Agent conversationnel : la nouvelle interface homme-machine à la maison et au travail

Agent conversationnel : la nouvelle interface homme-machine
Dans cet article

Avec la démocratisation des agents conversationnels grand public comme ChatGPT, les entreprises ont rapidement compris le potentiel d’une telle technologie adaptée à leurs données.

Ces outils tels que nous les connaissons aujourd’hui, tirent leurs origines des premiers assistants virtuels, permettant aux utilisateurs de communiquer avec une machine.

Avant d’étudier les cas d’usages des agents conversationnels en entreprise et les perspectives futures à envisager, retour dans les années 1960.

Aux origines de la conversation homme-machine

ELIZA, le premier agent conversationnel

ELIZA est un programme informatique écrit par Joseph Weizenbaum entre 1964 et 1966. Le programme permet de simuler l’activité d’un psychothérapeute en reformulant la plupart des affirmations du « patient » en questions, et en les lui posant.

C’est à l’époque une vraie révolution dans un monde analogique.

La faiblesse d’ELIZA ? Etre incapable de vraiment répondre, se contentant de continuer à faire parler son interlocuteur.

ALICE, dans les traces d’ELIZA

ALICE fut le premier agent conversationnel avec reconnaissance vocale. Richard Wallace a développé ALICE en 1995, s’inspirant du programme créé pour ELIZA.

Bien que le programme ait remporté trois prix au concours annuel Loebner dédié à l’Intelligence Artificielle en 2000, 2001 et 2004 pour le meilleur agent conversationnel, Alice n’a pas réussi à passer le Test de Turing en raison de ses réponses parfois mécaniques, même lors de courtes interactions.

Siri, le premier assistant virtuel mobile

En 2011, Apple propose au sein de ses appareils (ordinateurs, tablettes et même smartphones) un assistant virtuel nommé Siri. Une innovation est née puisque les assistants proposés jusqu’alors n’étaient accessibles que sur ordinateurs.

À ses débuts, Siri pouvait répondre uniquement à des questions basiques posées par les utilisateurs. Il était impossible pour lui de comprendre des questions complexes ni d’effectuer un raisonnement.

Les LLM nouvelle génération changent la donne

BERT (Google)

BERT, acronyme anglais de Bidirectional Encoder Representations from Transformers, est un modèle de langage développé par Google en 2018. 

L’architecture Transformer a permis d’améliorer significativement les performances en traitement automatique du langage naturel (TALN). Les LLM peuvent dorénavant traiter de longues séquences de texte et retenir des informations contextuelles sur plusieurs tours de conversation avec les utilisateurs.

GPT-3 (OpenAI)

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) est un modèle de langage développé par la société OpenAI et ouvert aux utilisateurs via API en juillet 2020. Au moment de son annonce, GPT-3 est le plus gros modèle de langage jamais entraîné avec 175 milliards de paramètres. GPT-2, sorti en 2019, n’avait que 1,5 milliard de paramètres.

Courant 2022, OpenAI a commencé à faire référence à ces modèles GPT-3 comme faisant dorénavant partie de la série GPT-3.5. Elle a ensuite intégré une version Fine-Tuned dans l’agent conversationnel ChatGPT, ouvert aux utilisateurs en novembre de la même année.

ChatGPT, la révolution grand public

Démocratisation de l’IA générative

ChatGPT est une véritable révolution dans le monde des agents conversationnels grand public. Il est capable de répondre à des questions, de tenir des conversations, de générer du code informatique, et d’écrire, traduire ou synthétiser des textes. Il peut le faire en tenant compte du contexte et de contraintes telles que le style d’écriture.

Depuis la sortie mondiale de ChatGPT en 2022, les entreprises ont rapidement compris le potentiel d’une telle technologie, adaptée à leurs données.

De nombreux concurrents ont aussi émergé depuis tels que Gemini (Google), Claude (Anthropic), Le Chat Mistral (Mistral AI).

Sécurité des données

Attention, les agents conversationnels grand public comme ChatGPT peuvent cependant présenter des risques, principalement au niveau de la confidentialité des données sensibles.

Pour intégrer plus efficacement des agents conversationnels dans des systèmes d’information complexes, les entreprises peuvent opter pour le développement d’applications personnalisées.

Cas d’usage des agents conversationnels en entreprise

Il existe une multitude d’usages possibles des agents conversationnels en entreprise. L’important étant que le projet réponde à une problématique réelle.

Support client

L’agent conversationnel peut répondre aux questions fréquentes des clients, fournir des informations sur les produits et services, aider à la résolution de problèmes, en s’appuyant sur la base de connaissances de l’entreprise.

Assistance aux employés

L’agent conversationnel peut aider les employés à trouver rapidement des réponses à leurs questions, des documents, des contacts… Il facilite l’accès à l’information.

Aide à la vente

Intégré au site web, l’agent conversationnel peut guider les visiteurs, répondre à leurs questions, recommander des produits de façon personnalisée d’après leur profil et historique, les accompagner dans leur parcours d’achat.

Dans le cadre de la vente de services, il peut interagir avec les prospects, identifier leurs besoins via une série de questions, et les qualifier avant de transmettre les leads les plus pertinents aux commerciaux.

Collecte de données et feedback

À travers ses conversations, l’agent conversationnel peut récolter des données précieuses sur les clients/utilisateurs (besoins, retours sur les produits…) pour enrichir les connaissances de l’entreprise.

Automatisation de processus

L’agent conversationnel peut guider les utilisateurs étape par étape dans des démarches (prise de RDV, déclaration de sinistre, candidature…) en s’appuyant sur les processus définis en interne.

Formation et onboarding

Pour former rapidement les collaborateurs, l’agent conversationnel peut délivrer des contenus de formation, répondre à leurs questions, vérifier leurs connaissances de façon interactive.

Il peut aussi accompagner les nouveaux clients, leur expliquer le fonctionnement des produits/services, les guider dans leur prise en main, en s’appuyant sur les ressources existantes (manuels, vidéos, FAQ).

Le futur des agents conversationnels

Alors que les agents conversationnels en entreprise sont aujourd’hui en plein essor, on peut s’attendre à de nombreuses évolutions dans les années à venir :

Interactions plus naturelles

Grâce aux progrès de la reconnaissance vocale et du traitement du langage naturel, les conversations avec les agents seront de plus en plus fluides et proches d’un dialogue humain. Les utilisateurs pourront s’adresser à eux de façon naturelle, comme ils le feraient avec une personne.

Personnalisation poussée

En s’appuyant sur les données et l’historique des interactions, les agents seront capables d’offrir une expérience personnalisée à chaque utilisateur. Ils s’adapteront au profil, aux préférences et au contexte pour fournir des réponses plus pertinentes.

Intégration multicanale

Les agents conversationnels seront accessibles sur une multitude de canaux (web, mobile, messagerie, réseaux sociaux, enceintes connectées…) de façon transparente. Les utilisateurs pourront démarrer une conversation sur un canal et la poursuivre sur un autre sans interruption.

Vers des agents proactifs

Au-delà d’une communication réactive, les agents seront capables d’initier des conversations de façon proactive. Par exemple, un agent pourrait contacter un client pour lui proposer une offre personnalisée au bon moment, ou alerter un employé d’une action urgente à réaliser.

Conclusion

D’un côté, le potentiel des agents conversationnels en entreprise est énorme :

  • Pour les clients, les chatbots permettent un service 24/7, des réponses instantanées aux questions et une personnalisation de l’expérience. Cela augmente la satisfaction et la fidélité.
  • Pour les employés, les assistants virtuels peuvent automatiser des tâches répétitives, fournir de l’aide contextuelle, faciliter l’accès aux connaissances. Cela rend le travail plus stimulant et efficace.
  • Pour l’entreprise, l’automatisation apportée fait gagner du temps et réduit les coûts, tout en apportant de la valeur.

Mais de l’autre, l’intégration de ces technologies comporte encore des défis importants :

  • La complexité technique de mettre en place des projets IA dans les entreprises. Les projets IA sont souvent onéreux et demandent des compétences très spécifiques.
  • Les enjeux de sécurité et de confidentialité dans la collecte, le stockage et l’utilisation massive de données sensibles. Il faut des infrastructures sécurisées et des politiques strictes de gouvernance des données.

Vous avez déjà réalisé des projets IA et mis en place des agents conversationnels dans votre entreprise ? Contactez-nous, nous serons heureux d’intégrer votre expérience dans notre blog.

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Thibaud Michard

CMO reglo.ai. En mission pour démythifier l'Intelligence Artificielle générative.

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