peut également être utilisée pour offrir un service de support en dehors des heures d’ouverture de l’entreprise afin de pouvoir atteindre des personnes dans d’autres créneaux horaires. Les clients peuvent ainsi soumettre leurs demandes par téléphone en dehors des heures de travail en langage naturel, et être informés que leur demande sera traitée dès que possible, ce qui améliore l’expérience client.

En conclusion, l’automatisation du canal téléphonique de l’entreprise peut offrir de nombreux avantages aux centres de contacts et aux callcenters. En réduisant les temps d’attente des clients et en offrant un service de support en dehors des heures d’ouverture, ils peuvent améliorer considérablement l’expérience client et réduire le risque que les clients ne décident d’aller voir ailleurs.

Voici une liste des plus gros irritants des personnes qui attendent un conseiller au téléphone :

1. Temps d’attente trop long : Les gens n’aiment pas attendre longtemps au téléphone pour parler à un conseiller. Plus le temps d’attente est long, plus les clients peuvent être frustrés et impatients.
2. Musique d’attente ennuyeuse : Si les clients doivent attendre en écoutant une musique d’attente ennuyeuse ou une boucle publicitaire répétitive, cela peut être très agaçant.
3. Annonces répétitives : Les clients peuvent également être irrités si les annonces d’attente sont trop répétitives ou trop fréquentes.
4. Transferts fréquents : Si les clients sont transférés d’un conseiller à l’autre plusieurs fois, cela peut être frustrant et donner l’impression que leur demande n’est pas prise en charge efficacement.
5. Manque d’informations : Si les clients ne reçoivent pas suffisamment d’informations sur l’état de leur demande ou s’ils ne sont pas informés du temps d’attente estimé, cela peut être très frustrant.
6. Mauvaise qualité audio : Si la qualité de la ligne est mauvaise ou si les conseillers sont difficiles à entendre, cela peut être très agaçant pour les clients.
7. Manque de personnalisation : Si les clients reçoivent un traitement impersonnel ou s’ils doivent répéter leur demande à chaque nouveau conseiller, cela peut être frustrant et donner l’impression que leur demande n’est pas prise en compte.
8. Incapacité à résoudre le problème : Si les clients doivent attendre longtemps pour parler à un conseiller et que leur problème n’est pas résolu de manière satisfaisante, cela peut être très frustrant et peut inciter les clients à chercher une autre entreprise pour répondre à leurs besoins.