IA Conversationnelle : comment ça marche ?

Ce premier épisode de Conversation Think se penche sur un sujet brûlant de la relation client : l’intelligence artificielle conversationnelle et ses applications. Comment fonctionnent les chatbots à détection d’intention ? Quelles sont leurs limitations ? Comment aident-ils à améliorer l’expérience client ? Nous avons interrogé nos Machine Learning Engineers. Les réponses en vidéo. 
 
L’expansion du e-commerce s’accompagne d’une hausse inédite des questions en ligne. Pour répondre au maximum de demandes, les sites font appel à des chatbots. 
 
Leur but est d’identifier les besoins des visiteurs pour les aiguiller vers une solution.
 
Une méthode classique est le déploiement d’un bot à choix multiples, offrant aux visiteurs le maximum d’options possibles… ce qui entraîne une conversation peu naturelle et une expérience insatisfaisante pour l’utilisateur. 
 
L'interaction parfaite est celle dans laquelle le visiteur peut exprimer naturellement ses besoins. L’Intelligence Artificielle Conversationnelle permet d’offrir ce dialogue naturel.
 
Elle s’appuie sur les technologies de NLU, pour “Natural language understanding", compréhension du langage naturel. Comment ? Le moteur NLU analyse le message du consommateur pour comprendre son besoin.
 
Il repère :
- les intentions, qui correspondent à des actions. 
- les entités, des informations spécifiques qui précisent ces intentions. 
 
Le moteur NLU fonctionne en 2 phases.
1. Entraînement. Il apprend statistiquement quels concepts sont liés à une intention grâce à des phrases caractéristiques. 
2. Détection d’intention. Le moteur recherche les similarités entre les phrases apprises et celles reçues pour en extraire les intentions probables.
 
Il leur donne un score de confiance, et retient l’intention au score le plus élevé. 
 
De multiples entreprises proposent des moteurs NLU. Quelles sont leurs forces et limitations ? 
Ce qu'ils peuvent faire :
- Remarquer les différences grammaticales 
- Ignorer les mots communs
 
La détection d’intention peut être perturbée par :
- les fautes d’orthographe
- les phrases très longues
- les intentions multiples dans la même phrase
- l’emploi de synonymes non connus
 
Au final, vous l’avez compris, l’IA conversationnelle comprend de nombreux avantages : elle permet des dialogues naturels et fluides avec les utilisateurs. Elle accélère les délais moyens de résolution. 
 
L’IA conversationnelle a de nombreuses applications (IoT, Messaging…). D'ici 2022, 70% des interactions avec les clients feront appel aux applications de machine learning, aux chatbots et au messaging, selon Gartner.

Sources : Caroline Collet & Jean-Baptiste Even, Machine Learning Engineers @iAdvize, Smartly.ai, Dialogflow, Gartner - Top CX trends for CIOs to watch

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