Chatbot vs IA conversationnelle : quelle est la différence ?

Vous êtes un utilisateur de smartphone ? Alors vous savez que régler un simple paramètre d’alarme de manière traditionnelle nécessite 4 à 6 étapes, soit environ 20 à 30 secondes.

Aujourd'hui, ce n'est plus nécessaire. Grâce à l'intégration généralisée de l'IA dans notre quotidien, il vous suffit de dire « Hey Siri » ou « Ok Google » et de prononcer vos instructions pour régler votre alarme en 2 secondes chrono !

Des chatbots basiques basés sur des règles à l'IA conversationnelle sophistiquée, la technologie a fait beaucoup de chemin. Dans cet article de blog, nous mappons ce parcours. Nous explorons les différences entre les chatbots et l'IA conversationnelle, puis nous voyons comment ils changent l'expérience client telle que nous la connaissons.

C'est parti !

Définition des chatbots et de l'IA conversationnelle

Un chatbot est un logiciel capable de mener une discussion avec un utilisateur en langage naturel via des applications de messagerie, des sites web, des applications mobiles ou le téléphone.

L'IA conversationnelle désigne les technologies qui permettent aux machines de comprendre, de traiter et de répondre au langage humain de manière naturelle et engageante.

Par exemple, un chatbot de service client sur un site web de commerce électronique peut aider les utilisateurs à trouver des réponses sur les produits, à passer des commandes et à traiter les retours et les remboursements. Sa capacité à converser avec les clients est rendue possible par des règles prédéfinies et des algorithmes d'apprentissage automatique, connus sous le nom d'IA conversationnelle.

Certaines des technologies qui constituent la base des solutions d'IA conversationnelle sont les suivantes.

Intelligence artificielle

L'IA est un terme générique qui désigne les machines capables d'effectuer des tâches d'une manière que nous considérons comme « intelligente ». Il s'agit d'une combinaison de technologies qui imitent le raisonnement humain pour résoudre des problèmes.

L'IA est à la base de la création de systèmes qui apprennent à partir de données, reconnaissent des modèles et prennent des décisions. Par exemple, la capacité de YouTube à comprendre vos préférences et à vous recommander des vidéos connexes est le résultat de la technologie IA.

Apprentissage automatique (ML)

Le ML est un sous-ensemble de l'IA qui permet de créer des systèmes d'auto-apprentissage conçus pour apprendre à partir de données et améliorer leurs performances au fil du temps sans être explicitement programmés.

Dans un chatbot, cette technologie permet d'acquérir des connaissances sur le client grâce à des discussions continues (et d'autres données comportementales) afin de s'adapter en conséquence.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le NLP est un champ de l'IA qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains à travers le langage naturel. Pour simplifier, grâce au NLP, les utilisateurs peuvent interagir avec un ordinateur en anglais, par exemple, plutôt qu'en C++, Java ou Python.

Les NLP sont à la base des chatbots. Ils permettent aux bots de comprendre le langage humain et de répondre de manière appropriée.

Assistants virtuels

Les assistants virtuels, comme les chatbots, sont une application de la technologie d'IA conversationnelle. Ce sont des agents logiciels qui peuvent effectuer des tâches en fonction des commandes de l'utilisateur ou répondre à ses questions. Siri d'Apple, Google Assistant et Amazon Alexa sont des assistants virtuels très populaires.

Grâce à l'intégration de l'IA générative, nous disposons désormais d'assistants virtuels basés sur le texte, la voix et l'image sur toutes les plateformes. Le bot Meta AI intégré à WhatsApp en est un excellent exemple.

L'évolution des chatbots vers l'IA conversationnelle

Si la pénétration des smartphones et d'Internet a donné un formidable coup de pouce aux chatbots et aux applications d'IA conversationnelle, il ne s'agit pas pour autant d'un phénomène nouveau.

Les premiers chatbots

Au milieu des années 1960, des chercheurs du MIT ont créé ELIZA, un programme de discussion. Il utilisait la reconnaissance de formes et des réponses scriptées. Les discussions avec ELIZA étaient donc rudimentaires et n'impliquaient aucune forme d'intelligence artificielle.

Chatbots basés sur des règles et /IA précoce

Avec l'essor d'Internet, des systèmes basés sur des règles ont vu le jour, dotés d'interfaces conversationnelles capables d'avoir des discussions simples à partir de connaissances préprogrammées. Cela a donné lieu à des approches plus sophistiquées qui utilisaient des modèles statistiques et des algorithmes pour améliorer la précision et la pertinence des réponses.

C'est l'une des périodes les plus passionnantes pour l'IA conversationnelle, qui a inspiré les avancées dont nous bénéficions aujourd'hui.

Apprentissage profond

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux à plusieurs couches (réseaux profonds) pour modéliser des modèles complexes dans les données. Il permet au système de comprendre et de générer le langage humain avec une grande précision.

Les modèles d'apprentissage profond sont entraînés sur de grands ensembles de données afin de reconnaître des schémas et de faire des prédictions. Par exemple, les assistants IA tels qu'IBM Watson utilisent l'apprentissage profond pour analyser des données médicales et fournir des diagnostics préliminaires, aidant ainsi les médecins dans leur prise de décision.

Connaissance du contexte

Lorsque vous recherchez le mot « Python » sur Google, comment Google vous montre-t-il des informations sur le langage de programmation et non sur le serpent (ou vice versa) ?

La réponse réside dans la reconnaissance du contexte.

La reconnaissance contextuelle est la capacité du système à comprendre et à mémoriser le contexte d'une discussion au fil de multiples interactions. Les systèmes à reconnaissance contextuelle suivent l'historique des interactions et les données utilisateur pertinentes afin de fournir des réponses personnalisées.

En se basant sur vos recherches passées et sur la compréhension du langage naturel, le modèle d'apprentissage profond de Google, BERT, devine ce que vous pourriez rechercher et optimise vos résultats de recherche et vos réponses de discussion.

C'est également cette même technologie qui vous comprend lorsque vous dites « joue ma chanson préférée » ou « règle l'alarme pour 8 heures » (même si vous ne précisez pas s'il s'agit du matin ou de l'après-midi).

IA générative (et ChatGPT)

ChatGPT est une solution d'IA générative développée par OpenAI. Comme toutes les GenAI, il s'agit d'un modèle linguistique qui utilise l'apprentissage profond et la reconnaissance du contexte pour générer des textes semblables à ceux rédigés par des humains à partir des entrées des utilisateurs. Il peut mener des discussions prolongées, générer du contenu créatif et répondre à des questions complexes.

En substance, GenAI prédit le mot suivant dans une phrase en se basant sur le contexte fourni par les mots précédents. De cette manière, ChatGPT peut rédiger des articles, résumer du contenu, générer des idées, etc.

Toutes ces technologies ont un large intervalle d'applications. De la productivité personnelle aux voitures autonomes, l'IA conversationnelle fait son chemin dans tous les secteurs. Cependant, son impact le plus significatif se situe au niveau de l'expérience client. Explorons cela.

IA conversationnelle et chatbots : leur rôle dans le service client

Traditionnellement, les équipes marketing et service client ont tendance à être férues de technologie. Elles sont ouvertes aux nouvelles technologies et ont la capacité de les adopter rapidement. Les équipes savent depuis longtemps comment utiliser l'IA pour générer des prospects. Cela s'applique également à l'IA conversationnelle et aux chatbots. Voyons comment.

Gestion des requêtes des clients et des tickets

Les entreprises utilisent des outils d'IA pour le service client sur les sites web, les applications et les plateformes de commerce électronique comme premier point de contact pour un nombre important de demandes des clients. Ils font office d'alternative à l'Intercom, plus adaptée aux clients de la génération Y et de la génération Z, qui préfèrent résoudre eux-mêmes leurs problèmes plutôt que de parler à quelqu'un.

En conséquence, les entreprises peuvent :

Par exemple, H&M utilise un chatbot pour aider ses clients au suivi de leurs commandes, à la recherche de produits et à l'exécution de retours, offrant ainsi une expérience d'achat fluide.

Bonus : plus de conseils et de stratégies sur l'utilisation de l'IA dans le service client.

Expérience client personnalisée

Lorsque nous parlons d'IA dans le domaine de l'expérience client (CX), nous pensons que les bots qui parlent aux utilisateurs sont la seule approche possible. Ce n'est pas forcément le cas. Comme l'a montré Deep Brew de Starbucks, l'IA conversationnelle facilite la vie du personnel d'assistance, ce qui se traduit par une meilleure expérience client. Elle peut automatiser la gestion des stocks, la chaîne d'approvisionnement, le réapprovisionnement, etc., libérant ainsi du temps pour établir des connexions humaines plus profondes avec les clients.

L'IA peut aider les responsables à prévoir les besoins en personnel et à établir les plannings. L'IA peut aider à anticiper la maintenance des équipements bien avant qu'un four ou un mixeur ne tombe en panne.

Le type d'automatisation envisagé par Johnson et Martin-Flickinger sera invisible pour les clients, sauf qu'ils remarqueront peut-être que les partenaires Starbucks ont plus de temps à leur consacrer.

Efficacité du flux de travail

Chaque entreprise a des centaines de processus en contact avec la clientèle. Grâce à l'automatisation des flux de travail par l'IA, vous pouvez rendre ces processus plus efficaces et plus performants.

Dans les systèmes CRM, l'IA rationalise les tâches routinières telles que la saisie de données, la planification des appels, etc. Dans le domaine de la communication, l'IA sur le lieu de travail peut aider à envoyer des e-mails de suivi automatisés avec le message approprié. Par exemple, après une réunion de découverte, un bon outil d'IA peut résumer la discussion et créer automatiquement des actions à mener.

Dans la gestion de projet marketing, l'IA peut automatiser les tâches manuelles et répétitives. Par exemple, ClickUp Automations permet aux chefs de projet marketing d'effectuer automatiquement les tâches suivantes :

Lorsque vous utilisez ClickUp, il vous suffit d'ajouter des éléments pour chaque point de déclenchement et de laisser l'IA faire le travail à votre place. Créez votre flux de travail personnalisé ou utilisez l'un des plus de 100 modèles existants pour réaliser l'automatisation de votre travail.

Prise de décision basée sur les données

L'IA conversationnelle est un excellent moyen d'obtenir des informations contextuelles opportunes sur vos interactions avec les clients. Pour commencer, une fonctionnalité telle que le tableau de bord ClickUp est un excellent moyen de personnaliser et d'unifier la visibilité pour détecter et résoudre rapidement les problèmes.

Avec un peu de réflexion et d'expérimentation, vous pouvez faire beaucoup plus avec l'IA conversationnelle. Voici, par exemple, les questions que vous pourriez poser :

Vous obtiendrez ainsi une liste très précise des audiences pour lesquelles vous pouvez hyper-personnaliser votre communication.

Les outils d'IA fournissent des informations exploitables qui aident les entreprises à prendre des décisions éclairées non seulement en matière de service client, mais aussi de marketing, de produits, de ventes, etc.

Gestion de la relation client

Enfin, un bon chatbot conversationnel basé sur l'IA peut avoir un impact significatif sur la gestion de la relation client. Les outils d'IA pour la CRM peuvent effectuer un nombre de tâches qui étaient jusqu'à présent manuelles et chronophages.

Automatisation des processus : l'IA peut traiter les requêtes des clients, le traitement des commandes, la prise de rendez-vous, etc. Elle peut s'occuper automatiquement de tout en arrière-plan, libérant ainsi du temps pour que les équipes commerciales/de réussite client puissent avoir des discussions constructives.

Personnalisation : l'IA peut personnaliser à grande échelle. Pensez à la façon dont Netflix et YouTube proposent des recommandations personnalisées à des millions d'utilisateurs. Un bon outil d'IA conversationnelle peut ajouter des fonctionnalités similaires à vos chatbots. Il peut avoir des discussions approfondies et proposer des réponses/recommandations sur mesure.

Efficacité de l'équipe : un outil d'IA peut être un atout majeur dans votre boîte à outils marketing. Avec ClickUp Brain, les membres de votre équipe peuvent obtenir des réponses instantanées à leurs requêtes, des mises à jour sur le statut des tâches, des rappels de délais, des résumés de notes et bien plus encore !

Toutes ces applications et tous ces cas d'utilisation ne sont que le début d'une phase importante de l'histoire moderne. L'IA conversationnelle a le potentiel de changer radicalement notre façon de faire les choses, pour le mieux, dans tous les domaines et tous les cas d'utilisation. Voyons à quoi cela pourrait ressembler.

L'avenir des chatbots vs l'IA conversationnelle

Les chatbots et l'IA conversationnelle sont là pour rester. À l'avenir, ils seront si intimement liés à notre quotidien que nous ne remarquerons peut-être même plus qu'il s'agit d'IA conversationnelle. Certains de ces impacts pourraient être spectaculaires, d'autres plus discrets. Voyons cela de plus près.

Spécialisation

La spécialisation de l'IA est déjà en cours. Compte tenu de la variété, du volume et de la vitesse des données disponibles aujourd'hui, il n'est plus possible pour les modèles d'apprentissage automatique de « tout savoir ». Les chatbots vont donc se spécialiser davantage, en se concentrant sur des secteurs et des tâches spécifiques.

Par exemple, des chatbots spécialisés dans les soins de santé seront intégrés aux soins prodigués aux patients. Les systèmes de recommandation d'investissement joueront le rôle de conseiller.

Une meilleure intelligence émotionnelle

Les premiers robots parlaient comme, eh bien, des robots. Aujourd'hui, les discussions sont plus nuancées que cela. Par exemple, Siri d'Apple est connu pour être un interlocuteur amusant. C'est également un assistant virtuel sérieux. Il peut par exemple identifier les mentions d'automutilation ou de suicide et proposer un nombre d'assistance téléphonique.

La prochaine génération de chatbots conversationnels basés sur l'IA disposera d'une intelligence émotionnelle améliorée, leur permettant de mieux comprendre et de mieux répondre aux états émotionnels des utilisateurs. Cela pourrait impliquer la reconnaissance du ton, du sentiment et du contexte afin de fournir des réponses plus empathiques et plus appropriées.

Compétences multilingues et interculturelles

Aujourd'hui, la plupart des IA conversationnelles sont en anglais. Certaines applications apparaissent dans d'autres langues, telles que le coréen, le japonais et le français. À l'avenir, il existera des systèmes d'IA conversationnelle dans presque toutes les langues parlées.

Ils comprendront les nuances culturelles et seront capables de passer d'une langue à l'autre de manière transparente, améliorant ainsi la convivialité pour des bases d'utilisateurs diverses.

Lorsque cette technologie aura atteint sa maturité, les chatbots pourront devenir des tuteurs personnalisés pour les étudiants et les apprenants. Ils pourront personnaliser les plans et les méthodes de cours afin de répondre au mieux aux besoins, aux points forts, au rythme et au style de chaque apprenant. Cela permettra également de rendre l'éducation plus accessible à travers le monde.

Expériences multisensorielles

Actuellement, la plupart de nos interactions avec l'IA conversationnelle se font par le biais de textes. Même avec des outils tels que ChatGPT, les utilisateurs doivent taper leurs requêtes. L'avenir changera cela.

Les utilisateurs pourront vivre des expériences multisensorielles. Vous pourrez partager des images ou des vidéos, ou saisir et recevoir des données sous la forme que vous préférez. Vous pourrez peut-être également interagir à l'aide de gestes, ce qui rendra l'expérience plus accessible aux personnes qui utilisent la langue des signes.

Comme vous pouvez le constater, l'avenir s'annonce radieux. Tout comme le présent. Les technologies actuelles d'IA conversationnelle et de chatbot sont suffisamment avancées pour vous simplifier la vie et la rendre plus facile que jamais. N'attendez pas trop longtemps.

Commencez votre aventure dans l'IA conversationnelle avec ClickUp

Combien d'alarmes réglez-vous chaque matin pour vous réveiller ? Votre assistant virtuel est plus susceptible de connaître la bonne réponse à cette question que vous-même.

Dans la vie moderne, l'IA conversationnelle joue déjà un rôle. Avec l'essor de la GenAI en particulier, chaque outil intègre désormais une forme ou une autre de fonctionnalité IA.

Cependant, la meilleure IA est celle qui est utilisée à bon escient. Si l'IA peut dessiner des licornes et créer des livres électroniques, le succès de l'IA conversationnelle dépend de ce dont vous avez besoin pour votre entreprise.

Avant d'acquérir un outil de chatbot ou de réfléchir à la manière d'intégrer l'IA dans un site web, pensez à ce que vous souhaitez accomplir. Souhaitez-vous augmenter la génération de prospects, résoudre efficacement les demandes des clients ou réaliser l'installation de rapports en temps réel ? Commencez modestement et développez progressivement.

Les outils d'IA de ClickUp sont conçus pour vous aider à atteindre cet objectif. L'avantage, c'est que vous pouvez les utiliser comme chatbot pour obtenir des informations sur vos projets et comme IA conversationnelle pour trouver des idées. Vous pouvez également résumer des notes, obtenir des réponses instantanées, automatiser des tâches manuelles, et bien plus encore.

Qu'attendez-vous ? Essayez ClickUp dès aujourd'hui!