Chatbot vs IA conversationnelle

Dans le monde actuel du service client, l'intelligence artificielle joue un rôle crucial. En conséquence, de nouvelles technologies telles que les chatbots, l'IA conversationnelle et l'apprentissage automatique émergent continuellement. Cependant, seul un petit pourcentage de la population comprend ce que signifient tous ces termes.

En particulier avec des expressions comme les chatbots et l'IA conversationnelle, qui sont de plus en plus utilisées de manière interchangeable dans le contexte de l'intelligence artificielle et du service client. Les deux noms, cependant, ont des distinctions importantes. Dans cet article, vous en apprendrez plus à leur sujet.

La naissance d'un chatbot

En 1966, l'informaticien du MIT Joseph Weizenbaum a présenté au monde les chatbots sous la forme d'Eliza, un chatbot basé sur un flux restreint et prédéterminé qui pouvait reproduire le dialogue d'un psychothérapeute à l'aide d'un script. Eliza a mené des « conversations » en utilisant des techniques de correspondance et de substitution de modèles, ce qui a donné aux utilisateurs l'impression que le logiciel les comprenait mais n'avait pas de cadre intégré pour contextualiser les événements.

Cependant, l'ironie de cette histoire de Noël est que Weizenbaum a conçu Eliza pour mettre en évidence la superficialité de la communication homme-machine et, ce faisant, a produit un chatbot capable de tromper Sapiens en lui faisant croire qu'il était humain. Eliza confirmerait finalement son accomplissement en réussissant un test de Turing limité pour l'intelligence artificielle.

Huit ans plus tard, au laboratoire d'intelligence artificielle de Stanford, la prochaine étape importante de l'ingénierie conversationnelle serait franchie. Par conséquent, le développeur Kenneth Mark Colby a utilisé sa formation antérieure de psychothérapeute pour créer « PARRY », un logiciel de langage naturel qui imitait le raisonnement d'une personne paranoïaque. PARRY a dépassé les attentes en réussissant le test de Turing dans son intégralité. ‍

Colby a conçu un système compliqué d'hypothèses, d'attributions et de «réactions émotionnelles» déclenchées par des poids variables attribués aux entrées de la parole pour obtenir des résultats aussi étonnants moins d'une décennie après Eliza de Joseph Weizenbaum. Cette intelligence artificielle est-elle capable de converser ?

Non. Bien que PARRY ait une structure plus contrôlable et un modèle mental qui imitait les "émotions" du bot, il était toujours basé sur des règles, ce qui signifiait qu'il suivait une formule stricte (bien que compliquée) si X (condition) puis Y (activité).

À notre liste, nous ajouterons des règles basées sur des règles. Nous vous avons rappelé de vous souvenir des concepts suivants : flux de conversation restreint prédéterminé ET basé sur des règles. Continuons maintenant.

ALICE était le prochain grand nom du secteur (Artificial Linguistic Internet Computer Entity). En d'autres termes, ALICE a été créé en 1995 par Richard Wallace et a utilisé un langage de balisage d'intelligence artificielle (AIML), une version de XML, comprenant des balises qui permettent aux bots d'invoquer de manière récursive un comparateur de modèles pour simplifier le langage. Cependant, en 2000, 2001 et 2004, ALICE a reçu le prix Loebner à trois reprises, un honneur décerné aux systèmes les plus humains.

ALICE était remarquable dans tous les sens, mais peut-il être qualifié de Chatbot conversationnel IA ? Dans ce cas, la réponse est encore une fois non. Par conséquent, ALICE a utilisé un grand nombre de "catégories" ou de règles pour faire correspondre les modèles d'entrée aux modèles de sortie. Cependant, ALICE compense son manque de modules TALN morphologiques, syntaxiques et sémantiques par une profusion de règles de base ; Wallace a choisi la taille plutôt que la complexité.

ALICE possédait tous les attributs de l'IA conversationnelle en termes simples, mais il s'agissait essentiellement d'un chatbot assez énorme.

Qu'est-ce qu'un bot exactement ?

Un bot est défini comme "un programme informatique ou un personnage (comme dans un jeu) destiné à reproduire les activités d'une personne" par le dictionnaire Merriam-Webster. Abbot, qui tire son nom du mot "robot", est une machine non humaine qui peut imiter certaines caractéristiques humaines.

Qu'est-ce qu'un chatbot, exactement ?

Un chatbot, souvent appelé assistant virtuel, est un type de robot qui peut interpréter et répondre au langage humain via la parole ou le texte. Par conséquent, "chat" vient avant "bot". Il s'agit d'une différence cruciale à faire car tous les bots ne sont pas des chatbots (par exemple, les bots RPA, les bots malveillants, etc.). Les chatbots peuvent être des robots de questions-réponses très simples conçus pour réagir à des questions prédéfinies. Le cœur d'un chatbot est la technologie de traitement du langage naturel (NLP), qui lui permet de comprendre les demandes des utilisateurs et de répondre de manière appropriée (à condition qu'il soit formé pour le faire).

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle (IA) conversationnelle ?

Pour commencer, définissons ce que l'IA conversationnelle n'est pas. Contrairement aux chatbots qui suivent un flux conversationnel prédéterminé, l'IA conversationnelle est basée sur le dialogue. L'IA conversationnelle, contrairement aux chatbots, utilise le traitement du langage naturel, la compréhension du langage naturel, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et l'analyse prédictive pour offrir une expérience utilisateur plus dynamique et moins limitée.

Par conséquent, un module de reconnaissance vocale automatique (ASR), un module de compréhension de la langue parlée (SLU), un gestionnaire de dialogue (DM), un générateur de langage naturel (NLG) et un synthétiseur de synthèse vocale (TTS) font tous partie du architecture d'IA conversationnelle typique. Cependant, ASR reçoit des données audio et textuelles brutes, les convertit en hypothèses de mots et les envoie au SLU. Le but de la SLU est de capturer la sémantique de base d'une séquence de mots particulière (l'énoncé). Il analyse les emplacements sémantiques dans l'énoncé de l'utilisateur et détermine le domaine et le but de la conversation.

Le but du DM est de communiquer avec les gens et de les aider à atteindre leurs objectifs. De plus, il détermine le comportement du système après avoir déterminé si la représentation sémantique est complète. Il utilise la base de connaissances pour trouver les informations que l'utilisateur recherche. Cependant, l'agent de dialogue peut porter des jugements plus solides à l'aide du DM, qui inclut le suivi de l'état du dialogue et le choix de la politique.

Différence entre les chatbots et l'IA conversationnelle

IA conversationnelle et chatbots : quelle est la prochaine étape ?

Les premières implémentations de chatbot se concentraient principalement sur de simples scénarios de questions-réponses que les moteurs NLP pouvaient gérer. En outre, de nombreux clients les considéraient comme un moyen pratique d'obtenir des réponses aux questions fréquemment posées via un canal numérique.

Ces chatbots rudimentaires, en revanche, n'ont pas pu effectuer de tâches plus sophistiquées, passant fréquemment à des agents humains pour continuer à traiter la demande, en particulier lorsque la demande du client ne suivait pas le chemin attendu. Les chatbots ont développé une mauvaise image en raison de leurs échecs, qui sont restés au cours des premières étapes de la vague d'adoption de la technologie.

Quelle est l'option supérieure ?

La question entre chatbots et IA conversationnelle a refait surface ces dernières années. Les robots et l'IA conversationnelle ont tous deux des avantages et des inconvénients, mais quelle est la meilleure option ?

L'IA conversationnelle a gagné en popularité ces dernières années alors que les entreprises cherchent à améliorer le service client. Contrairement à un chatbot, qui est plus fonctionnel, une IA conversationnelle peut répondre à une question d'une manière qui semble plus naturelle pour une personne.

Alors que l'IA conversationnelle est la plus intelligente des deux, les chatbots offrent leurs propres avantages. Par exemple, si un consommateur souhaite acheter quoi que ce soit, l'IA conversationnelle peut le diriger vers la page de paiement et lui faire terminer la transaction. C'est cet avantage qui a suscité le débat actuel entre les chatbots et l'IA conversationnelle.

L'IA conversationnelle, en revanche, est plus efficace pour anticiper les demandes d'un client, tandis que les chatbots sont plus efficaces pour proposer des solutions plus fonctionnelles.

À quels problèmes l'IA conversationnelle est-elle confrontée ?

Les chatbots alimentés par l'IA offrent un certain nombre d'avantages, notamment une expérience utilisateur améliorée, une fidélité accrue à la marque et une augmentation des revenus. Cependant, déployer un AI Chatbot Services avec le même degré d'expérience qu'une personne humaine est un défi difficile. Pour y parvenir, il faudra une formation et une mise à jour régulières.

Par conséquent, l'aspect le plus difficile du développement et de la mise en œuvre de systèmes d'IA conversationnels est de convaincre les gens de les utiliser. Les personnes qui sont capables et désireuses d'utiliser ces services devraient les utiliser. Même s'ils le souhaitent, les individus ne sont pas toujours prêts à adopter les nouvelles technologies.

C'est pourquoi il est crucial de mettre l'accent sur vos consommateurs plutôt que sur la technologie. Rappelez-vous toujours que les gens utilisent ces services pour résoudre des problèmes et qu'ils ne sont peut-être pas encore prêts pour une expérience d'IA conversationnelle.

L'un des problèmes les plus importants est que les chatbots ne sont efficaces que pour une chose : converser.

1. Ils ne sont pas intellectuels et ils n'ont pas de sentiments.
2. Ils ont été préprogrammés pour répondre à des termes spécifiques. Un chatbot est souvent utilisé pour poser des questions simples et recevoir des réponses simples. Cependant, il existe des situations où les consommateurs veulent plus d'informations que simplement la réponse à leur requête.
3. Ils veulent savoir ce que quelqu'un pense d'un sujet ou ce qu'il en pense.
4. Ils veulent savoir si le bot peut tenir une conversation avec eux.
5. Il est concevable de construire un bot conversationnel, mais cela demandera beaucoup de temps et d'efforts. Il existe des bots conversationnels sur le marché, mais la plupart d'entre eux ne sont pas particulièrement bons. Ils ne reconnaissent pas certaines indications ou ne saisissent pas le sens de certains termes.

Gagner de l'empathie pour les utilisateurs finaux, connaître les limites de la technologie existante et utiliser une structure propre et simple font tous partie des moyens de surmonter ces obstacles. Comprendre les utilisateurs cibles et leur comportement est essentiel lors de la création d'une IA conversationnelle.

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En outre, la première étape consiste à déterminer qui sont les utilisateurs finaux et quels sont leurs besoins. Vous pouvez y parvenir en créant un personnage. Cependant, un personnage est une description complète d'un utilisateur final typique. Il explique les objectifs, les actions et les motivations de chaque utilisateur. En conclusion, les membres de l'équipe peuvent utiliser des personnages pour créer des personnages de type humain à utiliser dans la conception, le développement et les tests.