Le guide complet de l'IA conversationnelle
Le guide ultime de l'acheteur 2023
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Introduction
Non on s'arrête ces jours-ci pour demander à quand remonte la dernière fois que vous avez parlé à un chatbot ou à un assistant virtuel ? Au lieu de cela, des machines ont joué notre chanson préférée, identifiant rapidement un lieu chinois local qui livre à votre adresse et traite les demandes au milieu de la nuit – avec facilité.
A qui s'adresse ce guide ?
Ce guide complet s'adresse à :
- Vous tous, entrepreneurs et solopreneurs, qui traitez régulièrement d'énormes quantités de données
- IA et machine learning ou professionnels qui se lancent dans les techniques d'optimisation des processus
- Les chefs de projet qui ont l'intention de mettre en œuvre un délai de mise sur le marché plus rapide pour leurs modèles d'IA ou leurs produits basés sur l'IA
- Et les passionnés de technologie qui aiment entrer dans les détails des couches impliquées dans les processus d'IA.
Qu'est-ce que l'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle est une forme avancée d'intelligence artificielle qui permet aux machines d'engager des dialogues interactifs et humains avec les utilisateurs. Cette technologie comprend et interprète le langage humain pour simuler des conversations naturelles. Il peut apprendre des interactions au fil du temps pour répondre de manière contextuelle.
Les systèmes d'IA conversationnelle sont largement utilisés dans des applications telles que les chatbots, les assistants vocaux et les plates-formes d'assistance client sur les canaux numériques et de télécommunication.
Le marché de l'IA conversationnelle a connu une croissance rapide ces dernières années. Initialement développée à des fins de divertissement, l'IA conversationnelle est devenue partie intégrante de l'écosystème numérique. Voici quelques statistiques clés pour illustrer son impact :
- Le marché mondial de l'IA conversationnelle était évalué à 6.8 milliards de dollars en 2021 et devrait atteindre 18.4 milliards de dollars d'ici 2026 avec un TCAC de 22.6 %. D'ici 2028, la taille du marché devrait atteindre 29.8 milliard de dollars.
- Malgré sa prévalence, 63% des utilisateurs ignorent qu'ils utilisent l'IA dans leur vie quotidienne.
- A Enquête Gartner ont constaté que de nombreuses entreprises ont identifié les chatbots comme leur principale application d'IA, avec près de 70 % des cols blancs qui devraient interagir quotidiennement avec les plateformes conversationnelles d'ici 2022.
- Depuis la pandémie, le volume d'interactions traitées par les agents conversationnels a augmenté jusqu'à 250% dans de multiples industries.
- La part des spécialistes du marketing utilisant l'IA pour le marketing numérique dans le monde a considérablement augmenté, passant de 29 % en 2018 à 84% en 2020.
- En 2022, 91% des utilisateurs adultes d'assistants vocaux ont utilisé la technologie d'IA conversationnelle sur leur smartphone.
- La navigation et la recherche de produits étaient les meilleures activités de magasinage menée à l'aide de la technologie d'assistant vocal auprès d'utilisateurs américains dans une enquête de 2021.
- Parmi les professionnels de la technologie du monde entier, près 80% utiliser des assistants virtuels pour le service client.
- D'ici 2024, 73 % des décideurs nord-américains du service client pensent que le chat en ligne, le chat vidéo, les chatbots ou les réseaux sociaux seront les canaux de service client les plus utilisés.
- Dans une enquête de 2021, 86% des dirigeants américains ont convenu que l'IA deviendrait une « technologie grand public » au sein de leur entreprise.
- Depuis février 2022, 53% des adultes américains ont communiqué avec un chatbot IA pour le service client au cours de la dernière année.
- En 2022, 3.5 milliards les applications de chatbot ont été consultées dans le monde entier.
- La les trois principales raisons Les consommateurs américains utilisent un chatbot pour les heures ouvrables (18 %), les informations sur les produits (17 %) et les demandes de service client (16 %).
Ces statistiques mettent en évidence l'adoption et l'influence croissantes de l'IA conversationnelle dans divers secteurs et comportements des consommateurs.
Comment fonctionne l'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle utilise le traitement du langage naturel (NLP) et d'autres algorithmes sophistiqués pour engager des dialogues riches en contexte. Au fur et à mesure que l'IA rencontre un plus large éventail d'entrées d'utilisateurs, elle améliore sa reconnaissance des formes et ses capacités prédictives. Le processus d'interaction de l'IA conversationnelle avec les utilisateurs peut être décomposé en quatre étapes clés :
Étape 1 : Collecte des entrées – Les utilisateurs fournissent leur contribution soit par texte, soit par voix.
Étape 2 : Traitement des entrées – Lorsque l'entrée est sous forme de texte, la compréhension du langage naturel (NLU) est utilisée pour extraire le sens des mots. Pour les entrées vocales, la reconnaissance vocale automatique (ASR) est d'abord utilisée pour convertir l'audio en jetons de langue qui peuvent être analysés plus en détail.
Étape 3 : Génération de la réponse – Des techniques de génération de langage naturel sont utilisées pour répondre de manière appropriée à la demande de l'utilisateur.
Étape 4 : Amélioration continue – Les systèmes d'IA conversationnelle analysent les entrées des utilisateurs au fil du temps, affinant leurs réponses pour garantir l'exactitude et la pertinence.
Types d'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle peut grandement bénéficier aux entreprises en répondant à différents besoins et en fournissant des solutions sur mesure. Il existe trois principaux types d'IA conversationnelle : les chatbots, les assistants vocaux et les réponses vocales interactives. Le choix du bon modèle dépend de vos objectifs commerciaux et de votre cas d'utilisation.
Chatbots
Les chatbots sont des outils d'intelligence artificielle basés sur du texte qui engagent les utilisateurs via la messagerie ou des sites Web. Ils peuvent être basés sur des règles, pilotés par IA/NLP ou hybrides. Les chatbots automatisent les tâches de support client, de vente et de génération de leads tout en offrant une assistance personnalisée.
Assistants vocaux
Les assistants vocaux (VA) permettent une interaction via des commandes vocales. Ils traitent le langage parlé pour un engagement mains libres et se trouvent dans les téléphones intelligents et les haut-parleurs. Les VA aident au support client, à la planification des rendez-vous, aux directions et aux FAQ.
IVR
Les IVR sont des systèmes de téléphonie basés sur des règles qui permettent une interaction via des commandes vocales ou des entrées à tonalité. Ils automatisent le routage des appels, la collecte d'informations et les options de libre-service. Les IVR gèrent efficacement les volumes d'appels élevés chez les clients et les ventes.
Différence entre l'IA et le chatbot basé sur des règles
| Chatbot IA/PNL | Chatbot basé sur des règles |
| Comprend et interagit avec les commandes vocales et textuelles | Comprend et interagit uniquement avec les commandes textuelles |
| Peut comprendre le contexte et interpréter l'intention d'une conversation | Peut suivre le flux de discussion prédéterminé sur lequel il a été formé |
| Conçu pour avoir des dialogues conversationnels | Conçu pour être purement de navigation |
| Fonctionne sur plusieurs interfaces telles que les blogs et les assistants virtuels | Fonctionne comme une interface de support de chat uniquement |
| Peut apprendre des interactions, des conversations | Il suit un ensemble de règles prédéfinies et doit être configuré avec de nouvelles mises à jour |
| Nécessite des tonnes de temps, de données et de ressources pour s'entraîner | Formation plus rapide et moins chère |
| Peut fournir des réponses personnalisées en fonction des interactions | Effectue des tâches prévisibles |
| Idéal pour les projets complexes nécessitant une prise de décision avancée | Idéal pour des cas d'utilisation plus simples et bien définis |
Avantages de l'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle est devenue de plus en plus avancée, intuitive et rentable, ce qui a conduit à une adoption généralisée dans tous les secteurs. Explorons plus en détail les avantages significatifs de cette technologie innovante :
Conversations personnalisées sur plusieurs canaux
L'IA conversationnelle permet aux organisations de fournir un service client de premier ordre grâce à des interactions personnalisées sur différents canaux, offrant un parcours client transparent, des réseaux sociaux aux chats Web en direct.
Évoluez sans effort pour gérer des volumes d'appels élevés
L'IA conversationnelle peut aider les équipes du service client à gérer les pics soudains du volume d'appels en catégorisant les interactions en fonction de l'intention du client, des exigences, de l'historique des appels et du sentiment. Cela permet un routage efficace des appels, garantissant que les agents en direct gèrent les interactions de grande valeur tandis que les chatbots gèrent celles de faible valeur.
Élevez le service client
L'expérience client est devenue un différenciateur important de la marque. L'IA conversationnelle aide les entreprises à offrir des expériences positives. Il fournit des réponses instantanées et précises aux requêtes et développe des réponses centrées sur le client à l'aide de la technologie de reconnaissance vocale, de l'analyse des sentiments et de la reconnaissance des intentions.
Soutient les initiatives de marketing et de vente
L'IA conversationnelle permet aux entreprises de créer des identités de marque uniques et d'acquérir un avantage concurrentiel sur le marché. Les entreprises peuvent intégrer des chatbots IA dans le mix marketing pour développer des profils d'acheteurs complets, comprendre les préférences d'achat et concevoir un contenu personnalisé adapté aux besoins des clients.
Meilleures économies de coûts grâce au service client automatisé
Les chatbots offrent une rentabilité, avec des prévisions selon lesquelles ils sauveront les entreprises 8 milliards de dollars par an d'ici 2022. Développer des chatbots pour gérer les requêtes simples et complexes réduit le besoin de formation continue des agents du service client. Bien que les coûts de mise en œuvre initiaux puissent être élevés, les avantages à long terme l'emportent sur l'investissement initial.
Prise en charge multilingue pour une portée mondiale
L'IA conversationnelle peut être programmée pour prendre en charge plusieurs langues, permettant aux entreprises de répondre à une clientèle mondiale. Cette capacité aide les entreprises à fournir une assistance transparente aux clients non anglophones, à briser les barrières linguistiques et à améliorer la satisfaction globale des clients.
Amélioration de la collecte et de l'analyse des données
Les plates-formes d'IA conversationnelle peuvent collecter et analyser de grandes quantités de données clients, offrant ainsi des informations précieuses sur le comportement, les préférences et les préoccupations des clients. Cette approche basée sur les données aide les entreprises à prendre des décisions éclairées, à affiner leurs stratégies marketing et à développer de meilleurs produits et services. De plus, ce flux de données continu améliore la capacité d'apprentissage de l'IA, conduisant à des réponses plus précises et efficaces au fil du temps.
Disponibilité de 24 / 7
L'IA conversationnelle peut fournir une assistance XNUMX heures sur XNUMX, garantissant que les clients reçoivent une assistance chaque fois que nécessaire, quels que soient les fuseaux horaires ou les jours fériés. Cette disponibilité continue est particulièrement importante pour les entreprises ayant des opérations mondiales ou les clients nécessitant une assistance en dehors des heures de bureau traditionnelles.
Exemple d'IA conversationnelle
De nombreuses grandes et petites entreprises utilisent des chatbots et des assistants virtuels basés sur l'IA sur les réseaux sociaux. Ces outils aident les entreprises à interagir avec les clients, à répondre aux questions et à fournir une assistance rapidement et facilement. Voici quelques exemples:
Dominos – Commande, requêtes, chatbot de statut
Le chatbot de Domino, "Dom", est disponible sur plusieurs plates-formes, notamment Facebook Messenger, Twitter et le site Web de l'entreprise.
Dom permet aux clients de passer des commandes, de suivre les livraisons et de recevoir des recommandations de pizza personnalisées en fonction de leurs préférences. Cette approche basée sur l'IA a amélioré l'expérience client globale et rendu le processus de commande plus efficace.
Spotify – Chatbot de recherche de musique
Le chatbot de Spotify sur Facebook Messenger aide les utilisateurs à trouver, écouter et partager de la musique. Le chatbot peut recommander des listes de lecture en fonction des préférences, de l'humeur ou des activités de l'utilisateur et même fournir des listes de lecture personnalisées sur demande.
Le chatbot piloté par l'IA permet aux utilisateurs de découvrir de nouvelles musiques et de partager leurs morceaux préférés directement via l'application Messenger, améliorant ainsi l'expérience musicale globale.
eBay – ShopBot intuitif
ShopBot d'eBay, disponible sur Facebook Messenger, aide les utilisateurs à trouver des produits et des offres sur la plate-forme d'eBay. Le chatbot peut fournir des suggestions d'achat personnalisées en fonction des préférences de l'utilisateur, des gammes de prix et des intérêts.
Les utilisateurs peuvent également télécharger une photo d'un article qu'ils recherchent, et le chatbot utilisera la technologie de reconnaissance d'image pour trouver des articles similaires sur eBay. Cette solution alimentée par l'IA rationalise les achats et aide les utilisateurs à découvrir des articles uniques et des bonnes affaires.
Atténuer les défis communs liés aux données dans l'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle transforme de manière dynamique la communication homme-ordinateur. Et de nombreuses entreprises souhaitent développer des outils et des applications avancés d'IA conversationnelle qui peuvent modifier la façon dont les affaires sont menées. Cependant, avant de développer un chatbot qui peut faciliter une meilleure communication entre vous et vos clients, vous devez examiner les nombreux pièges de développement auxquels vous pourriez être confronté.
Diversité linguistique
Développer un assistant de chat qui peut répondre à plusieurs langues est un défi. De plus, la grande diversité des langues mondiales rend difficile le développement d'un chatbot qui fournit de manière transparente un service client à tous les clients.
En 2022, environ 1.5 milliard personnes parlaient anglais dans le monde, suivi du chinois mandarin avec 1.1 milliard de locuteurs. Bien que l'anglais soit la langue étrangère la plus parlée et la plus étudiée dans le monde, seulement environ 20% de la population mondiale le parle. Cela fait que le reste de la population mondiale - 80% - parle des langues autres que l'anglais. Ainsi, lors du développement d'un chatbot, vous devez également tenir compte de la diversité linguistique.
Variabilité linguistique
Les êtres humains parlent des langues différentes et la même langue différemment. Malheureusement, il est encore impossible pour une machine de comprendre pleinement la variabilité de la langue parlée, en tenant compte des émotions, des dialectes, de la prononciation, des accents et des nuances.
Nos mots et notre choix de langue se reflètent également dans la façon dont nous tapons. On peut s'attendre à ce qu'une machine comprenne et apprécie la variabilité du langage uniquement lorsqu'un groupe d'annotateurs l'entraîne sur divers ensembles de données vocales.
Dynamisme dans la parole
Un autre défi majeur dans le développement d'une IA conversationnelle est d'amener le dynamisme de la parole dans la mêlée. Par exemple, nous utilisons plusieurs remplissages, pauses, fragments de phrases et sons indéchiffrables lorsque nous parlons. De plus, la parole est beaucoup plus complexe que le mot écrit puisque nous ne faisons généralement pas de pause entre chaque mot et n'accentuons pas la bonne syllabe.
Lorsque nous écoutons les autres, nous avons tendance à déduire l'intention et le sens de leur conversation en utilisant notre vie d'expériences. En conséquence, nous contextualisons et comprenons leurs mots même lorsqu'ils sont ambigus. Cependant, une machine est incapable de cette qualité.
Données bruyantes
Les données bruyantes ou le bruit de fond sont des données qui n'apportent aucune valeur aux conversations, telles que les sonnettes de porte, les chiens, les enfants et d'autres bruits de fond. Par conséquent, il est essentiel de frotter ou de filtrer fichiers audio de ces sons et entraîner le système d'IA pour identifier les sons qui comptent et ceux qui ne le sont pas.
Avantages et inconvénients des différents types de données vocales
Construire un système de reconnaissance vocale alimenté par l'IA ou une IA conversationnelle nécessite des tonnes d'ensembles de données de formation et de test. Cependant, avoir accès à de tels ensembles de données de qualité - fiables et répondant aux besoins spécifiques de votre projet - n'est pas facile. Pourtant, il existe des options disponibles pour les entreprises à la recherche d'ensembles de données de formation, et chaque option présente des avantages et des inconvénients.
Si vous recherchez un type d'ensemble de données générique, vous disposez de nombreuses options de discours public. Cependant, pour quelque chose de plus spécifique et pertinent par rapport aux exigences de votre projet, vous devrez peut-être le collecter et le personnaliser vous-même.
Données vocales exclusives
Le premier endroit à regarder serait les données exclusives de votre entreprise. Cependant, puisque vous avez le droit et le consentement légaux d'utiliser les données vocales de vos clients, vous pourriez être en mesure d'utiliser cet ensemble de données massif pour former et tester vos projets.
Avantages:
- Pas de frais de collecte de données de formation supplémentaires
- Les données de formation sont probablement pertinentes pour votre entreprise
- Les données vocales ont également une acoustique de fond environnementale naturelle, des utilisateurs dynamiques et des appareils.
Inconvénients:
- L'utilisation de telles données peut vous coûter une tonne d'argent en autorisation d'enregistrement et d'utilisation.
- Les données vocales peuvent avoir des limites linguistiques, démographiques ou de clientèle
- Les données peuvent être gratuites, mais vous paierez toujours pour le traitement, la transcription, le balisage, etc.
Ensembles de données publics
Les ensembles de données de discours publics sont une autre option si vous n'avez pas l'intention d'utiliser les vôtres. Ces ensembles de données font partie du domaine public et pourraient être rassemblés pour des projets open source.
Avantages:
- Les ensembles de données publics sont gratuits et idéaux pour les projets à petit budget
- Ils sont disponibles en téléchargement immédiat
- Les ensembles de données publics sont disponibles dans une variété d'ensembles d'échantillons scénarisés et non scénarisés.
Inconvénients:
- Les coûts de traitement et d'assurance qualité pourraient être élevés
- La qualité des ensembles de données sur la parole en public varie considérablement
- Les échantillons de discours proposés sont généralement génériques, ce qui les rend inadaptés au développement de projets de discours spécifiques
- Les ensembles de données sont généralement biaisés vers la langue anglaise
Ensembles de données pré-emballés/prêts à l'emploi
Explorer des ensembles de données pré-emballés est une autre option si les données publiques ou propriétaires collecte de données vocales ne correspond pas à vos besoins.
Le fournisseur a collecté des ensembles de données vocales pré-emballés dans le but spécifique de revendre aux clients. Ce type d'ensemble de données pourrait être utilisé pour développer des applications génériques ou à des fins spécifiques.
Avantages:
- Vous pourriez avoir accès à un ensemble de données qui répond à vos besoins spécifiques en matière de données vocales
- Il est plus abordable d'utiliser un jeu de données pré-packagé que de collecter le vôtre
- Vous pourrez peut-être accéder rapidement à l'ensemble de données
Inconvénients:
- Étant donné que l'ensemble de données est pré-packagé, il n'est pas personnalisé en fonction des besoins de votre projet.
- De plus, l'ensemble de données n'est pas unique à votre entreprise car toute autre entreprise peut l'acheter.
Choisissez des ensembles de données collectés personnalisés
Lors de la création d'une application vocale, vous auriez besoin d'un ensemble de données d'entraînement qui réponde à toutes vos exigences spécifiques. Cependant, il est très peu probable que vous ayez accès à un jeu de données pré-packagé qui réponde aux exigences uniques de votre projet. La seule option disponible serait de créer votre ensemble de données ou de se procurer l'ensemble de données par l'intermédiaire de fournisseurs de solutions tiers.
Les ensembles de données pour vos besoins de formation et de test sont entièrement personnalisables. Vous pouvez inclure le dynamisme de la langue, la variété des données vocales et l'accès à divers participants. De plus, l'ensemble de données peut être mis à l'échelle pour répondre aux exigences de votre projet dans les délais.
Avantages:
- Les ensembles de données sont collectés pour votre cas d'utilisation spécifique. Le risque que les algorithmes d'IA s'écartent des résultats escomptés est minimisé.
- Contrôlez et réduisez les biais dans les données d'IA
Inconvénients:
- Les ensembles de données peuvent être coûteux et chronophages ; Cependant, les avantages l'emportent toujours sur les coûts.
Cas d'utilisation de l'IA conversationnelle
Le monde des possibilités pour la reconnaissance des données vocales et les applications vocales est immense, et elles sont utilisées dans plusieurs industries pour une pléthore d'applications.
Appareils/appareils domestiques intelligents
Dans le Voice Consumer Index 2021, il a été rapporté que près de 66% des utilisateurs des États-Unis, du Royaume-Uni et d'Allemagne ont interagi avec des haut-parleurs intelligents, et 31 % ont utilisé une forme de technologie vocale tous les jours. De plus, les appareils intelligents tels que les téléviseurs, les lumières, les systèmes de sécurité et autres répondent aux commandes vocales grâce à la technologie de reconnaissance vocale.
Application de recherche vocale
La recherche vocale est l'une des applications les plus courantes du développement de l'IA conversationnelle. À propos de 20% de toutes les recherches effectuées sur Google proviennent de sa technologie d'assistant vocal. 74% des répondants à une enquête ont déclaré avoir utilisé la recherche vocale au cours du mois dernier.
Les consommateurs comptent de plus en plus sur la recherche vocale pour leurs achats, le support client, la localisation d'entreprises ou d'adresses et la conduite de demandes de renseignements.
Service à la clientèle
Le support client est l'un des cas d'utilisation les plus importants de la technologie de reconnaissance vocale, car il contribue à améliorer l'expérience d'achat des clients de manière abordable et efficace.
Système de santé
Les derniers développements des produits d'IA conversationnelle présentent un avantage significatif pour les soins de santé. Il est largement utilisé par les médecins et autres professionnels de la santé pour capturer des notes vocales, améliorer le diagnostic, fournir des consultations et maintenir la communication patient-médecin.
Applications de sécurité
La reconnaissance vocale voit un autre cas d'utilisation sous la forme d'applications de sécurité où le logiciel détermine les caractéristiques vocales uniques des individus. Il permet l'entrée ou l'accès aux applications ou aux locaux en fonction de la correspondance vocale. La biométrie vocale élimine le vol d'identité, la duplication des informations d'identification et l'utilisation abusive des données.
Commandes vocales du véhicule
Les véhicules, principalement des voitures, sont équipés d'un logiciel de reconnaissance vocale qui répond aux commandes vocales qui améliorent la sécurité des véhicules. Ces outils d'intelligence artificielle conversationnelle acceptent des commandes simples telles que régler le volume, passer des appels et sélectionner des stations de radio.
Industries utilisant l'IA conversationnelle
Actuellement, l'IA conversationnelle est principalement utilisée comme chatbots. Cependant, plusieurs industries mettent en œuvre cette technologie pour obtenir d'énormes avantages. Certaines des industries utilisant l'IA conversationnelle sont :
Système de santé
L'IA conversationnelle a un impact énorme sur le secteur de la santé. L'IA conversationnelle s'est avérée bénéfique pour les patients, les médecins, le personnel, les infirmières et les autres membres du personnel médical.
Certains des avantages sont
- Engagement des patients dans la phase post-traitement
- Chatbots de prise de rendez-vous
- Répondre aux questions fréquemment posées et aux demandes générales
- Évaluation des symptômes
- Identifier les patients en soins intensifs
- Escalade des cas d'urgence
Vidéo pour les commerces en ligne
L'IA conversationnelle aide les entreprises de commerce électronique à interagir avec leurs clients, à fournir des recommandations personnalisées et à vendre des produits.
L'industrie du commerce électronique tire pleinement parti des avantages de cette technologie de pointe.
- Collecte d'informations sur les clients
- Fournir des informations et des recommandations pertinentes sur les produits
- Améliorer la satisfaction client
- Aide aux commandes et aux retours
- Répondre aux FAQ
- Produits de vente croisée et de vente incitative
Services bancaires
Le secteur bancaire déploie des outils d'IA conversationnelle pour améliorer les interactions avec les clients, traiter les demandes en temps réel et offrir une expérience client simplifiée et unifiée sur plusieurs canaux.
- Permettre aux clients de consulter leurs soldes en temps réel
- Aide aux dépôts
- Aider à la déclaration des impôts et à la demande de prêts
- Simplifiez le processus bancaire en envoyant des rappels de factures, des notifications et des alertes
Assurance
À l'instar du secteur bancaire, le secteur de l'assurance est également piloté par le numérique grâce à l'IA conversationnelle et en récolte les bénéfices. Par exemple, l'IA conversationnelle aide le secteur de l'assurance à fournir des moyens plus rapides et plus fiables de résoudre les conflits et les réclamations.
- Fournir des recommandations politiques
- Règlements de sinistres plus rapides
- Éliminer les temps d'attente
- Recueillir les commentaires et avis des clients
- Sensibiliser les clients aux politiques
- Gérez les réclamations et les renouvellements plus rapidement
Offrande Shaip
Lorsqu'il s'agit de fournir des ensembles de données fiables et de qualité pour le développement d'applications vocales d'interaction homme-machine avancées, Shaip est à la tête du marché avec ses déploiements réussis. Cependant, avec une pénurie aiguë de chatbots et d'assistants vocaux, les entreprises recherchent de plus en plus les services de Shaip - le leader du marché - pour fournir des ensembles de données personnalisés, précis et de qualité pour la formation et les tests pour les projets d'IA.
En combinant le traitement du langage naturel, nous pouvons fournir des expériences personnalisées en aidant à développer des applications vocales précises qui imitent efficacement les conversations humaines. Nous utilisons une multitude de technologies haut de gamme pour offrir une expérience client de haute qualité. La PNL apprend aux machines à interpréter les langages humains et à interagir avec les humains.
Transcription audio
Shaip est l'un des principaux fournisseurs de services de transcription audio offrant une variété de fichiers vocaux/audio pour tous les types de projets. De plus, Shaip propose un service de transcription 100% généré par l'homme pour convertir des fichiers audio et vidéo - Interviews, Séminaires, Conférences, Podcasts, etc. en texte facilement lisible.
Étiquetage de la parole
Shaip propose des services étendus d'étiquetage de la parole en séparant de manière experte les sons et la parole dans un fichier audio et en étiquetant chaque fichier. En séparant avec précision les sons audio similaires et en les annotant,
Diarisation du haut-parleur
L'expertise de Sharp s'étend à l'offre d'excellentes solutions de diarisation des haut-parleurs en segmentant l'enregistrement audio en fonction de leur source. De plus, les limites des haut-parleurs sont identifiées et classées avec précision, telles que le haut-parleur 1, le haut-parleur 2, la musique, le bruit de fond, les sons des véhicules, le silence, etc., pour déterminer le nombre de haut-parleurs.
Classification audio
L'annotation commence par classer les fichiers audio dans des catégories prédéterminées. Les catégories dépendent principalement des exigences du projet et incluent généralement l'intention de l'utilisateur, la langue, la segmentation sémantique, le bruit de fond, le nombre total de locuteurs, etc.
Collection d'énoncés en langage naturel / Mots d'éveil
Il est difficile de prédire que le client choisira toujours des mots similaires lorsqu'il posera une question ou lancera une requête. Par exemple, "Où est le restaurant le plus proche ?" « Trouver des restaurants à proximité » ou « Y a-t-il un restaurant à proximité ? »
Les trois énoncés ont la même intention mais sont formulés différemment. Grâce à la permutation et à la combinaison, les spécialistes experts en IA conversationnelle de Shaip identifieront toutes les combinaisons possibles pour articuler la même demande. Shaip collecte et annote des énoncés et des mots d'éveil, en se concentrant sur la sémantique, le contexte, le ton, la diction, le timing, le stress et les dialectes.
Services de données audio multilingues
Les services de données audio multilingues sont une autre offre hautement préférée de Shaip, car nous avons une équipe de collecteurs de données qui collecte des données audio dans plus de 150 langues et dialectes à travers le monde.
Détection d'intention
Les interactions et les communications humaines sont souvent plus compliquées que nous ne le pensons. Et cette complication innée rend difficile l'entraînement d'un modèle ML pour comprendre avec précision la parole humaine.
De plus, différentes personnes du même groupe démographique ou de groupes démographiques différents peuvent exprimer différemment la même intention ou le même sentiment. Ainsi, le système de reconnaissance vocale doit être formé pour reconnaître l'intention commune, quel que soit le groupe démographique.
Pour vous assurer que vous pouvez former et développer un modèle ML de premier ordre, nos orthophonistes fournissent des ensembles de données étendus et variés pour aider le système à identifier les différentes façons dont les êtres humains expriment la même intention.
Classification d'intention
Semblable à l'identification de la même intention de différentes personnes, vos chatbots doivent également être formés pour classer les commentaires des clients dans différentes catégories - prédéterminées par vous. Chaque chatbot ou assistant virtuel est conçu et développé dans un but précis. Shaip peut classer l'intention de l'utilisateur dans des catégories prédéfinies selon les besoins.
Reconnaissance vocale automatique ou ASR
La reconnaissance vocale » fait référence à la conversion de mots prononcés en texte ; cependant, la reconnaissance vocale et l'identification du locuteur visent à identifier à la fois le contenu parlé et l'identité du locuteur. La précision de l'ASR est déterminée par différents paramètres, à savoir le volume du haut-parleur, le bruit de fond, l'équipement d'enregistrement, etc.
Détection de tonalité
Une autre facette intéressante de l'interaction humaine est le ton - nous reconnaissons intrinsèquement le sens des mots en fonction du ton avec lequel ils sont prononcés. Bien que ce que nous disons soit important, la façon dont nous prononçons ces mots a également un sens.
Par exemple, une phrase simple telle que "What Joy!" pourrait être une exclamation de bonheur et pourrait aussi être destinée à être sarcastique. Cela dépend du ton et du stress.
'Que fais-tu?'
'Que fais-tu?'
Ces deux phrases ont les mots exacts, mais l'accent mis sur les mots est différent, ce qui change tout le sens des phrases. Le chatbot est formé pour identifier le bonheur, le sarcasme, la colère, l'irritation et d'autres expressions. C'est là que l'expertise des orthophonistes et des annotateurs de Sharp entre en jeu.
Licence de données audio / vocales
Shaip propose des ensembles de données vocales de qualité inégalée qui peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques de votre projet. La plupart de nos ensembles de données peuvent s'adapter à tous les budgets, et les données sont évolutives pour répondre à toutes les demandes de projets futurs. Nous proposons plus de 40 100 heures d'ensembles de données vocales prêts à l'emploi dans plus de 50 dialectes dans plus de XNUMX langues. Nous fournissons également une gamme de types audio, y compris des mots spontanés, monologues, scénarisés et d'éveil. Voir l'intégralité Catalogue de données.
Collecte de données audio / vocales
En cas de pénurie d'ensembles de données vocales de qualité, la solution vocale résultante peut être truffée de problèmes et manquer de fiabilité. Shaip est l'un des rares fournisseurs à proposer des collections audio multilingues, une transcription audio et outils d'annotation et des services entièrement personnalisables pour le projet.
Les données vocales peuvent être considérées comme un spectre, allant de la parole naturelle d'un côté à la parole non naturelle de l'autre. Dans le discours naturel, vous avez le locuteur qui parle d'une manière conversationnelle spontanée. D'autre part, les sons non naturels de la parole sont limités lorsque l'orateur lit un script. Enfin, les locuteurs sont invités à prononcer des mots ou des phrases de manière contrôlée au milieu du spectre.
L'expertise de Sharp s'étend à la fourniture de différents types d'ensembles de données vocales dans plus de 150 langues
Données scriptées
Les locuteurs sont invités à prononcer des mots ou des phrases spécifiques à partir d'un script dans un format de données vocales scénarisées. Ce format de données contrôlé comprend généralement des commandes vocales où l'orateur lit à partir d'un script pré-préparé.
Chez Shaip, nous fournissons un ensemble de données scénarisées pour développer des outils pour de nombreuses prononciations et tonalités. De bonnes données de parole doivent inclure des échantillons de nombreux locuteurs de différents groupes d'accents.
Données spontanées
Comme dans les scénarios du monde réel, les données spontanées ou conversationnelles sont la forme de discours la plus naturelle. Les données peuvent être des échantillons de conversations téléphoniques ou d'entretiens.
Shaip fournit un format de parole spontanée pour développer des chatbots ou des assistants virtuels qui ont besoin de comprendre les conversations contextuelles. Par conséquent, l'ensemble de données est crucial pour développer des chatbots avancés et réalistes basés sur l'IA.
Données sur les énoncés
L'ensemble de données vocales d'énoncés fourni par Shaip est l'un des plus recherchés sur le marché. C'est parce que les énoncés/mots de réveil déclenchent les assistants vocaux et les incitent à répondre intelligemment aux requêtes humaines.
Transcréation
Notre maîtrise multilingue nous aide à proposer des ensembles de données de transcréation avec de nombreux échantillons de voix traduisant une phrase d'une langue à une autre tout en conservant strictement la tonalité, le contexte, l'intention et le style.
Données de synthèse vocale (TTS)
Nous fournissons des échantillons de parole très précis qui aident à créer des produits de synthèse vocale authentiques et multilingues. De plus, nous fournissons des fichiers audio avec leurs transcriptions annotées avec précision et sans bruit de fond.
Parole-texte
Shaip offre des services exclusifs de synthèse vocale en convertissant la parole enregistrée en texte fiable. Puisqu'il fait partie de la technologie NLP et qu'il est essentiel au développement d'assistants vocaux avancés, l'accent est mis sur les mots, les phrases, la prononciation et les dialectes.
Personnalisation de la collecte de données vocales
Les ensembles de données vocales jouent un rôle crucial dans le développement et le déploiement de modèles avancés d'IA conversationnelle. Cependant, quel que soit l'objectif du développement de solutions vocales, la précision, l'efficacité et la qualité du produit final dépendent du type et de la qualité de ses données formées.
Certaines organisations ont une idée précise du type de données dont elles ont besoin. Cependant, la plupart ne sont pas pleinement conscients des besoins et des exigences de leur projet. Par conséquent, nous devons leur fournir une idée concrète de la collecte de données audio méthodologies utilisées par Shaip.
Démographie
Les langues cibles et les données démographiques peuvent être déterminées en fonction du projet. De plus, les données vocales peuvent être personnalisées en fonction de la démographie, comme l'âge, le niveau d'études, etc. Les pays sont un autre facteur de personnalisation dans la collecte de données d'échantillonnage car ils peuvent influencer les résultats du projet.
Avec la langue et le dialecte nécessaires à l'esprit, des échantillons audio pour la langue spécifiée sont collectés et personnalisés en fonction de la compétence requise - locuteurs natifs ou non natifs.
Taille de la collection
La taille de l'échantillon audio joue un rôle essentiel dans la détermination des performances du projet. Par conséquent, le nombre total de répondants doit être pris en compte pour la collecte de données. La nombre total d'énoncés ou les répétitions de discours par participant ou par participant total doivent également être prises en compte.
Scénario de données
Le script est l'un des éléments les plus cruciaux d'une stratégie de collecte de données. Par conséquent, il est essentiel de déterminer le script de données nécessaire au projet - scénarisés, non scénarisés, énoncés ou mots de réveil.
Formats Audio
L'audio des données vocales joue un rôle essentiel dans le développement de solutions de reconnaissance vocale et sonore. La qualité audio et le bruit de fond peut avoir un impact sur le résultat de la formation du modèle.
La collecte de données sur la parole doit garantir format de fichier, compression, structure du contenu, et les exigences de prétraitement peuvent être personnalisées pour répondre aux exigences du projet.
Livraison de fichiers audio
Un élément très critique de la collecte de données vocales est la livraison de fichiers audio selon les exigences du client. En conséquence, les services de segmentation, de transcription et d'étiquetage des données fournis par Shaip sont parmi les plus recherchés par les entreprises pour leur qualité et leur évolutivité.
De plus, nous suivons également conventions de nommage des fichiers pour une utilisation immédiate et respecter scrupuleusement les délais de livraison pour un déploiement rapide.
Notre expertise
Langues Utilisées
Histoires de réussite
Nous avons travaillé avec certaines des plus grandes entreprises et marques et leur avons fourni des solutions d'IA conversationnelles de premier ordre.
Certaines de nos réussites incluent,
- Nous avions développé un ensemble de données de reconnaissance vocale avec plus de 10,000 XNUMX heures de transcriptions multilingues, de conversations et de fichiers audio pour former et créer un chatbot en direct.
- Nous avons construit un ensemble de données de haute qualité de milliers de conversations de 1000 tours par conversation utilisées pour la formation des chatbots d'assurance.
- Notre équipe de plus de 3000 experts linguistiques a fourni plus de 1000 heures de fichiers audio et de transcriptions dans 27 langues maternelles pour former et tester un assistant numérique.
- Notre équipe d'annotateurs et d'experts linguistiques a également collecté et livré rapidement 20,000 27 heures et plus d'énoncés dans plus de XNUMX langues mondiales.
- Nos services de reconnaissance automatique de la parole sont parmi les plus appréciés de l'industrie. Nous avons fourni des fichiers audio étiquetés de manière fiable, en accordant une attention particulière à la prononciation, au ton et à l'intention en utilisant une large gamme de transcriptions et de lexique de divers ensembles de haut-parleurs pour améliorer la fiabilité des modèles ASR.
Nos réussites découlent de l'engagement de notre équipe à toujours fournir les meilleurs services en utilisant les dernières technologies à nos clients. Ce qui nous différencie, c'est que notre travail est soutenu par des annotateurs experts qui fournissent des ensembles de données impartiaux et précis d'annotations de référence.
Notre équipe de collecte de données composée de plus de 30,000 XNUMX contributeurs peut rechercher, mettre à l'échelle et fournir des ensembles de données de haute qualité qui facilitent le déploiement rapide de modèles ML. De plus, nous travaillons sur la dernière plate-forme basée sur l'IA et avons la capacité de fournir des solutions de données vocales accélérées aux entreprises beaucoup plus rapidement que nos concurrents les plus proches.
Conclusion
Nous pensons sincèrement que ce guide a été ingénieux pour vous et que vous avez répondu à la plupart de vos questions. Cependant, si vous n'êtes toujours pas convaincu par un fournisseur fiable, ne cherchez pas plus loin.
Chez Shaip, nous sommes une société d'annotation de données de premier plan. Nous avons des experts dans le domaine qui comprennent les données et leurs préoccupations connexes comme nul autre. Nous pourrions être vos partenaires idéaux car nous mettons à votre disposition des compétences telles que l'engagement, la confidentialité, la flexibilité et l'appropriation de chaque projet ou collaboration.
Ainsi, quel que soit le type de données pour lesquelles vous souhaitez obtenir des annotations, vous pourriez trouver cette équipe de vétérans en nous pour répondre à vos demandes et à vos objectifs. Optimisez vos modèles d'IA pour apprendre avec nous.
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Foire Aux Questions (FAQ)
Les chatbots sont des programmes simples basés sur des règles qui répondent à des entrées spécifiques. Dans le même temps, l'IA conversationnelle utilise l'apprentissage automatique et la compréhension du langage naturel pour générer des réponses contextuelles plus humaines, permettant des interactions naturelles avec les utilisateurs.
Alexa (Amazon) et Siri (Apple) sont des exemples d'IA conversationnelle, car ils peuvent comprendre l'intention de l'utilisateur, traiter le langage parlé et fournir des réponses personnalisées en fonction du contexte et de l'historique de l'utilisateur.
Il n'y a pas de "meilleure" IA conversationnelle définitive, car différentes plates-formes répondent à des cas d'utilisation et à des industries uniques. Certaines plates-formes d'IA conversationnelles populaires incluent Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, GPT-3 d'OpenAI et Rasa.
Les applications d'IA conversationnelle comprennent, entre autres, des chatbots d'assistance client, des assistants personnels virtuels, des outils d'apprentissage des langues, des conseils en matière de santé, des recommandations de commerce électronique, l'intégration des RH et la gestion d'événements.
Les outils d'IA conversationnelle sont des plates-formes et des logiciels qui permettent le développement, le déploiement et la gestion de chatbots et d'assistants virtuels alimentés par l'IA. Les exemples incluent Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, le framework Microsoft Bot et l'assistant numérique Oracle.