Les applications possibles de l’IA se sont récemment démultipliées grâce aux capacités de ChatGPT lancé par OpenAI. C’est avec enthousiasme que les acteurs du monde de la donnée accueillent la popularisation de l’IA conversationnelle, apparue pour la première fois en 2018 avec le lancement de Google Duplex, explique Anne-Laure Blondeau, Senior Director Client Success, Europe du Sud, chez Yext, un des leaders du marketing et de la recherche en ligne.
Le phénomène ne date pas d’hier et c’est depuis des années que l’IA occupe une place toujours plus importante dans nos vies. Simplement, le grand public n’observe généralement pas ces changements directement. En effet, la plupart des avantages de l’IA et de l’apprentissage automatique ne se manifestent qu’en coulisses. Aujourd’hui, l’essor de l’IA générative stimule plus que jamais l’imagination de tous et l’IA conversationnelle ouvre de nouveaux horizons. Ainsi, ces derniers mois, beaucoup de gens ont essayé l’interface ChatGPT d’OpenAI. De la rédaction de dissertations à l’écriture d’une publicité pour Ryan Reynolds, la plateforme est testée sous tous ses angles et suscite de très nombreuses réactions. Rien de surprenant à cela. Mais qu’elle ait inspiré des mythes fantastiques ou des histoires horrifiques, cette relation avec l’IA a toujours partagé un point commun : la conversation. Le langage fait partie de l’ADN des humains. Dès l’âge de sept mois et jusqu’à la fin de sa vie, l’être humain parle. Et si nos interlocuteurs n’étaient plus uniquement des humains ? C’est précisément cet aspect de l’IA qui passionne tant. Et les conséquences sont énormes.
L’IA : son potentiel et ses limites
Toutes les expériences numériques peuvent être potentiellement transformées ou améliorées par l’IA conversationnelle. Cependant, concevoir des expériences numériques pertinentes avec l’IA conversationnelle est un parcours semé d’embûches. Pour être véritablement intégrée dans chaque expérience numériques, l’IA conversationnelle doit aller au-delà du simple test, et les entreprises doivent planifier dès maintenant comment en maximiser les résultats sur le parcours client. Comment l’IA peut-elle créer des conversations pertinentes ? Comment les entreprises peuvent-elles en tirer parti ? L’IA conversationnelle n’a de valeur que grâce aux connaissances qu’elle possède, comme c’est le cas pour toutes les applications d’apprentissage automatique. Ici, une mauvaise qualité des informations sources entraîne potentiellement une mauvaise qualité des réponses fournies. Toute donnée erronée, incomplète ou obsolète qui entre dans le processus ne peut que produire des résultats faussés en bout de chaîne. À bien des égards, les premiers résultats des expériences menées avec ChatGPT et d’autres grands modèles de langage montrent que les résultats fournis par ces modèles reflètent étrangement la requête elle-même ou les données sur lesquelles le modèle est construit.
Quatre catégories de questions
C’est pourquoi les entreprises devraient prendre un peu de recul. Il ne faut surtout pas considérer l’interface d’IA conversationnelle comme la seule solution pour répondre à toutes les questions posées par leurs employés ou leurs clients. Il existe deux groupes de questions posées lors de conversations ou de recherches courantes. Le premier groupe se compose de demandes avec ou sans mention d’une marque, et le second, de requêtes objectives ou subjectives. Quand on les combine, ces deux groupes produisent quatre catégories distinctes : les questions subjectives qui ne mentionnent pas de marque, les questions objectives qui ne mentionnent pas de marque, les questions subjectives qui mentionnent une marque et les questions objectives qui mentionnent une marque. En segmentant les différents types de questions en ces quatre catégories, les entreprises peuvent rapidement cerner les possibilités offertes par des conversations pertinentes et alimentées par IA tout en limitant les potentiels faux pas.
L’IA conversationnelle peut exceller dans l’objectivité
Si les trois premières catégories sont courantes dans le cadre de recherches larges ou lorsque les gens recherchent des avis ou des évaluations, la dernière catégorie (questions objectives qui mentionnent une marque) est celle où l’IA conversationnelle peut exceller. L’IA conversationnelle s’avère limitée dans le cadre de questions et de conversations subjectives, notamment quand des humains demandent comment et pourquoi telle opinion a été émise sur un sujet donné. Par ailleurs, la plupart des entreprises dépendent des sites d’avis tiers pour les questions subjectives. À l’inverse, les questions objectives qui mentionnent une marque offrent les meilleures opportunités pour les entreprises de maximiser l’impact de l’utilisation d’une IA conversationnelle. Ces questions permettent d’obtenir la meilleure expérience client, mais nécessitent également d’adopter une approche différente à l’égard des données. Les données nécessaires pour répondre de manière précise et fiable doivent être collectées auprès de différentes parties de l’entreprise et stockées de sorte que l’IA conversationnelle puisse facilement accéder aux informations à jour.
L’impact de l’IA conversationnelle fusionnée aux données
Pour rassembler et organiser les informations, les marques peuvent utiliser un gestionnaire de contenu (knowledge graph) qui alimente des centaines de plateformes telles que Google, Bing, Siri et Alexa — ces plateformes étant elles-mêmes déjà basées sur l’IA. Cette même approche pourrait permettre à des systèmes d’IA conversationnelle comme Chat-GTP d’accéder aux mêmes données pour répondre à des questions objectives qui mentionnent ces mêmes marques.
Lancer la conversation IA
La bataille pour la meilleure technologie d’IA conversationnelle ne fait que commencer.
Google, Bing, Amazon et même Netflix seront tous demain susceptibles d’intégrer une interface conversationnelle à leur plateforme. Cela dit, la question de l’éthique de l’IA et de l’intégrité des données va devenir un enjeu majeur de l’IA conversationnelle. Les entreprises qui veulent exploiter l’IA conversationnelle pour améliorer leur expérience client doivent dès maintenant se poser la question de la gestion et de l’organisation de leurs données pour qu’elles soient en accord avec les attentes en termes de protection des données privées. Avec l’IA conversationnelle, les marques vont avoir la possibilité d’interagir avec leurs consommateurs ou collaborateurs directement plutôt que de passer par des plateformes tierces comme les moteurs de recherche. L’interaction deviendra alors plus directe et sera alimentée par leurs propres données associées à une interface d’IA conversationnelle.
Alimenter les systèmes d’IA
En se penchant d’abord sur les questions objectives qui mentionnent une marque, les entreprises doivent mettre au point une stratégie pour centraliser et organiser les données pertinentes dans une plateforme conçue pour alimenter les systèmes d’IA, tout en maintenant le contrôle et la supervision humaine quant à l’origine exacte de chaque réponse. Grâce à cette approche, les entreprises seront en mesure de se préparer à cette nouvelle expérience utilisateur, en alimentant chaque conversation client avec les bonnes réponses.
