Sept tendances de l’IA conversationnelle à surveiller en 2023

À mesure que l’IA conversationnelle devient plus sophistiquée et trouve sa place dans une gamme d’applications professionnelles, cet article se penchera sur le développement futur de cette technologie innovante.

Si vous avez déjà demandé les prévisions météo à un assistant virtuel comme Siri ou Alexa, ou utilisé un chatbot ou une application de messagerie pour vérifier l'état d'une commande, vous avez expérimenté la puissance de l'IA conversationnelle. Cet outil d'intelligence artificielle utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et répondre au langage humain.

Mais l’IA conversationnelle implique bien plus que des assistants virtuels et des chatbots. Il s’agit d’un domaine en croissance rapide, doté d’un large éventail d’applications et d’un énorme potentiel d’innovation.

Selon un rapport d'enquête publié par l'organisme de recherche Grand View Research, le marché mondial de l'intelligence artificielle conversationnelle vaudra 12,9 milliards de dollars américains en 2020 et devrait croître à un taux de croissance annuel composé de 37,3 % de 2023 à 2030. . Cette croissance exponentielle reflète l’importance croissante de l’IA conversationnelle dans les entreprises et les industries du monde entier.

Voici un aperçu de l’avenir de l’IA conversationnelle et explorez les sept tendances clés de l’IA conversationnelle qui façonneront le domaine en 2023 et au-delà.

L'orientation du développement de l'intelligence artificielle conversationnelle

Ces dernières années, l'intelligence artificielle conversationnelle a fait de grands progrès et continue de se développer à une vitesse vertigineuse. À l’aube de 2023, plusieurs tendances de l’IA conversationnelle pourraient occuper une place centrale pour améliorer l’expérience client.

(1) Recherche par IA conversationnelle

L'une des tendances les plus importantes en matière d'IA conversationnelle est l'utilisation de moteurs de recherche conversationnels. Les moteurs de recherche conversationnels permettent aux utilisateurs d'interagir avec le moteur de recherche de manière conversationnelle en utilisant le langage naturel. Cela signifie que les utilisateurs peuvent poser des questions comme ils le feraient avec un humain, et que les moteurs de recherche comprendront et fourniront des résultats pertinents.

L'essor des moteurs de recherche conversationnels change la façon dont les gens interagissent avec la technologie. Les utilisateurs peuvent avoir des conversations naturelles avec les appareils d’IA sans avoir à saisir de mots-clés ou d’expressions. Cette tendance est susceptible de continuer à se développer à mesure que de plus en plus de personnes s'habituent à la recherche vocale et s'attendent à davantage d'expériences conversationnelles.

(2) Les chatbots d'intelligence artificielle fournissent des services personnalisés

Les chatbots d'intelligence artificielle existent depuis un certain temps, mais deviennent de plus en plus complexes et personnalisés. Les chatbots ne se contentent plus de répondre à des questions simples ou de fournir des informations de base. Voici quelques façons dont les chatbots peuvent fournir des services personnalisés :

Traitement du langage naturel : les chatbots peuvent utiliser le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre l'intention de l'utilisateur et fournir des réponses personnalisées.

Réponses personnalisées : le chatbot peut personnaliser les réponses en fonction des interactions précédentes de l'utilisateur avec le bot.

Contenu personnalisé : les chatbots peuvent fournir du contenu personnalisé tel que des articles, des vidéos ou des produits en fonction des intérêts ou de l'historique de recherche de l'utilisateur.

La clé du succès des chatbots IA réside dans leur capacité à comprendre le contexte de la conversation et à apporter des réponses pertinentes. À mesure que les chatbots deviennent plus avancés, ils comprendront mieux ce que disent les utilisateurs et pourquoi ils le disent. Cela leur permettra de fournir une réponse plus personnalisée en fonction des besoins et des préférences de l'utilisateur.

(3) Assistants vocaux

Les assistants vocaux tels qu'Alexa d'Amazon, Google Assistant et Siri d'Apple sont déjà partout. Ces appareils permettent aux utilisateurs de contrôler leur maison intelligente, d'écouter de la musique et d'accéder à des informations simplement en parlant. À mesure que ces assistants vocaux deviendront plus avancés et disposeront de meilleures données vocales, ils deviendront de plus en plus intégrés dans notre vie quotidienne.

Les assistants vocaux sont déjà utilisés dans plusieurs secteurs, notamment :

• Santé
• Banque
• Hôtellerie
• Médias et divertissement

Ils peuvent être utilisés pour planifier des rendez-vous, commander des ordonnances et même réserver une chambre d'hôtel. À mesure que les assistants vocaux deviennent plus courants, ils deviendront un outil encore plus puissant permettant aux entreprises d'interagir avec leurs clients.

(4) IA conversationnelle pour le métaverse

Le « Métaverse » est un monde virtuel qui devient de plus en plus populaire, notamment auprès de la jeune génération.

De nombreux dirigeants d'entreprises mondiales (71 %, pour être exact) sont optimistes quant à l'impact positif que Metaverse aura sur leur entreprise, et certaines entreprises technologiques ont déjà pris le train en marche.

Facebook/Meta a investi massivement dans le développement d'une technologie avancée d'intelligence artificielle conversationnelle qui peut ajouter une touche humaine dans tous les aspects et promouvoir des conversations naturelles dans différents scénarios.

À mesure que le métaverse se développe, on peut s'attendre à voir davantage d'entreprises utiliser l'IA conversationnelle pour interagir avec les clients dans ce nouvel environnement.

(5) Chatbots d'intelligence artificielle à haute intelligence émotionnelle

L'une des tendances les plus excitantes dans le domaine de l'intelligence artificielle conversationnelle est le développement de chatbots à haute intelligence émotionnelle. Ces chatbots sont conçus pour reconnaître et répondre aux émotions humaines, leur permettant ainsi d’interagir plus efficacement avec les clients.

Bien que l'intelligence artificielle émotionnelle en soit encore à ses balbutiements, elle a un énorme potentiel pour changer la façon dont nous interagissons avec la technologie. Les chatbots dotés d'intelligence émotionnelle peuvent être utilisés pour :

• Apporter un soutien émotionnel.
• Aidez les clients à faire face aux situations difficiles.
• Détecte même l'insatisfaction des clients et propose des solutions pour répondre à leurs préoccupations.

Les chatbots IA peuvent exploiter l'intelligence artificielle et les algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser de vastes ensembles de données sur les interactions et les émotions humaines. Les modèles de chatbot peuvent apprendre à reconnaître et à répondre à divers états émotionnels grâce aux données de formation, améliorant ainsi la capacité de la technologie à offrir des expériences client personnalisées et empathiques.

(6) Service client proactif

L'IA conversationnelle peut également aider en fournissant une assistance proactive pour améliorer le client expérience.

Par exemple, un chatbot peut surveiller l'activité d'un client sur un site Web ou une application et fournir de l'aide ou des conseils avant que le client ne demande de l'aide. Cela fait gagner du temps et de l’énergie aux clients et leur permet de se sentir plus valorisés et pris en charge.

De plus, l'IA conversationnelle peut analyser les données des clients pour identifier des modèles et des tendances. Cela permettra aux entreprises d’anticiper et de répondre aux besoins des clients avant qu’ils ne surviennent. Cela peut contribuer à réduire la frustration des clients et à augmenter la satisfaction globale.

(7) Collecte de données de formation à l'intelligence artificielle

La collecte de données pour la formation des assistants vocaux prend du temps et stimulant. Afin de collecter des données efficacement, il est important d'utiliser les sources suivantes :

• Enregistrements audio de conversations réelles et transcriptions d'énoncés parlés.
• Les données annotées sont cruciales et doivent inclure l'identité, le ton et l'émotion de l'orateur.
• Un ensemble de données équilibré de différents locuteurs, genres, accents et émotions doit être collecté.
• Des données propres qui suppriment le bruit de fond, les erreurs et les valeurs aberrantes sont également essentielles. Si l’on en croit l’histoire, le développement de l’IA conversationnelle continuera probablement d’être une voie fructueuse pour l’informatique.

Les cinq prochaines années apporteront des expériences d'IA plus rationalisées, des fonctionnalités de sécurité améliorées pour ces interactions, et bien plus encore. La tendance de l’IA conversationnelle dans les années à venir sera plus brillante et plus facile à mettre en œuvre que jamais.

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