IA conversationnelle

3 obstacles à l'évolution de l'IA conversationnelle

Grâce aux progrès continus dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, les ordinateurs peuvent effectuer un nombre croissant de tâches cognitives. En conséquence, les entreprises peuvent compter sur des machines pour des fonctions critiques autrefois considérées comme impossibles à automatiser. En particulier, l'essor des plates-formes d'IA conversationnelles telles que les chatbots et les agents cognitifs virtuels a donné aux organisations d'un large éventail de secteurs la possibilité d'améliorer le support client. et les activités RH — et ces plateformes ne font que devenir plus intelligentes.

L'intérêt pour l'IA conversationnelle est monté en flèche en 2020, tout comme l'investissement des entreprises dans les plateformes d'apprentissage automatique. Cela était en grande partie dû à la pandémie de COVID-19, qui a obligé les entreprises de presque tous les secteurs à trouver des moyens de faire plus avec moins. La flambée soudaine des demandes des clients reçues par les banques, les détaillants et les compagnies aériennes, par exemple, a révélé les limites des équipes humaines d'assistance à la clientèle et le besoin urgent de capacités automatisées. De plus, la pandémie a modifié nos attentes en tant que consommateurs, augmentant la demande d'expériences client axées sur le numérique.

Alors, où en sommes-nous maintenant?

Alors, où sont Shaip maintenant? Une enquête Salesforce menée avant la pandémie a révélé que 62% de consommateurs étaient ouverts aux entreprises incorporant l'IA dans les interactions avec les clients. Ce pourcentage a probablement augmenté, tout comme les capacités des plates-formes d'IA. Pour que l'IA conversationnelle devienne vraiment omniprésente en tant qu'outil d'engagement client, cependant, quelques obstacles doivent encore être surmontés :

  1. Détecter les émotions :

    Pour commencer, la plupart des plateformes sont encore relativement peu sophistiquées lorsqu'il s'agit de détecter les émotions. La communication humaine dépend autant de l'émotion que du langage, et un changement de ton pourrait complètement altérer le sens du dialogue parlé ou écrit. Afin d'entraîner les ordinateurs à détecter des indices contextuels subtils, les équipes produit ont besoin de trésors de données contenant de nombreuses voix humaines différentes. Trouver toutes ces données n'est pas un mince défi.

  2. Apprendre de nouvelles langues :

    La plupart de la population mondiale ne parle pas anglais. Les organisations mondiales qui espèrent utiliser l'IA conversationnelle pour interagir avec des clients en dehors des États-Unis auraient besoin de plates-formes qui comprennent non seulement différentes langues, mais également divers dialectes régionaux et différences culturelles. Encore une fois, cela nécessiterait de grandes quantités de données vocales et audio multilingues provenant de diverses communautés et d'un large éventail de situations (par exemple, des conférences TED, des débats, des conversations téléphoniques, des monologues, etc.), et ces données devraient couvrir une variété de sujets. .

  3. Identifier la bonne voix :

    Former l'IA pour détecter un seul locuteur parmi une multitude de voix est un autre défi, qui est probablement familier à quiconque possède un haut-parleur intelligent à domicile tel que Google Home ou Alexa d'Amazon. Dans un salon bondé, ces plates-formes peuvent répondre à des commandes qui ne leur sont pas destinées ou être incapables de distinguer les commandes sur plusieurs conversations. Cela crée généralement une frustration mineure et peut-être un soulagement comique, mais lorsque des transactions commerciales impliquant des données clients sensibles sont effectuées via des commandes vocales, il est impératif que l'IA ne confond pas les comptes d'utilisateurs.

Discutons aujourd'hui de vos besoins en données de formation en IA.

Malgré ces obstacles, l'IA conversationnelle recèle un immense potentiel pour les entreprises de toutes sortes. Shaip est là pour vous aider à libérer ce potentiel, et tout commence par les données. Nous pouvons fournir aux équipes produit des heures de données audio transcrites et annotées dans plus de 50 langues. Grâce à notre application exclusive d'acquisition de données, nous sommes en mesure de rationaliser la distribution des tâches de collecte de données aux équipes mondiales de collecteurs de données expérimentés. L'interface de l'application permet aux fournisseurs de services de collecte de données et d'annotation de visualiser facilement les tâches de collecte qui leur sont assignées, d'examiner les directives détaillées du projet, y compris des échantillons, et de soumettre et télécharger rapidement les données pour approbation par les auditeurs du projet.

Utilisé conjointement avec le Plateforme ShaipCloud, notre application n'est que l'un des nombreux outils qui nous permettent de rechercher, de transcrire et d'annoter des données à pratiquement n'importe quelle échelle nécessaire pour former des algorithmes sophistiqués à utiliser dans des interactions client réelles. Vous voulez savoir ce qui fait de nous les leaders de l'IA conversationnelle ? Contactez-nous et faisons parler votre IA.

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