Qu'est-ce que c'est et comment l'utiliser

ChatGPT a explosé en popularité - il est passé à 1 million d'utilisateurs en seulement cinq jours.

ChatGPT est une IA conversationnelle, et sa célébrité survient à un moment où de nombreuses entreprises adoptent des outils similaires permettant de gagner du temps dans leurs processus marketing.

Cet article passera en revue tout ce que vous devez savoir sur l'IA conversationnelle, notamment :

À la base, il applique l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Des exemples courants d'IA conversationnelle sont les assistants virtuels et les chatbots.

IA conversationnelle vs chatbots

L'IA conversationnelle et les chatbots sont souvent discutés ensemble, il est donc important de savoir comment ils sont liés.

Les chatbots sont une application de l'IA conversationnelle, mais tous les chatbots n'utilisent pas l'IA conversationnelle. La plupart des chatbots sont basés sur des règles, où ils sont préprogrammés avec des réponses et des scripts prédéfinis spécifiques et ne peuvent pas gérer des conversations plus complexes.

Les chatbots IA peuvent gérer plusieurs types de conversations et de sujets et utiliser les données pour donner la réponse la plus précise.

Comment fonctionne l'IA conversationnelle ?

L'IA conversationnelle existe grâce à l'apprentissage automatique, au traitement du langage naturel (NLP) et à la génération du langage naturel (NLG).

L'apprentissage automatique est la façon dont un outil d'IA conversationnel obtient son intelligence. Cela commence par une entrée humaine, où quelqu'un alimente une machine avec un ensemble de données unique à partir duquel apprendre. Il étudie les données, comprend les connexions et devient finalement prêt à avoir de vraies conversations avec de vrais humains.

Le traitement du langage naturel est la capacité de la machine à reconnaître des mots et des phrases à partir de conversations avec des humains en raison des données originales à partir desquelles elle a appris. L'outil utilise ensuite NLG pour développer les meilleures réponses possibles aux requêtes humaines.

L'IA conversationnelle ne fait que s'améliorer et devenir plus précise au fil du temps, car elle apprend en permanence de chaque conversation.

Le processus global est le suivant :

1. L'entrée est reçue sous forme de texte ou d'audio (mots prononcés ou sons généraux).
2. La machine analyse l'entrée avec le traitement du langage naturel pour découvrir ce que signifie l'entrée et ce qu'une réponse pourrait inclure.
3. Une fois l'entrée comprise, l'IA conversationnelle apporte à l'utilisateur les informations les meilleures et les plus précises (NLG).

Les machines utilisent les données de chaque conversation pour acquérir des connaissances et générer des réponses plus précises.

Exemples d'IA conversationnelle

Une application marketing courante de l'IA conversationnelle consiste en des outils de génération de contenu qui recherchent des sujets en ligne et créent des sorties de contenu comme des articles de blog, des e-mails et même des textes publicitaires.

L'assistant de contenu de HubSpot est un excellent exemple d'outil qui utilise l'IA générative pour aider les spécialistes du marketing à créer du contenu écrit.

Vous pouvez simplement dire à HubSpot sur quoi vous aimeriez écrire, et l'assistant de contenu peut faire des choses comme :

• Générez une liste de sujets de blog qui intéressent votre public
• Créez un plan pour lancer votre processus d'écriture
• Rédigez des textes clairs et convaincants optimisés pour vos lecteurs et les moteurs de recherche.

L'assistant de contenu AI s'intègre nativement à vos fonctionnalités HubSpot préférées.

Une autre application concerne les outils de synthèse vocale qui convertissent le texte en parole naturelle, améliorant ainsi l'accessibilité pour les personnes utilisant des technologies d'assistance. Les outils d'écoute et de surveillance sociale utilisent également la PNL pour comprendre le ton et l'intention des conversations en ligne afin de comprendre ce que les gens pensent de votre marque.

Les outils de RH et de recrutement analysent également les CV et les lettres de motivation à la recherche de mots clés et d'expressions afin d'identifier les candidats idéaux pour les offres d'emploi.

D'autres applications sont des appareils domestiques intelligents, comme Google Home, et des assistants virtuels comme Siri d'Apple.

Pour rester à la pointe d'un marché en pleine croissance, consultez la liste de lecture de HubSpot, The Business of AI, qui présente des émissions qui traitent des futures applications commerciales de l'IA.

Avantages de l'IA conversationnelle

Avec ces exemples à l'esprit, quels avantages l'IA conversationnelle peut-elle apporter à une entreprise ?

1. L'IA conversationnelle peut faire gagner du temps.

L'IA conversationnelle peut prendre en charge les conversations avec les consommateurs et apporter des résultats pertinents, aidant les équipes à se concentrer sur des problèmes plus urgents qui nécessitent une touche humaine.

L'IA conversationnelle peut également traiter de grandes quantités de points de données et apporter rapidement des informations et des réponses aux équipes commerciales, aidant à prendre des décisions basées sur les données et libérant le fardeau du traitement des données.

2. L'IA conversationnelle donne des informations basées sur les données

Les données que les outils d'IA conversationnelle collectent peuvent être des ressources utiles pour les entreprises pour en savoir plus sur les consommateurs et ce qu'ils veulent, qu'il s'agisse de questions fréquemment posées qui peuvent être utilisées pour mettre à jour une page FAQ ou pour en savoir plus sur la façon dont les gens parlent de vous en ligne.

3. L'IA conversationnelle peut stimuler les achats.

Les outils d'IA conversationnelle peuvent utiliser la PNL pour comprendre les requêtes des clients, connaître les besoins et les points faibles, et générer des recommandations de produits ou de services qui inspirent les achats.

4. L'IA conversationnelle peut trouver les clients les mieux adaptés.

L'IA conversationnelle peut trier de nombreux points de données pour vous aider à trouver des clients idéaux.

5. L'IA conversationnelle peut effectuer une surveillance de la marque.

Comme mentionné ci-dessus, l'IA conversationnelle peut analyser ce que les gens disent de votre entreprise en ligne et rechercher des expressions et des mots clés courants pour comprendre le sentiment de la marque. Il s'agit d'un gain de temps considérable, car les spécialistes du marketing peuvent passer moins de temps à trier des centaines de conversations et d'interactions.

C'est là qu'il y a des inconvénients à l'IA conversationnelle, car rien ne peut imiter l'importance de la compréhension humaine.

Les défis de l'IA conversationnelle

L'IA conversationnelle est un front passionnant pour les spécialistes du marketing, mais il est toujours important de comprendre l'image dans son ensemble, car il y a deux faces à chaque médaille.

La façon la plus importante dont les marques peuvent se tromper en adoptant l'IA conversationnelle est si elle prend en charge des fonctions qui peuvent encore bénéficier de la surveillance et de l'interaction humaines.

Par exemple, un outil peut surveiller les conversations en ligne, mais un humain peut capter des subtilités qu'une machine ne peut pas. Un outil RH peut passer au crible les candidatures à la recherche de mots-clés et d'expressions spécifiques pour trouver les candidats les mieux adaptés, mais un examinateur humain peut dire quand un candidat a l'expérience correspondante qui en fait un candidat idéal, même si son CV ne contient pas de mots-clés cibles. .

Certains défis supplémentaires de l'IA conversationnelle incluent :

• Saisie de la langue : les dialectes, l'argot et même le bruit de fond peuvent avoir un impact sur la capacité d'une machine à traiter la saisie de la langue.
• Confidentialité : les outils de conversation stockent et collectent des données pour améliorer leurs processus, mais les violations de sécurité ou de données peuvent entraîner des problèmes de sécurité si les informations personnelles des consommateurs sont exposées.
• Développement humain et culturel : l'apprentissage automatique doit progresser en permanence pour apprendre parallèlement au développement culturel humain, qu'il s'agisse de connaissances culturelles générales ou de quelque chose de plus spécifique, comme les horaires d'un film qui vient de sortir.

Statistiques de l'IA conversationnelle

L'IA est un domaine en constante évolution. Si vous êtes sur le point de l'adopter ou si vous cherchez simplement à en savoir plus sur le domaine, voici quelques statistiques vitales à connaître.

• La taille du marché mondial de l'IA conversationnelle devrait atteindre 32 milliards de dollars d'ici 2023. ( Allied Market Research)
• Le commerce électronique vocal numérique devrait tripler pour atteindre une industrie de 80 milliards de dollars d'ici 2023. (Juniper Research)
• Le nombre d'assistants vocaux numériques atteindra 8,4 milliards d'unités d'ici 2023. (Statista)
• eMarketer prédit que 126 millions d'adultes américains utiliseront des assistants vocaux au moins une fois par mois. (eMarketeur)
• 1 consommateur sur 5 utilise quotidiennement le chat en direct ou le chat intégré à l'application. (Vonage)
• 62% des spécialistes du marketing déclarent utiliser l'intelligence artificielle dans leurs stratégies marketing. (Statiste)
• Les spécialistes du marketing qui utilisent l'automatisation dans leurs rôles sont plus susceptibles de signaler une stratégie marketing efficace que ceux qui ne le font pas. (Recherche sur le blog HubSpot)
• En 2021, le traitement du langage naturel était le type d'adoption de l'IA le plus populaire pour les entreprises. (Université de Stanford AII)
• Les systèmes d'IA les plus performants estiment correctement le sentiment 9 fois sur 10. (Université de Stanford AII)
• L'inférence abductive du langage tire les conclusions les plus plausibles avec des informations limitées. La référence humaine pour la précision est de 92,90 % et les systèmes d'IA sont de 91,87 %. (Université de Stanford AII)
• Bien que l'utilisation de l'IA ait augmenté, il n'y a eu aucune augmentation significative de l'atténuation des risques liés à l'IA depuis 2019. (McKinsey)
• 15 % des Américains sont plus excités que préoccupés par l'impact de l'intelligence artificielle et 46 % expriment autant d'inquiétude que d'excitation. (Centre de recherche Pew)