Grâce à l’IA générative (GenAI), les chatbots développent de nouvelles capacités dans le dialogue automatisé avec les clients. Ils offrent de l’empathie, des questions ciblées et des réponses rapides et sur mesure. Les chatbots optimisés par GenAI utilisent des architectures de transformateurs et des frameworks RAG pour fournir une compréhension approfondie du langage et des réponses contextuelles. Ces chatbots offrent une hyperpersonnalisation et des conversations augmentées, ce qui permet d’améliorer la compréhension et le feedback des clients. Ils prennent en charge les traductions en temps réel, ce qui améliore considérablement l’utilisabilité et la satisfaction des clients.
Avec le soutien de l’IA générative (GenAI), les chatbots développent de toutes nouvelles compétences. Et ce, à plusieurs niveaux. Le dialogue automatisé avec les clients requiert de l’empathie, de la compréhension, des questions ciblées et des réponses rapides et précises. Le profil d’exigences des chatbots modernes est donc clair : ils doivent maîtriser de nouvelles capacités telles que l’hyperpersonnalisation ou les conversations augmentées, afin de proposer des solutions concrètes au client, de lui faire des offres attrayantes et de lui donner un bon sentiment. Les modèles d’IA génératifs rendent désormais cela possible. Ceux-ci utilisent des architectures dites de transformation, comme celles connues par exemple de ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer). Au-delà des grands modèles génératifs, la nouvelle génération de chatbots utilise également des frameworks RAG (Retriever, Analyzer, Generator) pour accéder de manière complémentaire à d’autres sources de connaissances (par exemple des pools de documents dans les entreprises) et générer des textes individualisés de grande qualité. Cela permet de développer une compréhension profonde et associative de la langue et des contextes spécifiques. Par exemple, l’utilisation de mécanismes d’attention dans les modèles d’IA génératifs permet de pondérer de manière ciblée certains termes dans les questions ou de mieux saisir les aspects de signification au méta-niveau. Il en résulte des chatbots optimisés par GenAI qui fonctionnent comme un bon modérateur.
Une meilleure compréhension des clients
Les clients veulent se sentir compris, que ce soit par un employé de magasin ou par un chatbot. Les nouveaux modèles GenAI améliorent la compréhension du langage des chatbots dans le dialogue avec les clients en saisissant mieux à la fois la signification sémantique et le contexte d’un énoncé grâce à l’utilisation de GenAI. Il devient ainsi possible de se passer d’approches plus anciennes comme la reconnaissance des formes, les modèles basés sur des règles ou les systèmes basés sur la connaissance qui utilisent une base de données.
Un meilleur feedback pour les clients
Grâce à cette meilleure compréhension, les chatbots peuvent répondre plus précisément aux besoins des clients et fournir des réponses plus ciblées et mieux formulées. Pour cela, ils ne recourent plus à des blocs de texte prédéfinis pour des typologies d’utilisateurs déterminées. Au lieu de cela, ils s’adressent à eux individuellement sur la base de modèles d’IA génératifs. Le Retriever trouve les informations pertinentes, l’Analyzer est chargé de veiller à ce que les réponses soient correctes et informatives, et le Generator veille à la bonne tonalité des textes.
Les fonctions de traduction automatisées
Avec les chatbots basés sur GenAI, il est désormais possible en outre d’intégrer en temps réel des inputs en langue étrangère – et ce sans effort de traduction supplémentaire. Cela permet d’élargir considérablement la base de connaissances pour la formulation de textes adaptés et de haute qualité. Cela améliore à la fois la quantité et la qualité des possibilités de réponse – et donc l’utilisabilité, l’acceptation et la satisfaction des clients. « Dans le dialogue avec les clients, les nouveaux chatbots agissent avec la même empathie que d’excellents conseillers, mais leur sont supérieurs en termes de contenu grâce à l’accès en temps réel à une énorme base de connaissances », explique Florian Lauck-Wunderlich, Head of AI and Advanced Analytics Consulting EMEA chez Pega. « Dans le domaine du service à la clientèle, les conseillers bénéficient également de systèmes d’assistants qui fonctionnent sur la même base technologique. Les entreprises peuvent ainsi offrir à leurs clients des services hautement individualisés et hyperpersonnalisés, et donc une expérience incomparable ».
