Qu’est-ce que l’intelligence artificielle conversationnelle ?
L’IA conversationnelle est une technologie qui combine le traitement du langage naturel (ou NLP pour Natural Langage Processing) avec des applicatifs traditionnels tels que des chatbots, des systèmes de reconnaissances vocaux et des assistants interactifs.
Le traitement du langage naturel est, en lui-même, une branche de l’IA qui intègre :
la compréhension du langage naturel (NLU), c’est-à-dire la capacité des machines à lire et interpréter des phrases ;
la génération du langage naturel (NLG) pour transformer les données envoyées par les machines en mots humains.
Grâce aux NLP, les différents callbot et systèmes interactifs peuvent donc comprendre des mots clés et phrases, mais surtout comprendre l’intention derrière afin de générer une réponse adaptée.
Le NLP sert également de base à l’apprentissage automatique, un des composants indispensables pour le fonctionnement de l’IA conversationnelle.
Comment fonctionne l’IA conversationnelle ?
Le fonctionnement de l’IA conversationnelle repose sur quatre composants clés :
le traitement des entrées ;
l’analyse des entrées ;
la génération des sorties ;
l’apprentissage par renforcement.
Le traitement des entrées consiste à transformer des données non structurées en un format compréhensible par la machine. Cette phase diffère selon que l’utilisateur interfère de manière vocale ou textuelle. Si l’entrée est sous forme de texte, la compréhension du langage naturel (NLU) pourra déjà être appliquée pour extraire l’intention des mots fournis. Si elle est sous forme de parole, la reconnaissance vocale automatique ASR est appliquée pour encoder les sons en jetons de langage pouvant ensuite être analysés par des machines.
L’étape d’analyse des entrées repose elle entièrement sur le traitement du langage naturel (NLP). Ce dernier permet aux moteurs de conversation et assistants virtuels de déchiffrer le sens de la phrase ou de l’expression dans son entièreté et de déduire l’intention de l’utilisateur.
La phase de génération des sorties dépend d’une autre partie du NLP : la génération de langage naturel (abrégé en NLG). C’est cette technologie qui permet à la machine de formuler une réponse dans un format compréhensible par l’homme.
Enfin, la phase d’apprentissage par renforcement permet à la machine d’apprendre à affiner ses réponses au fil du temps pour fournir des retours plus précis et adaptés, se rapprochant de plus en plus d’une vraie conversation entre humains. C’est ici que les algorithmes d’apprentissage automatique, de deep et de machine learning entrent en jeu. Cette phase d’apprentissage et de perfectionnement continu fait d’ailleurs partie des principaux enjeux de l’intelligence artificielle conversationnelle.
Les cas d’utilisation des modèles conversationnels d’IA.
Le plus grand cas d’utilisation de l’IA conversationnelle est les chatbot disponibles sur la majorité des sites et applicatifs. Leur but est d’apporter une réponse 24 h/24h et 7 j/7 et de décharger les équipes des services clients et commerciaux. Avec les progrès de l’IA, ces callbots permettent aux entreprises d’analyser les questions et les problèmes des clients afin d’identifier les points de doutes et de douleurs communs et d’intervenir de manière préventive avant que le client ou prospect n’ait à contacter l’entreprise.
Enfin, l’IA conversationnelle favorise l’accessibilité tout en limitant la dépendance aux ressources humaines. Les assistants d’IA contextuels peuvent notamment automatiser certaines tâches comme :
la planification de rendez-vous ;
la réponse aux questions les plus courantes ;
un accompagnement pour faciliter la navigation sur un site web.
Source article
free-work.com Publié le 19 avril 2022
