Time-To-Market de l'IA conversationnelle : Les chatbots en valent-ils la peine ?

Contenu
-Pourquoi certains projets d'IA conversationnelle mettent-ils trop de temps à se lancer ?
-Pourquoi les chatbots d'apprentissage automatique échouent ?
-Zero-Training AI : comment lancer rapidement un chatbot
-Alors… Les chatbots sont-ils assez efficaces ?

L'une des premières questions qui se pose lorsque l'on envisage un nouveau projet d'IA conversationnelle est de savoir combien de temps il faudra pour le mettre en place et le faire fonctionner. 

Certains sous-estiment les délais de mise en œuvre des solutions de chatbot, mais aussi le temps nécessaire pour obtenir de bons résultats. Bien que le retour sur investissement (ROI) soit toujours une mesure clé, si votre projet prend des mois ou un an pour être complètement fonctionnel, la valeur de l'investissement peut diminuer. 

Un temps de mise sur le marché lent peut certainement faire ou défaire son succès.

Pourquoi certains projets d'IA conversationnelle mettent-ils trop de temps à se lancer ?

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles certains projets d'IA prennent plus de temps que prévu pour donner les résultats souhaités. 

Premièrement : Planification du projet Chatbot

Alors que certains clients peuvent déjà avoir un plan de mise en œuvre conçu qui définit l'équipe en charge du projet, le budget, les objectifs et les résultats attendus, d'autres ne commencent à y penser qu'après l'achat du logiciel. Cela prolonge le temps jusqu'à ce que des résultats réels soient visibles.

Deuxièmement : contenu de support pour le chatbot

Ceux-ci peuvent inclure des FAQ, des réponses, des flux de conversation et d'autres sources de contenu. Vous disposez peut-être d'une solution d'IA conversationnelle très robuste, mais si vous n'avez pas créé de contenu pour répondre aux questions courantes de vos utilisateurs, cela ne sert à rien.

Troisièmement, et le plus important : la technologie elle-même.

Selon l'approche de votre IA conversationnelle utilisations, cela peut prendre plus ou moins de temps pour que votre projet fonctionne correctement selon de bonnes normes. C'est pourquoi vous devez savoir à quoi vous attendre des différentes technologies d'IA conversationnelle sur le marché. Nous les analyserons ci-dessous.

Les chatbots valent-ils vraiment l'investissement et le temps ? 

Malgré certains défis, il est très rare qu'une entreprise décide qu'un chatbot ne vaut pas l'investissement. Les taux actuels de libre-service peuvent atteindre jusqu'à 90 %, mais même avec un chatbot fortement non optimisé, l'IA conversationnelle peut facilement répondre seule à 40 à 50 % des requêtes. 

Pourquoi les chatbots d'apprentissage automatique échouent-ils ?

L'une des technologies les plus couramment utilisées pour les chatbots est Machine Learning, qui adopte une approche statistique pour résoudre les requêtes. 

Cela signifie qu'un chatbot ou un assistant virtuel ne pourra répondre à une question que s'il a déjà vu une demande similaire. C'est pourquoi le chatbot a besoin d'être alimenté en données, c'est-à-dire en différentes formulations et énoncés des demandes des clients. C'est ce qu'on appelle 'entraînement' l'IA.

Les formations Machine Learning nécessitent des tonnes de données, afin que les algorithmes décident statistiquement comment répondre à une question spécifique. Au cours des dernières années, le battage médiatique et les promesses de l'apprentissage automatique ont réussi à ne pas faire de bruit sur cet énorme problème. Pour produire des résultats décents, les clients ont besoin de beaucoup de données.

Lorsque nous ne disposons pas de ces données, les chatbots alimentés par l'apprentissage automatique manquent de contexte et ne savent pas comment résoudre l'ambiguïté, ce qui conduit à des résultats sous-optimaux et à la frustration des utilisateurs. 

De plus, les formations nécessitent beaucoup de temps et de ressources : des ingénieurs en machine learning, et des semaines et des semaines de conservation des données afin que la solution puisse commencer à répondre aux demandes avec précision.

Zero-Training AI : comment lancer rapidement un chatbot

Pour s'attaquer au problème de la « formation », quelques solutions d'IA conversationnelle ont choisi de miser sur des approches différentes. 

Le but? Pour éliminer les longues formations et accélérer la mise sur le marché des chatbots, des assistants virtuels et d'autres projets d'IA conversationnelle. En outre, pour faciliter la vie de l'utilisateur et réduire les conjectures liées à la recherche de nouveaux énoncés potentiels. 

IA Neuro-Symbolique est une approche hybride qui utilise des relations sémantiques pour établir des liens entre la requête de l'utilisateur et l'intention. 

Disons que nous exécutons un compagnie d'assurance et nous mettons en place un chatbot pour aider les clients existants et potentiels. Si nous avons besoin d'une assurance, nous pourrions demander « Je cherche à assurer ma propriété » ou « J'ai besoin d'une assurance habitation » ou encore « Comment puis-je protéger ma maison contre les voleurs ». 

L'assureur peut vouloir répondre à toutes ces questions avec la même réponse, guidant les utilisateurs pour choisir l'assurance habitation qui leur convient le mieux, cependant, comment pouvons-nous nous assurer que nous n'avons pas à envisager toutes les formulations possibles ?

L'IA neuro-symbolique d'Inbenta est livrée avec un lexique pré-formé capable de faire correspondre « propriété » avec « maison » ou « maison », ainsi que « assurer » avec « assurance » et même « protéger ». De cette façon, le chatbot peut trouver la bonne réponse, quelle que soit l'une de ces trois requêtes, sans aucune formation. 

De plus, nous ajoutons quelques couches de Machine Learning pour apprendre du comportement des utilisateurs, tout en fournissant des résultats dès le premier jour.

Alors… Les chatbots sont-ils assez efficaces ?

La reponse courte est oui. Les chatbots peuvent avoir un impact important sur les performances de vos équipes, leur laissant le temps de se concentrer sur des demandes complexes tout en automatisant une grande partie des demandes et en répondant jusqu'à 90 % des demandes de vos clients.

Cependant, si vous voulez qu'ils soient efficaces dès le premier jour, vous voudrez probablement choisir une technologie déjà pré-formée, capable de donner des réponses sans nécessiter des tonnes de données et suffisamment intelligente pour comprendre le contexte et l'intention réelle derrière les requêtes. 

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