Qu’est-ce qu’un chatbot IA?

Un chatbot IA est un programme informatique qui utilise l’IA et le traitement du langage naturel (NLP) et des modèles linguistiques pour comprendre les questions des utilisateurs finaux et fournir des réponses automatiques, tout comme une conversation humaine.

Google DialogFlow

DialogFlow est un service offert par Google Cloud Platform (GCP) qui révolutionne l’engagement client en facilitant la création d’agents virtuels, appelés chatbots. Il s’agit d’un outil très convoité pour améliorer l’expérience client, en permettant des conversations fluides entre les clients et les fournisseurs de services, par texte ou par voix. C’est aussi un outil polyvalent — un DialogFlow CX peut être déployé sur de nombreuses plateformes et services populaires, dont Skype, Amazon Alexa, Twitter, Hangouts Chat et bien d’autres. De plus, il peut être facilement déployé dans votre propre application ou site Web.

Outre sa capacité à s’intégrer sans effort à diverses plateformes, un chatbot utilisant DialogFlow excelle dans ses capacités conversationnelles/NLP et a démontré sa convivialité pour le personnel non technique en facilitant l’engagement client par la conversation humaine dans plus de 20 langues.

Un chatbot IA apporte de nombreux avantages aux entreprises, des bénéfices financiers à l’amélioration de l’expérience client de vos clients.

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Avantages d’un chatbot IA Google Cloud Platform

À l’ère de la personnalisation croissante des communications clients, les chatbots tirent parti des modèles linguistiques, des données utilisateurs et de l’analyse pour créer des expériences adaptées qui répondent efficacement à l’évolution des attentes des clients. D’autres avantages incluent :

1. Capacité d’analyser et de suivre les données
2. Accessibilité facile
3. Disponibilité 24h/24 et 7j/7
4. Réduction du temps d’attente des clients
5. Déploiement et maintenance faciles
6. Réduction des coûts du service client
7. Pas de sautes d’humeur

Flux de travail d’un chatbot utilisant DialogFlow

Le schéma suivant montre le flux de base pour la mise en correspondance d’intention et la réponse à l’utilisateur final.

Agent

Un chatbot agit comme un agent qui peut recevoir une requête d’un utilisateur, agir et envoyer une réponse. Vous pouvez même donner un nom à votre agent. Lors de la création d’un agent, vous pouvez le nommer, choisir la langue et le fuseau horaire préférés et même le connecter à des projets Google disponibles.

Intention

Un agent est constitué d’intentions qui comportent des actions ou questions que l’utilisateur peut demander à l’agent. En résumé, il existe plusieurs façons pour un utilisateur d’exprimer la même requête, mais elles devraient toutes relever d’une seule intention.

Par exemple, un utilisateur peut demander à l’agent de réserver un hôtel de deux façons :

1. « Réserve-moi un hôtel »
2. « J’ai besoin d’un bon hôtel »

Nous voulons nous assurer que les deux demandes relèvent d’une seule intention. Un utilisateur peut créer plusieurs intentions et ces intentions feront partie d’un processus ou sujet particulier. Il est conseillé de créer des instances séparées pour chaque service spécifique.

Par défaut, une intention de bienvenue est disponible pour traiter certaines questions ou salutations de base de l’utilisateur, mais elle peut également être modifiée.

Phrases d’entraînement

Une fois l’intention créée, il est essentiel de former l’agent à comprendre divers types de questions que l’utilisateur peut poser et leurs réponses correspondantes. Au niveau des phrases d’entraînement, il est nécessaire de prévoir les différentes expressions de l’utilisateur. Bien qu’il ne soit pas requis de saisir toutes les questions possibles, il est primordial de former l’agent en fournissant des paraphrases représentant les différents besoins d’affaires.

La liste ci-dessous montre plusieurs façons de poser une même question :

1. Réserve-moi un hôtel
2. J’ai besoin d’un hôtel
3. Je veux réserver un hôtel près de la plage de Vagator à Goa
4. Montre-moi des hôtels près de la plage de Vagator à Goa

Réponses

Il s’agit de la réponse du chatbot selon la question et l’intention. L’utilisateur recevra des réponses en fonction de celles qui ont été associées à l’agent lors de la saisie de phrases d’entraînement.

Par exemple, si les expressions déclenchent « Réserve-moi un hôtel », le chatbot peut répondre : « Bien sûr, pour combien de personnes? » Plusieurs réponses peuvent aussi être fournies pour une requête donnée, mais il n’est pas possible de prédire la réponse générée par notre agent.

Entités

Les entités sont des types d’informations pertinentes pour les paramètres de l’intention. Les entités personnalisées ou système facilitent l’identification du type de données fourni par l’utilisateur. Les types d’entités personnalisées sont propres à vos besoins. L’agent recherche tout mot-clé ou besoin précis déclaré comme entité. L’entité modifie l’intention de l’utilisateur dans le chatbot, permettant plus de personnalisation et de précision dans les réponses aux recherches de l’utilisateur.

Dialogflow comprend déjà de nombreuses entités intégrées, appelées entités système — par exemple, sys.geo-city, @sys.date et bien d’autres. Ainsi, elles peuvent simplement être saisies dans la phrase d’entraînement et Dialogflow les reconnaît automatiquement.

Contexte

Le contexte permet d’appeler une intention à partir d’une autre intention et d’afficher le type de requête de l’utilisateur. Si un contexte d’entrée est défini dans une intention, DialogFlow analysera toutes les intentions ayant le même contexte, en contexte de sortie. Le déroulement d’une conversation peut être contrôlé à l’aide des contextes d’entrée et de sortie.

Par exemple, si un agent demande le nom de l’utilisateur, le nom serait le contexte de sortie de la même intention et il deviendrait le contexte d’entrée pour une autre intention.

Agents préintégrés et Smalltalk

En plus des éléments mentionnés ci-dessus, DialogFlow offre une gamme d’agents préintégrés, très utiles pour couvrir les sujets de conversation de base.

De plus, pour tout agent, l’intention Smalltalk peut aussi être activée, ce qui permet au chatbot de devenir plus personnalisé et donne un DialogFlow CX plus humain.

Conclusion

DialogFlow de Google Cloud Platform a grandement facilité la création de chatbots très fonctionnels et entièrement personnalisables selon les besoins de l’organisation. L’objectif de ce blogue était d’offrir un aperçu général du processus de création d’un chatbot avec DialogFlow et d’explorer sa fonctionnalité et ses cas d’utilisation.

Référence :

1. https://www.ibm.com/in-en/topics/artificial-intelligence
2. https://www.ibm.com/in-en/topics/natural-language-processing
3. https://www.g2.com/products/google-cloud-dialogflow/competitors/alternatives
4. https://research.aimultiple.com/dialogflow/
5. https://cloud.google.com/dialogflow/docs/reference/system-entities