Comment implémenter une plateforme d’IA conversationnelle

Qu’est-ce qu’une plateforme d’IA conversationnelle ?

Tout d’abord, parlons de ce qu’est réellement une plateforme d’IA conversationnelle. En termes simples, il s’agit d’un produit logiciel ou d’un service qui utilise l’IA avec traitement du langage naturel (NLP) pour reproduire la facilité de la conversation interhumaine, et qui peut être mis en œuvre pour prendre en charge une grande variété de scénarios commerciaux.

Voici quelques exemples d’IA conversationnelle :

• Service clientèle chatbots pour traiter les questions sur les commande et les retours.
• Ventes des chatbots qui guident les utilisateurs pour acheter des options en fonction de questions sur leurs besoins et leurs préférences.
• RH des chatbots qui traitent les requêtes des employés concernant les questions fréquemment posées sur les stratégies de l’entreprise.

Cinq questions pour diriger votre stratégie

Chaque initiative commerciale réussie commence par une stratégie solide. Définissez ce dont vous avez besoin, qui sera impliqué et comment vous mesurerez le succès : vous obtiendrez la solution appropriée du premier coup et épargnerez à vos équipes des heures de reconfiguration ultérieure.

Prenez en compte les questions suivantes quand vous commencez à formuler votre plan :

1. La vision organisation est-elle partagée par tous dans l’organisation ? Si ce n’est pas le cas, c’est par là que vous devrez commencer. La création d’une architecture d’IA conversationnelle solide va potentiellement concerner plusieurs équipes fonctionnelles (on parle souvent de « développement par fusion »). Vous aurez donc besoin d’une adhésion interfonctionnelle pour la mettre en place. Identifiez toutes les parties prenantes et guidez-les afin qu’elles s’alignent.
2. Quels problèmes essayez-vous de résoudre ? S’il s’agit de votre première implémentation d’IA conversationnelle, commencez par identifier quelques processus qui, selon vous, pourraient en tirer parti. Ensuite, donnez priorité au processus qui servira de preuve de concept.
3. Quelle est l’audience de votre solution ? Parlez-vous (ou plutôt votre IA conversationnelle parle-t-elle) à des clients actuels ? À des employés actuels ? À des prospects ? Comme pour toute communication professionnelle, vous devrez comprendre votre audience, ses besoins et sa façon de parler. Définissez ces éléments par écrit et faites de l’orientation client votre pierre angulaire.
4. De quelles informations disposez-vous déjà ? Si vous utilisez déjà la conversation instantanée en direct pour une fonction commerciale, par exemple, ce sera une mine d’or à exploiter pour découvrir quelles questions les gens posent et quelles réponses entraînent une résolution ou une vente.
5. Quelles sont vos exigences technologiques actuelles ? Rassemblez à l’avance les exigences de vos systèmes existants. De cette façon, vous saurez à quoi votre plateforme d’IA conversationnelle doit se connecter et de quoi elle a besoin pour fonctionner. Et ce même si vous envisagez une mise à jour plus étendue de vos processus, logiciels et services.

Comprendre les technologies d’IA conversationnelle

Les solutions d’IA conversationnelle peuvent contenir de nombreuses fonctionnalités différentes. Passons en revue une partie de la terminologie que vous devrez comprendre à propos de l’architecture de l’IA conversationnelle.

• Intelligence artificielle (IA) est la capacité d’un système informatique à imiter les fonctions cognitives humaines telles que l’apprentissage et la résolution de problèmes.
• Traitement du langage naturel (NPL) prend en charge les applications qui peuvent voir, entendre, parler et comprendre les personnes qui interagissent avec la parole de tous les jours.
• Machine learning (ML) est le processus qui consiste à utiliser des modèles mathématiques de données pour aider un ordinateur à apprendre sans instruction directe.
• Analyse des sentiments est le processus de détermination d’un sentiment positif, négatif ou neutre à partir des mots et du contexte de la personne qui parle ou écrit, tel que déterminé par l’IA, le NLP et le ML.
• Analyse de données est le processus par lequel les ordinateurs examinent des données, généralement de grands jeux de données (également appelés mégadonnées), pour trouver des modèles et des idées qui pourraient être difficiles ou impossibles à découvrir autrement.
• Automatisation quand les étapes d’un processus sont exécutées indépendamment par un produit logiciel ou un service avec peu ou pas d’interaction humaine.
• Bots sont un type d’automatisation qui exécute une tâche, y compris chatbots ou agents virtuels qui interagissent avec les humains.
• Conversation instantanée en direct quand un chatbot transfère une conversation vers un agent humain.

Comme vous pouvez le voir, il se passe beaucoup de choses dans une architecture d’IA conversationnelle. Mais toutes les solutions ne nécessitent pas toutes les technologies. Faites preuve de stratégie lorsque vous réfléchissez à la solution la plus simple pour répondre à votre défi. Si vous choisissez votre logiciel d’IA conversationnelle avec soin, vous pourrez ajouter plus de fonctionnalités ultérieurement si la situation le justifie.

Importance de l’optimisation de la conception conversationnelle

La conception conversationnelle est le flux d’une conversation, défini à l’avance. Cela nécessite d’anticiper les questions qui peuvent être posées et de planifier des réponses qui orientent la conversation vers la résolution appropriée. Il n’est pas exagéré d’insister sur l’importance d’une bonne conception conversationnelle. Une mauvaise conception entraîne une mauvaise expérience utilisateur, ce qui va à l’encontre de l’objectif de mise en œuvre d’une plateforme d’IA conversationnelle en premier lieu.

Vous devrez prendre en compte :

• Vos objectifs et le résultat souhaité de la conversation.
• Le langage et le ton utilisés dans le contexte de votre marque et de votre audience.
• Le déroulement de la conversation, y compris le temps entre les réponses.
• S’il est judicieux d’inclure des images, des vidéos et des liens dans les réponses.
• Les messages d’erreur appropriés.

Couramment représentée sous la forme d’un organigramme de flux visuel, une conception conversationnelle de qualité repose sur une réflexion approfondie de l’expérience et des besoins de l’utilisateur. Une fois votre conception conversationnelle mise en œuvre, vous devrez en surveiller le bon fonctionnement et recueillir des commentaires afin que l’expérience puisse être améliorée au fil du temps.

Fonctionnalités souhaitées dans un logiciel d’IA conversationnelle

La plupart des logiciels d’IA conversationnelle de qualité auront au minimum des attributs communs, notamment l’IA, le ML, le NLP, le transfert de conversation instantanée en direct, l’analyse des sentiments et un tableau de bord d’analyse. À partir de là, réfléchissez à ces questions pour vous aider à identifier le logiciel adapté aux besoins de votre organisation.

• La plateforme a-t-elle la capacité de se connecter à nos systèmes actuels ?
• Prendra-t-elle en charge les canaux que nous utilisons pour interagir avec les clients ou les employés ?
• Avons-nous les ressources de développement nécessaires pour créer une solution d’IA conversationnelle, ou avons-nous besoin d’une plateforme low-code ou sans code que les non-développeurs puissent utiliser ?
• Avec quelle facilité pouvons-nous créer des prototypes de conception conversationnelle ?
• La plateforme peut-elle collecter les données de notre choix pour viser une amélioration continue ?

Les réponses à ces questions vous mettront sur la bonne voie pour trouver un logiciel d’IA conversationnelle adapté à votre entreprise.