Chatbot vs IA conversationnelle : quelle est la différence ?

Vous utilisez un smartphone ? Alors vous savez que régler une simple 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 donner vos instructions pour que l'alarme soit réglée 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, nous mappons ce parcours. Nous explorons les chatbots par rapport à 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 d'avoir une discussion avec un utilisateur dans un 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 de commerce électronique peut aider les utilisateurs à trouver des réponses sur les produits, passer des commandes et 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 similaires 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, avec le NLP, les utilisateurs peuvent interagir avec un ordinateur en anglais, par exemple, au lieu de 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. Il s'agit d'agents logiciels capables d'effectuer des tâches sur la base des commandes de l'utilisateur ou de répondre à ses questions. Siri d'Apple, Google Assistant et Amazon Alexa sont des assistants virtuels 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 IA 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 coup de fouet extraordinaire aux chatbots et aux applications d'IA conversationnelle, il ne s'agit toutefois pas d'un phénomène nouveau.

Les premiers chatbots

Au milieu des années 1960, des chercheurs du MIT ont créé ELIZA, un programme conversationnel. 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.

Les chatbots basés sur des règles et les débuts de l'IA

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 ouvert la voie à des approches plus sophistiquées utilisant 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 modèles 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 contextuelle.

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

En se basant sur vos recherches précédentes et sur la compréhension du langage naturel, le modèle d'apprentissage profond de Google, BERT, devine ce que vous recherchez et optimise vos résultats de recherche et les réponses conversationnelles.

C'est également cette technologie qui vous comprend lorsque vous dites « joue ma chanson préférée » ou « règle l'alarme pour 8 heures » (même si vous ne précisez pas AM ou PM).

IA générative (et ChatGPT)

ChatGPT est une solution d'IA générative développée par OpenAI. Comme toutes les IA génératives, il s'agit d'un modèle linguistique qui utilise l'apprentissage profond et la reconnaissance contextuelle pour générer des textes semblables à ceux rédigés par des humains à partir des entrées des utilisateurs. Il peut tenir 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 des contenus, générer des idées, etc.

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

IA conversationnelle et chatbots : leur rôle dans le service client

Traditionnellement, les équipes marketing et service client sont généralement très à l'aise avec les technologies. 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 vaut également pour l'IA conversationnelle et les chatbots. Voyons comment.

Gestion des requêtes des clients et des tickets

Les entreprises utilisent des outils d'IA pour le service client sur leurs sites web, leurs applications et leurs plateformes de commerce électronique, qui constituent le premier point de contact pour un nombre important de demandes clients. Ils font office d'alternative à l'intercom et conviennent mieux 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 à suivre leurs commandes, rechercher des produits et effectuer des 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

Lorsque nous parlons d'IA dans le domaine de l'expérience client (CX), nous pensons immédiatement aux bots qui parlent aux utilisateurs. Mais cela n'est pas une fin en soi. Comme l'a démontré 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 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 bon message. Par exemple, après une réunion de découverte, un bon outil d'IA peut résumer la discussion et créer automatiquement des éléments d'action.

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'automatiser :

Lorsque vous utilisez ClickUp, ajoutez simplement des éléments d'action pour chaque point de déclenchement et laissez 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 automatiser votre travail.

Prise de décision basée sur les données

L'IA conversationnelle est un excellent moyen d'obtenir des informations contextuelles opportunes sur les interactions avec vos clients. Pour commencer, une fonctionnalité telle que le tableau de bord ClickUp est un moyen fantastique 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 quelques exemples de questions que vous pourriez poser :

Vous obtiendrez ainsi une liste très précise des audiences auxquelles 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 le 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 automatiquement s'occuper de tout en arrière-plan, libérant ainsi de l'espace pour que l'équipe commerciale/le service client puisse 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 le super-pouvoir de 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 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 la façon dont nous faisons les choses, dans tous les domaines et pour tous les cas d'utilisation. Voyons à quoi cela pourrait ressembler.

L'avenir des chatbots face à 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 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 ML 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 conseillers.

Une meilleure intelligence émotionnelle

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

La prochaine génération de chatbots IA conversationnels 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 fluide, améliorant ainsi la convivialité pour des bases d'utilisateurs diversifiées.

Lorsque cette technologie aura mûri, 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 l'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 va changer cela.

Les utilisateurs pourront vivre des expériences multisensorielles. Vous pourrez partager des images ou des vidéos, ou encore saisir et recevoir des informations sous la forme que vous préférez. Vous pourrez peut-être également utiliser des gestes, ce qui rendra cette technologie 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 comme jamais auparavant. 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 que vous-même.

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

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, réfléchissez à ce que vous souhaitez accomplir. Souhaitez-vous augmenter la génération de prospects, résoudre efficacement les demandes des clients ou mettre en place des rapports en temps réel ? Commencez petit 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.

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