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Oracle Mobile

Illinois Casualty Company a livré des applications mobiles avec Oracle Cloud
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Découvrez comment ce chef de file en assurances a amélioré son service aux clients, aux agences et aux employés. Illinois Casualty Company a utilisé Oracle Visual Builder, Oracle Mobile Hub, et Oracle Application Express pour créer des applications mobiles plus rapidement, tout en économisant de l’argent.

Oracle de nouveau nommée chef de file en matière de développement d’applications mobiles
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Pour la deuxième année consécutive, Oracle a été nommée chef de file dans le quadrant magique de 2018 de Gartner pour les plateformes de développement d’applications mobiles.

Harvard Business Review
Utilisation des plateformes numériques et de l’IA afin de devancer les entreprises concurrentes

L’IA et l’apprentissage automatique ont ouvert des possibilités qui n’existaient pas auparavant. Découvrez comment mettre les bouleversements numériques de votre côté pour vous donner un avantage concurrentiel en consultant le nouveau document technique de Harvard Business Review Analytic Services.

Travailler plus intelligemment avec les assistants numériques personnalisés
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La prochaine génération d’agents conversationnels met à profit un assistant numérique complet pour automatiser les tâches routinières et simplifier l’engagement des utilisateurs.

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Qu’est-ce qu’un agent conversationnel?

Au niveau le plus élémentaire, un agent conversationnel est un programme d’ordinateur qui simule et traite la conversation humaine (écrite ou orale), permettant à l’humain d’interagir avec des appareils numériques comme s’ils étaient de vraies personnes. Les agents conversationnels peuvent être aussi simples que des programmes rudimentaires qui répondent à une requête simple avec une réponse en une ligne, ou aussi sophistiqués que des assistants numériques qui apprennent et évoluent pour offrir des niveaux grandissants de personnalisation à mesure qu’ils recueillent et traitent les informations.

Vous avez probablement déjà interagi avec un agent conversationnel que vous le sachiez ou non. Par exemple, vous faites des recherches à votre ordinateur sur un produit et une fenêtre apparaît à l’écran vous demandant si vous avez besoin d’aide. Ou peut-être que vous vous dirigez vers un concert et que vous utilisez votre téléphone intelligent pour interagir avec un service de transport par clavardage. Ou peut-être que vous avez utilisé des commandes vocales pour commander un café de votre resto du coin et reçu une réponse vous disant quand votre commande sera prête et combien elle coûtera. Ce sont tous des exemples de situations où vous pourriez avoir affaire à un agent conversationnel.

Comment les agents conversationnels fonctionnent-ils?

Fondés sur l’IA, les règles automatisées, le traitement du langage naturel (TLN), et l’apprentissage automatique, les agents conversationnels traitent des données pour répondre aux demandes de toutes sortes.

Il existe deux principaux types d’agents conversationnels.

  • Les agents conversationnels axés sur les tâches (déclaratifs) sont des programmes à vocation unique qui se concentrent sur l’exécution d’une fonction. À l’aide de règles, du traitement du langage naturel et d’un niveau minimal d’apprentissage automatique, ils génèrent des réponses automatisées, mais tout de même conversationnelles, pour l’utilisateur. Les interactions avec ces agents conversationnels sont très spécifiques et structurées et s’appliquent le mieux aux fonctions de soutien et de service. Pensez à des FAQ robustes et interactives. Les agents conversationnels axés sur les tâches peuvent traiter des questions courantes, comme des demandes sur les heures d’ouverture ou des transactions simples qui n’impliquent pas plusieurs variables. Bien qu’ils utilisent le traitement du langage naturel afin que les utilisateurs finaux puissent avoir une expérience conversationnelle, leurs capacités sont relativement élémentaires. Ces agents conversationnels sont actuellement ceux qui sont les plus utilisés.
  • Les agents conversationnels axés sur les données et prédictifs (conversationnels) sont souvent désignés comme des assistants virtuels ou des assistants numériques, et sont beaucoup plus sophistiqués, interactifs et personnalisés que les agents conversationnels axés sur les tâches. Ces agents conversationnels sont conscients du contexte et tirent parti et de la compréhension du langage naturel, du traitement du langage naturel et de l’apprentissage automatique pour apprendre au fur et à mesure. Ils appliquent l’intelligence et l’analyse prédictives afin de permettre la personnalisation en fonction des profils d’utilisateur et du comportement antérieur de l’utilisateur. Les assistants numériques peuvent apprendre les préférences de l’utilisateur au fil du temps, offrir des recommandations, et même prévoir les besoins. En plus de surveiller les données et l’intention, ils peuvent entreprendre la conversation. Siri d’Apple et Alexa d’Amazon sont des exemples d’agents conversationnels orientés sur le consommateur, fondés sur les données et prédictifs.

Les assistants numériques avancés sont également en mesure de connecter plusieurs agents conversationnels à vocation unique sous un même toit, extraire des renseignements disparates de chacun d’eux, puis combiner ces renseignements pour exécuter une tâche tout en maintenant le contexte afin d’éviter que l’agent conversationnel ne devienne « confus ».

La valeur que les agents conversationnels apportent aux entreprises et aux clients

Les agents conversationnels augmentent l’efficacité opérationnelle et apportent des économies aux entreprises tout en offrant commodité et services supplémentaires aux clients. Ils permettent aux entreprises de résoudre facilement plusieurs types de demandes et de problèmes des clients tout en réduisant le besoin d’interaction humaine.

Avec les agents conversationnels, une entreprise peut à la fois s’adapter, personnaliser, et être proactive; ce qui est un atout concurrentiel important. Par exemple, en ne s’appuyant que sur un service humain, une entreprise ne peut servir qu’un nombre limité de personnes à la fois. Pour être rentables, les entreprises basées sur un service humain sont forcées de se concentrer sur des modèles normalisés et sont limitées dans leur capacité à avoir une portée proactive et personnalisée.

En comparaison, les agents conversationnels permettent aux entreprises d’interagir avec un nombre illimité de clients d’une manière personnelle qui peut être ajustée en fonction de la demande et des besoins commerciaux. En utilisant les agents conversationnels, une entreprise peut fournir un service pratiquement humain, personnalisé, et proactif à des millions de personnes en même temps.

Les études de consommation montrent que les applications de messagerie sont de plus en plus la méthode privilégiée pour entrer en contact avec les entreprises pour certains types de transactions. Lorsqu’ils sont rendus disponibles sur les plateformes de messagerie, les agents conversationnels permettent un niveau de service et de commodité qui, dans de nombreux cas, dépasse ce que l’humain peut fournir. Par exemple, les agents conversationnels des services bancaires économisent en moyenne quatre minutes par demande comparativement aux centres d’appels traditionnels. Les mêmes fonctionnalités qui aident les entreprises à augmenter leur efficacité et réduire leurs coûts offrent aussi des avantages aux clients sous la forme d’une meilleure expérience client. C’est une proposition gagnant-gagnant

Pourquoi les agents conversationnels ont-ils été inventés?

La numérisation est en train de transformer la société en une population « mobile d’abord ». Alors que les applications de messagerie deviennent de plus en plus populaires, les agents conversationnels jouent un rôle de plus en plus important dans cette transformation fondée sur les technologies mobiles. Les agents conversationnels intelligents sont souvent des interfaces pour les applications mobiles et changent la façon dont les entreprises et les clients interagissent.

Les agents conversationnels permettent aux entreprises de communiquer avec les clients d’une manière personnelle sans les coûts liés à des représentants humains. Par exemple, bon nombre des questions ou des problèmes des clients sont fréquents et peuvent être répondus facilement. C’est pourquoi les entreprises créent des FAQ et des guides de dépannage. Les agents conversationnels offrent une option plus personnelle que la FAQ ou le guide et peuvent même faire le triage des questions, y compris mettre le problème du client dans les mains d’une vraie personne si le problème devient trop complexe à résoudre pour l’agent conversationnel. Les agents conversationnels sont devenus très populaires pour faire économiser du temps et de l’argent aux entreprises tout en offrant plus de commodité aux clients.

Comment les agents conversationnels ont évolué

L’origine de l’agent conversationnel réside sans doute dans la vision de la machine intelligente d’Alan Turing datant des années 1950. L’intelligence artificielle, la fondation des agents conversationnels, a évolué depuis ce temps pour inclure des superordinateurs superintelligents comme IBM Watson.

L’agent conversationnel original était une chaîne téléphonique, qui invitait les clients qui appelaient à choisir une option après l’autre pour faire leur chemin dans un modèle automatisé de service à la clientèle, ce qui s’avérait souvent un processus fastidieux et frustrant. Les améliorations technologiques et la sophistication grandissante de l’IA, de l’apprentissage automatique, et du TNL ont fait évoluer ce modèle en une fenêtre contextuelle de clavardage en direct à l’écran. Et ce parcours évolutif a continué.

Avec les assistants numériques d’aujourd’hui, les entreprises peuvent étendre la portée de l’IA pour fournir des interactions beaucoup plus pratiques et efficaces entre les entreprises et les clients, et ce, directement à partir des appareils numériques des clients.

Usages types d’un agent conversationnel

Sur le plan commercial, les agents conversationnels sont le plus couramment utilisés dans les centres de contact avec les clients pour gérer les communications entrantes et diriger les clients vers la ressource appropriée. Ils sont aussi fréquemment utilisés à des fins internes, comme pour l’intégration des nouveaux employés et pour aider les employés avec des activités de routine, comme la planification des vacances, les formations, la commande d’ordinateurs et de fournitures pour l’entreprise, et d’autres activités libre-service qui ne requièrent pas d’intervention humaine.

Du côté du consommateur, les agents conversationnels offrent un service à la clientèle prenant différentes formes, de la commande de billets pour un événement à la réservation et l’enregistrement dans des hôtels, ou pour comparer des produits et des services. Les agents conversationnels sont aussi fréquemment utilisés pour les activités de routine des clients dans les secteurs des services bancaires, du commerce de détail, et de la restauration. De plus, plusieurs fonctions du secteur public font appel aux agents conversationnels, comme la soumission de demandes de services municipaux, la gestion de demandes liées aux services publics, et la résolution de problèmes de facturation.

Pourquoi l’IA et les données sont importantes lorsqu’il est question d’agents conversationnels

Les avantages et les limites des agents conversationnels résident dans l’IA et les données qui les commandent.

Considérations relatives à l’IA : L’IA est très efficace pour l’automatisation des processus répétitifs et banals. Lorsque l’IA est incorporée à un agent conversationnel pour ce type de tâches, l’agent conversationnel se débrouille généralement bien. Toutefois, si l’on fait une demande auprès d’un agent conversationnel qui s’étend au-delà de ses capacités ou qui rend sa tâche plus complexe, l’agent conversationnel pourrait éprouver des difficultés, ce qui a des conséquences néfastes pour les entreprises et les clients. Les agents conversationnels ne sont simplement pas toujours en mesure de répondre à certaines questions ou de résoudre certains problèmes, par exemple, des problèmes de service complexes qui ont un grand nombre de variables.

Les développeurs peuvent contourner ces limites en ajoutant une contingence à leur application d’agent conversationnel qui achemine l’utilisateur vers une autre ressource (comme un agent humain) ou qui pointe le client vers une autre question ou un autre problème. Certains agents conversationnels peuvent effectuer facilement la transition entre l’agent conversationnel et l’agent humain, et vice versa. Alors que la technologie et la mise en œuvre de l’IA continuent d’évoluer, les agents conversationnels et les assistants numériques deviendront de mieux en mieux intégrés dans notre quotidien.

Considérations relatives aux données : Tous les agents conversationnels utilisent des données, qui sont accessibles par diverses sources. Aussi longtemps que les données sont de grande qualité et que l’agent conversationnel est mis au point correctement, les données seront un atout pour l’agent conversationnel. Toutefois, si les données sont de mauvaise qualité, elles limiteront la fonctionnalité de l’agent conversationnel. Et même si la qualité des données est bonne, si la formation de l’agent conversationnel en matière d’apprentissage automatique n’a pas été modelée adéquatement ou qu’elle n’est pas supervisée, l’agent conversationnel pourrait donner un mauvais rendement ou, pour le moins, être imprévisible.

En d’autres mots, l’efficacité de votre agent conversationnel dépend de la qualité de l’IA et des données qui y sont intégrées.

Les agents conversationnels sont-ils mauvais?

Il y a certaines fausses idées concernant le terme « chatbot », l’anglais pour « agent conversationnel ». Bien que les termes « chatbot » et « bot » sont parfois interchangeables, un « bot » est simplement un programme automatisé qui peut être utilisé tant pour des fins légitimes que malveillantes. La connotation négative du mot « bot » provient d’un historique de pirates informatiques qui se sont servis de programmes automatisés pour infiltrer, usurper, et en général faire des ravages dans l’écosystème numérique.

Par conséquent, les « bots » et les « chatbots », ou agents conversationnels, ne doivent pas être confondus. En règle générale, les agents conversationnels n’ont pas la réputation d’être utilisés à des fins de piratage informatique. Les agents conversationnels sont des outils de conversation qui effectuent les tâches de routine avec efficacité. Les gens les aiment parce qu’ils les aident à faire ces tâches rapidement, leur permettant ainsi de se concentrer sur des activités de haut niveau, stratégiques, et à fort engagement qui exigent des capacités humaines qui ne peuvent être reproduites par des machines.

Vous voulez créer un agent conversationnel? C’est plus facile que vous pourriez le croire.

Il existe de nombreux outils largement disponibles qui permettent à n’importe qui de créer un agent conversationnel. Certains de ces outils sont axés sur des utilisations professionnelles (comme les opérations internes), et d’autres sont orientés vers les consommateurs.

La création d’un agent conversationnel est similaire à la création d’une application mobile et nécessite une plateforme de messagerie ou un service de livraison. Ceci étant dit, avec tous les outils qui sont facilement accessibles pour créer un agent conversationnel, vous n’avez pas besoin d’être un expert, ni même un développeur pour en créer un. Un chef de produit ou un utilisateur professionnel devrait être en mesure d’utiliser ces types d’outils pour créer un agent conversationnel en aussi peu qu’une heure.

L’avenir des agents conversationnels

Où se dirige l’évolution des agents conversationnels? Les agents conversationnels, comme d’autres outils d’IA, seront utilisés pour améliorer les capacités humaines et libérer les humains afin qu’ils soient plus créatifs et innovateurs, consacrant plus de temps à des activités stratégiques plutôt que tactiques.

Dans un proche avenir, lorsque l’IA sera combinée au développement de la technologie 5G, les entreprises, les employés et les consommateurs seront susceptibles de profiter de fonctionnalités améliorées des agents conversationnels, telles que des recommandations et des prévisions plus rapides, et un accès facile aux conférences vidéo haute définition à partir d’une conversation en cours. Ces possibilités ainsi que d’autres sont en cours d’examen et évolueront rapidement alors que la connectivité Internet, l’IA, le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique avancent. Éventuellement, chaque personne sera en mesure d’avoir un assistant personnel entièrement fonctionnel dans sa poche, faisant de notre monde un endroit plus efficace et mieux connecté pour la vie et le travail.