Chatbots et intelligence artificielle : l’indispensable apport du machine learning

Les chatbots sont à la mode, et ce n’est que le début : correctement implémentés, ils peuvent présenter un impact considérable sur le retour sur investissement d’une entreprise. Le point sur le lien entre cette technologie, l’intelligence artificielle et le machine learning. 

L’intelligence artificielle, quelques rappels 

L’Ecole Polytechnique définit comme suit la technologie de l’IA : 

“L’intelligence artificielle (IA) désigne les systèmes intelligents qui peuvent exécuter de façon autonome des tâches à l’origine réservées aux humains (comme la prise de décision et la création). L’IA repose sur deux approches complémentaires : l’informatique (modélisation efficace des connaissances existantes et des mécanismes de raisonnement) et l’apprentissage statistique ou machine learning (systèmes qui acquièrent des connaissances par eux-mêmes, soit avec des exemples de formation, soit instantanément, à l’aide de l’apprentissage par renforcement).”

Deux types d’IA coexistent, l’une dite “faible” et l’autre “forte”. La première est la plus répandue : elle consiste à simuler une intelligence en reproduisant des comportements programmés par l’humain, tandis que la seconde cherche à simuler un comportement humain, sur la base d’une conscience et de sentiments. Forte ou faible, elle reste donc liée au machine learning, un apprentissage automatique exploitant de larges volumes de données pour construire une réflexion ou établir des conclusions.

Chatbot et IA : quel lien ? 

Un chatbot désigne un agent conversationnel qui a pour but d’améliorer l’expérience client. Il s’impose de plus en plus en entreprise, via une connexion à la donnée et une surveillance de la courbe d’apprentissage automatique sur l’ensemble des canaux investis par une marque, tant pour les forces de ventes que pour les équipes du service client. 

Pour améliorer la précision des chatbots, qui ont parfois du mal à décrypter le langage et la recherche par mots clés, l’intelligence artificielle présente différentes disciplines, parmi lesquelles le TAL ou Traitement Automatique du Langage Naturel. Son objectif : comprendre et traiter le véritable sens des phrases et du langage humain. Elle constitue ainsi la base des solutions de self-care dont font partie les chatbots, ces assistants virtuels qui permettent de dialoguer pour trouver une réponse à une question, de faire une réservation, un achat ou encore de bénéficier d’un conseil personnalisé, notamment via des messageries instantanées comme Facebook. 

La combinaison de l’IA et du machine learning permet ainsi de créer des chatbots intelligents, aptes à s’adapter aux clients selon leur personnalité, pour leur apporter le produit ou le service le plus approprié et le plus en adéquation avec leurs besoins. Plus qu’un simple assistant, le chatbot devient un véritable vendeur capable d’apporter des réponses cohérentes à des questions ou des actions complexes, selon le contexte utilisateur. 

Le machine learning au service de la récolte de data 

Ce système intelligent, automatisé et capable de prendre des décisions ne saurait se passer du machine learning indispensable à sa conception et à l’augmentation de ses performances. Plus l’interaction avec les utilisateurs augmente, plus les chatbots bénéficient d’informations leur permettant d’anticiper les comportements et d’adapter leurs analyses.

Excellent moyen de récolte de la data, le chatbot devient ainsi capable de comprendre toute informations et de répondre à toutes les questions qui peuvent se poser, avec pertinence et efficacité. Et à mesure de ses évolutions, il va nous permettre de discuter de manière de plus en plus naturelle avec une entreprise, via notamment la voix alors qu’elle est de mieux en mieux comprise par la technologie (on parle de NLP ou Natural Language Processing). 

Spécialistes en machine learning, vous avez du pain sur la planche : les usages et les pratiques ne sont qu’à leurs débuts et les perspectives de développement sont excellentes. A vous de jouer ! 

Sur le sujet, consultez également notre article, “Robotique : quelles perspectives pour les experts ?”. 

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