IA conversationnelle : tendances, prévisions, cas d'utilisation
Le point sur les spécificités du secteur de l'IA conversationnelle, et notamment sur les chatbots et assistants virtuels, et sur les tendances du secteur.
Faites connaissance : IA conversationnelle
On appelle intelligence artificielle (IA) conversationnelle les technologies prévues pour interagir avec l’utilisateur y compris les chatbots ou agents virtuels. Ces technologies permettent de parfaitement combiner le traitement d’un langage naturel (NLP) avec le support classique en logiciel ou avec le système interactif de reconnaissance vocale pour soutenir les clients via l’interface vocal ou à imprimante.
Lorsqu’on réfléchit sur l’IA conversationnelle, qu’est-ce qu’il nous vient à la tête en premier lieu ? C’est les chatbots interactifs ou assistants vocaux qui sont utilisés par les services de support clients et d’accompagnement multicanal. La plupart des applications de l’IA conversationnelle comportent d’importants modules analytiques intégrés dans le logiciel des serveurs, ce qui permet aux utilisateurs de communiquer avec le logiciel presque comme avec une personne.
Les entrepreneurs voient dans l’IA conversationnelle une technologie très rentable qui aiderait leurs sociétés à prospérer. En plus des chatbots ou des assistants vocaux basés sur l’IA, le secteur industriel prévoit plusieurs autres cas d’application de cette technologie. Parmi ces cas sont le support clients en ligne, la gestion des RH, santé publique, soutien des personnes handicapées...
Support des clients en ligne
Il s’agit des systèmes d’échange de messages et des bots sur les sites de commerce en ligne utilisant des agents virtuels. Lorsqu’un client consulte le site web, les chatbots répondent aux questions fréquentes (FAQ) et fournissent des conseils personnalisés en remplaçant ainsi les agents humains.
Gestion des RH
La formation du personnel, les processus d’adaptation et plusieurs autres processus impliquant la gestion des RH peuvent être mis en œuvre à l’aide de l’IA conversationnelle.
Santé publique
L’utilisation de l’IA conversationnelle peut rendre les services médicaux plus accessibles et moins chers pour les clients. Elle pourrait améliorer l’efficacité des processus de prise en charge et le dossier administratif y compris la gestion des réclamations.
Soutien des personnes handicapées
La transformation du texte en parole et la traduction des langues étrangères. Les sociétés peuvent atténuer les barrières d’admission pour devenir plus accessibles pour ceux qui font l’usage de la technologie d’assistance.
Comme il découle de tout ce qui précède, les chatbots et les applications basées sur l’IA conversationnelle permettent de réduire les durées et d’améliorer l’efficacité économique en cas de recours répétitifs aux services d’assistance. Ce qui permet de libérer une partie du temps du personnel pour se concentrer sur les problèmes plus compliqués qui se posent devant les clients.
Résultats chiffrés de l’IA conversationnelle
Selon Juniper Research, d’ici à 2023, les chatbots pourraient assurer aux détaillants des économies annuelles de l’ordre de 439 millions de dollars comparées à 7 millions de dollars en 2019. Les ventes en détail par ce canal montrent un accroissement annuel de 98% pour atteindre 112 milliards de dollars en 2023 contre 7,3 milliards de dollars en 2019.
A la fin de 2020, le créneau global de l’IA conversationnelle était estimé à 5,78 milliards de dollars. Entre 2021 et 2030, on envisage un accroissement à un rythme annuel moyen de l’ordre de 18,9%, ceci étant, cette branche deviendra une verticale multimilliard évaluée à 32,62 milliards de dollars.
Un autre facteur des progrès de la numérisation est les applications mobiles. Entre janvier et avril 2020, la quantité d’applications téléchargées a augmenté de 11% par rapport à la même période de l’année précédente. Plusieurs détaillants évoquent les téléchargements record et ceux qui n’avaient pas d’applications toutes prêtes essayaient de se rattraper le plus vite possible.
Jusqu’à 50% de détaillants envisageaient cette année de se concentrer sur le développement du mobile. Pour produire une application qui ne sera pas vieillotte dans deux ans, il convient de prendre en compte le fait suivant : aux USA, plus de 45% d’usagers voudraient avoir la possibilité de dialoguer avec les applications mobiles par commande vocale.
L’habitude de la commande vocale est apparue surtout grâce à des haut-parleurs et écrans intelligents. A la fin de l’année passée, on estimait à 400 millions le nombre de ces appareils à travers le monde. Selon les données de Invesp, 62% de propriétaires de haut-parleurs intelligents aux USA ont effectué au moins une fois des achats à l’aide de la commande vocale. On s’attend à ce que d’ici 2022, le chiffre d’affaires pour le commerce à commande vocale arrive à 40 milliards de dollars.
L’IA conversationnelle...
...est basée sur les données de la meilleure qualité possible. Le développement de tout système de l’IA, y compris vocal, ne serait pas possible sans ces données de la plus haute qualité possible. Mais comment faire pour les avoir ?
Des milliards d’appareils connectés sur le réseau Internet produisent de gros volumes de données. On estime que vers 2035, le volume mondial de la production des données s’accroîtra en flèche pour atteindre plus de 2000 zettaoctets.
Le progrès technologique ouvre de bonnes éventualités de l’utilisation du big data : à commencer par une analyse profonde destinée à mettre en évidence des idées commerciales utiles et à finir par le développement des systèmes de conseil sur la base des données.
Au fil du temps, certains secteurs stables ont collecté une grande quantité de données. Les télécommunications sont l’un des secteurs clé à avoir accumulé d’énormes quantités d’informations permettant de procéder à l’apprentissage des systèmes vocaux de l’IA (chatbots, par exemple) et de résoudre les problèmes des utilisateurs sans intervention humaine.
A la fin de 2021, le marché mondial du big data et de l’informatique décisionnelle était évalué à environ 224 milliards de dollars, alors que d’ici 2030 il pourrait atteindre 684 milliards de dollars pour un accroissement annuel moyen de 13,5%.
La bonne analyse des données permettra aux entreprises de résoudre leurs différents problèmes, et, entre autres : réduire les coûts, réduire le temps d’attente aux centres d’appel, gérer les problèmes d’évolutivité etc., et cela grâce à la réduction du taux d’occupation des centres d’appel et du service support clients. Dans ces conditions, les professionnels de haut niveau pourraient prendre en charge les problèmes compliqués des clients, alors que les problèmes les plus courants capables d’être réglés sans intervention humaine pourraient être externalisés en faveur des systèmes vocaux de l’IA.