Différence entre un bot, un chatbot, un chatbot NLP et tous les autres ?

Chatbots sont un outil efficace pour aider les entreprises à rationaliser les interactions avec leurs clients et leurs employés. Les meilleurs chatbots communiquent avec les utilisateurs d'une manière naturelle qui imite les conversations humaines. Si un chatbot parvient à faire cela avec succès, il s'agit probablement d'un chatbot à intelligence artificielle et non d'un simple bot à base de règles.

Mais qu'est-ce qu'un chatbot d'intelligence artificielle? Il s'agit essentiellement d'un chatbot qui utilise l'intelligence artificielle pour interagir avec les utilisateurs. Comme l'intelligence artificielle chatbots est disponible à toute heure de la journée et peut interagir avec plusieurs clients à la fois, elle constitue un excellent moyen d'améliorer le service à la clientèle et de renforcer la fidélité à la marque.

Qu'est-ce qu'un chatbot NLP ?

Un chatbot NLP est une façon plus précise de décrire un chatbot d'intelligence artificielle, mais il peut nous aider à comprendre pourquoi chatbots alimenté par l'IA est important et comment il fonctionne. Essentiellement, le NLP est le type spécifique d'intelligence artificielle utilisé dans chatbots.

NLP signifie Natural Language Processing (traitement du langage naturel). C'est la technologie qui permet à chatbots de communiquer avec les gens dans leur propre langue. En d'autres termes, c'est ce qui permet à un chatbot de se sentir humain. Le NLP permet à chatbots d'interpréter le langage humain comme le ferait une personne, en saisissant des nuances importantes comme le contexte d'une phrase.

D'un point de vue plus technique, le NLP transforme le texte en données structurées que l'ordinateur peut comprendre. Pour ce faire, il doit traiter de grandes quantités de données linguistiques. Le suivi et l'interprétation de ces données permettent à chatbots de comprendre les demandes des clients et d'y répondre de manière fluide et complète, comme le ferait une personne.

En quoi un chatbot NLP est-il différent d'un bot ?

Comme nous venons de le voir, NLP chatbots utilise l'intelligence artificielle pour imiter la conversation humaine. Les robots standard n'utilisent pas d'intelligence artificielle, ce qui signifie que leurs interactions sont généralement moins naturelles et moins humaines.

La plupart des robots standard sont ce que nous appelons des robots "basés sur des règles". Ils sont conçus pour suivre strictement les règles de conversation définies par leur créateur. Si un utilisateur saisit une commande spécifique, un robot basé sur des règles produira une réponse préformée. Toutefois, en dehors de ces règles, un robot standard peut avoir du mal à fournir des informations utiles à l'utilisateur. Ce qui manque, c'est la flexibilité qui est un élément important des conversations humaines.

Qu'est-ce qui distingue NLP chatbots ? Voici quelques-unes des caractéristiques de NLP chatbots qui leur confèrent un avantage sur les robots plus traditionnels :

• Il peut comprendre le langage naturel. Un chatbot doté d'un système de traitement du langage naturel (NLP) est capable de comprendre et d'interpréter le langage naturel. Mais qu'est-ce que cela signifie exactement ? Le NLP permet à chatbots d'interagir avec les données de l'utilisateur qui contiennent des fautes d'orthographe et de grammaire, par exemple. Il peut même déterminer si une entrée est une intention ou une question, ce qui peut contribuer grandement à répondre aux besoins de l'utilisateur de manière précise et opportune. D'autres aspects du langage naturel incluent le contenu émotionnel et l'emphase - des éléments que vous percevriez naturellement si vous parliez en face à face avec une autre personne.

• Cela ressemble plus à une conversation qu'à un questionnaire. L'un des plus grands défis auxquels est confronté chatbots est que l'utilisateur d'un chatbot peut saisir littéralement n'importe quoi. Si l'utilisateur interagit avec un robot basé sur des règles, toute entrée qui n'est pas attendue peut conduire à une impasse conversationnelle. Pour cette raison, les conversations avec des robots standard peuvent souvent ressembler à des questionnaires, ce qui peut être décourageant. Après tout, à ce stade, il suffit de parcourir une FAQ pour trouver ce que l'on cherche. Un chatbot NLP est différent précisément parce qu'il peut s'adapter aux indices conversationnels, créant un environnement qui ressemble davantage à une conversation naturelle.

• Il s'améliore continuellement. Le seul moyen pour un chatbot basé sur des règles de s'améliorer est d'ajouter de nouvelles règles. Un chatbot NLP s'améliorera en utilisant les données fournies par les utilisateurs finaux. Cela lui permet de mieux comprendre les différentes façons de formuler les questions ou les intentions, mais aussi d'étendre ses capacités en identifiant ce à quoi le chatbot n'a pas pu répondre.

Les avantages offerts par la PNL chatbots ne se traduiront pas seulement par de meilleurs résultats pour vos clients. Ils leur permettront également de se sentir plus à l'aise et valorisés.

Pourquoi avez-vous besoin d'un chatbot NLP ou d'un chatbot IA ?

Comme nous l'avons souligné précédemment, les robots simples ne peuvent pas tout faire. Un bot simple peut traiter des commandes simples, mais les conversations sont des choses complexes et fluides, comme nous le savons tous. Si un utilisateur n'est pas tout à fait sûr de son problème ou de ce qu'il recherche, un bot simple ne sera probablement pas à la hauteur de la tâche.

Un chatbot de traitement du langage naturel peut servir vos clients de la même manière qu'un agent. Le traitement du langage naturel chatbots offre une meilleure expérience à vos utilisateurs, ce qui se traduit par une plus grande satisfaction des clients. Et bien que cet objectif soit souvent suffisant en soi, une fois que vous avez décidé de créer un chatbot de traitement du langage naturel pour votre entreprise, il y a beaucoup d'autres avantages qu'il peut offrir.

NLP chatbots peut souvent servir de substitut efficace à des applications plus coûteuses, par exemple, ce qui permet à votre entreprise d'économiser du temps et de l'argent en termes de coûts de développement. Outre l'assistance à la clientèle, NPL chatbots peut être déployé pour le marketing conversationnel, en reconnaissant l'intention d'un client et en proposant une transaction transparente et immédiate. Ils peuvent même être intégrés à des plateformes d'analyse pour simplifier la collecte et l'agrégation des données de votre entreprise.

Mais vous n'avez pas à nous croire sur parole. Les géants de la technologie comme Amazon et Google investissent massivement dans les assistants domestiques tels qu'Alexa et Google Home depuis plusieurs années. Bien que vous ne vous en rendiez peut-être pas compte, ces assistants s'appuient sur l'IA conversationnelle pour interagir avec leurs propriétaires, offrant à leurs utilisateurs des conversations qui semblent dynamiques et, surtout, humaines.

Les entreprises ne peuvent pas se permettre de ne pas utiliser chatbots.

Comment fonctionne l'intelligence artificielle chatbots ?

Compétences spécifiques

Les différents types de chatbots ont des cas d'utilisation variés. Chatbots est généralement personnalisé en fonction des besoins et des préférences d'une organisation, et c'est donc vous qui décidez réellement des compétences à donner à votre chatbot. Les entreprises qui exploitent cette technologie doivent se poser les questions suivantes pour définir les compétences clés de leur chatbot :

• Quel est l'objectif du chatbot ?
• Quels problèmes l'utilisateur cherche-t-il à résoudre ? (cela vous aidera à améliorer la satisfaction des clients)
• Quelles sont ses fonctions ?
• Qu'est-ce que vous ne voulez pas ou n'avez pas besoin que le chatbot résolve ? (cela vous aidera à éviter la frustration de l'utilisateur)

Capacités cognitives

Un chatbot utilise ses capacités d'intelligence artificielle pour comprendre si le texte saisi par l'utilisateur correspond à l'une des compétences du chatbot. Il existe une série de facteurs qui permettent à NLP chatbots de comprendre :

• Variations sémantiques : Chatbots analyse la relation entre les mots pour en tirer un sens. De combien de façons différentes les utilisateurs peuvent-ils poser la même question ?
• Mots-clés : Quels sont les mots-clés contenus dans la phrase ? Les entreprises doivent procéder à une analyse exhaustive des mots-clés pour déterminer ceux qu'il convient d'intégrer afin que le chatbot puisse identifier le type de question qui lui est posé et savoir s'il dispose des ressources nécessaires pour répondre à la requête.
• Les langues : Quelle liste prédéterminée de mots avons-nous pour une compétence donnée ? Les questions peuvent être formulées de différentes manières et dans différentes langues (et variations linguistiques). Le chatbot n'a pas seulement des capacités cognitives appliquées au texte écrit. Il peut aussi comprendre les chiffres, le texte d'une image, les informations d'une vidéo, identifier le sexe et l'âge d'une personne, comprendre le niveau émotionnel d'un message et extraire des mots-clés d'un texte.

Capacité de conversation

Pour entamer une conversation avec un utilisateur, les entreprises doivent développer la manière la plus efficace de guider les utilisateurs. Elles doivent s'assurer que leur chatbot comprend le contexte de la conversation pour fournir la réponse appropriée. Pour y parvenir, les organisations doivent définir :

• Combien d'étapes sont nécessaires pour guider l'utilisateur vers la réponse ?
• Quels sont les contextes à maintenir en vie pour conduire l'interaction suivante ?
• Les possibilités de dialogue que nous détectons pour nos activités de marketing.

Chaîne

Il s'agit d'un élément clé de la conception d'un chatbot. Les entreprises doivent définir le canal par lequel le robot interagira avec les utilisateurs. Un utilisateur qui parle par l'intermédiaire d'une application telle que Facebook n'est pas dans la même situation qu'un utilisateur de bureau qui interagit par l'intermédiaire d'un bot sur un site web. Il existe plusieurs canaux différents, il est donc essentiel d'identifier le comportement des utilisateurs de votre canal.

Formation et apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA), qui vise à développer des méthodologies et des techniques permettant aux machines d'apprendre. L'apprentissage s'effectue au moyen d'algorithmes et d'heuristiques qui analysent les données en les assimilant à l'expérience humaine. Cela permet de développer des programmes capables d'identifier des modèles dans les données.

Grâce à l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle chatbots peut prédire des comportements futurs, et ces prédictions ont une grande valeur. L'un des éléments les plus importants de l'apprentissage automatique est l'automatisation, c'est-à-dire que la machine améliore ses prédictions au fil du temps et sans l'intervention de ses programmeurs.

Même si le site chatbots intelligent repose sur l'apprentissage automatique, les entreprises doivent également former leur site chatbots. Ils ont besoin d'une attention constante pour fournir la meilleure réponse. Grâce aux démonstrations et aux tests utilisateurs, les organisations peuvent découvrir ce qui doit être amélioré. Voici quelques questions clés que les entreprises devraient se poser pour améliorer leurs assistants virtuels :

• Quelles sont les questions qui donnent lieu à une réponse correcte ?
• Quelles sont les nouvelles questions posées par les utilisateurs ?
• Quelles sont les nouvelles intégrations sur lesquelles nous devrions nous concentrer ?

Quelle est la différence entre NLP, NLG, NLU et NLI ?

Quatre acronymes principaux sont utilisés dans le monde de l'intelligence artificielle et vous aideront à mieux comprendre chatbots:

• Traitement du langage naturel (TLN) : domaine de l'intelligence artificielle et de la linguistique appliquée qui étudie les interactions entre les humains et les machines par l'utilisation du langage naturel. Plus précisément, il s'agit de traiter les communications humaines, de les diviser en parties et d'identifier les éléments de message les plus pertinents pour comprendre, interpréter et manipuler le langage humain.
• Compréhension du langage naturel (NLU) : il s'agit d'une branche du traitement du langage naturel qui s'appuie sur un algorithme de classification par apprentissage automatique, sur l'analyse statistique de l'ordre et de la fréquence des mots et sur un grand nombre de données de formation, afin de comprendre l'intention qui se cache derrière le message d'un utilisateur. Le NLU vise à s'assurer que la machine comprend le sens d'un texte.
• Génération de langage naturel (NLG) : il s'agit également d'une branche du traitement du langage naturel. Il s'agit de processus d'IA qui transforment des données structurées en langages naturels, tels que le texte ou la parole, afin que les humains puissent les comprendre facilement. C'est la technologie du chatbot, qui est responsable de la génération d'une réponse à la requête d'un utilisateur.
• Natural Language Interaction (NLI) : est une autre branche du NLP. Comme son nom l'indique, elle fait référence à l'interaction et à la communication entre les humains et les machines. L'INL est un ensemble de processus capables de traduire un langage de programmation en langage humain et vice versa.

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