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Le blog de la Relation Client et du Selfcare

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Intelligence artificielle et langage naturel dans la relation client : quels enjeux ?

Vous avez parfois du mal à comprendre le langage informatique ? Dites-vous que c’est réciproque ! L’un des plus grands défis de l’intelligence artificielle consiste à comprendre et à interpréter le langage de l’être humain, que ce soit à l’écrit ou à l’oral, et à y répondre de manière pertinente.

Les enjeux du traitement automatique du langage naturel sont considérables, notamment dans le domaine de la relation client digitale.

Comment fonctionnent les IA capables de lire et écrire, et comment les intégrer efficacement à votre entreprise ?

Cas Client Ouigo

Intelligence artificielle et relation client : quatre concepts pour tout comprendre

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? La prise en compte du langage naturel en informatique a accompli des progrès remarquables en seulement quelques années.

Pour comprendre le mode de fonctionnement des nouvelles IA plus évolutives et adaptées à la communication humaine, quatre concepts occupent désormais une place centrale.

1 - Le contexte

Pour une bonne intégration du langage naturel en programmation, il est essentiel de prendre en compte le contexte.

Un seul mot pourra avoir des significations multiples en fonction du contexte dans lequel il est utilisé, comme « terrible » ou encore « mortel » en français, sans même mentionner les cas où l’interlocuteur humain pourrait faire preuve d’ironie.

Autant de subtilités et d’ambiguïtés qu’une intelligence artificielle programmée aura plus ou moins de mal à gérer.

Pour y remédier, les IA de nouvelle génération ont recours à des associations de mots, ou « vecteurs », pour déterminer dans chaque situation l’interprétation correcte la plus probable.

Ces technologies sont notamment prometteuses dans le cadre du marketing contextuel qui, pour rappel, cherche à solliciter le prospect avec le message le plus pertinent possible au moment le plus judicieux (soirée/nuit, lieux précis…).

Deep learning, une définition

Le deep learning est la capacité d’un programme informatique, organisé à la manière d’un réseau de neurones, à assimiler des apprentissages complexes et par inférence.

Deep learning et intelligence artificielle permettent par exemple de reconnaître automatiquement l’objet représenté par une image (un chat, une maison…) sur la base des expériences et apprentissages passés.

2 - Le mimétisme

Tout comme le ferait un jeune enfant, une intelligence artificielle évoluée se nourrit d’exemples et d’expériences humaines (extraits de conversations) pour acquérir des automatismes et s’entraîner à tenir une conversation avec le maximum de naturel.

Les progrès du machine learning permettent désormais à une IA de ne plus seulement répéter « bêtement » des séquences déjà observées auparavant, mais de les combiner entre elles et de construire ses propres phrases.

La smart data est l'élément le plus important d'une stratégie d'intelligence client.

3 - Le smart data et les métadonnées

Le smart data, par définition, consiste non seulement à collecter l’ensemble des métadonnées (big data) générées par vos clients lors de leurs interactions en ligne, mais aussi à opérer un tri intelligent pour n’en retenir que les éléments immédiatement actionnables et opérationnels.

Le smart data constitue donc la pierre angulaire d’une bonne stratégie d’intelligence client. Pour utiliser l’intelligence artificielle de façon judicieuse, il est essentiel de disposer d’une base client interconnectée et d’un service client véritablement omnicanal.

Votre IA, ainsi, sera capable d’aller puiser dans cette base pour analyser le profil du client, y compris ses précédentes requêtes adressées au service client, puis d’adresser une réponse différente à une même question en fonction de ce profil.

4 - La richesse lexicale

Les champs d’application de l’intelligence artificielle sont d’autant plus étendus que la machine sait comprendre et interpréter un large éventail de vocabulaire.

Entre les différents mots possibles pour décrire la même chose, les variations de conjugaison, les fautes d’orthographe et le style personnel du client, une requête unique peut être formulée sous des millions de formes différentes.

La structure de l’IA doit donc être optimisée pour prendre en compte cette richesse lexicale. C’est à cette condition seulement qu’elle sera en mesure de comprendre les formulations complexes et de fournir une expérience client de haute qualité.

L’intelligence artificielle au service des entreprises

Pourquoi utiliser l’intelligence artificielle, et comment l’intégrer efficacement dans la gestion de la relation client ou votre stratégie d’amélioration de l’expérience client ? Machine learning et big data ont beaucoup à vous apporter !

Le traitement automatique du langage naturel

Qu’elles soient spécialisées ou non dans la relation client digitale, de nombreuses entreprises sont déjà pionnières dans le domaine des outils et services intelligents.

Les « agents virtuels intelligents », ou AVI, ont ainsi vu le jour au cours des dernières années sur de nombreux sites web ou applications mobiles et permettent aux clients de s’adresser à un avatar ou une mascotte sympathique aux couleurs de la marque pour poser une question.

Le chatbot, ou agent conversationnel intelligent, constitue la dernière évolution en ce domaine. Accessibles d’un simple clic via une interface de messagerie instantanée, ils se révèlent des interlocuteurs précieux pour répondre aux requêtes du client à toute heure du jour et de la nuit et de manière immédiate.

Les chatbots de nouvelle génération ont recours à des analyses syntaxiques de plus en plus sophistiquées, via notamment un traitement automatique du langage naturel ou « TALN ».

Le traitement automatique des langues est un domaine de recherche qui s’intéresse aux technologies d’analyse et de compréhension du langage humain par une IA.

Des outils prédictifs pour votre entreprise

Le machine learning, par définition, ouvre de nouveaux horizons très prometteurs dans le domaine de l’automatisation de la gestion relation client.

La capacité d’apprentissage d’un chatbot ou d’un autre programme dédié à la satisfaction client va en effet permettre non seulement de répondre aux situations déjà connues et bien balisées – souvent des requêtes récurrentes et à faible valeur ajoutée – mais aussi d’anticiper des situations futures via une véritable analyse prédictive.

Les progrès de l’intelligence artificielle n’en sont encore qu’à leurs débuts et laissent augurer, à moyen terme, de formidables avancées dans le domaine de la relation client.

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