Dialogueurs — Pôle européen d’innovation numérique pour la Sarre

Chatbots

Utilisation de dialogueurs pour l’automatisation de la communication avec les clients

Les dialogueurs sont des systèmes de dialogue qui permettent de communiquer par voie de texte ou par langage. Ils sont souvent combinés avec des avatars et permettent de traiter automatiquement les demandes de clients (potentiels) sur des sites web ou des systèmes de messagerie instantanée. À long terme, cela permettra d’automatiser complètement la communication avec les clients.

Prototypes et démonstrateurs présents

Utilisation transsectorielle

Les PME sont-elles adaptées?

Point sur l’état d’avancement

Jusqu’en 2016, les dialogueurs étaient principalement réservés aux grandes entreprises, mais on les retrouve également dans les petites et moyennes entreprises.

Le défi auquel les dialogueurs sont actuellement confrontés est l’acceptation par les utilisateurs. De nombreux clients préfèrent toujours être conseillés par un véritable individu. Toutefois, à mesure que la technologie est de plus en plus répandue et fiable, cette situation est en train d’évoluer. Au début de l’année 2017, Enquête de Bitkom (Fédération fédérale de l’économie de l’information, des télécommunications et des nouveaux médias, ci-après la «Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und Neu Medien e.V.») présente déjà un allemand sur quatre à utiliser des chatbots.

Technologie et déploiement

Description technologique

Scénarios d’intervention possibles

Les Chatbots prennent en charge des services dans différents secteurs au sein de l’entreprise. D’une part, en contact direct avec les clients, c’est-à-dire dans le cadre de la distribution ou du commerce électronique (fonction de recherche et de recherche personnelle, services d’assistance tels que conseils en matière de promotion des ventes, service d’urgence pour répondre à des questions, assistance personnalisée à la clientèle).

Un autre domaine d’application est le recrutement de personnel: Lorsqu’ils contactent les candidats, les dialogueurs facilitent la communication et soulagent le personnel. Outre les tâches de communication, l’utilisation de dialogueurs est également courante pour des tâches organisationnelles telles que la planification des rendez-vous ou d’autres tâches de routine.

Mise en œuvre progressive

Étape 1: Cartographier les connaissances de manière structurée

À l’instar d’autres outils en libre-service, l’enregistrement et la catégorisation structurés des connaissances revêtent une grande importance. Il convient en particulier d’opérer la distinction suivante:

— le dialogueur doit-il être en mesure de répondre directement aux questions susceptibles d’être posées sur la recherche des connaissances?

— une clarification par des questions est-elle nécessaire?

— un contact direct avec un conseiller humain est-il indispensable?

Étape 2: Incorporer des connaissances fondées sur des règles

Formation initiale du dialogueur

Chaque robot d’information s’appuie sur la base de connaissances. Celui-ci stocke les informations proprement dites de manière structurée. Souvent, il s’agit encore de tableaux simples contenant des paires de questions-réponses par ligne.

Toutefois, grâce à l’intelligence artificielle, cela ne doit pas nécessairement être effectué manuellement, mais peut également être automatisé sur la base de fichiers existants ou même de sites web structurés existants.

Étape 3: Mécanismes d’affinement des demandes détaillées

Formation continue du dialogueur

Au sein de la base de connaissances, l’intelligence artificielle est en mesure d’identifier d’autres variantes de formulation sur la base de questions déjà posées. L’assistant vocal examine toujours dans quelle mesure les questions sont similaires et calcule un degré de correspondance pour chaque entrée de l’utilisateur. Si l’attribution automatique n’est pas possible en raison d’une sous-concordance, le dialogueur s’interroge sur la clarté.

Étape 4: Amélioration de l’autoapprentissage des options de réponse grâce à l’IA

Le traitement des clients ajoute de nouvelles combinaisons de mots à la base de connaissances, ce qui accroît la précision des réponses aux questions. En outre, dans le cas de questions entièrement nouvelles, la transmission de questions individuelles au personnel peut générer de nouvelles connaissances spécifiques pour le forum de discussion. Tout au long du processus d’apprentissage, il est important de veiller à ce que les opérateurs aient toujours la possibilité de surveiller les nouveaux contenus afin d’éviter les progrès d’apprentissage erronés.

Possibilités pour les PME

Faciliter la communication avec les clients

Améliorer l’efficacité des processus de service

Décharge des tâches de routine

Économies de coûts

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Chatbots

Utilisation des dialogueurs à la communication automatisée

«Chatbots are dialog systems with which you can communicate via text input or voice» (chatbots are dialog systems with which you can communicate via text input or voice). They are souvent combined with Avatars and enable websites or instant messaging systems to automatically process inquiries from (potential) customers. In the long term, customer communication can be fully automated.

Prototypes et démonstrateurs présents

Utilisation transsectorielle

Les PME sont-elles adaptées?

The current status

Until around 2016, Chatbots were mainly reserved for large companies, but they can now donc be found in small and medium-sized enterprises.

The challenge that Chatbots are currently facing is user acceptance. Many customers still prefer to be advised by a real person. However, this is changing as the technology becomes more widespread and reliable. According to a survey conducted by Bitkom (German Association for Information Technology, Telecommunications and New Media) at the Starting of 2017, one in four Germans could already imagine using Chatbots.

Technologie et utilisation

Description de la technologie

Application éventuelle scenarios

Dialogueurs provide services in various areas of the company (chatbots provide services in various areas of the company). One hand, in direct contact with customers, i.e. in sales or e-commerce (smart & personal search function, assistance such as sales promotion advice, instant service to answer questions, personalized customer care).

Another field of application is recruitment: dialogueurs facilitate communication avec applicants et take the pressure off employees. In addition to communication tasks, the use of Chatbots is also common for organizational tasks such as scheduling or other routine tasks.

Introduction STEP-by-step

STEP 1: Capture knowledge in a structured way

Similar to other self-service tools, the structured recording and categorization of knowledge is of great importance. In particular, the following distinction must be made:

— Should it be possible for the Chatbot to answer questions about knowledge retrieval directly?

— IS it necessary to clarify by asking questions?

— IS direct contact with a human consultant indispensable?

STEP 2: Incorporate knowledge based on rules (incorporate knowledge based on rules)

Formation initiale du dialogueur

The knowledge database forms the basis for every information. This is where the actual information is stored in a structured manner. This is souvent done in the form of simple tables that contain question-answer pairs line by line.

Thanks to artificial intelligence, however, this does not necessarily have to be done manually, but can donc automated on the basis of existing files or even existing structured websites.

STEP 3: Mécanismes de redéfinition des demandes détaillées

Formation permanente du dialogueur

Within the knowledge database, the artificial intelligence is able to recognize further formulation variants based on questions that have already been asked. The voice assistant always looks at how similar the questions are and calculates a degree of similarity for each user input. IF an automatic assignment is not possible because the match is too low, the Chatbot will ask for clarification.

STEP 4: Apprentissage en libre-service dans le cadre de l’exercice d’options d’approvisionnement en AI

By dealing with customers, new word combinations are added to the knowledge database, which increases the precision with which questions are answered. In the case of completely new questions, new knowledge can donc be generated for the chat bot by transferring individual questions to employees. During the entire learning process, it is important that the operators are always given the opportunity to monitor the new content in order to prevent incorrect learning progress.

Opportunités pour les PME

Facilitating customer Communication

More efficient design of service processes

Relief de routine tasks

Cost savings

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