Les solutions d’intelligence artificielle (IA) conversationnelle appartiennent à une suite de technologies en évolution rapide. En 2023, les meilleures plateformes d’IA conversationnelle sont multiformes. D’une part, ils interagissent de manière intelligente et sensible avec les clients ; d'un autre côté, ils trient les préoccupations des clients et transmettent les problèmes complexes aux employés formés. De plus, l'analyse des sentiments est un outil d'IA conversationnelle qui peut identifier les sentiments d'un client concernant un produit ou une interaction. Dans ce blog, nous examinerons sa compréhension, son fonctionnement, ses composants, comment le mettre en œuvre, ses avantages, ses vastes cas d'utilisation et les services de données de Macgence pour vous aider.
Qu’est-ce que l’IA conversationnelle ?
Il s'agit d'un ensemble de technologies, comme les chatbots et les assistants virtuels, qui permettent aux machines de traiter, de reconnaître et de répondre clairement aux entrées textuelles ou vocales. Ils utilisent de grands volumes de données, l'apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP) pour appréhender les entrées vocales et textuelles, déchiffrer de nombreuses langues et répondre d'une manière qui imite la conversation humaine.
Lors de la création d'une application conversationnelle réussie, il est crucial d'intégrer le contexte, la personnalisation et la pertinence dans l'interaction entre l'ordinateur et l'humain. De plus, le design conversationnel est une discipline qui utilise des principes basés sur l'interaction interhumaine pour concevoir des flux qui semblent naturels aux utilisateurs lorsqu'ils interagissent avec une solution d'IA conversationnelle.
Comment fonctionne l'IA conversationnelle ?
Solutions d'IA conversationnelle combinez plusieurs technologies, notamment le ML, le NLP, la reconnaissance vocale automatisée (ASR) et la compréhension du langage naturel (NLU), pour traiter chaque mot écrit ou parlé et déterminer la meilleure façon de répondre et d'apprendre à vous améliorer à partir de chaque interaction utilisateur. Les applications logicielles d'intelligence conversationnelle changent la façon dont les entreprises interagissent avec les clients, en améliorant la réactivité et la personnalisation.
Composants de l'IA conversationnelle
Il se compose de quatre étapes clés : le traitement des entrées, l'analyse des entrées, la génération de sorties et l'apprentissage par renforcement. Non structuré données est transformé dans un format lisible par machine, qui est ensuite analysé pour générer et donner une réponse appropriée. Au fil du temps, les algorithmes ML sous-jacents apprennent et améliorent la qualité des réponses. Ces quatre étapes sont détaillées ci-dessous :
Traitement des entrées
Premièrement, un utilisateur fournit une saisie textuelle ou vocale via un site Web ou une application. La reconnaissance automatique de la parole (ASR), également connue sous le nom de reconnaissance vocale, convertit les mots prononcés en texte destiné à être lu par l'ordinateur.
Analyse des entrées
Ensuite, le moteur de conversation utilisera la PNL pour déchiffrer le sens et dériver l’intention du texte.
Génération de sortie
Au cours de cette étape, l'application formule une réponse basée sur l'intention à l'aide de Dialog Management. De plus, la génération de langage naturel (NLG), qui fait partie de la PNL, orchestre et convertit la réponse dans un format compréhensible par l'homme.
Apprentissage par renforcement
Enfin, les algorithmes de ML apprennent de l'expérience et affinent les réponses au fil du temps pour fournir une meilleure réponse.
Comment l'IA conversationnelle aide les marques et les clients
Offrir une expérience client exceptionnelle est la clé d’un succès durable pour toute marque. Mais les réalités sur le terrain doivent souvent être à la hauteur de cette sagesse séculaire. De nombreuses entreprises continuent d’être confrontées aux mêmes problèmes d’expérience client, ce qui a un impact négatif sur leur marque.
Pour commencer, il faut souvent trop de temps aux clients pour joindre un représentant du service client par téléphone ou par e-mail. Il s’agit d’une expérience frustrante pour un client, en particulier lorsqu’elle nécessite une assistance instantanée. Pour aggraver les choses, même lorsqu'un agent d'assistance se connecte, il ne peut pas consacrer beaucoup de temps et d'attention à la résolution du problème d'un client. Dans certains cas, ils peuvent même ne pas avoir les connaissances et les compétences nécessaires pour le faire.
Ces problèmes proviennent du modèle de support client conventionnel, qui s'appuie fortement sur des centres de contact dotés d'agents humains. Ces agents de support ne peuvent aider que quelques clients quotidiennement et passent beaucoup de temps à résoudre les mêmes requêtes routinières et répétitives. Cela leur demande plus de temps et d’attention pour aider les clients à faire face à des problèmes plus complexes.
Quels sont les avantages de l’IA conversationnelle ?
Les solutions d'IA conversationnelle vous permettent de répondre aux besoins des clients et de répondre à leurs demandes tout en réduisant les coûts et les efforts. Voici quelques-uns des avantages importants de IA conversationnelle:
Accessibilité
Contrairement à d’autres formes d’interaction, les conversations sont le moyen privilégié par les personnes ayant des connaissances techniques et des capacités physiques diverses. Les applications basées sur des interfaces utilisateur conversationnelles pourraient constituer une passerelle technologique vers divers publics.
Facilité d’utilisation
La conversation est un moyen naturel, simple et rapide pour les clients d'interagir avec une entreprise, éliminant les tâches fastidieuses de recherche, de clic et de balayage pour trouver ce dont ils ont besoin.
Augmentation des ventes et de l'engagement
Les solutions d'IA conversationnelle permettent aux entreprises de fournir des données en temps réel à leurs clients finaux, ce qui conduit à une expérience client avancée, à une fidélisation accrue des clients et à des ventes supplémentaires via des références.
Personnalisation
Les chatbots conversationnels d'IA auront des interactions individuelles avec les clients, fournissant des conseils personnalisés basés sur les interactions passées du consommateur ou même des produits de vente croisée que l'utilisateur pourrait également choisir.
Rapport coût-efficacité
Les solutions d'IA conversationnelle peuvent soulager les employés d'une entreprise de tâches banales et répétitives, dirigeant ainsi le capital humain vers les endroits dont il a besoin. Cet avantage peut représenter un gain de temps essentiel pour les professionnels des ressources humaines (RH) et les administrateurs de soins de santé.
Quels sont les cas d’usage de l’IA conversationnelle ?
Les gens pensent souvent aux chatbots et aux assistants vocaux en ligne lorsqu’ils discutent des solutions d’IA conversationnelle. La plupart des applications d'IA conversationnelle intègrent des algorithmes de pointe dans leur backend pour garantir qu'elles offrent des expériences semblables à celles des humains. Bien qu’un assistant vocal basé sur l’IA soit l’utilitaire le plus populaire, il existe de nombreux cas d’utilisation dans de nombreux secteurs.
SOUTIEN À LA CLIENTÈLE
Les entreprises utilisent des solutions d'IA conversationnelle pour répondre aux questions fréquemment posées (FAQ), proposer des conseils personnalisés, vendre des produits de manière croisée ou incitative et améliorer l'expérience des clients tout au long du cycle de vente. Certains exemples incluent des robots de messagerie sur des sites de commerce électronique et des tâches automatisées effectuées par des assistants virtuels.
BANCAIRE ET FINANCIER
Les tâches répétitives telles que la collecte et le traitement des données peuvent être automatisées à l'aide de solutions bancaires conversationnelles, améliorant ainsi l'engagement des clients et la compréhension de leurs goûts et de leurs aversions. Les banques recherchent des solutions automatisées pour fournir une assistance financière rapide et transparente à leurs clients. Avec les solutions d'IA conversationnelle basées sur l'IA de Macgence, vous pouvez permettre la transformation numérique de votre activité financière.
DÉTAIL ET COMMERCE
Qu'un client soit chez lui, en magasin ou qu'il fasse la queue pour une tasse de café, les solutions conversationnelles de vente au détail offrent une expérience multicanal personnalisée pour l'aider à bouger. De la navigation sur un site Web de commerce électronique à la passation de commandes sur une application mobile, les solutions d'IA conversationnelle permettent à vos clients de trouver rapidement ce qu'ils recherchent. Par exemple, les assistants IA peuvent aider les utilisateurs à naviguer dans différentes catégories, à trouver des produits spécifiques et même à passer des commandes, augmentant ainsi le taux de conversion et les revenus de l'entreprise.
EN MILIEU HOSPITALIER
De la collecte de données sur les patients pour la reconnaissance de formes à l'exécution de diagnostics précis, les assistants contextuels d'IA peuvent automatiser de nombreuses tâches de soins de santé. Par exemple, les solutions d'IA conversationnelle pour l'assistance médicale peuvent aider les patients à choisir le bon plan de santé, à planifier des rendez-vous, à poser des questions sur les médicaments, etc., réduisant ainsi l'intervention humaine et le temps de réponse.
Comment les données Macgence peuvent-elles offrir une gamme d’avantages pour l’IA conversationnelle ?
Macgence vous permet de consacrer du temps au développement de la prochaine génération de technologies tout en établissant rapidement un pipeline de données fiable pour prendre en charge vos modèles d'IA conversationnelle. Nos solutions d'IA conversationnelle et nos méthodologies de qualité fonctionnent ensemble pour fournir les données de haute qualité dont vous avez besoin pour développer des modèles d'IA précis. Chaque engagement client est adapté à votre cas d'utilisation unique. Nous veillons à ce que nos clients obtiennent des données de formation qui répondent aux normes de qualité.
Les avantages et les utilisations possibles de l’IA conversationnelle pourraient se développer dans plusieurs secteurs à mesure que la technologie se développe. Macgence propose des données de haute qualité qui vous aident à vous développer.
Personnalisation
Nous proposons des données personnalisées basées sur les préférences, l'historique et le comportement des utilisateurs, offrant ainsi une expérience sur mesure pour chaque projet.
Évolutivité
Nos données complètes peuvent faire évoluer les solutions d'IA conversationnelle pour gérer une base d'utilisateurs croissante et une demande accrue sans affecter les performances.
Sécurité et conformité
Nous adhérons à des normes de sécurité strictes et au respect des réglementations en matière de protection des données. Avec nous, aucun utilisateur n'a à se soucier de la confidentialité et de la sécurité des données. Nous adhérons aux normes ISO-27001, GDPR et HIPAA.
Personnalisation et flexibilité
Nos solutions d'IA conversationnelle bien adaptées offrent la flexibilité nécessaire pour personnaliser les données afin de répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise et aux caractéristiques uniques de chaque application.
Communication transparente
Nous suivons une communication claire et transparente sur les capacités et les limites des données que nous proposons aux clients et aux utilisateurs.
Explorez les services de données de Macgence pour l'IA conversationnelle
Nos données de formation IA prêtes à l’emploi aident vos modèles d’IA conversationnelle des manières suivantes.
Transcription des données vocales
Essentiels pour les solutions vocales, nos services de transcription vocale multilingue fournissent des transcriptions exceptionnelles, améliorant les expériences humaines et permettant des solutions de communication de premier ordre dans diverses langues.
Collecte des Données
Les données étant essentielles à la réussite de tout projet, les équipes d’IA consacrent l’essentiel de leur temps à préparer des solutions d’IA conversationnelle pour les modèles d’IA. Ainsi, nous fournissons des données personnalisées et stockées (Readymade) pour vos modèles d'IA conversationnelle.
Annotation textuelle
Les moteurs de recherche, les chatbots, les assistants virtuels, les systèmes de reconnaissance vocale automatique (ASR) et d'autres applications utilisent des annotations de texte dans vos algorithmes. Nous garantissons l’exactitude et veillons à ce que le modèle d’IA réussisse dans l’utilisation prévue.
Conclusion
De grands volumes de données vocales et textuelles sont essentiels pour former des modèles d’IA conversationnelle. La machine apprend à traiter le langage humain à l’aide de ces données. Le système s’engage alors dans une interaction humaine naturelle en utilisant ces connaissances. Mais l’un des principaux problèmes affectant l’expérience utilisateur sur le marché de l’IA conversationnelle est l’imprécision des chatbots et des assistants virtuels. Des données adaptées et précises sont donc essentielles. Macgence fournit des solutions d'IA conversationnelle précises et de haute qualité pour soutenir le succès des applications d'IA. Macgence vous permet de consacrer du temps au développement de la prochaine génération de technologies tout en établissant rapidement un pipeline de données fiable pour aider vos modèles d'IA conversationnelle. Notre personnel qualifié et nos méthodologies de qualité travaillent ensemble pour fournir les données de haute qualité dont vous avez besoin pour développer des modèles d'IA précis. Chaque engagement client est adapté à votre cas d'utilisation unique. Nous veillons à ce que nos clients obtiennent des données de formation qui répondent aux normes de qualité.
FAQs
Réponse : – Une approche d'IA conversationnelle fait référence au plan ou aux techniques d'une entreprise pour tirer parti de la technologie d'IA conversationnelle pour atteindre efficacement ses objectifs. Il s’agit de définir comment l’IA conversationnelle peut être incluse dans l’approche commerciale générale et comment elle embellira l’expérience client, optimisera les flux de travail et améliorera les performances de l’entreprise.
Réponse : – Comprendre que la construction d’une IA conversationnelle peut être compliquée et itérative est cruciale. Cela nécessite des informations en PNL, en ML et en génie logiciel.
Réponse : – La PNL est comme les compétences linguistiques de l’IA conversationnelle. Alors que les humains reconnaissent le langage et y réagissent, la PNL permet aux systèmes d’IA d’identifier et d’interagir avec le langage humain.