L’IA générative est l’innovation la plus récente dans le domaine de l’IA conversationnelle. Il s’agit d'un type de
technologie d’IA qui produit un contenu de type humain (texte, images, code, données synthétiques et audio) sur la
base d’entrées en langage naturel et d’;informations contextuelles. Un excellent exemple d’IA générative est ChatGPT,
une offre OpenAI qui a pris d’assaut l’industrie de l’IA depuis son lancement en novembre 2022.
Bien que ChatGPT puisse gérer des conversations fluides de manière impressionnante, il n’est pas tout à fait prêt pour l’espace de l’entreprise. Dans sa version actuelle, ChatGPT ne dispose pas de la gouvernance, de l’outillage, de la fiabilité, de la base de connaissances, des modèles de base et de la différenciation de marque nécessaires pour faire fonctionner un assistant virtuel ou un chatbot d’entreprise. Cependant, ChatGPT peut être associé à des systèmes d’IA interactifs prêts pour l’entreprise via l’intégration API afin d’introduire des capacités génératives dans des interfaces conversationnelles autrement robotisées. C’est exactement ce que fait IBM avec Watson Assistant.
L’intégration de Watson Assistant avec l’IA générative est assez excitante, d’un point de vue technique. Mais à quoi ressemble cette intégration et que signifie-t-elle d’un point de vue commercial ? Lisez la suite pour savoir comment vous pouvez appliquer les capacités génératives de Watson pour obtenir des résultats commerciaux tangibles.
Augmenter Watson d'IBM avec l'IA générative
L’assistant Watson est un outil d’interaction virtuelle bien établi et mature, capable de converser avec les utilisateurs, de comprendre leurs intentions et de fournir des informations pertinentes basées sur les entités de chaque requête. Il peut également automatiser des tâches en se connectant aux systèmes dorsaux d’une entreprise. En outre, Watson est fiable et différencié selon les marques puisqu’il est formé sur la base de connaissances, les flux de travail et le ton de voix propres à l’entreprise.
Cependant, malgré sa robustesse, l’assistant Watson ne donne pas l’impression d’être humain dans les conversations. Bien que logiques et précises, les réponses de Watson ont du mal à s’intégrer dans une conversation naturelle et ont tendance à paraître plus robotiques qu’humaines. C’est là que l’IA générative entre en jeu. L’ajout d’une couche d’IA générative aux résultats de recherche de Watson permet d’obtenir des réponses plus conversationnelles et plus humaines.
L’IA générative comble une lacune qu’avaient les chatbots et les assistants virtuels : la capacité de générer du contenu sur la base de leurs connaissances. – Alexandre Lanoue, vice-président et chef de file, Business Reimagination, SIA.
Lorsqu’il est intégré à l’IA générative, Watson reste l’assistant virtuel fiable que nous connaissons tous et que nous aimons, mais avec les capacités supplémentaires suivantes :
- Des réponses conversationnelles à la sonorité naturelle, même lorsqu’il s’agit de répondre à des requêtes non formées.
- Réponses personnalisées en fonction de l’utilisateur, des données contextuelles et du ton.
- Création plus facile et plus rapide de flux conversationnels et de parcours clients assistés par l’IA.
La valeur commerciale de l'IA générative
Watson est déjà un bon auditeur ; avec l’IA générative, il devient également un bon orateur. Pourquoi est-ce important et comment cela se traduit-il en termes de résultats commerciaux ? Voici cinq illustrations de la valeur commerciale unique que présente l’IA générative lorsqu’elle est associée à des applications d’IA d’entreprise orientées vers le consommateur ou l’employé :
Atteindre une plus grande variété de publics
Les assistants virtuels et les chatbots conventionnels sont plutôt statiques lorsqu’il s’agit de caractéristiques linguistiques nuancées telles que le ton, la voix et le niveau de complexité. Dans la plupart des cas, c’est le contenu des données de formation ou de la base de connaissances de l’IA qui dicte le ton et la complexité des réponses.
Ce n’est évidemment pas ainsi que les humains parlent.
Les gens adaptent naturellement leur ton et leur langage en fonction du sujet de la conversation, de leurs sentiments à l’égard du sujet et des auditeurs. L’IA générative imite ce niveau d’adaptabilité linguistique lorsqu’elle élabore les réponses aux requêtes. La beauté d’un tel système est qu’il peut converser de manière transparente avec à peu près n’importe qui, des experts du secteur aux nouveaux prospects en passant par le citoyen lambda, en fonction de la manière dont ils formulent leurs questions ou de leur place dans l’entreprise.
Résumer des informations volumineuses en bribes digestes
Les grands modèles linguistiques, tels que ChatGPT, sont très efficaces pour condenser de grandes quantités d’informations en des résumés brefs et concis, tout en conservant le sens et les détails essentiels. Il s’agit d’une capacité précieuse pour extraire des faits et des chiffres utiles à partir de sources de données volumineuses et non structurées.
L’assistant Watson s’appuie sur des moteurs de recherche automatisés (Watson Discovery et d’autres solutions tierces) pour parcourir des sources de données variées à la recherche d’informations. Ces moteurs de recherche font un excellent travail d’identification et de filtrage des informations pertinentes, mais ils pourraient bénéficier de l’aide de l’IA générative pour présenter les informations sous forme de fragments faciles à digérer.
Grâce à des réponses plus concises, les interactions avec l’IA deviennent plus rapides, plus satisfaisantes et moins frustrantes pour l’utilisateur.
Fournir des réponses factuelles à des demandes non formées
Que se passe-t-il lorsqu’on pose à Watson une question qu’il ne comprend pas ou à laquelle il n’a pas été formé ? Bien que les réponses à ces requêtes varient en fonction de l’auteur de la conversation, la plupart d’entre elles semblent trop mécaniques. C’est un autre domaine où l’IA générative peut rendre les réponses plus naturelles afin d’encourager les utilisateurs à reformuler leur question ou à emprunter un autre itinéraire de navigation.
Ce scénario s’apparente à la fameuse « erreur 404 » des sites web. Plutôt que d’exposer les utilisateurs à la page 404 par défaut, quelque peu alarmante, les concepteurs UX redirigent le trafic 404 vers une page de marque expliquant ce qui a pu se passer et conseillant l’utilisateur sur la marche à suivre. L’IA générative fait la même chose pour les requêtes qui sortent du cadre de Watson.
Générer des réponses simples à des questions complexes
L’IA générative peut aider vos clients ou vos employés à obtenir des réponses simples et précises à des questions complexes à l’aide de l’assistant Watson.
Supposons que la réponse à une requête soit dispersée dans plusieurs documents ou sources de données de la base de connaissances de l’entreprise. Naturellement, Watson présentera la réponse sous la forme de plusieurs fiches d’information avec des liens pointant vers les différentes sources. Mais grâce à ses capacités génératives, Watson extraira et consolidera toutes les informations pertinentes de chaque source en une seule réponse cohérente. Fournir des réponses directes va au-delà du simple résumé d’informations. Il s’agit d’une astuce astucieuse que même les moteurs de recherche web comme Google et Bing ont commodément intégrée dans leurs pages de résultats de recherche.
Là encore, cela permet de gagner du temps en créant une expérience de recherche plus fluide et plus satisfaisante pour l’utilisateur.
Intégration de l'assistance omnicanale
L’IA générative peut répondre aux exigences conversationnelles de plusieurs canaux à la fois. L’assistant Watson prend déjà en charge le déploiement omnicanal. Il suffit donc de personnaliser les interactions de chaque canal avec les flux conversationnels et les indices de navigation correspondants. En d’autres termes, l’IA générative vous permet de définir les caractéristiques conversationnelles spécifiques à chaque canal d’audience, qu’il s’agisse de l’e-mail, du chat en direct, du SMS ou même de la voix.
Conclusion
En fin de compte, l’IA générative améliore l’expérience des clients et des employés en introduisant une manière plus naturelle et plus humaine d’interagir avec l’entreprise. En outre, les réponses génératives rendent les interfaces conversationnelles plus ingénieuses, plus pertinentes et plus utiles dans divers cas d’utilisation.
L’IA a fait un grand pas en avant dans la génération de contenu. Mais l’IA n’est pas la seule chose qui s’agite dans l’espace technologique de l’entreprise. Les technologies d’entreprise évoluent si rapidement et si radicalement qu’il devient de plus en plus difficile de suivre l’évolution des solutions commerciales numériques.
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