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Embaucher un spécialiste de la maintenance des bots ?

par | Mai 12, 2023 | Callbot, NLP

« Embaucher un spécialiste de la maintenance de son bot peut sembler la solution idéale pour assurer la continuité de son fonctionnement. Cependant, il est important de prendre en compte les avantages de la facilité et du no-code pour permettre aux métiers de modifier le bot sans l’aide d’un expert technique. »

La première question à se poser est la suivante : ai-je les compétences nécessaires pour maintenir et faire évoluer mon bot ? Si vous êtes une petite entreprise ou un indépendant, il est fort probable que vous n’ayez pas les compétences techniques pour assurer la maintenance de votre bot.

Dans ce cas, l’embauche d’un spécialiste en la matière peut sembler une solution évidente. Cependant, cela peut s’avérer coûteux, notamment pour une entreprise en phase de démarrage.

D’autre part, la maintenance d’un bot peut être simplifiée grâce à l’utilisation de plateformes de développement de chatbots en no-code. Ces plateformes permettent de créer des chatbots sans avoir à écrire une seule ligne de code. Les outils de développement en no-code sont de plus en plus populaires, car ils permettent de gagner du temps et de réduire les coûts de développement.

En utilisant une plateforme de développement en no-code, les métiers peuvent facilement créer et modifier leur bot sans avoir à solliciter un expert technique. Cette méthode permet également de réduire les coûts de maintenance et de réduire les temps de réponse en cas de dysfonctionnement.

Cependant, il est important de souligner que la maintenance d’un bot est une tâche importante. Un bot mal maintenu peut conduire à des résultats imprévisibles et peut même nuire à la réputation de l’entreprise. Il est donc important d’avoir une stratégie de maintenance solide et régulière pour assurer le bon fonctionnement du bot.

En conclusion, l’embauche d’un spécialiste de la maintenance de votre bot peut être une solution pour les entreprises ayant des besoins complexes en matière de bot. Cependant, pour les entreprises de petite taille ou les indépendants, l’utilisation de plateformes de développement en no-code peut être une alternative intéressante et économique. Il est important de veiller à une maintenance régulière et efficace de son bot pour éviter tout dysfonctionnement.

Le No-Code (sans code) est une méthode de développement de logiciels qui permet aux personnes qui ne sont pas des développeurs professionnels de créer des applications, des sites Web et des chatbots sans avoir à écrire de code. Cette approche est de plus en plus populaire, car elle permet de simplifier la création et la maintenance des bots, sans avoir à solliciter l’aide d’un développeur ou d’un spécialiste de la maintenance.

En utilisant des plateformes No-Code, les métiers peuvent facilement créer et modifier leur bot, sans avoir besoin d’une expertise technique approfondie. Ces plateformes offrent une interface visuelle conviviale, qui permet aux utilisateurs de glisser-déposer les composants pour créer leur bot, de manière intuitive et rapide.

De plus, ces plateformes offrent des modèles pré-conçus et des fonctionnalités pré-construites, qui permettent de gagner du temps et de réduire les coûts de développement. Les utilisateurs peuvent également bénéficier d’un accès à une bibliothèque de ressources pour apprendre et améliorer leurs compétences en matière de développement de bots.

En utilisant une plateforme No-Code pour la maintenance de leur bot, les métiers peuvent facilement mettre à jour les réponses aux questions courantes, les messages d’accueil, les menus et les options de navigation, sans avoir à solliciter l’aide d’un expert technique. Cela permet aux métiers de répondre rapidement aux demandes des clients et de maintenir leur bot à jour en fonction de l’évolution de leur activité.

Enfin, l’utilisation de plateformes No-Code pour la maintenance des bots permet également de réduire les coûts de développement et de maintenance, ce qui est particulièrement important pour les petites entreprises ou les indépendants. En effet, ces plateformes offrent des tarifs abordables et une flexibilité de paiement, qui permettent aux utilisateurs de bénéficier d’une solution de maintenance efficace à un coût abordable.

En somme, le No-Code permet de faciliter la vie des métiers pour mettre à jour les bots, en offrant une approche intuitive, rapide et économique pour la maintenance des bots. Les plateformes No-Code sont de plus en plus populaires, car elles permettent aux utilisateurs de créer et de maintenir des bots sans avoir à solliciter l’aide d’un expert technique, ce qui leur permet de gagner du temps et de réduire les coûts de développement et de maintenance.

Les Callbots dans la Livraison de Colis : Un Service Automatisé pour Des Réponses Précises

par | Mai 7, 2023 | Callbot, NLP

La livraison de colis est un domaine où les clients ont souvent besoin d’une réponse rapide et précise. Cependant, il peut être difficile pour les directeurs de transport de répondre à chaque demande de manière efficace et en temps voulu. C’est là que les callbots peuvent jouer un rôle crucial.

Le callbot est un service automatisé qui utilise l’intelligence artificielle pour comprendre les intentions des clients et répondre à leurs demandes de manière précise et rapide. Il peut traiter des centaines d’intentions différentes, comme « colis bloqué », « colis échangé par erreur » ou « colis livré à la mauvaise adresse ». Le callbot est capable de fournir des réponses précises et personnalisées pour chaque situation, ce qui permet d’économiser du temps et de l’argent pour les directeurs de transport.

Le callbot est un service 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, disponible pour les clients à tout moment. Les clients peuvent accéder au callbot depuis leur ordinateur, leur téléphone portable ou leur tablette, ce qui rend le service facilement accessible et disponible à tout moment.

En utilisant le callbot, les directeurs de transport peuvent réduire le nombre d’appels et de courriels qu’ils reçoivent, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches plus importantes. De plus, le callbot peut traiter plusieurs demandes simultanément, ce qui augmente l’efficacité du service et réduit les temps d’attente pour les clients.

Enfin, le callbot est un moyen efficace pour résoudre les problèmes de livraison de colis. Il peut fournir des informations sur l’état d’un colis, aider les clients à récupérer leur colis dans un point relais, ou fournir des instructions pour les livraisons en cas d’absence du destinataire.

En conclusion, les callbots sont un outil indispensable pour les directeurs de transport qui souhaitent offrir un service rapide et précis à leurs clients. En fournissant des réponses automatisées et personnalisées, les callbots peuvent aider à économiser du temps et de l’argent tout en offrant un excellent service à la clientèle.

Voici une petite liste des intentions détectées automatiquement parmi plus de 500 intentions ! 
colis bloqué pourquoi ?
colis coincé colis échangé par erreur colis en attente : instructions ?
colis en souffrance colis envoyé par erreur colis incomplet colis laissé à un voisin
colis livré à l’agence
colis livré à la mauvaise adresse
Colis livré chez des inconnus qui me l’ont ramené.
colis livré chez le voisin pourquoi ?
colis livré dans la mauvaise agence
colis livré en point relais procédure
colis non complet colis non livré au relais
Colis non livré et malgré mon signalement colis non retiré
colis ouvert
colis pas remis dans la BAL mais lancé / déposé ailleurs
colis refusé colis renvoyé à l’agence
colis renvoyé à l’expéditeur pourquoi ?
colis retourné à l’expéditeur
colis volé
omment récuperer colis au point relais?
comment récuperer un colis comment se passe la livraison en cas d’absence?
comment se passe si destinataire absent ?
compléter l’adresse de livraison

La gestion de la logistique est une tâche ardue, où le moindre incident local peut dérégler toute la chaîne de livraison et entraîner des retards considérables. Cependant, la demande des clients ne cesse d’augmenter, notamment en raison de l’essor du commerce en ligne et des exigences d’Amazon : ils souhaitent une livraison rapide, à un moment qui leur convient et de manière transparente.

Face à cette situation, les centres de contact doivent faire face à une forte demande d’appels répétitifs, rendant difficile la gestion de ces requêtes répétitives. Pour répondre aux attentes des clients et optimiser les performances des équipes, de plus en plus d’entreprises se tournent vers l’utilisation d’un agent vocal intelligent, également connu sous le nom de « callbot ».

Voici six exemples d’utilisation de cette technologie innovante particulièrement adaptée au secteur de la logistique, pouvant être rapidement déployée dans votre centre de contact.

Le callbot est un assistant intelligent disponible 24h/24, sans temps d’attente, qui automatise le traitement des demandes simples et communique avec les appelants en utilisant un langage courant. Ces agents vocaux intelligents sont capables de router et de pré-qualifier les appels, ainsi que de traiter les appels de bout en bout.

Les callbots offrent des gains de productivité significatifs, en particulier lorsqu’ils sont déployés sur des flux d’appels massifs et répétitifs. Voici les cas d’utilisation les plus courants que nous avons observés chez nos clients (Chronopost Colicolis…).

La reconnaissance du numéro de colis est une des fonctionnalités clés des callbots dans le domaine de la logistique. Les clients peuvent facilement contacter les transporteurs pour obtenir des informations sur le statut et le délai de livraison de leur colis, en fournissant simplement le numéro de suivi correspondant. Grâce à cette information, le callbot est en mesure d’identifier rapidement le colis en question et de fournir des informations détaillées sur son emplacement actuel, les étapes suivantes de livraison, et bien plus encore. Cette automatisation du suivi de colis par téléphone permet aux clients de rester informés en temps réel sur l’état de leur livraison, sans avoir à attendre de longues minutes en ligne pour parler à un agent humain.

La connexion API pour une expérience client fluide Pour améliorer l’expérience client, les callbots peuvent aller encore plus loin en permettant de planifier la livraison de manière automatisée. Si un client appelle pour informer qu’il ne sera pas disponible lors de la remise de son colis, le callbot peut reprogrammer la livraison selon les préférences de l’appelant.

Grâce à la connexion API, le callbot identifie le colis concerné en utilisant le numéro de suivi et propose des alternatives adaptées. Il peut, par exemple, proposer une livraison à un autre moment, organiser le dépôt chez un voisin ou dans un point-relais.

Cette fonctionnalité nécessite une entreprise mature, mais elle permet d’offrir un parcours client fluide et agréable. Le callbot accompagne les clients dans leurs démarches et les aide à trouver rapidement des solutions adaptées à leur situation, sans mobiliser le temps de travail des agents.

Une solution pratique pour les centres de contacts débordés est de mettre en place un callbot sous forme de FAQ dynamique. Cette option offre une première réponse rapide aux questions les plus fréquentes. L’agent vocal intelligent commence par évaluer la nature de la requête, puis fournit des instructions claires pour que l’appelant puisse résoudre son problème de manière autonome.

Si le bot détecte une complexité plus importante dans la demande, il enregistre les informations importantes de l’appelant, puis crée automatiquement un ticket en fonction de la gravité de la difficulté. Le callbot peut ensuite transférer l’appel à un conseiller qualifié pour une prise en charge plus personnalisée. Cette approche permet d’optimiser le temps des conseillers tout en améliorant la satisfaction des clients.

 

 

intentions multiples comment les reconnaitre ?

par | Mai 6, 2023 | Chatbot, NLP

« Au-delà de l’analyse de sentiment : comment l’IA peut comprendre les émotions humaines « . Comment les approches actuelles en matière d’analyse de sentiment ne suffisent pas à comprendre les émotions humaines, qui sont complexes et multifacettes ? Les modèles d’IA peuvent être entraînés à reconnaître les émotions de manière plus nuancée, en se concentrant sur les expressions faciales, le ton de la voix et les contextes. Quid de l’importance d’une utilisation responsable et éthique de ces technologies pour garantir que les résultats soient bénéfiques pour tous. voici donc un résumé de ce sujet passionnant.

Chers directeurs d’innovation et centres de contact.

Je suis ravi de partager avec vous aujourd’hui un sujet passionnant et complexe qui est au cœur de l’intelligence artificielle : la désambiguïsation des intentions. Plus précisément, nous allons parler de la difficulté que peut rencontrer un robot pour comprendre une demande complexe lorsqu’il y a plusieurs intentions qui se chevauchent.

Lorsque nous interagissons avec un système d’IA, nous pouvons parfois ressentir de la frustration lorsque nos demandes ne sont pas comprises ou mal interprétées par les moteurs de reconnaissance de texte et la compréhension du NLP. Cela peut être particulièrement vrai lorsque plusieurs intentions se chevauchent et que le robot ne sait pas laquelle suivre.

La désambiguïsation est le processus par lequel un système d’IA essaie de déterminer la signification exacte d’un texte ou d’une demande vocale qui peut être interprété de plusieurs façons. Les humains sont très doués pour la désambiguïsation, car nous sommes capables de prendre en compte différents indices tels que le contexte, les indices sociaux, les indices linguistiques, etc.

Cependant, la désambiguïsation est un défi important pour les systèmes d’IA, car ils doivent être programmés pour interpréter et comprendre des informations de manière très différente de celle des humains. Les algorithmes d’IA doivent utiliser des techniques sophistiquées pour traiter des données complexes et souvent contradictoires mais parfois on peut utiliser des solutions plus simple quand il s’agit de savoir si la personne n’est pas satisfaite et exprime son mécontentement.

Lorsque plusieurs intentions se chevauchent, le système d’IA doit être capable de prendre en compte des facteurs tels que le contexte, le ton de la voix, (les expressions faciales) et les indices linguistiques pour déterminer la signification exacte de la demande. Si le système n’est pas capable de désambiguïser correctement la demande, il peut répondre avec une réponse inappropriée ou inexacte, ce qui peut frustrer les utilisateurs et entraîner une perte de confiance dans le système.

Pour surmonter ce défi, les ingénieurs d’IA travaillent à développer des modèles plus sophistiqués qui peuvent prendre en compte des facteurs multiples pour désambiguïser correctement les demandes complexes. Cela peut inclure des modèles basés sur l’apprentissage profond qui peuvent apprendre à partir de grandes quantités de données pour améliorer la précision de la désambiguïsation.

En fin de compte, la désambiguïsation est un défi important pour les datascientistes car ils cherchent à améliorer la capacité des robots à interagir avec les usagers de manière plus naturelle et efficace. La compréhension de la complexité de la désambiguïsation est essentielle pour créer des systèmes d’IA plus fiables et précis qui peuvent répondre aux demandes complexes de manière satisfaisante pour les utilisateurs.

Prenons un exemple concret :  « Bande de voleurs ou est mon colis ?  . on peut segmenter en Deux parties cette phrase afin d’avoir de la compassion vis à vis du client qui est pas content mais au lieu juste de demander un « apaisement  » vis à vis du bot et de l’entreprise on va cumuler les 2 réponses ensemble.  cela permet d’avoir une réponse beaucoup plus nuancée.  Par exemple : je suis navré du soucis rencontré, je vous informe qu’en effet votre colis est toujours en cours de livraison et accuse un retard de 2 jours.  Cela ne fera pas avancer plus vite le colis mais cela permet de baisser le sentiment d’injustice. 

Trouver un modèle deeplearning similaire à GPT : LLAMA

par | Avr 1, 2023 | Callbot

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.

Comment automatiser le canal téléphonique de votre entreprise pour améliorer l’expérience client ?

par | Mar 31, 2023 | Callbot

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.