Voici les composants clés de l’IA conversationnelle :
- Une proposition de valeur utilisateur clairement définie
Aujourd’hui, les clients et les employés interagissent avec votre entreprise via divers canaux tels que le web, les applications mobiles, les réseaux sociaux, les emails, et d’autres plateformes. Il est important de prendre en considération les situations où il peut y avoir des problèmes ou des frustrations lors de ces interactions conversationnelles. Par exemple, lorsque les personnes doivent attendre longtemps pour obtenir une réponse, passer d’une application à l’autre ou saisir fréquemment des informations.
Si les conversations sont principalement destinées à fournir des informations, elles peuvent être adaptées à l’automatisation grâce à l’IA conversationnelle ou à une automatisation partielle. Cependant, si elles sont plus complexes, il peut être judicieux d’envisager une augmentation conversationnelle pour les gérer de manière plus efficace.
- Conceptualisation
Cela comprend la création d’un personnage attrayant, le choix de la plateforme et du canal de communication adéquats, l’amélioration du déroulement des dialogues, et s’assurer que l’interface de conversation est bien adaptée à la tâche à accomplir. Si vous envisagez d’améliorer les interactions conversationnelles, il vous faudra décider quand le système doit suggérer des idées aux agents humains ou aux utilisateurs, puis concevoir ces interactions de manière à ce qu’elles soient fluides et naturelles, sans être gênantes.
- Informations
Étant donné que les agents conversationnels alimentés par l’IA et les améliorations conversationnelles facilitent les interactions avec les utilisateurs, vous devez réfléchir à la manière de générer le contenu qu’ils fourniront. Si vous avez déjà des données issues de conversations, vous pouvez sélectionner les meilleures parties et les utiliser comme base pour les réponses de votre application d’IA conversationnelle. Dans les cas où les données conversationnelles font défaut, vous devrez recourir à des rédacteurs humains ou à des outils de génération de langage naturel pour combler ces lacunes.
- Technologie linguistique
Lorsque vous travaillez avec des interfaces vocales, il est presque inévitable d’utiliser la transcription vocale pour convertir ce que dit l’utilisateur en texte, puis la synthèse vocale pour transformer vos réponses en audio. Les techniques de compréhension du langage, telles que l’analyse des émotions, la classification des questions, la détection de l’intention, ainsi que l’extraction d’entités et de sujets, sont importantes à la fois pour les interfaces vocales et textuelles. Elles permettent de comprendre ce que l’utilisateur exprime.
- Autres capacités d’apprentissage automatique
Pour garantir une expérience utilisateur réussie et enrichissante, vous pourriez envisager d’utiliser des modèles d’apprentissage automatique en plus des outils linguistiques. Cela contribuera à préparer le terrain pour une interaction fructueuse et à offrir de la valeur à l’utilisateur.
- Boucles de rétroaction
Chaque discussion devrait augmenter votre capacité à concevoir une conversation réussie tout en mettant à jour votre compréhension de l’utilisateur. Vous pouvez demander directement à l’utilisateur des commentaires après le chat, ou vous pouvez examiner le comportement en aval (par exemple, s’il se réengage ou si la conversation conduit à une conversion) et utiliser ces informations pour optimiser la prochaine conversation.
- Confidentialité et sécurité
Étant donné que le contact conversationnel entre le bot et le client peut être informel et naturel, et que les données peuvent souvent contenir des informations sensibles, un traitement technique et politique prudent est nécessaire. En même temps, vous voudrez vous assurer que vous pourrez utiliser les données que vous collectez à l’avenir pour améliorer l’expérience utilisateur.
