Intelligence Artificielle conversationnelle : tout comprendre !

L’IA conversationnelle est de plus en plus utilisée aussi bien dans le domaine professionnel que dans les jeux et divertissements. Les chatbots, callbot, assistants virtuels et autres agents conversationnels à intelligence artificielle sont omniprésents sur internet. Ces technologies demandent d’importantes ressources matérielles et humaines. Le secteur de l’IA conversationnelle rencontre d’ailleurs une véritable pénurie de talents sur le marché de l’IT. Car, si l’IA est incontournable dans notre quotidien, son fonctionnement et les défis que doivent relever les modèles conversationnels ne sont pas forcément bien connus des étudiants, des freelances et professionnels de l’IT. C’est pourquoi, dans cet article nous vous donnons toutes les clés pour comprendre le fonctionnement, les cas d’utilisation et les enjeux auxquels doit répondre l’intelligence artificielle conversationnelle.

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.

Défis et enjeux de l’IA conversationnelle

Bien que les solutions conversationnelles soient de plus en plus adoptées par tous les secteurs d’activités, elles ont toujours d’importants obstacles à surmonter.

L’IA conversationnelle reste une innovation technologique récente et son fonctionnement basé sur l’apprentissage demande forcément un temps d’adaptation et de perfectionnement.

Le traitement du langage naturel est en lui-même un défi pour l’IA conversationnelle car de multiples facteurs autres que le verbal entrent en jeu dans les dialogues entre humains. Pour pouvoir imiter complètement une discussion humaine, l’IA doit être en mesure de comprendre les dialectes, argots et accents et d’interpréter le sarcasme, l’ironie et les différentes émotions.

De même, l’ambiguïté et les caractéristiques imprécises inhérentes au langage lui-même rendent la tâche beaucoup plus compliquée pour des machines habituées à « penser » de manière binaire. Pour véritablement communiquer en langage humain, il faut comprendre les mots, la façon dont ils sont connectés et retenir l’historique de la conversation pour resituer le contexte.

L’IA conversationnelle ne peut donc pas reposer uniquement sur des scripts préexistants. Les innovations récentes de IA et de la compréhension du langage naturel, comme BART et GPT-3, ont largement amélioré l’analyse et la génération de texte humain. Les chercheurs de Facebook AI Research ont également annoncé avoir développé Blender Bot, un chatbot capable de converser avec les humains, mais surtout de faire preuve d’empathie et de développer sa propre personnalité.

L’objectif est de créer des modèles conversationnels, qui ne se contentent pas de répondre à une demande, mais puissent optimiser le service à la clientèle et développer d’autres cas d’utilisation pour l’IA 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.

L’IA peut également augmenter l’engagement des clients en les accompagnant de manière

proactive à des moments clés du parcours d’achat ou de contact. C’est, par exemple, le cas d’un assistant virtuel qui interviendrait lorsqu’un internaute cherche à quitter un site internet. Ces actions peuvent contribuer à limiter le taux de rebond, de désabonnement et à éliminer la frustration.

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.

De manière générale, l’IA conversationnelle peut aider les entreprises à optimiser l’expérience utilisateur en fournissant plus rapidement des solutions aux questions et problèmes récurrents.

Les cas d’utilisation de l’intelligence artificielle conversationnelle concernent tous domaines et secteurs d’activité B2B et B2C. Les entreprises et organisations sont en permanence à la recherche d’assistants et systèmes capables d’identifier avec précision les besoins et priorités des clients et d’y répondre en totale autonomie. Mais, bien que les progrès du PNL et de l’apprentissage automatique permettent à l’IA de répondre de plus en plus à cet objectif, des axes d’améliorations sont toujours nécessaires et en cours. L’IA devrait donc encore rester un secteur d’emploi majeur sur les prochaines années.

Et vous en tant que professionnel de l’IT avez vous déjà travaillé sur des modèles conversationnels d’IA ? N’hésitez pas à nous partager vos retours d’expérience sur le forum IT.

Par Laura Pouget, Rédactrice Web SEO & Développeuse Informatique.

Sources et liens utiles

Présentation du Blender Bot de Facebook.ai

La présentation d’IBM sur les différentes approches d’apprentissage automatique

19 statistiques sur les chatbot en relation client