Alors qu’elle relevait encore de la science-fiction il y a de cela plusieurs années, l’IA (intelligence artificielle) est aujourd’hui devenue une technologie utile, voire même indispensable, pour les entreprises dans divers secteurs. Des prises de décision plus rapides et plus efficaces, l’automatisation des tâches répétitives, des analyses plus précises, des résultats plus pertinents et autres, l’innovation présente de nombreux avantages pour les structures. En plus de faciliter les opérations, elle améliore et modernise également les pratiques.

Dans le domaine du marketing et de la communication, l’arrivée des chatbots et des assistants conversationnels virtuels a profondément changé la donne. Ces outils ont en effet radicalement transformé la façon dont les enseignes et les marques interagissent avec leurs clients. Bien sûr puisqu’il s’agit de programmes et applications basés sur l’IA, ces dispositifs reposent sur un système d’analyse de données pour fonctionner. Ce processus d’inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation de données est crucial pour le développement de l’IA conversationnelle.

Une meilleure compréhension du langage et des processus

Puisque son système repose essentiellement sur l’IA, la solution de callbot et chatbot ou de voicebot a besoin de données pour traiter les requêtes qui lui sont soumises. C’est en analysant ces données que les agents conversationnels sont en mesure d’apporter des réponses pertinentes aux demandes qui leur sont présentées.

Plus la quantité de données à analyser est importante, plus l’analyse est approfondie et plus l’IA conversationnelle s’améliore en se familiarisant avec le langage et les processus. Ce perfectionnement se traduit par une meilleure compréhension et une certaine autonomie dans le traitement des requêtes. Les outils sont plus à même de fournir des informations utiles, de suggérer des réponses plus adéquates, et donc, d’entretenir de meilleurs échanges.

Ils appréhendent mieux les différentes façons dont les clients peuvent poser une question ou exprimer une demande. Cette capacité fait qu’ils sont plus aptes à donner des réponses personnalisées, mais également de comprendre et de corriger les erreurs de compréhension.

Des performances accrues

Plus l’IA conversationnelle reçoit et analyse des données, plus elle est performante. En explorant et en extrayant les données à partir de sources diverses, les systèmes sont en effet amenés à puiser sur les capacités de leurs algorithmes pour trouver les informations les plus pertinentes. Dans le cas des bots SMS, par exemple, l’extraction et l’analyse d’informations textuelles à partir de grands ensembles de données ont pour effet d’optimiser les performances des programmes. Les outils les plus aboutis sont, de ce fait, pratiquement capables de simuler des conversations en langage naturel.

C’est surtout chez les callbots, chatbots, voicebots et autres assistants virtuels qui intègrent une technologie de « machine learning » que l’on peut constater la véritable portée et les réels impacts de l’analyse de données. L’apprentissage automatique (et donc la collecte, l’extraction, le traitement et l’analyse automatiques des données) fait que les agents conversationnels s’améliorent d’eux-mêmes à chaque fois qu’ils interagissent avec les utilisateurs ou clients.

Une amélioration continue des capacités de l’IA

En les stimulant et en les développant, l’analyse de données accroît de façon continue les capacités de l’IA conversationnelle. Ce qui a pour effet d’entraîner un processus d’amélioration. Actuellement, grâce à ce perfectionnement continu (généralement associé à un système de « deep learning »), les callbots et chatbots les plus avancés sont de plus en plus capables de gérer une partie importante du service client.

Selon les estimations des experts, les entreprises devraient, dans un proche avenir, pouvoir compter sur ces outils pour gérer plus de 80 % des interactions avec les clients. Cette évolution fulgurante résulte du fait que, avec l’essor du Big Data ou mégadonnées, les agents conversationnels devraient être en mesure d’analyser les sentiments des utilisateurs en se basant sur leurs requêtes.