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Alors que les technologies d'IA gagnent rapidement en popularité, de plus en plus d'organisations envisagent d'utiliser l'IA conversationnelle pour améliorer leurs résultats et l'expérience de leurs utilisateurs.
Les entités d'IA conversationnelle telles que les chatbots et les agents d'IA peuvent être utilisées dans une infinité de cas d'utilisation, de la vente de logiciels à la fourniture d'un soutien émotionnel.
Plongeons dans l'univers de l'IA conversationnelle, avec son fonctionnement, des exemples concrets et la manière de l'utiliser.
Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?
L'IA conversationnelle est un ensemble de technologies qui permettent aux machines de comprendre le langage humain et d'y répondre.
Grâce au traitement du langage naturel (NLP) et à l'apprentissage automatique, l'IA conversationnelle est utilisée pour alimenter les agents d'IA, les chatbots d'IA et les assistants d'IA.
Les entités d'IA conversationnelle sont généralement employées comme assistants vocaux, chatbots d'assistance à la clientèle, agents de recherche d'informations ou chatbots de type ChatGPT.
Cas d'utilisation courants de l'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle est sans aucun doute une technologie transformatrice - mais qu'est-ce qu'elle transforme exactement ?
Voici 5 exemples d'IA conversationnelle :
1) Assistance à la clientèle
80 % des consommateurs attendent les mêmes 5 choses d'une interaction avec le service client - et l'IA conversationnelle améliore ces 5 choses.
L'IA conversationnelle est couramment utilisée pour améliorer l'expérience client numérique (CX). Non seulement elles peuvent contribuer à la mise à l'échelle des opérations, mais elles peuvent aider les équipes de vente et les représentants des clients à faire encore mieux leur travail.
Les agents d'IA peuvent fournir des expériences qui semblent personnelles, amicales et efficaces - exactement ce que les clients veulent. En fait, 62 % des consommateurs préfèrent utiliser un chatbot plutôt que d'attendre un représentant du service humain.
2) Ventes et génération de prospects
Une autre utilisation courante de l'IA conversationnelle est la vente et la génération de leads par l'IA.
Vous pouvez considérer les outils de génération de leads par l'IA - comme les chatbots et les agents d'IA - comme un employé qui travaille 24 heures sur 24. Ils peuvent interagir avec les visiteurs du site web, répondre à leurs questions, recueillir leurs informations et les diriger vers des produits ou des pages pertinents.
L'IA conversationnelle est utilisée à chaque étape de l'entonnoir de vente de l'IA, de la sensibilisation à la publicité au suivi du client après l'achat.
3) Commerce électronique
L'IA conversationnelle dans le commerce électronique est populaire pour une raison. Elle améliore l'expérience client grâce à un accès 24/7 et des recommandations personnalisées, et elle peut rationaliser le traitement des commandes pour les employés.
Les agents d'intelligence artificielle pour le commerce électronique :
- Proposer des suggestions de produits personnalisées
- Suivre et fournir des mises à jour sur les commandes(71% des consommateurs préfèrent discuter avec un chatbot pour vérifier l'état d'une commande).
- Envoyer des messages de suivi concernant les abandons de panier
- Envoyer des promotions basées sur le comportement
4) RH et TI
Les agents conversationnels d'IA à usage interne, c'est-à-dire les chatbots créés par les organisations pour leurs entreprises, sont de plus en plus populaires.
Les chatbots RH aident souvent à l'intégration, gèrent les demandes de congés, traitent les demandes d'avantages sociaux ou fournissent des informations sur les politiques. Ils sont particulièrement utiles en tant que chatbots d'entreprise, car les grandes entreprises ont un volume élevé de demandes RH.
D'autre part, les chatbots ITSM peuvent soulager les demandes informatiques internes, comme la réinitialisation des mots de passe ou le traitement des demandes d'assistance.
6 avantages de l'IA conversationnelle
1) Disponibilité 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7
Contrairement aux agents humains, l'IA conversationnelle peut fonctionner 24 heures sur 24, ce qui permet aux clients d'obtenir des réponses à tout moment.
2) Évolutivité
L'IA peut gérer plusieurs interactions simultanément, ce qui la rend idéale pour développer le support client sans augmenter les coûts de personnel.
3) Expériences personnalisées
Grâce à sa capacité à analyser et à mémoriser les préférences des utilisateurs, l'IA conversationnelle fournit des réponses sur mesure, créant ainsi une expérience plus engageante et plus satisfaisante.
4) Rentabilité
L'automatisation des tâches et des demandes de routine peut réduire les coûts opérationnels et permettre aux agents humains de se concentrer sur des questions plus complexes.
5) Collecte de données et observations
L'IA conversationnelle recueille des données sur les interactions avec les clients, ce qui permet aux entreprises de mieux comprendre le comportement des clients, d'identifier les points douloureux et d'affiner leurs stratégies.
6) Des temps de réponse plus rapides
Les chatbots alimentés par l'IA répondent instantanément, réduisant les temps d'attente et améliorant la satisfaction des clients.
Composantes de l'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle se compose de plusieurs technologies d'IA différentes - en voici quelques-unes parmi les plus essentielles.
Intelligence artificielle
Bien entendu, l'IA conversationnelle est rendue possible par l'intelligence artificielle.
À la base, l'IA est une simulation de l'intelligence humaine, utilisée pour accomplir des tâches qui nécessitaient auparavant la cognition humaine.
L'IA conversationnelle est une IA qui se concentre sur la compréhension et la génération d'un dialogue de type humain.
Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains par le biais du langage naturel.
Il permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de produire du langage humain d'une manière qui soit à la fois significative et utile.
Generative AI
L'IA générative est un type d'intelligence artificielle qui génère de nouveaux contenus, tels que du texte, des images, des vidéos ou de la musique.
Dans le cas de l'IA conversationnelle, elle génère généralement du texte, mais peut également générer des images ou des vidéos dans des contextes spécialisés.
Meilleures plateformes d'IA conversationnelle
La façon la plus simple de mettre en œuvre l'IA conversationnelle - dans votre vie personnelle ou vos flux de travail professionnels - est d'utiliser une plateforme d'IA.
Les plateformes d'IA conversationnelle rationalisent la mise en place de l'IA et peuvent accélérer le développement, mais le choix de la bonne plateforme est important.
Lorsque vous choisissez parmi les meilleures plateformes d'IA, veillez à en sélectionner une qui réponde à vos besoins individuels.
Les principales caractéristiques à rechercher sont les suivantes
- Intégration transparente avec les systèmes de gestion de la relation client, les outils d'analyse et d'autres systèmes
- Évolutivité
- Analyse avancée
- Prise en charge multicanal, pour un déploiement sur le web, les médias sociaux et les applications de messagerie, par exemple WhatsApp
- De nombreuses possibilités de personnalisation
Déployer un agent conversationnel unique
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Il est extensible à l'infini et s'intègre à tout. Les possibilités sont infinies.
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Table des matières
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Comment fonctionne l'IA conversationnelle ?
Voir aussi : Comment fonctionne un chatbot d'IA ?
L'IA conversationnelle est généralement activée par une entrée utilisateur - un utilisateur qui pose une question ou fait une demande.
L'agent conversationnel d'IA identifie les données de l'utilisateur et l'intention qui les sous-tend (à l'aide de la compréhension du langage naturel), y compris les détails clés tels que les dates ou les noms.
Une fois qu'elle a compris la demande, l'IA génère un langage naturel qui semble conversationnel et pertinent.
Grâce à des interactions continues, l'IA affine ses réponses, en tirant des enseignements des échanges passés pour améliorer la précision et s'adapter aux besoins de l'utilisateur au fil du temps.