Services AWS AI améliorés avec des capacités basées sur FM | Services Web Amazon

L'intelligence artificielle (IA) continue de transformer notre façon de faire des affaires et de servir nos clients. AWS propose une gamme de services d'IA pré-entraînés qui fournissent des informations prêtes à l'emploi pour vos applications. Dans cet article, nous explorons les nouvelles capacités des services d'IA et comment elles sont améliorées à l'aide de modèles de base (FM).

Nous nous concentrons sur les mises à jour majeures suivantes dans cet article concernant les principaux services d'IA :

• Amazon Transcribe offre désormais une prise en charge linguistique basée sur FM dans plus de 100 langues pour débloquer des informations riches.
• Amazon Transcribe Call Analytics propose désormais une nouvelle fonctionnalité de synthèse générative basée sur l'IA (en préversion) qui automatise la synthèse post-appel pour améliorer la productivité des agents et des responsables du centre de contact.
• Amazon Personnaliser utilise désormais un FM pour générer du contenu et des recommandations de produits plus convaincants
• Amazon Lex utilise désormais de grands modèles de langage (LLM) pour fournir des réponses précises et conversationnelles aux FAQ (en avant-première), allant au-delà du dialogue axé sur les tâches

Amazon Transcribe étend la prise en charge linguistique et améliore la productivité du service client à l'aide des FM

Afin de créer des applications vocales globales et inclusives qui s'adressent à des utilisateurs issus d'horizons linguistiques divers, les clients recherchent un service d'IA véritablement mondial, capable de comprendre et de transcrire un large éventail de langues avec une grande précision. Pour vous aider à évoluer à l'échelle mondiale, Amazon Transcribe propose désormais un système de reconnaissance vocale automatique (ASR) alimenté par Speech FM qui étend la prise en charge à plus de 100 langues.

Amazon Transcribe, basé sur FM, offre une amélioration significative de la précision, entre 20 % et 50 % dans la plupart des langues. Outre les améliorations de précision, le nouveau système ASR offre plusieurs fonctionnalités différenciantes dans toutes les langues prises en charge (plus de 100) liées à la facilité d'utilisation, à la personnalisation, à la sécurité des utilisateurs et à la confidentialité. Certains exemples incluent des fonctionnalités telles que la ponctuation automatique, le vocabulaire personnalisé, l'identification automatique de la langue, la diarisation du locuteur, les scores de confiance au niveau des mots et les filtres de vocabulaire personnalisés. Grâce à la grande précision d'Amazon Transcribe dans différents accents et conditions de bruit, à sa prise en charge d'un grand nombre de langues et à l'étendue de ses fonctionnalités à valeur ajoutée, des milliers d'entreprises seront en mesure d'exploiter de riches informations à partir de leur contenu audio, comme ainsi qu'augmenter l'accessibilité et la découvrabilité de leur contenu audio et vidéo dans divers domaines. Tous les clients existants et nouveaux utilisant Amazon Transcribe peuvent bénéficier des améliorations de performances dès le départ, sans aucune modification de l'API.

Carbyne est une société de logiciels qui développe des solutions de centre de contact critiques basées sur le cloud pour les intervenants en cas d'appel d'urgence. La mission de Carbyne est d'aider les intervenants d'urgence à sauver des vies, et la langue ne peut pas faire obstacle à leurs objectifs.

« La traduction audio Carbyne Live, basée sur l'IA, vise directement à contribuer à améliorer les réponses d'urgence pour les 68 millions d'Américains qui parlent une langue autre que l'anglais à la maison, en plus des 79 millions de visiteurs étrangers qui visitent le pays chaque année. En tirant parti du nouveau modèle de base multilingue d'Amazon Transcribe basé sur l'ASR, Carbyne sera encore mieux équipé pour démocratiser les services d'urgence qui sauvent des vies, car Every. Personne. Ça compte.

– Alex Dizengof, co-fondateur et CTO de Carbyne.

Dans un centre de contact, les agents passent un temps précieux après chaque appel à résumer manuellement leurs notes, ce qui peut avoir un impact sur leur productivité et augmenter les temps d'attente des appels. Les responsables qui disposent de peu de temps pour enquêter sur les appels et les performances des agents passent beaucoup de temps à écouter les enregistrements des appels ou à lire des transcriptions entières tout en enquêtant sur les problèmes des appelants. Amazon Transcribe Analyse des appels offre maintenant résumé génératif des appels, une fonctionnalité générative basée sur l'IA qui peut automatiquement condenser l'intégralité de l'interaction en un résumé concis. Par exemple, voici un exemple de résumé d'un appel téléphonique de 10 minutes : « Le client a signalé qu'il n'avait pas reçu sa commande même 10 jours après la date de livraison prévue. L'agent a offert au client un remplacement gratuit et un crédit de 10 $ pour de futurs achats. L'agent fera un suivi auprès du client dans 2 jours pour confirmer la réception de la commande de remplacement.

Cette fonctionnalité permet aux agents de passer plus de temps à parler aux appelants qui attendent dans la file d'attente plutôt que de s'engager dans un travail après appel, améliorant ainsi l'expérience client. Les responsables peuvent consulter le résumé de l'appel pour comprendre rapidement le contexte d'une interaction sans lire l'intégralité de la transcription.

Grâce à la solution d'analyse post-appel d'AWS, le principal peut actuellement effectuer des analyses historiques à grande échelle pour comprendre où les expériences client peuvent être améliorées, générer des informations exploitables et prioriser où agir. Nous sommes impatients d'explorer la fonctionnalité de synthèse après appel à l'aide de l'IA générative dans Amazon Transcribe Call Analytics afin de permettre à nos agents de concentrer leur temps et leurs ressources sur l'engagement avec les clients, plutôt que manuellement après le travail de contact.

– Miguel Antonio Sanchez, directeur régional des données, principal groupe financier.

Les captures d'écran suivantes illustrent comment activer la synthèse générative des appels sur la console Amazon Transcribe, ainsi qu'un exemple de transcription résumée.

Amazon Personalize permet l'hyper-personnalisation avec les FM

Les clients de secteurs tels que la vente au détail, les médias et le divertissement cherchent de plus en plus à adapter le contenu et les produits recommandés aux intérêts des utilisateurs afin de susciter un engagement plus élevé. Par exemple, sur les plateformes de streaming, les utilisateurs voient les recommandations standard « Parce que vous avez regardé », et sur les sites de commerce électronique, « fréquemment achetés ensemble » est utilisé comme slogan générique. Pour offrir des expériences de navigation plus personnalisées avec des titres tels que « Rise and Shine » et « Love, rire et hijinks », les entreprises doivent allouer des ressources pour générer manuellement des slogans convaincants. C'est fastidieux et prend du temps.

Pour contribuer à relever ce défi, Amazon personnaliser propose désormais le générateur de contenu, une nouvelle fonctionnalité alimentée par FM qui utilise le langage naturel pour créer un texte simple et attrayant décrivant les liens thématiques entre les éléments recommandés. Cela permet aux entreprises de générer automatiquement des titres ou des lignes d'objet d'e-mails attrayants, d'inviter les clients à cliquer sur des vidéos ou à acheter des articles.

De plus, Amazon Personalize propose désormais Personalize sur LangChain pour faciliter le parcours des clients qui souhaitent créer leurs propres applications basées sur FM. Avec cette intégration, vous pouvez appeler Amazon Personalize, récupérer des recommandations pour une campagne ou un recommandateur et les intégrer de manière transparente dans vos applications alimentées par FM au sein de l'écosystème LangChain.

« Nous intégrons l'IA générative à Amazon Personalize afin d'offrir des expériences hyper-personnalisées à nos utilisateurs. Amazon Personalize nous a aidé à atteindre des niveaux élevés d'automatisation dans la personnalisation du contenu. Par exemple, FOX Sports a connu une augmentation de 400 % du nombre de téléspectateurs démarrés après l'événement lorsqu'il a été appliqué. Désormais, nous intégrons l'IA générative avec Amazon Bedrock à notre pipeline afin d'aider nos éditeurs de contenu à générer des collections thématiques. Nous sommes impatients d'explorer des fonctionnalités telles que Amazon Personalize Content Generator et Personalize sur Langchain pour personnaliser davantage ces collections pour nos utilisateurs.

– Daryl Bowden, vice-président exécutif, Technologie, Fox Corporation.

Amazon Lex offre des fonctionnalités basées sur FM pour créer des robots plus rapidement et améliorer le confinement

Poussées par la demande croissante des consommateurs pour un libre-service automatisé, les entreprises donnent la priorité aux investissements dans l'IA conversationnelle afin d'optimiser l'expérience client. À cette fin, AWS a récemment présenté en avant-première la FAQ conversationnelle (CFAQ), une nouvelle fonctionnalité de Amazon Lex qui répond intelligemment et à grande échelle aux questions fréquemment posées par les clients. Alimenté par les FM de Socle amazonien et des sources de connaissances approuvées, CFAQ permet aux entreprises de fournir des réponses précises et automatisées aux demandes courantes des clients de manière naturelle et engageante. Grâce à cette innovation, les marques peuvent proposer des expériences en libre-service fluides qui renforcent la satisfaction et la fidélité des clients.

CFAQ simplifie le développement de robots en éliminant le besoin de créer manuellement des intentions, des exemples d'énoncés, des emplacements et des invites pour gérer un large éventail de questions fréquemment posées. Il le fait avec un nouveau type d'intention appelé QnAIntent qui se connecte de manière sécurisée à des sources de connaissances comme Amazon Bedrock, Service Amazon OpenSearchet une Amazone Kendra des bases de connaissances pour récupérer les informations les plus pertinentes pour répondre à une question. Les développeurs conservent le contrôle du contenu des réponses, avec la possibilité de résumer les informations récupérées ou d'utiliser le texte autorisé tel quel. Cela permet à des secteurs hautement réglementés comme les services financiers et la santé d'utiliser le CFAQ, vous permettant ainsi de garantir que les réponses utilisent uniquement un langage conforme. En rationalisant l'accès aux connaissances pertinentes, CFAQ réduit les efforts nécessaires pour créer des robots capables de traiter les questions courantes des clients de manière naturelle et précise.

Conclusion

AWS innove constamment au nom de nos clients. Les dernières avancées en matière de services d’IA nous permettent de proposer des fonctionnalités plus efficaces qui aident les organisations à travailler plus intelligemment et à proposer des expériences personnalisées et intuitives. Pour en savoir plus sur ces lancements, reportez-vous à ce qui suit :

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A propos de l'auteure

Bratin Saha est le vice-président de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique chez AWS.

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• PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
• PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
• La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-ai-services-enhanced-with-fm-powered-capabilities/