Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?

L'IA conversationnelle permet aux humains de simuler des conversations avec les machines. En combinant le traitement du langage naturel (NLP) et le Machine Learning (ML), l'IA conversationnelle utilise des données pour recevoir des entrées de discours ou de texte et produire des sorties vocales ou textuelles, le but étant d'entretenir une conversation avec l'utilisateur. Les applications de l'IA conversationnelle sont vastes. Citons notamment les assistants virtuels par IA et les assistants vocaux.

L'IA conversationnelle peut sembler récente, mais elle a fait son apparition dans le milieu des années 1960 sous la forme d'un chatbot développé par Joseph Weizenbaum¹. Nommé ELIZA, ce robot psychothérapeute était le tout premier du genre. Il utilisait le NLP pour faire correspondre des schémas dans les entrées et, de là, produire des réponses. À un niveau basique, l'IA conversationnelle fonctionne toujours de la même façon aujourd'hui, dans le sens où elle s'appuie sur la reconnaissance de schémas et l'analytique prédictive. Mais il y a bien évidemment une différence : ELIZA était limité par les scripts qui y étaient programmés. Aujourd'hui, le développement des grands modèles de langage (LLM), les avancées dans la puissance de calcul, la disponibilité des données et le ML sont autant de facteurs qui permettent à l'IA conversationnelle "d'apprendre" de manière continue, à l'aide d'un vaste volume de données sur lesquelles s'appuyer pour répondre aux requêtes. Résultat : l'IA conversationnelle contemporaine a de multiples usages, depuis les assistants virtuels jusqu'aux chatbots de service client en passant par les systèmes automatisés de support technique.

L'IA conversationnelle aide à démocratiser l'accès aux informations, aux biens et aux services, tout en améliorant les expériences des clients. Pour que cet échange soit possible sans que les utilisateurs aient à coder, elle doit être capable de tenir une conversation en langage naturel. Du côté des entreprises, l'IA conversationnelle peut alléger la charge de travail des employés et modérer les courbes d'apprentissage, ce qui permet au final d'améliorer l'efficacité opérationnelle.

L'IA conversationnelle est composée du traitement du langage naturel (NLP), d'algorithmes de Machine Learning (ML), de la reconnaissance de la parole et de systèmes de gestion du dialogue.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel aide les ordinateurs à traiter le langage humain et à communiquer de la même manière grâce à la conversion en tokens, à l'étiquetage morpho-syntaxique, à la reconnaissance d'entités nommées et à l'analyse des sentiments. La linguistique informatique a recours à toutes ces techniques et se sert de l'analyse des données pour décomposer et analyser la langue et le discours. Une analyse lexicale attribue une valeur de données aux caractères qui composent la requête. L'analyse grammaticale identifie l'ordre des mots d'une requête et les étiquette. L'analyse syntaxique détermine ensuite le sens d'un mot à travers sa valeur syntaxique.

Pour illustrer notre propos, prenons la phrase suivante en exemple : "C'est incroyable comme cet ordinateur est léger". L'analyse syntaxique identifie le mot "léger" comme un adjectif décrivant "cet ordinateur". L'analyse sémantique utilise la sortie syntaxique pour déterminer le sens d'un mot en contexte pour comprendre le sentiment ou l'intention d'une requête.

Pour poursuivre avec notre exemple, même si "léger" peut faire référence au poids, au ton employé par une personne ou à un manque de matière, l'utilisation du terme "incroyable" suggère un sentiment positif. L'analyse sémantique interprète "léger" comme une appréciation concernant la facilité avec laquelle il est possible de transporter l'ordinateur, plutôt que comme une connotation négative.

C'est en se basant sur tous ces éléments que l'IA conversationnelle peut entretenir des conversations.

Machine Learning

Le Machine Learning exploite des données et des algorithmes pour imiter la capacité des humains à apprendre. Les algorithmes de Machine Learning établissent des prédictions en fonction des données à partir desquelles ils ont été entraînés. Ils évaluent la qualité d'une prédiction par rapport à certains paramètres prédéfinis, et mettent à jour ou optimisent le processus de décision pour améliorer les prédictions suivantes.

Un modèle de Machine Learning peut être entraîné de trois manières différentes : apprentissage supervisé, apprentissage semi-supervisé et apprentissage non supervisé. L'apprentissage supervisé utilise des ensembles de données étiquetés pour entraîner un algorithme afin qu'il émette des prédictions. Les modèles d'apprentissage non supervisé sont entraînés sur des données qui ne sont pas étiquetées, ce qui permet aux algorithmes d'identifier des schémas et des groupements de données sans intervention humaine. L'apprentissage semi-supervisé combine à la fois des modèles supervisés et non supervisés. Il applique les enseignements tirés de petits ensembles de données étiquetés à de plus grands ensembles de données non étiquetés.

Le Machine Learning fonctionne de pair avec le NLP dans les moteurs de recommandation des applications, les assistants virtuels et les technologies de reconnaissance de la parole.

Reconnaissance de la parole

La reconnaissance de la parole, qu'on désigne aussi par transcription, est la capacité d'une machine à convertir le langage parlé en texte écrit. La reconnaissance la parole s'appuie sur le NLP et les algorithmes de ML pour comprendre la grammaire, la syntaxe, la structure et la composition d'un signal audio. En parallèle, les techniques de pondération linguistique, d'étiquetage des intervenants, d'entraînement acoustique et de filtrage des obscénités servent à entraîner le modèle.

La pondération linguistique améliore la précision de la reconnaissance en classant les mots récurrents. La reconnaissance de la parole peut également étiqueter les différents participants au fur et à mesure qu'elle transcrit ce qui est dit : il s'agit de l'étiquetage des intervenants. L'entraînement acoustique permet au logiciel de reconnaissance de s'adapter à différentes qualités de son, depuis différents niveaux acoustiques ambiants jusqu'à plusieurs attributs vocaux. Le filtre à obscénités peut servir à édulcorer les transcriptions en identifiant le langage grossier. C'est un filtre couramment utilisé dans les services de transcription ou les applications de saisie vocale.

Systèmes de gestion du dialogue

Les systèmes de gestion du dialogue interprètent les conversations entre les machines et les utilisateurs, et les remettent en contexte. Qu'il s'agisse de discours ou de textes, les systèmes de gestion du dialogue représentent l'ensemble des processus qu'une machine exécutera pour "comprendre" un utilisateur humain et "communiquer" avec lui. Supposons qu'un utilisateur demande à un chatbot de réservation de voyage de lui réserver un vol. Le chatbot répond avec un ensemble de questions de suivi :

Utilisateur : Je voudrais réserver un vol.
Chatbot : Bonjour ! Je peux vous y aider. De quelle ville partez-vous ?
Utilisateur : Montréal.
Chatbot : Départ de l'aéroport YUL. Quelle est votre destination ?
Utilisateur : Paris.
Chatbot : C'est noté. Départ de YUL et arrivée à CDG.

Cette conversation est rendue possible par un système de gestion du dialogue qui utilise des mécanismes d'apprentissage des politiques et de feedback pour fournir des réponses précises en contexte. Il identifie la requête, suit le déroulement des différentes étapes et poursuit le dialogue d'une manière naturelle et conversationnelle. Avec une gestion efficace du dialogue, l'IA est sûre de pouvoir gérer les différents axes de conversation et passer d'un contexte à un autre.

L'IA conversationnelle a révolutionné la façon dont les utilisateurs interagissent avec la technologie au quotidien. On peut voir son importance dans les avantages qu'elle offre :

• Amélioration de l'efficacité opérationnelle : des assistants virtuels aux applications de recherche sémantique, l'IA conversationnelle aide les employés à trouver des réponses rapidement et automatise les tâches pour qu'ils puissent se consacrer à des initiatives plus complexes et créatives. Comme les équipes passent moins de temps sur les tâches fastidieuses, la productivité et l'efficacité opérationnelle atteignent de nouveaux sommets.
• Meilleur support technique : l'IA conversationnelle fournit des réponses instantanées et personnalisées, contribuant ainsi à améliorer la satisfaction et l'implication des clients, en offrant une disponibilité 24h/24 7j/7, en réduisant les temps d'attente et en gérant un panel de requêtes avec efficacité. Elle peut traiter des problèmes courants avec rapidité et efficacité, ce qui permet de libérer du temps pour les agents qui peuvent alors se consacrer à des tâches plus complexes et, de là, proposer un support technique plus efficace et plus réactif qui renforce la relation avec les clients et favorise leur fidélité à long terme.
• Plus grande scalabilité : l'IA conversationnelle a un impact positif sur la capacité d'une organisation à gérer un volume élevé d'interactions avec les clients, dans la mesure où elle peut répondre à plusieurs utilisateurs en même temps. La scalabilité des interactions améliore aussi l'efficacité opérationnelle grâce à des processus rationalisés, des temps de réponse accélérés et des coûts opérationnels réduits. L'organisation peut ainsi servir un plus grand nombre de clients avec moins de ressources et améliorer la satisfaction des clients, étant donné que ceux-ci peuvent résoudre leur problème sans l'aide d'un représentant.

Enfin, l'IA conversationnelle est importante car elle est rentable. L'IA conversationnelle est un véritable atout pour les entreprises de petite taille et de taille moyenne, car elle est capable de gérer un grand volume d'interactions simultanément et en continu, ce qui permet à ces entreprises de réduire les coûts associés à la formation et aux salaires.

L'IA conversationnelle est une application spécifique de l'IA générative. Néanmoins, elles peuvent avoir des buts différents, produire des objectifs différents et s'appuyer sur un entraînement différent. Ce qui les distingue, c'est que l'IA conversationnelle poursuit et maintient une interaction bidirectionnelle à l'aide de prédictions, tandis que l'IA générative produit des contenus en fonction des invites qu'elle reçoit.

Lorsqu'elle échange avec un utilisateur, l'IA conversationnelle génère des réponses après avoir analysé la requête. Pour cela, elle va étudier une base de connaissances qui peut-être locale (propre à une entreprise) ou récupérée au moyen de la génération augmentée de récupération (RAG), voire même fouiller sur tout Internet dans le cas de ChatGPT. Elle se sert également de la reconnaissance de schémas.

La sortie qu'une IA conversationnelle génère est une prédiction. L'IA générative applique le même principe pour "créer" de nouveaux contenus. Dans tous les cas, aussi bien l'IA conversationnelle que l'IA générative peuvent produire des réponses qui sont contextuellement pertinentes.

En savoir plus sur l'IA générative

"Dis Siri", les assistants virtuels ou encore les chatbots des applications bancaires sont autant d'exemples d'utilisation de l'IA conversationnelle. Parmi les cas d'utilisation courants, citons notamment :

Service client et support technique

On retrouve fréquemment l'IA conversationnelle dans les applications de service client et de support technique. Elle se présente principalement sous la forme de chatbots, qui répondent aux questions courantes et réalisent certaines tâches. Les chatbots peuvent répondre aux questions fréquentes concernant l'expédition, la facturation, les politiques de retour, etc. Ils peuvent aussi fournir un support en ligne en tant qu'assistants de shopping, en proposant des recommandations personnalisées en fonction de l'historique de recherche ou des achats précédents.

Soins de santé

Dans le domaine des soins de santé, l'IA conversationnelle peut améliorer l'implication des patients et supprimer la charge administrative des prestataires. Certains cabinets se servent de la technologie de reconnaissance de la parole pour transcrire les interactions entre patient et médecin, et ainsi, conserver des notes à jour et précises sur le patient et les traitements qui lui sont prescrits. Les assistants virtuels peuvent aussi planifier des rendez-vous, fournir des informations médicales et envoyer des rappels pour s'assurer qu'un traitement soit bien suivi.

Sécurité et observabilité

Les assistants virtuels sont devenus un composant de plus en plus souhaitable de toute suite technologique de sécurité ou d'observabilité. En exploitant la technologie de recherche, en puisant dans les banques de connaissances locales et en utilisant l'analytique des données, les assistants virtuels aident les utilisateurs informatiques à répondre à des questions diverses et variées en contexte, à accéder à des connaissances et à des données spécialisées, ainsi qu'à automatiser certaines tâches.

E-commerce

Très répandue dans le e-commerce, l'IA conversationnelle est là pour aider les acheteurs en ligne. Qu'elle prenne la forme d'un chatbot ou d'un assistant virtuel, l'IA conversationnelle "complète" les représentants humains du service client en répondant aux questions les plus courantes et en proposant des recommandations personnalisées. Sa disponibilité 24h/24 7j/7 est un véritable atout qui peut avoir un impact positif sur l'expérience client, et par conséquent, sur les ventes.

Enseignement et formation

Dans un contexte scolaire, l'IA conversationnelle permet d'assurer un soutien personnalisé, de répondre aux questions des élèves, ainsi que de faciliter des expériences d'apprentissage interactives. Elle offre des ressources supplémentaires aux élèves, et de ce fait, aide les enseignants.

Même si les chatbots sont une forme d'IA conversationnelle, ils ne constituent qu'une application parmi d'autres de l'IA conversationnelle. L'IA conversationnelle est un terme générique qui couvre un éventail d'applications de NLP et de ML, parmi lesquelles les assistants vocaux et les technologies de transcription/synthèse vocale.

Les chatbots sont entraînés à l'aide d'algorithmes basés sur des règles pour gérer des tâches spécifiques et fournir des réponses prédéfinies. Pour cette raison, ils sont utiles dans le cadre d'interactions simples, mais peuvent éprouver des difficultés face à des conversations complexes ou nuancées.

Les assistants vocaux sont des chatbots plus avancés, qui utilisent la technologie de reconnaissance de la parole pour interagir avec l'utilisateur. Leur avantage, c'est qu'ils n'ont pas besoin d'être manipulés. Ils peuvent exécuter différentes commandes dans différents contextes, pendant que les utilisateurs cuisinent, font le ménage, conduisent, etc.

Ce qui permet aux assistants vocaux de comprendre l'utilisateur et d'interagir avec lui, ce sont les technologies de synthèse vocale et de transcription. Lorsqu'un assistant vocal entend une invite, du type "Dis Siri", il s'appuie sur une technologie de transcription pour l'identifier et la comprendre. Pour pouvoir répondre "Oui ?", il se sert d'une technologie de synthèse vocale pour convertir la réponse textuelle "apprise" en réponse vocale.

D'autres technologies font aussi partie de l'IA conversationnelle, comme l'analyse des sentiments. Un chatbot doit pouvoir reconnaître un langage négatif pour être capable de répondre de manière empathique et fournir un service client efficace.

Pour développer et mettre en œuvre l'IA conversationnelle, il faut tout d'abord déterminer le contexte dans lequel elle est requise et les objectifs qu'elle doit accomplir. À partir de là, vous pouvez concevoir des flux de conversation efficaces, choisir la plateforme appropriée et établir les indicateurs qui mesureront le succès.

Les solutions basées sur le cloud offrent aux entreprises scalabilité et flexibilité, sans qu'elles aient besoin d'une infrastructure sur site encombrante. En ayant des applications d'IA conversationnelle sur des plateformes cloud, les entreprises peuvent tirer parti d'outils d'IA puissants qui scalent selon les besoins et peuvent être déployés avec une plus grande facilité.

Conception des flux de conservation

Pour concevoir des flux de conversation, cartographiez le parcours de vos utilisateurs et appuyez-vous sur les questions les plus fréquentes (FAQ). Les FAQ jouent un rôle essentiel dans le développement d'un outil d'IA conversationnelle. Le parcours de l'utilisateur peut vous aider à déterminer quelles invites de dialogue privilégier lors du développement. Pour réussir, la clé est de commencer petit. Vous pouvez ainsi tester un cas d'utilisation et ajuster le ton de la sortie (convivial, neutre, etc.) afin qu'il soit conforme à votre marque et à vos besoins.

Choix de la plateforme appropriée

Pour choisir la plateforme d'IA conversationnelle qui soit adaptée à vos besoins, vous devez tout d'abord définir des objectifs clairs. S'agit-il d'un chatbot de service client ? Avez-vous besoin de capacités multilingues ? Recherchez-vous des fonctionnalités d'automatisation ? En répondant à ces questions, vous pourrez identifier les capacités des différentes plateformes et tester des modèles préalablement entraînés pour déterminer s'ils conviennent.

Déterminez si la plateforme peut s'intégrer facilement dans vos systèmes actuels et regardez s'il y a des capacités nécessitant une intervention humaine, et si oui, dans quelle mesure. Pour choisir la bonne plateforme, vous devez aussi prendre en compte vos besoins de personnalisation.

Établissement des indicateurs de réussite

Après la mise en œuvre, vous devrez établir des indicateurs de réussite en fonction de vos objectifs. Ces indicateurs de réussite devraient notamment mesurer la satisfaction des utilisateurs, la précision et la vitesse des réponses, ainsi que les taux d'achèvement des interactions.

Garantie de la confidentialité et de la sécurité des données

Pour développer une IA conversationnelle efficace, il est crucial d'assurer la confidentialité et la sécurité des données. En choisissant une plateforme qui intègre des mesures de confidentialité et de sécurité des données, et en établissant des directives en la matière dans le cadre du processus de mise en œuvre, les entreprises peuvent respecter les normes de conformité et normes réglementaires. C'est une condition essentielle pour maintenir la confiance et éviter les problèmes juridiques.

Les avancées en matière de NLP et de ML ont entraîné la création d'applications d'IA conversationnelle extrêmement sophistiquées. Toutefois, la technologie est toujours confrontée à un ensemble de défis :

• Pour l'IA conversationnelle, il est compliqué de comprendre les commentaires des utilisateurs qui sont flous ou ambigus. De même, le ton, le sarcasme, les coquilles, les erreurs de syntaxe, etc. peuvent entraîner de la confusion et aboutir sur des réponses incorrectes, imprécises ou insatisfaisantes.
• La gestion des accents et des différentes langues peut être difficile pour les logiciels de transcription et de synthèse vocale. Pour y parvenir, la technologie doit être entraînée sur une grande variété de données, ce qui demande beaucoup de ressources.
• Autre défi de l'IA conversationnelle : la fiabilité et la précision. Les organisations doivent déployer des ressources pour étudier et évaluer la qualité des sorties des outils d'IA conversationnelle afin d'éviter les hallucinations. Cette tâche peut demander beaucoup de temps et de ressources.

Par ailleurs, les préoccupations éthiques concernant l'utilisation de l'IA conversationnelle constituent également une question épineuse. Lors du développement de l'IA conversationnelle, il est fondamental d'éviter les préjugés et de respecter la vie privée de l'utilisateur. Les développeurs doivent gérer ces problématiques en créant des systèmes équitables et fiables.

Avec le développement du NLP, du ML et des technologies de recherche, l'IA conversationnelle va devenir de plus en plus sophistiquée, passant d'une meilleure compréhension des saisies des utilisateurs à une meilleure détection des émotions et des sentiments. Les capacités de personnalisation de l'IA conversationnelle vont s'améliorer, contribuant à optimiser l'expérience utilisateur.

Nous assisterons probablement à une intégration continue des outils d'IA conversationnelle dans l'IoT et les dispositifs intelligents pour améliorer de manière permanente les interactions avec les machines.

Elastic tire parti de l'IA générative pour optimiser son assistant d'IA en langage naturel, Elastic AI Assistant, et ainsi guider les SRE et les analystes en sécurité depuis la détection d'un incident jusqu'à la résolution. En utilisant l'IA conversationnelle, Elastic AI Assistant agit en tant que copilote pour automatiser et rationaliser les processus. Les ingénieurs et les analystes n'ont plus besoin de s'occuper des tâches de routine, ce qui leur permet de se consacrer à des problèmes plus complexes.

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¹ Chatbot ELIZA