Quels liens entre IA, machine learning et chatbot ?

IA, marchine learning et chatbot

Véritable révolution dans la relation client pour les entreprise, les agents conversationnels possèdent un panel de fonctionnalités diverses permettant aussi bien d’automatiser le support, que d’optimiser l’engagement client et l’accompagnement collaborateur. Des utilisations notamment permises par le machine learning. Comment fonctionnent-ils ?

Distinction entre IA faible et forte

La notion de chatbot est très souvent associée à la notion d’intelligence artificielle. A ce niveau-là, il est important de faire la distinction entre deux catégories. D’une part, les chatbots utilisant de l’IA dîtes « faible », qui vont pouvoir apporter des réponses selon des schémas prédéfinis par les développeurs. D’autre part, les chatbots utilisant de l’IA dîtes « forte », c’est-à-dire qui présenterait des capacités cognitives similaires à celles de l’Homme. Un chatbot de ce type serait par exemple capable d’avoir des réactions spontanées, de l’émotion, de l’humour, de faire des connexions entre différents sujets de la même manière que le ferait un humain. Cependant, certains experts pensent qu’une IA de ce type ne verra pas le jour avant au moins 2030, tandis que d’autres parlent plus prudemment du prochain siècle.

La notion de machine learning

Les chatbots à intelligence faible se démarque tout de même grâce au machine learning. Ce que le machine learning apporte en complément, c’est de permettre aux systèmes informatiques d’apprendre et de s’améliorer grâce à leur expérience, sans pour autant que cela ne soit programmé de façon explicite.

Ainsi, avec l’essor de l’intelligence artificielle et les couplages de plus en plus riches avec les services Cloud , les chatbots peuvent apporter des réponses à des questions toujours plus complexes, et réaliser des actions diversifiées (réservation, recherche documentaire, support de vente etc) en prenant en compte le contexte et le type d’interlocuteur.

Les bénéfices d’un chatbot ?

Réduction des coûts & hausse de la productivité sont généralement les bénéfices attendus et espérés par le déploiement d’un chatbot côté entreprise. Quant au machine learning, il va permettre de réduire les coûts d’analyse et d’évolution… mais surtout de tirer un bien meilleur bénéfice des milliers de data générées par les conversations. La solution Visiativ Solutions Chatbot dispose par exemple de plus de 60 KPI disponibles pour vous permettre d’analyser au mieux le comportement de vos utilisateurs et du bot. Le déploiement de ChloE, chatbot des Caisses d’Epargne, a ainsi réduit de 50% le nombre d’appels de support à traiter par les conseillers (plus de 50 000 questions traitées automatiquement), pour une réduction globale des coûts de 25%.

Bien que ces effets se produisent de façon naturelle au fil du temps, le bénéfice le plus important se trouve dans la satisfaction clients/ collaborateurs amenés à évoluer avec le bot, ainsi que dans la performance délivrée.

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