Toute l'actualité sur les produits et techno des bots AI | dydu Dydu, leader en IA conversationnelle Wed, 08 Jan 2025 13:09:08 +0000 fr-FR hourly 1 https://uat.dydu.ai/wp-content/uploads/2021/05/sans_titre__6_-removebg-preview-52x52.png Toute l'actualité sur les produits et techno des bots AI | dydu 32 32 Quel avenir pour les LLMs ? https://uat.dydu.ai/quel-avenir-pour-les-llms/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=quel-avenir-pour-les-llms Wed, 20 Nov 2024 11:11:58 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1236422

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Série “Focus IA générative” - Partie 3

Dans la deuxième partie de notre série “Focus IA Générative”, nous avons vu comment les entreprises peuvent intégrer les modèles de langage de façon efficace sans penser que les LLMs vont résoudre tous les problèmes… En effet, bien qu’ils offrent des capacités impressionnantes, les modèles de langages doivent être utilisés pour des tâches ciblées, où leur valeur ajoutée est réelle. 

Cet article explore ainsi les limites et les usages actuels de l’IA générative, en examinant les contraintes techniques, écologiques, économiques et légales, ainsi que les défis qui en découlent. Découvrez comment intégrer ces technologies de façon responsable, afin de maximiser leur potentiel sans tomber dans la surenchère en (re)découvrant la deuxième partie : Limites, usages et défis de l’IA générative.

 

Le marché actuel de l’IA générative

Les fournisseurs de LLMs

Le marché de l’IA générative est en pleine expansion avec des acteurs majeurs comme Microsoft, Amazon, Meta, et Google qui investissent de grosses sommes dans le développement de ces technologies.  

  • Microsoft a pris une avance notable en investissant massivement dans OpenAI, le créateur de modèles de langage comme GPT-4. Avec un engagement estimé à plus de 13 milliards de dollars, Microsoft intègre désormais les capacités d’OpenAI dans ses produits phares, notamment la suite Office (via Copilot) et sa plateforme cloud Azure, renforçant ainsi son positionnement dans l’IA générative. 
  • Amazon, de son côté, a annoncé un partenariat stratégique avec Anthropic, un acteur clé du secteur, à travers un investissement pouvant atteindre 4 milliards de dollars*. Cet accord permet à Amazon de renforcer son offre cloud avec des solutions basées sur des modèles d’IA avancés, tout en soutenant le développement de Claude, le modèle d’Anthropic.

     

  • Meta et Google, deux autres piliers américains, investissent également des milliards dans cette technologie. Meta développe ses propres modèles open source, comme LLaMA, pour démocratiser l’accès à l’IA générative, tandis que Google mise sur Bard et sa plateforme Vertex AI pour rivaliser avec les solutions d’OpenAI et de Microsoft.  

Il est frappant de constater que ces quatre acteurs dominants sont tous basés aux États-Unis, reflétant l’hégémonie américaine dans ce domaine technologique. Cette situation soulève des questions sur la souveraineté numérique et la capacité d’autres régions, comme l’Europe, à se positionner face à ces mastodontes.

Wordpress

GPT 🇺🇸

(Version 3.5, 4, 4o)

💰 Microsoft : 13M$

SharePoint

Claude 🇺🇸

(Version 2, 2.1, 3, 3.5)

💰 Amazon : 4M$

Shopify

Llama 🇺🇸

(Version 2, 3, 3.1)

logo-prestashop

Gemini 🇺🇸

(Version 1.0, 1.5)

Wordpress

Grok 🇺🇸

Wordpress

Mistral 🇫🇷

(Version : Mixtral)

SharePoint

Ernie 🇨🇳

Shopify

AliceMind 🇨🇳

logo-prestashop

Yandex 🇷🇺

Apple, quant à lui, se distingue avec sa stratégie : on ne parle plus de “Artificial Intelligence” mais plutôt de “Apple Intelligence”*. Disponible actuellement sur iOS 18, c’est-à-dire sur les Iphones 15 Pro minimum*, ils utilisent ce qu’on appelle les MLMs (Medium Language Models) comme Ferret*, OpenELM*, et DCLM-7B*, pour proposer des solutions d’IA compactes et centrées sur des cas d’usage spécifiques. Contrairement aux grands LLMs, ces modèles sont adaptés pour exécuter directement des tâches localisées sur les appareils Apple. Cette approche minimise la dépendance aux serveurs distants pour les requêtes simples*, tout en laissant les tâches plus complexes aux modèles d’OpenAI* lorsque nécessaire.

Les puces GPU, le nerf de la guerre

Un autre facteur clé sur le marché est l’utilisation des puces GPU, essentielles pour l’entraînement des LLMs. Nvidia* domine ce segment, ayant brièvement surpassé la capitalisation boursière d’Apple et de Microsoft en 2024*. La concurrence s’active face à cette demande et certains clients comme Microsoft, développent leurs propres puces IA*. 

Pour se donner une idée de l’importance des puces GPU, Llama 3.1, qui est le premier modèle de LLM mis en libre-service sur le marché, a nécessité une consommation de 16 000 puces GPU H100 pour l’entraîner ce qui revient à un coût global d’environ 500M€. 

La taille du marché

Estimé à 5,2 milliards de dollars* en 2024, le marché de l’IA marque une augmentation de +7,5% par rapport à 2023. Ainsi, la taille du marché est colossale et pourrait même atteindre 100 milliards d’ici 2028*. Pourtant, contrairement aux apparences, la rentabilité reste un défi : OpenAI et Anthropic par exemple, affichent encore d’importantes pertes annuelles*. Les débuts de Microsoft Copilot ont également illustré les défis financiers de l’IA générative avec des premières versions dont les coûts dépassaient les revenus générés*. En parallèle, certains secteurs, notamment le conseil, en profitent pleinement. Par exemple, IBM a enregistré un gain de 1 million de dollars* dans sa branche conseil grâce à l’IA générative, un signe de l’impact positif de ces technologies pour les entreprises qui les intègrent de manière stratégique.

Le Futur des LLMs

Bulle ou pas bulle ?

Alors que les investissements affluent, une question persiste : l’IA résoudra-t-elle des problèmes à hauteur des 1 000 milliards de dollars investis ? Les « Magnificent 7 » c’est-à-dire Apple, Nvidia, Alphabet, Meta, Microsoft, Amazon et Tesla – consacrent des milliards à des projets d’IA, malgré un écart significatif entre les coûts d’exploitation et les revenus actuels. Selon la courbe du Hype Gartner, nous avons atteint le sommet de la bulle, mais ces géants disposent tout de même de bilans solides pour soutenir l’essor et la rentabilité future de l’IA.

Source : Courbe du hype de Gartner

Autres pistes d’exploration autour des modèles des LLMs

La création de modèles de langage performants devient de plus en plus complexe et coûteuse. En ce sens, l’attention se porte désormais vers des solutions plus petites et spécialisées, plutôt que de continuer à développer des LLMs de plus en plus volumineux. 

Voici quelques axes d’innovation à considérer :

  1. Des modèles compacts : les SLMs* (Small Language Models) et MLMs* (Medium Language Models) sont à explorer, pour offrir des performances ciblées tout en réduisant les coûts. Des entreprises comme Apple (avec l’intégration de modèles dans les iPhones*) et Microsoft (avec phi3*), tournent leur attention vers ce type de modèles.
  2. Des modèles spécialisés : Axés sur des tâches précises afin d’offrir une efficacité et rentabilité accrues, ces modèles sont conçus pour des secteurs spécifiques. Exemples :
    – Meditron*, conçu par Meta, pour aider les professionnels de santé à prendre des décisions cliniques et à établir des diagnostics.
    – Florence2*, pour la reconnaissance d’images.
    – Spreadsheet*, pour le traitement des données dans des tableurs.
  3. Modèles multi-modaux* : Capables de traiter texte, image et son, ces modèles permettent des applications plus riches, comme l’analyse d’images médicales avec descriptions textuelles ou l’interprétation audio pour la sécurité. (exemple: GPT 4o)
  4. Génération de code améliorée* : Les LLMs évoluent pour produire du code plus précis et optimisé, accélérant ainsi le développement logiciel et soutenant les équipes techniques.
  5. Sécurité et confidentialité renforcées* : De nouvelles approches émergent, comme la décentralisation des données et le chiffrement avancé, afin de garantir la confidentialité et réduire les risques d’utilisation abusive des données traitées par les modèles.
  6. Personnalisation* : L’adaptation aux besoins spécifiques des entreprises rend les modèles plus pertinents et accroît leur efficacité pour des applications ciblées.

Google & l’industrie de l’IA générative

L’industrie de la recherche en ligne est en pleine mutation sous l’influence croissante de l’IA générative. Google reste malgré tout le leader mondial avec plus de 90 %* de parts de marché, mais fait face à une concurrence croissante de moteurs alternatifs (DuckDuckGo, Baidu, Yandex…). L’essor des LLM, notamment avec ChatGPT, a modifié l’industrie, incitant même Bing à intégrer cette technologie pour renforcer sa position. Malgré des revenus publicitaires toujours élevés, Google voit une baisse de ses profits sur ses sites partenaires, signe d’une possible évolution vers des technologies de recherche basées sur l’IA. Face à cette révolution, les investissements dans l’IA générative ont explosé, avec 13 milliards de dollars investis en 2023, redéfinissant le paysage de la recherche en ligne et obligeant les géants à s’adapter.

 

Dydu et l’IA générative

En combinant l’expertise de Dydu avec les capacités des LLMs, nos solutions parviennent à surmonter certaines limitations actuelles de ces modèles, telles que la fiabilité des réponses, l’absence de capacité à demander des précisions ou encore les coûts et délais de traitement. Cette synergie maximise leur potentiel tout en répondant aux exigences opérationnelles et stratégiques. Chez Dydu, nous croyons en une approche hybride, où la gestion de la base de connaissances d’un bot est associée à la puissance de génération de texte d’un LLM. 

Nos utilisations incluent : 

        • La création de bases de connaissances : nous utilisons les modèles de langages pour générer des bases de connaissances plus rapidement, à partir de base de données, pour faciliter leur enrichissement et leur mise à jour continue.
        • Le NLU parallèle : le Natural Language Understanding (NLU) est une technologie clé pour comprendre et analyser les intentions des utilisateurs. Nous combinons ainsi les algorithmes de Dydu avec les capacités des LLMs, pour améliorer la compréhension des requêtes complexes ou ambiguës tout en augmentant la précision des réponses.
        • La méthode RAG : cette méthode consiste à enrichir la génération de texte par les LLMs en les connectant à des bases de données ou des sources d’information spécifiques. Avant de produire une réponse, le modèle récupère des données fiables et pertinentes dans une base de connaissances dédiée.

Cela permet ainsi d’avoir des réponses plus précises, actualisées et pertinentes pour nos utilisateurs.

À travers notre positionnement, nous incitons nos collaborateurs à une utilisation raisonnée de ces technologies, en veillant à limiter leur empreinte carbone et à en maximiser l’efficacité économique pour nos clients.

Alors que le marché des LLMs évolue, nous restons attentifs aux enjeux écologiques et financiers de l’IA générative. Avec une intégration ciblée de l’IA générative, nous nous assurons de répondre de façon précise et personnalisée aux besoins spécifiques de chacun de nos clients.

 

👉 Pour rédécouvrir les premières parties de la série “Focus IA Générative” : 

(Veille et restitution de Mathieu Changeat)

]]> Limites, usages et défis de l’IA générative https://uat.dydu.ai/limites-usages-et-defis-de-lia-generative/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=limites-usages-et-defis-de-lia-generative Tue, 29 Oct 2024 11:36:19 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1236306

I

Série “Focus IA générative” - Partie 2

Dans la première partie de la série, nous avons abordé les fondamentaux des LLM. Nous avons vu que les modèles de langage sont des IA entraînées sur d’énormes bases de données textuelles pour interpréter le langage humain et générer des réponses cohérentes. Il existe 6 étapes clés pour la construction d’un LLM : la collecte et traitement des données, la configuration initiale, l’entraînement intensif, la vérification et amélioration. Nous avons également abordé des notions importantes tel que les « tokens » qui sont des unités de texte utilisées pour nourrir le modèle de langage, ainsi que le « fine-tuning » qui se caractérise par le réentraînement d’un LLM déjà entraîné, dans le but d’incorporer des informations complémentaires. Nous avons aussi pris le temps de déconstruire des idées reçues : 

  1. Contrairement à ce que l’on pourrait croire, un LLM comme ChatGPT n’apprend pas des questions posées par les utilisateurs.  
  2. Les hallucinations ne peuvent être évitées en raison de leur architecture basée sur des probabilités, l’absence de compréhension profonde et les limites des données d’entraînement.

Pour plus de détail, nous vous invitons à (re)lire la première partie : Découverte des fondamentaux des LLM !

Les limites des LLMs

Une fois qu’un modèle d’IA générative est entraîné, il devient statique et ne peut plus être modifié, sauf en procédant au processus de fine-tuning, un ajustement spécifique pour adapter les réponses du LLM. Pour maintenir la pertinence de ses informations, ChatGPT, par exemple, est connecté à Internet et réalise des recherches en temps réel via Bing. Cela lui permet d’enrichir son contexte et de fournir des réponses actualisées, sans nécessiter une révision complète de son entraînement initial.

D’autre part, les LLMs ne répondent pas toujours avec fiabilité. Un test mené sur StackOverflow a révélé que ChatGPT se trompe dans 54 % des cas lorsqu’il répond à des questions de programmation. De plus, une étude réalisée par l’Université de Hong Kong en 2023 a mis en évidence que 36 % des réponses générées par les LLMs étaient incorrectes. Cela montre que, bien que ces modèles soient performants pour certaines tâches, ils ne peuvent pas toujours être considérés comme des sources fiables, notamment pour des requêtes pointues ou complexes.

Usages actuels des LLMs

Ce qui est possible de faire avec un LLM VS ce qui est utile

 

On distingue vraiment ce qu’il est POSSIBLE de faire avec les LLMs VS ce qu’il est UTILE. A-t-on vraiment besoin de demander à ChatGPT la météo alors qu’une application dédiée peut faire le travail ? C’est possible, mais est-ce utile ?

Nous avons recensé 6 cas où l’usage d’un LLM apporte une valeur ajoutée considérable dans plusieurs domaines :

  • Assistants personnels : Les grands modèles de langages alimentent des outils comme Microsoft Copilot et Siri, qui aident les utilisateurs à répondre à des questions, gérer des tâches quotidiennes et à accéder à des informations rapidement et efficacement. 
  • Résumés automatiques : Ces modèles peuvent résumer des textes longs, ce qui est particulièrement utile pour traiter des documents juridiques, des études ou des rapports dans des secteurs tels que la finance, la recherche ou encore la santé.

     

  • Traduction automatique : De plus en plus performants, les LLMs sont utilisés pour la traduction automatique, facilitant ainsi les communications à l’échelle internationale.

     

  • Assistant juridique : Les Larges Languages Models permettent d’assister les professionnels du droit dans l’analyse et la rédaction de documents juridiques complexes, la recherche de jurisprudence, et la vérification de conformité. Ces modèles sont également utilisés pour fournir des réponses rapides aux questions juridiques courantes.

     

  • Thérapeutes virtuels (médecine, psychologie, etc…) : Ils peuvent également être utilisés dans le domaine de la santé mentale et physique, en tant qu’assistants virtuels pour les thérapeutes ou comme soutien aux patients. Ils permettent de réaliser des analyses initiales, de proposer des exercices de gestion du stress ou des rappels pour les traitements.

     

  • Écriture de code : Les outils comme GitHub Copilot permettent aux développeurs d’écrire du code plus rapidement et d’améliorer leur productivité en fournissant des suggestions intelligentes. 

Bien que les LLMs puissent générer des textes divers, résumer de longues informations ou même produire des conseils, l’utilité d’un LLM réside dans son adéquation aux objectifs pratiques plutôt qu’uniquement dans l’étendue de ses capacités.

Les conséquences de l’IA sur l’emploi ont-elles été étudiées ?

Ces innovations technologiques redéfinissent de nombreuses professions, suscitant parfois des inquiétudes quant à un possible remplacement des individus. On se questionne sur leurs limites et sur leur véritable efficacité dans certains contextes. Certaines entreprises tirent la sonnette d’alarme quant à l’impact de l’IA sur des professions spécialisées. Les sociétés de traduction*, par exemple, craignent que l’automatisation ne compromette la précision et la nuance de leur travail. Les avocats* aussi soulèvent des préoccupations quant à la fiabilité des réponses juridiques générées, et les thérapeutes* s’inquiètent de l’empathie limitée des modèles d’IA. En effet, en développement, des études* montrent que le code produit par les LLMs reste souvent à un niveau débutant, nécessitant encore l’intervention humaine pour des tâches complexes.

Les LLMs sont-ils utilisés à bon escient ?

De plus en plus présente dans les entreprises, l’utilisation de l’IA générative n’est pas toujours essentielle ou efficace. Bien qu’attrayants pour automatiser des tâches, générer du contenu, ou améliorer le service client, les LLMs peuvent être surdimensionnés pour certains usages, surtout si l’analyse ou la personnalisation avancée n’est pas critique. Beaucoup de décideurs craignent de rater le virage technologique* de l’IA, néanmoins, pour une meilleure utilisation éthique de ces technologies, il est important de bien évaluer leur impact réel, en comparant leurs avantages avec des solutions moins coûteuses et consommatrices en ressources.

Idée reçue #3

Les LLMs vont résoudre tous les problèmes.

Les modèles sont performants pour des tâches spécifiques, mais ils ne sont pas une solution universelle. Pour certains besoins, des outils plus simples et ciblés sont souvent plus adaptés, moins coûteux, et plus rapides à déployer.

 

Défis des LLMs

Bien que les LLM offrent des avantages indéniables, ils sont confrontés à 4 contraintes majeures pour leur bon fonctionnement : technique, écologique, économique, et légales.

Contraintes techniques :

Les LLMs imposent des contraintes techniques importantes, en raison de leur besoin d’une puissance de calcul colossale pour fonctionner efficacement. Par exemple, Microsoft prévoit l’acquisition de 1,8 million de puces GPU en 2024* pour soutenir ces besoins en calcul intensif. 

Les données d’entraînement doivent être nombreuses et remplir certains critères : 

  • Elles doivent être qualitatives* et provenir de sources fiables (wikipedia, la presse, articles scientifiques, blogs…)
  • Respecter les droits d’auteur* et les données personnelles*
  • Être le moins biaisées possible*
  • Multilingues* : Llama 3, par exemple, n’a été entraîné que sur 5% de langues non anglophones
  • Non empoisonnées* : données sources non manipulées avant entraînement des modèles

Face à la rareté des données disponibles en ligne, un phénomène appelé « data wall » est en train de se créer. Il désigne la difficulté d’accéder à des ensembles de données suffisamment variés, complets et de qualité pour entraîner efficacement les modèles de langages. Au lieu de se “nourrir” de données personnalisées et non biaisées, exemptes de manipulations, les modèles de langages risquent de s’alimenter de plus en plus en données de synthèse, produites par d’autres LLMs, ce qui peut nuire à leur précision et qualité.

Écologiques :

Les avancées récentes des modèles de langage posent d’importantes questions écologiques, notamment en ce qui concerne leur consommation d’énergie. Selon des projections, d’ici 2030, l’énergie nécessaire au fonctionnement de ces systèmes pourrait représenter jusqu’à 25 %* de l’approvisionnement énergétique total des États-Unis, une quantité équivalente à celle consommée par un pays entier*. Pour faire face à cette explosion de la demande énergétique, des entreprises comme Microsoft envisagent des solutions novatrices, y compris la construction de réacteurs nucléaires à petite échelle*. Des discussions émergent également autour de l’exploitation de la fusion nucléaire* pour alimenter ces technologies, comme l’indiquent des rapports sur l’intérêt d’OpenAI pour l’acquisition d’énergie de fusion auprès de Helion. 

En parallèle, la consommation d’eau nécessaire à la génération et au fonctionnement des LLMs soulève également des préoccupations majeures. En 2022, Microsoft a consommé près de 6,4 milliards de litres d’eau, un volume équivalent à environ 8 700 piscines olympiques*. Chaque génération de contenu à partir d’un Large Language Model nécessite des millions de litres d’eau, ce qui représente environ un demi-litre d’eau par interaction avec un service comme ChatGPT*. Ces chiffres illustrent non seulement l’empreinte écologique de ces technologies, mais aussi la nécessité urgente de trouver des solutions durables pour minimiser leur impact environnemental.

Économiques :

Au-delà des défis techniques et écologiques, les LLM impliquent également des coûts économiques élevés. La consommation électrique a fortement augmenté*, en grande partie à cause des besoins croissants liés à l’IA, ce qui entraîne des coûts énergétiques plus élevés pour les entreprises et les consommateurs. 

D’autre part, les ressources informatiques sont également importantes. Par exemple, le fonctionnement quotidien de ChatGPT nécessite environ 700 000 dollars par jour en ressources serveurs*, un coût qui rend difficile la rentabilité de ces outils à grande échelle. Ce chiffre met en lumière l’importance d’une infrastructure robuste et coûteuse pour assurer un service fiable.

La pénurie croissante d’ingénieurs spécialisés dans l’IA* accentue encore davantage ces défis économiques. Avec des salaires en hausse pour attirer les talents*, les entreprises doivent naviguer dans un marché du travail de plus en plus concurrentiel, rendant la mise en œuvre et le développement de ces technologies encore plus onéreux. Ensemble, ces facteurs contribuent à une dynamique économique complexe qui nécessite une attention particulière de la part des acteurs du secteur.

 

Légales :

Les LLMs soulèvent également des enjeux légaux, notamment en matière de protection des données personnelles. D’une part, le respect du Règlement général sur la protection des données (RGPD) est crucial, d’autant plus que la majorité des fournisseurs d’IA génératives sont basés aux États-Unis*. Ces modèles peuvent avoir été entraînés sur des données personnelles*, et les prompts que nous soumettons peuvent également être utilisés pour affiner leur apprentissage*. Cela soulève des questions sur l’utilisation des modèles de langages avec des données sensibles et la nécessité de garantir la confidentialité des utilisateurs.

D’autre part, l’IA ACT*, qui est entré en vigueur le 1er août 2024, vise à assurer que les systèmes d’intelligence artificielle respectent les droits fondamentaux des citoyens européens*. Ce texte impose des exigences telles que la transparence maximale, la mise à jour des documents techniques, le respect du droit d’auteur européen, ainsi que l’obligation de fournir des résumés des contenus utilisés pour l’entraînement. Il exige également la réalisation de tests pour garantir la sécurité des systèmes déployés. Ces mesures reflètent une tendance croissante, avec des cadres législatifs similaires en préparation dans d’autres pays*, soulignant l’importance d’une approche réglementaire cohérente pour encadrer l’utilisation des LLMs à l’échelle mondiale.

En outre, les entreprises doivent veiller à ce que les données collectées et utilisées pour entraîner les modèles respectent ces exigences légales, sous peine de sanctions. 

Pour conclure, les Large Language Models ont transformé notre approche de l’IA et sont devenus des outils indispensables dans divers secteurs. Toutefois, il est important de reconnaître leurs limites et de relever les défis associés à leur utilisation. Que ce soit pour surmonter les contraintes énergétiques, gérer les biais ou améliorer la fiabilité des réponses, les LLMs nécessitent une attention constante et une gestion prudente pour être utilisés de manière optimale. Par exemple, certains services se sont dotés de LLM pour des tâches où des outils plus simples et plus économiques pourraient suffire. Cette quête de modernisation rapide est aussi alimentée par le besoin d’améliorer l’expérience utilisateur, parfois au détriment d’une évaluation complète de l’utilité ou de la fiabilité des modèles de langages. Pour en maximiser l’usage, il est donc important que les entreprises évaluent avec soin les besoins spécifiques de leurs activités et s’assurent que les LLMs sont adaptés aux cas d’utilisation visés, en tenant compte de leurs limites et de leur coût environnemental et économique.

👉 Restez connecté pour la suite de la série “Focus IA Générative” : 

  • Partie 3 : Quel avenir pour les LLMs ? Nous analyserons le marché des LLMs, les perspectives pour le futur et notre positionnement en tant qu’expert. 

 

 

 

 

(Veille et restitution de Mathieu Changeat)

]]> Découverte des fondamentaux des LLM https://uat.dydu.ai/decouverte-des-fondamentaux-des-llm/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=decouverte-des-fondamentaux-des-llm Wed, 16 Oct 2024 15:57:22 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1236236

I

Série “Focus IA générative” - Partie 1

L’IA générative est un sujet majeur depuis octobre 2022 et la sortie de ChatGPT 3.5 en octobre 2022. Chez Dydu, en tant qu’expert de l’IA conversationnelle depuis 2009, nous avons suivi l’évolution de l’IA générative avec attention. Au cours de nos différents échanges avec nos clients, nos partenaires, nos prospects, nous avons constaté que le sujet reste relativement complexe à appréhender. Par ailleurs, l’écosystème évolue très rapidement, ce qui rend la tâche encore plus difficile. Cette série d’articles “Focus IA générative” a pour but de rappeler les fondamentaux sur les LLMs, de déconstruire certaines idées reçues et de donner des éléments de réflexion à son utilisation.

Qu’est-ce qu’un LLM ?

Les LLMs (Large Language Models) sont des modèles d’apprentissage automatique capables de comprendre et de générer des textes en langage humain. Ils fonctionnent en analysant d’énormes ensembles de données textuelles pour apprendre à prédire les mots qui viendront ensuite dans une phrase. Ils vont ensuite générer des réponses cohérentes en se basant sur ces probabilités. Un LLM propose systématiquement le “token” le plus probable selon son contexte, ce contexte s’enrichissant à chaque nouveau token ajouté. Cet ajout est appelé “inférence” dont nous verrons le processus plus bas.

Ces modèles utilisent des réseaux de neurones pour détecter les relations entre les mots et les phrases, ce qui leur permet de produire des textes cohérents et pertinents. Vous pouvez imaginer un LLM comme un assistant de rédaction ultra-intelligent, qui s’appuie sur des données accumulées issues de livres, articles et forums en ligne, pour fournir des réponses pertinentes et bien construites.

Comment fonctionne un LLM ?

À travers un processus appelé « inférence« , le modèle analyse les séquences de mots et utilise des probabilités pour prédire la suite. Il enrichit continuellement le contexte à chaque mot ou phrase ajouté, améliorant ainsi la précision de ses réponses.

Prenons un exemple simple. Si vous donnez au modèle le début d’une phrase comme :
👉 « Le soleil se lève à l’est et… ». Le LLM va s’appuyer sur ses vastes connaissances pour prédire des complétions plausibles comme « se couche à l’ouest ».

Il est donc important de fournir au prompt d’entrée (contexte initial) un maximum d’informations pertinentes, c’est le prompt engineering.

Source : The Philosophical Ledger

 

Les 6 étapes clés de l’apprentissage d’un LLM

1 – Récolte, nettoyage et fractionnement des données : La première étape de la formation d’un LLM consiste à récolter des données textuelles provenant de diverses sources, comme des livres, articles de presse, forums en ligne, etc. Une fois ces données collectées, elles sont nettoyées pour éliminer les erreurs, le contenu inapproprié et les biais. Enfin, les données sont découpées en petites unités (appelées tokens) que le modèle va analyser.
Par exemple, GPT-3.5 a été formé avec 570 Go de texte. Cela représente des millions de phrases, analysées pour comprendre la structure et les relations entre les mots.

2 – Configuration initiale du modèle (architecture transformée) : Une fois les données prêtes, le modèle est configuré. Il repose sur une architecture spécifique appelée transformer, conçue pour traiter de grandes quantités d’informations textuelles rapidement et efficacement. À cette étape, on définit également la taille du modèle, le nombre de couches de traitement et d’autres paramètres techniques.

3 – Entraînement du modèle : C’est l’étape la plus longue et la plus coûteuse. Le LLM est entraîné à prédire le prochain mot dans une phrase en fonction des mots précédents. L’objectif est de minimiser les erreurs au fil du temps. Ce processus est appelé apprentissage supervisé : le modèle apprend à partir d’exemples corrects qui lui sont donnés.

Idée reçue #1

Contrairement à ce que l’on pourrait croire, un LLM comme ChatGPT n’apprend pas des questions posées par les utilisateurs. Une fois le modèle formé, il est figé, sauf si on le réentraîne avec de nouvelles données.

4 – Vérification du modèle : Une fois l’entraînement terminé, le modèle est testé. On lui présente de nouvelles données qu’il n’a jamais vues pour vérifier sa capacité à généraliser et à fournir des réponses correctes. On utilise des mesures de performance pour s’assurer que le modèle fonctionne bien avant de le mettre à disposition des utilisateurs.

5 – Utilisation du modèle : Une fois validé, le modèle peut être déployé dans différentes applications. Par exemple, il peut être utilisé dans des chatbots, pour générer du contenu, ou encore pour fournir des réponses à des questions. Le modèle ne s’améliore pas à ce stade : il utilise simplement ce qu’il a appris lors de son entraînement initial.

6 – Amélioration du modèle : Si nécessaire, le modèle peut être réentraîné ou ajusté. C’est ce qu’on appelle le fine-tuning. Cela permet d’affiner ses réponses dans des contextes spécifiques ou d’ajouter de nouvelles données. Mais une fois déployé, il n’apprend pas automatiquement des interactions quotidiennes avec les utilisateurs.

Quelques notions importantes pour bien comprendre les LLM !

Hallucinations : L’une de leurs principales limitations est le phénomène des “hallucinations”, où le modèle produit des réponses incorrectes ou trompeuses, mais de manière très convaincante. Ces erreurs peuvent être problématiques, notamment dans des contextes professionnels où la précision est cruciale.

Idée reçue #2

Les hallucinations peuvent être évitées, mais la réalité c’est qu’elles sont inévitables en raison de leur architecture basée sur des probabilités, l’absence de compréhension profonde et les limites des données d’entraînement.

Retrieval Augmented Generation (RAG) Indexation sémantique : On parle ici de contenu textuel issu d’une base documentaire qui est indexé, puis “requêté” par une question utilisateur. Ceci permet la création d’un prompt donnant du contexte au LLM issu des documents ainsi que la question de l’utilisateur.

Source : @aaurimas_gr

Fine tuning : Il s’agit du réentraînement d’un LLM déjà entraîné avec des informations de contexte complémentaires pour spécifier certaines réponses.

Source : SuperAnnotate

Optimiser les performances d’une l’IA générative

 

Les performances d’un LLM peuvent être ajustées grâce à plusieurs paramètres :

  • La température : La température est une valeur ajustable entre 0 et 1 qui permet de gérer le degré de créativité du modèle. Plus la température est élevée (proche de 1), plus les réponses seront variées et créatives.
  • Le Max New Tokens : Ce paramètre contrôle la longueur maximale des réponses générées.
  • Le Top P et Top K : Ces valeurs influencent la diversité des mots sélectionnés par le modèle pour former une réponse, assurant un équilibre entre qualité et variété.
  • Context window : pour générer une réponse, un LLM a besoin de contexte. La fenêtre de contexte est la taille maximale de ce contexte. Plus elle est grande, plus la réponse est de qualité, mais plus le temps de génération est long.

Pour conclure, cette introduction à l’IA générative offre un aperçu clair de son potentiel et de son fonctionnement. Mais ce n’est qu’un début. Dans les prochaines parties, nous explorerons les usages actuels et les défis de l’IA générative, en particulier les limites des LLMs et leur rôle dans nos outils numériques. Enfin, nous analyserons le marché des LLMs et leur avenir dans un secteur technologique en pleine évolution. Une suite à ne pas manquer pour anticiper les évolutions à venir !

 

👉 Restez connecté pour la suite de la série “Focus IA Générative” : 

(Veille et restitution de Mathieu Changeat)

]]> 5 cas d’usages callbots pour les mairies ! https://uat.dydu.ai/5-cas-dusages-callbots-pour-les-mairies/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-cas-dusages-callbots-pour-les-mairies Mon, 23 Sep 2024 10:19:21 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1236083

La digitalisation des services municipaux n’est plus une option, mais une nécessité pour répondre aux attentes croissantes des citoyens en matière d’efficacité et de réactivité. Les callbots se révèlent être des outils puissants pour améliorer la qualité de gestion des services publics. 

1. Accueil et orientation des citoyens

L’un des premiers bénéfices du callbot est sa capacité à prendre en charge certaines tâches chronophages pour les agents municipaux. Ces agents téléphoniques peuvent jouer un rôle crucial en guidant les citoyens vers les services appropriés en fonction de leurs besoins. Les bots Dydu sont capables de : 

👉 Répondre aux appels entrants : afin d’identifier la nature de la demande (démarches administratives, demande logement, événements locaux etc.)
👉 Diriger l’appelant vers le service concerné.
👉 Donner un premier niveau d’information si nécessaire.

Ce processus non seulement réduit la charge de travail des agents d’accueil, mais améliore également l’expérience des citoyens en leur offrant une réponse rapide et précise.

2. Gestion des rendez-vous administratifs

Les rendez-vous administratifs peuvent être parfois complexes à gérer, qu’ils concernent l’état civil, la délivrance de permis, ou les demandes de logement. 

Les callbots peuvent ainsi :

👉 Gérer la prise de rendez-vous : en posant aux citoyens les bonnes questions pour identifier leurs besoins spécifiques.
👉 Interagir avec les citoyens afin de leur proposer un créneau de rendez-vous.
👉 Envoyer des rappels automatiques pour les rendez-vous ou encore des relances pour des documents manquants sur un dossier.👉 Gérer les annulations ou modifications.

Ce système allège considérablement la charge de travail des agents tout en offrant un service accessible 24/7 aux citoyens. 

3. Réponses aux questions fréquentes

Les mairies reçoivent un grand nombre de questions répétitives et il est possible de programmer votre callbot afin qu’ils puissent répondre instantanément sur : 

  • les horaires d’ouverture
  • les démarches administratives
  • l’urbanisme et le logement
  • les transports et mobilités
  • les aides sociales et service à la personne
  • les événements locaux

Autrement dit, vous pouvez le personnaliser à votre guise ! 

Cela libère du temps aux agents municipaux afin qu’ils se concentrent sur des tâches plus complexes. Chez Dydu, nos assistants vocaux sont capables de traiter plus de 80% des questions fréquentes des citoyens, réduisant ainsi le nombre d’appels et d’e-mails que les services municipaux doivent traiter manuellement. Nos bots Mairie (callbot ou chatbot) sont construits avec une base de connaissances pré-rédigées qui peut vous servir de support et que vous pouvez personnaliser et adapter à vos besoins. Exemple concret avec le témoignage client de la mairie de Pleaux ! 

4. Signalement et suivi des incidents

Les citoyens signalent régulièrement des incidents tels que les nuisances sonores, les dégradations de la voie publique, ou les dysfonctionnements d’équipements urbains. 

Les agents vocaux peuvent simplifier ce processus en permettant aux citoyens de : 

👉 Signaler ces problèmes directement via un appel ou un chat automatisé.
👉 Fournir des mises à jour automatiques sur l’état d’avancement du traitement de leur signalement.
👉 Notifier le citoyen lorsque son signalement a été pris en compte, est en cours de traitement, ou a été résolu. 

Ainsi vous améliorez la transparence de vos services pour la satisfaction des citoyens.

5. Enquêtes de satisfaction et participation citoyenne

Les assistants téléphoniques ne se contentent pas de répondre aux demandes, ils peuvent également être acteurs pour : 

👉 Assister les citoyens dans leurs démarches étape par étape.
👉 Inviter les citoyens à participer à une courte enquête de satisfaction ou à donner leur avis sur un projet local. 
👉 Recueillir des avis et des feedbacks.
👉 Les notifier sur des nouveaux services disponibles.
👉 Diffuser des alertes en cas d’événements importants comme des travaux sur la voirie, des coupures d’eau ou d’électricité, ou des alertes météo…

Cela permet non seulement d’offrir une qualité de service mais aussi de pouvoir mesurer la qualité des services rendus. Par la même occasion, vous encouragez aussi une participation citoyenne active. Les bots Dydu sont efficaces pour mener ces types d’actions et donnent l’occasion aux mairies de récolter des données précieuses pour améliorer leurs services.

Intégrer un callbot dans votre service municipal, c’est l’opportunité de le moderniser afin de le rendre plus efficace tout en réduisant vos coûts de 30%. Si vous souhaitez en savoir plus sur les bots Dydu, demandez votre démo callbot ! 

]]> Réinventez votre service client avec les callbots ! https://uat.dydu.ai/reinventez-votre-service-client-avec-les-callbots/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=reinventez-votre-service-client-avec-les-callbots Mon, 02 Sep 2024 07:30:00 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1235984

Dans un contexte où la technologie progresse à une vitesse fulgurante et où les attentes des consommateurs ne cessent de croître, les entreprises doivent impérativement adopter des solutions novatrices pour améliorer leur service client. Parmi ces solutions, les callbots se distinguent par leur capacité à révolutionner les interactions avec les usagers. L’observatoire de la relation client à affirmer que 55%* des français passent par le téléphone pour contacter leur service support. Ces agents conversationnels, alimentés par l’intelligence artificielle (IA), offrent une assistance continue, disponible 24h/24; 7j/7, permettant ainsi aux entreprises de répondre aux besoins des internautes de manière efficace et surtout sans interruption. Découvrez comment ces agents virtuels peuvent transformer votre relation client, en simplifiant les processus, générant des affaires et améliorant la satisfaction des deux côtés du téléphone ! 

Réduire les coûts, simplifier les processus 

Les callbots ont un impact significatif sur la réduction des coûts opérationnels en automatisant les interactions répétitives avec les utilisateurs. Selon une étude de Capgemini sur les interfaces conversationnelles, 76%* des entreprises rapportent des bénéfices tangibles suite à l’implémentation d’assistants vocaux. Cela se traduit notamment par une réduction des coûts du service client de plus de 20%*. En automatisant les réponses aux questions fréquemment posées et en dirigeant les appels plus complexes vers des conseillers humains, ces assistants vocaux permettent de réduire les besoins en personnel tout en maintenant un service de qualité. 

Grâce à leur capacité à traiter rapidement et efficacement les demandes simples, ils permettent aux entreprises de bénéficier d’une diminution des rappels, qui sont souvent coûteux et chronophages pour ces dernières. En réduisant ces interactions redondantes, les callbots optimisent le temps des employés tout en assurant une satisfaction client accrue. De plus, la réduction du nombre d’appels contribue à améliorer le moral des collaborateurs et à diminuer le taux de turnover.

Générer des affaires, préqualifier les appels

En étant disponibles 24/7, les bots donnent l’occasion aux entreprises de ne jamais manquer une opportunité, même en dehors des heures de bureau. Ils peuvent traiter les demandes de renseignements, fournir des informations sur les produits et services, et même initier des ventes, tout cela sans intervention humaine. Selon une étude d’Accenture, les entreprises qui tirent profit de l’IA, y compris des callbots, pourraient augmenter leur rentabilité 38%* d’ici 2035 en augmentant la productivité.

De plus, ils sont un excellent outil dans la préqualification des appels. Les assistants vocaux peuvent recueillir des informations pertinentes auprès des usagers avant de transférer l’appel à un conseiller humain, ce qui permet aux équipes de vente de se concentrer sur les opportunités à forte valeur ajoutée. Un de nos clients utilisant cet outil indique que leur bot gère entièrement 25% des appels et préqualifie 60% des autres, ce qui permet aux conseillers de raccourcir le temps de traitement des demandes. Ainsi, cette préqualification intelligente optimise l’utilisation des ressources humaines, améliore l’efficacité des équipes et peut également augmenter les taux de conversion. 

Améliorer la satisfaction client et l’expérience employée

L’un des avantages les plus notables des callbots est leur capacité à éliminer les temps d’attente, ce qui est crucial pour offrir une expérience utilisateur positive. Avec les nouvelles attentes croissantes des consommateurs, la réactivité est aussi une clé. Selon l’AMARC (Association pour le Management de la Réclamation Client), un délai de réponse inférieur à quelques heures se traduit par 10% de tension perçue, alors qu’un délai supérieur à une journée génère 40% de tensions. Grâce aux bots, les internautes n’ont plus besoin de patienter pour obtenir une réponse à leurs questions simples, ce qui réduit leur frustration et améliore leur satisfaction globale. Une enquête de Forrester démontre que 73 % des consommateurs déclarent que le fait de valoriser leur temps est la chose la plus importante qu’une entreprise puisse faire pour offrir un bon service. Côté employés, ces agents virtuels peuvent jouer un rôle de soutien, notamment en leur fournissant des informations en temps réel ou en prenant en charge des tâches chronophages. Cela leur permet de se concentrer sur des interactions plus complexes et gratifiantes, tout en réduisant le stress lié à la gestion des demandes répétitives.

Notre client MACSF a mis en place un callbot pour étendre la plage horaire d’ouverture du service support et préqualifier les demandes des assurés. Le bot préqualifie plus de 80% des demandes entrantes, générant ainsi une meilleure expérience utilisateur, une augmentation du nombre de souscriptions et un processus de traitement des demandes fluidifié. 

Les assistants virtuels s’imposent aujourd’hui comme des outils incontournables pour toute entreprise cherchant à optimiser son service client et à améliorer l’expérience employé. En réduisant les coûts, en générant des leads qualifiés, et en offrant une meilleure expérience utilisateur, ces technologies ouvrent la voie à une gestion plus agile et efficace des relations avec les clients et les employés. 

👉 Pour en savoir plus, découvrez notre Callbot Dydu ou réservez votre démo ! 

]]> Passage à l’action : quelles sont les étapes pour déployer un chatbot RH rapidement ? https://uat.dydu.ai/passage-a-laction-quelles-sont-les-etapes-pour-deployer-un-chatbot-rh-rapidement/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=passage-a-laction-quelles-sont-les-etapes-pour-deployer-un-chatbot-rh-rapidement Tue, 14 May 2024 08:00:00 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1235198

Créer un chatbot RH peut sembler complexe au premier abord, mais en suivant quelques étapes simples, vous pouvez rapidement concrétiser votre projet. 

Les étapes pour déployer un chatbot Ressources Humaines rapidement :

👉 Définition du périmètre et des objectifs du chatbot 

La première étape consiste à identifier et encadrer les problématiques à résoudre, ainsi qu’à établir les principaux objectifs et cas d’usage. Par exemple, savoir si le chatbot sera principalement destiné à répondre aux questions des employés ou à les orienter vers les bonnes ressources internes. 

👉 Sélection d’une plateforme de chatbot adaptée

Il est important de choisir une plateforme de chatbot qui répond à vos besoins spécifiques en matière de ressources humaines. Chez Dydu, nous proposons des solutions complètes d’agents conversationnels spécialement conçues pour les services RH.

👉 Création du contenu et des scripts du chatbot 

Pour que le chatbot puisse répondre, il est obligatoire de lui créer une base de connaissances. Élaborer le contenu et les scripts du chatbot est donc une étape obligatoire. Avec le chatbot expert RH proposée par Dydu et sa base de connaissances pré-rédigée, il est possible de configurer votre bot beaucoup plus rapidement en l’adaptant à vos cas d’usages internes. 

👉 Test interne du chatbot

Avant de déployer le chatbot auprès des employés, assurez-vous de le tester en interne pour vérifier qu’il fonctionne correctement et qu’il est facile à utiliser.

👉 Déploiement du chatbot et communication

Une fois le chatbot prêt, déployez-le et informez vos employés de son existence. Montrez-leur en quoi le chatbot peut leur être utile et comment en tirer le meilleur parti.

Par exemple, si votre organisation utilise Teams comme plateforme de communication, vous pouvez déployer votre chatbot directement sur cette messagerie instantanée pour une adoption rapide et facile de la part des collaborateurs.

👉 Suivi des performances et améliorations continues

Surveillez les performances du chatbot et recueillez les retours des employés. Utilisez ces informations pour apporter des améliorations continues.

Pour aller plus loin et en savoir plus sur la mise en place d’un bot expert RH, n’hésitez pas à consulter notre livre blanc RH ! 

Consulter le livre blanc RH
]]> Chatbots RH : simplifiez la vie de vos collaborateurs ! https://uat.dydu.ai/chatbots-rh-simplifiez-la-vie-de-vos-collaborateurs/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=chatbots-rh-simplifiez-la-vie-de-vos-collaborateurs Fri, 03 May 2024 10:44:52 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1235185

Vos équipes RH sont débordées ? Optez pour un chatbot expert RH, un outil pour répondre aux questions simples et récurrentes des collaborateurs afin que le service RH puisse se focaliser sur les cas particuliers.

Comment le chatbot RH peut-il répondre aux questions de ses collaborateurs ? 

Les chatbots RH représentent une solution innovante pour répondre aux besoins et aux interrogations des collaborateurs au sein des entreprises. Grâce à leur capacité à traiter instantanément les demandes et à fournir des réponses précises, les chatbots offrent une assistance efficace sur une variété de sujets.

Que ce soit pour des questions relatives aux congés, aux avantages sociaux, à la politique de l’entreprise, ou même pour des demandes plus spécifiques comme la recherche de documents ou la résolution de problèmes techniques, les chatbots RH simplifient le quotidien des employés. Leur disponibilité 24/7 garantit également l’accès à l’information dont les collaborateurs ont besoin à tout moment, quel que soit leur fuseau horaire ou leur lieu de travail.

Votre allié pour libérer les Ressources Humaines

Comprendre le chatbot RH et son fonctionnement chez Dydu

Dydu, expert dans ce domaine depuis plus de 15 ans, propose une solution complète comprenant une base de connaissances pré-rédigée sur les principales thématiques RH. 

Avec une première version prête à l’emploi en 2020, nous avons déployé des chatbots experts RH, dans l’objectif de permettre aux entreprises de mettre en place leur chatbot interne rapidement. Cette solution a évolué pour inclure une base de connaissance encore plus étendue, comprenant plus de 300 questions et réponses pré-remplies couvrant 20 thèmes RH. 

La base de connaissances pré-rédigée offre aux entreprises la possibilité de déployer rapidement leur chatbot RH. Elle propose une large gamme de questions préparées, couvrant des sujets allant de l’administration aux avantages sociaux, en passant par la gestion des congés, les contrats de travail et la formation. Cette base de 110 groupes de formulations différentes, permet au chatbot de comprendre et de répondre à diverses expressions d’une même question. Par exemple, il peut reconnaître différentes formulations pour des demandes liées à la mutuelle, aux congés et à d’autres aspects RH, garantissant ainsi une expérience utilisateur fluide et efficace.

On estime que  60 %* des dirigeants d’entreprise prévoient de renforcer leur service RH avec davantage d’IA et d’automatisation au cours des 5 prochaines années ; l’intégration d’un chatbot RH doté d’une base de connaissances pré-rédigée représente une solution stratégique pour répondre à ces besoins croissants.

Les avantages des chatbots experts RH : 

🚀Communication simplifiée : réponses instantanées aux questions courantes des employés, libérant ainsi du temps pour les RH afin qu’ils se concentrent sur des tâches plus importantes.

🚀Traitement rapide des demandes : Grâce au logiciel du traitement de langage naturel, le chatbot traite rapidement les demandes des employés sans intervention humaine.

🚀Réduction des coûts : En prenant en charge les tâches chronophages du support, le chatbot permet de réaliser des économies de coûts tout en optimisant les opérations RH

🚀Accessible 24/7 : le chatbot offre aux employés la possibilité de poser leurs questions à tout moment, renforçant ainsi leur satisfaction et leur bien-être au travail.

🚀 Personnalisation des réponses : avec une connexion SSO, nos bots RH peuvent offrir des réponses adaptées à chaque employé en fonction de leur historique, de leurs préférences et de leur profil, offrant ainsi une expérience personnalisée.

Le cas de PwC : Une illustration concrète de l’efficacité du chatbot RH

En 2019, PwC, un des leaders mondiaux du conseil, de l’audit et de l’expertise juridique, a mis en place Alex, un chatbot RH développé en partenariat avec Dydu, pour répondre aux besoins de ses 6 000 collaborateurs. 

Avec une base de connaissances approfondie comprenant plus de 2 800 éléments sur une dizaine de thématiques, Alex traite en moyenne plus de 15 000 interactions par mois, avec un taux de compréhension de 97 %. Cette solution permet à PwC d’offrir une assistance instantanée et de qualité à ses employés, contribuant ainsi à améliorer leur expérience au sein de l’entreprise.

En période de transition vers le télétravail généralisé, Alex s’est révélé particulièrement utile, avec son adaptabilité et sa pertinence dans des contextes évolutifs. L’engagement continu de l’équipe en charge de la gestion d’Alex garantit que le chatbot reste une ressource fiable et efficace pour les collaborateurs de PwC, renforçant ainsi l’efficacité des opérations internes et la satisfaction globale des employés.

Pour en savoir plus sur le cas client PwC, consultez leur témoignage vidéo ! 
Pour en savoir plus sur nos chatbots experts RH, n’hésitez pas à consulter notre page. 

]]> Comment s’adapter aux enjeux de l’IA en 2024 ? https://uat.dydu.ai/comment-sadapter-aux-enjeux-de-lia-en-2024/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=comment-sadapter-aux-enjeux-de-lia-en-2024 https://uat.dydu.ai/comment-sadapter-aux-enjeux-de-lia-en-2024/#respond Tue, 13 Feb 2024 15:49:18 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1234761

Découvrez l’interview de Mathieu Changeat, cofondateur Dydu, qui aborde les enjeux de l’IA et la stratégie adoptée par Dydu.

Comment l’IA générative, influence-t-elle actuellement les solutions d’IA conversationnelle de Dydu en 2024 ?

Les IAs génératives ont connu une publicité énorme avec l’avènement de ChatGPT fin 2022, bien qu’existant depuis quelques années déjà. Subitement on se trouvait face à un chatbot qui semblait comprendre tout ce qu’on lui disait et qui restituait des réponses bluffantes de réalisme.

De nombreuses études ont depuis démontré qu’il y a de nombreux biais, erreurs, omissions, dans les réponses de ChatGPT, et des modèles de langage de manière générale. Mais la première bonne impression est restée, et désormais, il n’est plus concevable pour nos clients et prospects de passer autant de temps qu’auparavant à paramétrer son chatbot. Nous les intégrons donc dans notre solution pour que nos chatbots et callbots soient capables de comprendre davantage les questions de nos utilisateurs avec un effort d’administration moindre, mais tout en garantissant la fiabilité des réponses apportées.

Comment Dydu garantit la sécurité des données ?

Nos intégrations ont été réalisées pour que nous puissions utiliser n’importe quel LLM : hébergés dans le cloud (GPT dans Microsoft Azure, Mixtral chez mistral.ai ou vercel.ai, etc.) ou hébergés sur des serveurs OVH maintenus par Dydu (Llama2).

Nos prérequis sont a minima :

  • Une solution cloud qui respecte le RGPD (ce qui n’est pas le cas à date pour OpenAI)
  • Utiliser des serveurs localisés en Europe

Dans la situation où l’hébergement est assuré par Dydu, nous pouvons garantir les aspects RGPD et localisation en France, même pour les données de santé (HDS). Les données ne sortent pas de l’infrastructure Dydu et aucune donnée n’est utilisée pour l’entraînement des modèles hébergés.

Peut-on se passer de la construction de la base de connaissances ?

Les modèles de langage, même lorsqu’ils sont entraînés sur mille milliards de paramètres, comme c’est le cas pour GPT4, ne sont pas à l’abri “d’halluciner”, c’est-à-dire de donner une réponse totalement inventée et donc fausse. Notre préconisation est une utilisation hybride. Une partie du périmètre de connaissances du bot sera toujours gérée par la base de connaissances dans le Bot Management System et créée manuellement. Une autre partie sera issue de documents déjà existants dans l’intranet ou le site internet du client. Ils servent aussi à mieux comprendre les questions des connaissances créées manuellement, en s’appuyant sur la compréhension du modèle de langage, mais en restituant la réponse créée dans l’arbre de connaissances.

Dans un but de maîtriser au mieux les réponses, il n’est pas envisageable de les laisser répondre à toutes les questions. Nous préconisons donc de gérer dans la base de connaissances Dydu les sujets :

  • Sensibles
  • Nécessitant une escalade vers un autre canal en fonction de la thématique de la question
  • Nécessitant un branchement vers une API (interface de programmation d’application) du SI du client

Il faut également considérer les aspects financiers et même écologiques : chaque requête envoyée à un modèle de langage est coûteuse et implique des ressources énergétiques plus importantes que pour un chatbot Dydu.

Dans le cas de callbots, les LLMs sont à date non éligibles : ils mettent plusieurs secondes à fournir une réponse qui doit ensuite être vocalisée, rendant l’expérience conversationnelle finale non naturelle.

Pourquoi le LLM ne répond pas toujours la même chose à la même question ?

Le modèle est basé sur des réseaux de neurones qui utilisent des méthodes stochastiques, ce qui signifie qu’il peut produire des résultats légèrement différents à chaque fois. De plus, la réponse peut dépendre du contexte de la conversation et de la formulation exacte de la question. La variabilité dans les réponses est donc une caractéristique normale de ce type de modèle.

Que recommandes-tu aux entreprises cherchant à s’adapter aux enjeux de l’IA ?

Restez prudent sur les cas d’usage que vous souhaitez implémenter, en commençant par des tests. Je pense que les IAs peuvent nous être très utiles dans nos différentes tâches quotidiennes, mais il ne faut pas négliger les biais et imperfections, ni le savoir-faire humain.

]]> https://uat.dydu.ai/comment-sadapter-aux-enjeux-de-lia-en-2024/feed/ 0 Comment les chatbots transforment-ils le secteur de l’e-commerce pendant les périodes clés ? https://uat.dydu.ai/comment-les-chatbots-transforment-ils-le-secteur-de-le-commerce-pendant-les-periodes-cles/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=comment-les-chatbots-transforment-ils-le-secteur-de-le-commerce-pendant-les-periodes-cles https://uat.dydu.ai/comment-les-chatbots-transforment-ils-le-secteur-de-le-commerce-pendant-les-periodes-cles/#respond Fri, 05 Jan 2024 09:59:22 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1234485

Chatbots e-commerce : Une révolution digitale incontournable

Quel est le principe d’un chatbot ?

Les chatbots, ou agents conversationnels, occupent une place de plus en plus importante notamment dans l’e-commerce. Basés sur l’IA conversationnelle, ils  sont conçus pour simuler des conversations humaines et interagir avec les utilisateurs de manière automatisée en assurant une présence 24/7. Longtemps associés à la “petite boîte de dialogue en bas de l’écran” sur les sites internet,  les chatbots se sont adaptés aux comportements des consommateurs et sont aujourd’hui intégrés aux applications mobiles ou aux plateformes de messagerie.
Que ce soit pour répondre à des questions ou pour orienter les utilisateurs dans leurs choix de produits, les chatbots sont capables de gérer automatiquement les échanges avec les utilisateurs en utilisant un langage naturel. Ces interactions automatisées ne se limitent pas à des réponses “préprogrammées”, au contraire, elles reposent de plus en plus sur des algorithmes alimentés par l’IA générative, permettant aux chatbots de progresser au fil de leurs interactions avec les utilisateurs.

Importance des chatbots dans l’e-commerce

Aujourd’hui, les chatbots jouent un rôle central dans l’e-commerce offrant une assistance personnalisée tout au long du parcours d’achat. Ils simplifient la gestion des questions les plus courantes, permettant ainsi aux équipes du service client de se consacrer à des tâches plus complexes. Alimentés par l’intelligence artificielle, ils proposent des recommandations basées sur l’analyse du comportement des utilisateurs, révolutionnant ainsi l’expérience client. Ce ne sont plus simplement des assistants, mais plutôt des guides experts qui accompagnent les utilisateurs de la recherche à la finalisation des achats.

Chatbots pendant des périodes clés : une expérience client optimisée

Stratégies spécifiques pour les achats de Noël

Les chatbots se transforment en réels assistants virtuels, déployant des stratégies clés pour optimiser l’expérience d’achat, découvrons les ci-dessous :

👉Adaptation personnalisée : En analysant les historiques d’achats et les interactions passées, les chatbots créent des recommandations uniques, correspondant aux goûts spécifiques de chaque utilisateur.

👉Impact sur les ventes : Cette approche ciblée stimule les ventes en proposant des produits parfaitement adaptés, créant une expérience d’achat personnalisée.

👉Assistance dans le suivi des commandes : Les chatbots assurent un suivi transparent des commandes, répondant instantanément aux questions sur l’état des livraisons, offrant une expérience client optimale.

👉Disponibilité 24/7 : Accessibles à tout moment, les chatbots garantissent une assistance instantanée, même pendant les périodes de flux tendu, assurant une communication fluide.

Chatbots pendant les soldes : maximiser l’efficacité pendant les périodes promotionnelles

Pendant les soldes, les chatbots deviennent des alliés clés pour les entreprises en ligne. Leur capacité à pousser les promotions en font des partenaires indispensables pour optimiser l’efficacité lors de ces périodes spéciales. Découvrons comment ces agents conversationnels améliorent l’expérience d’achat :

🚀Optimisation du trafic : Les chatbots prennent le relais pour absorber les fluctuations du trafic, garantissant une expérience utilisateur fluide malgré les pics d’affluence
🚀Promotions personnalisées : Grâce à l’analyse des données utilisateur, les chatbots interconnectés à votre CRM peuvent proposer des offres personnalisées, maximisant ainsi leur impact lors des périodes promotionnelles.

Avantages, défis et avenir des chatbots e-commerce

Avantages des chatbots dans le commerce en ligne

Les chatbots présentent des avantages considérables pour les entreprises en ligne. Voici quelques bénéfices

  • Amélioration de la relation client : Disponibles en continu, les chatbots assurent des réponses rapides, élevant la satisfaction et la fidélité des consommateurs.
  • Augmentation des taux de conversion : Des chatbots efficaces guident les consommateurs, supprimant les obstacles à l’achat et favorisant des décisions éclairées.
  • Réduction des coûts de support client : Le traitement automatisé des questions fréquentes libère les équipes pour des tâches complexes, tout en réduisant les coûts.
  • Personnalisation de l’expérience d’achat : Grâce à l’analyse du comportement passé, les chatbots offrent des recommandations personnalisées.
  • Collecte de données et analyse de l’engagement client : L’intégration des chatbots permet la collecte de données précieuses pour améliorer les offres et les stratégies.

Meilleures pratiques pour le développement de chatbots e-commerce

Pour tirer parti des avantages des chatbots dans l’e-commerce, il est essentiel de mettre en œuvre les meilleures pratiques :

  • Définir les objectifs du chatbot, est une 1ère étape clé car cela guide le processus de développement en fonction des besoins particuliers de l’entreprise.
  • Le choix de la plateforme de chatbot adaptée est un élément important, il est recommandé de la sélectionner en fonction de l’intégration, de la facilité de développement et des coûts.
  • Une fois le chatbot développé, il faudra l’entraîner pour améliorer sa compréhension et ses réponses. Les tests approfondis et les ajustements basés sur les commentaires des utilisateurs sont nécessaires afin de produire la meilleure version du chatbot possible. Une fois opérationnel, il faudra assurer un suivi régulier des performances pour apporter des améliorations continues.

Les défis et solutions pour les chatbots e-commerce

La gestion des demandes parfois complexes des clients peut être un défi, nécessitant l’application de techniques d’apprentissage automatique avancées et une collaboration continue avec l’équipe technique. Dans les situations où le chatbot ne peut pas fournir une réponse satisfaisante, il est envisageable d’intégrer un livechat. Mais qu’est-ce qu’un livechat ? Un livechat permet à l’entreprise d’établir une connexion en temps réel entre ses clients ou salariés et des conseillers compétents. Cette solution interactive, via une boite de dialogue, permet de répondre de manière plus approfondie aux demandes complexes et renforçant ainsi la satisfaction de l’utilisateur. Enfin, la priorité doit être donnée au respect de la vie privée et à la sécurité des données, avec des mesures de sécurité robustes et une transparence claire sur la confidentialité.

]]> https://uat.dydu.ai/comment-les-chatbots-transforment-ils-le-secteur-de-le-commerce-pendant-les-periodes-cles/feed/ 0 Comprendre et adopter l’IA Générative dans le monde des entreprises https://uat.dydu.ai/comprendre-et-adopter-lia-generative-dans-le-monde-des-entreprises/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=comprendre-et-adopter-lia-generative-dans-le-monde-des-entreprises https://uat.dydu.ai/comprendre-et-adopter-lia-generative-dans-le-monde-des-entreprises/#respond Fri, 01 Dec 2023 13:52:45 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1234361

Dans un monde technologique en constante évolution, l’Intelligence Artificielle Générative se présente comme une véritable force du changement pour les entreprises. Elle les propulse vers plus d’efficacité (gain de temps) et d’innovation (ouvre le champ des possibles). En effet selon une étude GrandViewResearch, 83% des entreprises déclarent que l’IA est leur priorité pour les années à venir. Découvrons à travers cet article comment mettre en place l’IA de façon optimale pour vos structures.

Exploration immersive de l’IA générative

Définition de l’IA générative

L’Intelligence Artificielle Générative constitue une branche spécialisée de l’IA dédiée à la création autonome de données, de contenus ou d’éléments artistiques. Cette approche se distingue de l’IA classique, laquelle se concentre sur des tâches spécifiques comme la classification, la prédiction ou la résolution de problèmes. L’IA générative a pour objectif de produire de nouvelles données qui présentent des similitudes avec celles générées par des êtres humains, que ce soit à travers du texte, des images, de la musique, ou d’autres formes d’expression artistique.

L’évolution dynamique du domaine de l’IA générative

En quête d’innovation, l’IA générative émerge comme un domaine en constante évolution. Des pionniers tels que ChatGPT, qui a marqué un tournant majeur en 2022, aux nouveaux acteurs prometteurs comme Midjourney ou le français  Mistral, l’évolution de cette technologie ne connaît pas de répit. Les géants de l’industrie, à l’instar de ChatGPT d’OpenAI, ont joué un rôle prépondérant dans l’affinement et la mise à l’échelle des capacités de l’IA générative. Ces avancées ont ouvert la voie à des applications plus diversifiées et sophistiquées, notamment dans la création de contenus et le développement de chatbots plus intelligents. L’écosystème de l‘IA générative est en perpétuel mouvement, avec par exemple Midjourney, apportant de nouvelles  perspectives et innovations. Ces acteurs émergents contribuent à définir de nouvelles frontières, enrichissant le paysage de l’IA générative avec des applications novatrices et des fonctionnalités toujours plus avancées. Les chatbots, sont la manifestation de cette évolution dynamique de cette technologie. En effet, ces agents conversationnels virtuels deviennent des interlocuteurs de plus en plus élaborés, s’adaptant aux nuances du langage naturel et offrant des expériences conversationnelles plus riches et personnalisées.

Comment l’IA générative impacte-t-elle les entreprises ?

Découverte des différentes façons dont les entreprises utilisent l’IA générative

L’IA générative n’est pas simplement une technologie émergente : elle se positionne comme un atout stratégique pour les entreprises, offrant une palette de possibilités qui dépasse la simple curiosité technologique. Selon le média “Leptitdigital”, la part mondiale de l’IA dans le commerce devrait atteindre 24,1 milliards en 2028*. Les entreprises exploitent cette technologie de diverses manières, de la création de contenu à la gestion des contrats, façonnant ainsi de nouveaux modèles d’efficacité et d’innovation.

Pour vous donner une idée, voici une liste de quelques exemples concrets de la manière dont l’IA générative est déployée dans le monde des affaires avec l’usage de ces outils 👇 :

  • Création de contenu créatif : Production automatisée d’articles, de scripts, et de contenu multimédia grâce à des modèles tels que GPT-4, Boomy, et ChatGPT.
  • Design graphique : Génération de logos, interfaces utilisateur, et éléments visuels pour les marques à l’aide d’outils comme Looka par exemple.
  • Optimisation SEO : Création de contenu optimisé pour les moteurs de recherche, améliorant la visibilité en ligne des entreprises comme Jasper.
  • Gestion des contrats : Génération de contrats conformes et analyse de risques automatisée avec des outils comme Oblige.

Opportunités et défis pour les entreprises

Les avantages pratiques de l’IA générative pour les entreprises

Intégrer l’IA générative, dont les chatbots, surpasse la simple tendance. C’est une voie vers une productivité accrue, une réduction des coûts et la libération du potentiel créatif des équipes, offrant une opportunité concrète de compétitivité dans un marché dynamique.

  • Productivité accrue :
    • Automatisation des tâches répétitives, permettant aux équipes de se concentrer sur des missions à forte valeur ajoutée.
    • Génération rapide de contenus et réponses client, accélérant les processus opérationnels.
  • Réduction des coûts :
    • Diminution des coûts liés à la main-d’œuvre grâce à l’automatisation.
    • Optimisation des processus, réduisant inefficacité et erreurs.
  • Libération du potentiel créatif :
    • Décharge des tâches routinières pour stimuler l’innovation et la créativité.

Les préoccupations légitimes

Malgré les avantages indéniables, l’intégration de l’IA générative soulève des préoccupations légitimes. La menace des Deep Fakes, la possibilité d’utilisation non autorisée de contenus protégés engendrant des risques juridiques, ainsi que la nécessité impérative d’une programmation éthique pour éviter tout préjugé ou manipulation malveillante, sont autant de défis à relever. Dans ce contexte, des initiatives réglementaires prennent forme, notamment au sein de l’Union européenne qui a adopté en juin 2023 un projet de régulation de l’intelligence artificielle. Ces mesures visent à encadrer l’utilisation de cette technologie*, exigeant une transparence accrue des fournisseurs afin d’assurer une utilisation responsable de l’IA générative. Cela souligne l’importance croissante de concilier l’innovation technologique avec des principes éthiques et juridiques solides pour garantir un avenir durable de l’IA générative en entreprise.

* https://www.leptidigital.fr/intelligence-artificielle-ia/ia-statistiques-40982/
* https://www.lemonde.fr/international/article/2023/06/14/le-parlement-europeen-adopte-a-une-large-majorite-le-projet-de-regulation-de-l-intelligence-artificielle_6177602_3210.html
]]> https://uat.dydu.ai/comprendre-et-adopter-lia-generative-dans-le-monde-des-entreprises/feed/ 0 Chatbots et relation client : l’art de l’équilibre numérique https://uat.dydu.ai/chatbots-et-relation-client-lart-de-lequilibre-numerique/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=chatbots-et-relation-client-lart-de-lequilibre-numerique https://uat.dydu.ai/chatbots-et-relation-client-lart-de-lequilibre-numerique/#respond Fri, 10 Nov 2023 16:19:33 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1234166

Dans l’ère numérique en constante évolution, la relation client se redéfinit à travers l’intégration dynamique des chatbots. Ces agents conversationnels intelligents, propulsés par l’intelligence artificielle, transforment la gestion de la relation client. Explorez avec nous l’impact significatif des chatbots dans ce paysage en mutation, plongeant dans les avantages, les évolutions et les perspectives de cette révolution numérique.

L’utilisation des chatbots pour dynamiser la relation client

L’évolution de la relation client dans le contexte de la transformation digitale

La transformation digitale a remodelé l’interaction entre les entreprises et leurs clients, offrant un large éventail de possibilités. Les chatbots relation client sont devenus des atouts essentiels pour accompagner ce changement. De la simple recherche d’information au suivi de commande, en passant par la gestion de réclamations ou encore le traitement de problèmes après-vente, les chatbots offrent un support instantané et 24/7 sur les sites web et applications mobiles. Cette disponibilité constante s’inscrit parfaitement dans l’ère de l’instantanéité, répondant ainsi aux attentes des clients en quête de réponses immédiates et personnalisées sur les produits et services.

Les entreprises peuvent identifier les demandes les plus fréquentes et les déléguer à leur chatbot, permettant ainsi aux clients et aux prospects d’obtenir des réponses rapidement et adaptées à leurs besoins. En interconnectant le chatbot avec des logiciels internes tels que le CRM, il est possible de créer une expérience totalement personnalisée. De plus, l’intégration avec une technologie de livechat permet une escalade vers un opérateur humain en cas de besoin, tout en conservant l’historique de la conversation. En proposant des versions téléphoniques (callbots) ou vocales (voicebots), l’accessibilité est renforcée, garantissant une expérience client optimale.

Le rôle central des chatbots dans la satisfaction du client

Les chatbots occupent une place importante pour répondre aux nouvelles attentes des clients. On estime que 67 %* des consommateurs dans le monde ont eu une interaction avec un chatbot au cours des 12 derniers mois. Ils sont capables de fournir des réponses instantanées en utilisant des canaux de communication préférés tels que les messageries instantanées. De plus, grâce à l’intelligence artificielle, les chatbots sont en mesure de comprendre le langage naturel des clients, d’analyser leurs besoins et de personnaliser les réponses.

L’impact de cette personnalisation est significatif. Les clients se sentent compris et pris en charge de manière individuelle, renforçant ainsi leur satisfaction. Les chatbots deviennent de précieux alliés dans la quête d’une gestion de la relation client plus efficace. Ils réduisent le temps d’attente des clients, améliorent la qualité des réponses fournies et optimisent la gestion des demandes. L’adoption d’un chatbot fluidifie le parcours des clients, améliore leur satisfaction, et favorise la fidélisation de l’audience. Ces derniers sont particulièrement adaptés à divers secteurs tels que le e-commerce, la banque et les assurances etc. Ces outils se sont avérés incontournables pour les entreprises désireuses d’optimiser la gestion de la relation client.

Les avantages des chatbots pour les entreprises et les clients

Les bénéfices pour les clients

Les chatbots offrent plusieurs avantages aux clients, améliorant ainsi leur expérience, mais quels avantages ?

  • Réactivité accrue : Accessibles 24/7, les chatbots répondent instantanément aux questions des clients, éliminant les temps d’attente.
  • Personnalisation : Les chatbots, grâce aux connexions API et aux outils CRM, offrent des réponses personnalisées, intégrant des données spécifiques. Cette combinaison renforce la personnalisation des interactions, offrant ainsi une expérience client encore plus individualisée.
  • Simplicité d’utilisation : Les chatbots utilisent un langage naturel, simplifiant les interactions.

Les bénéfices pour les entreprises

Les chatbots offrent également des avantages significatifs aux entreprises :

  • Automatisation des tâches : Les chatbots automatisent les tâches répétitives, libérant du temps pour les employés.
  • Réduction des coûts : En automatisant les demandes courantes, les entreprises réduisent les coûts opérationnels
  • Amélioration de la productivité : Les chatbots aident les agents humains en fournissant des informations contextuelles, améliorant ainsi leur efficacité.

Un futur combiné entre chatbots et relation client ?

L’évolution des chatbots vers des interactions plus humaines et personnalisées

Les chatbots ne cessent d’évoluer pour offrir des interactions de plus en plus humaines et personnalisées. L’intégration de l’intelligence artificielle dans ces systèmes permet une compréhension approfondie du langage naturel, offrant ainsi des échanges plus authentiques avec les clients. Certains chatbots sont même désormais capables de détecter les nuances émotionnelles dans les conversations, adaptant ainsi leurs réponses en fonction du contexte émotionnel du client. L’objectif est de créer des interactions où les clients se sentent véritablement pris en charge de manière empathique, renforçant ainsi la gestion de la relation client.

L’intégration des chatbots avec d’autres canaux de communication et les avancées en matière d’intelligence artificielle

L’avenir des chatbots repose sur leur capacité à s’intégrer de manière transparente avec d’autres canaux de communication. Par exemple, un client peut lancer une conversation avec un chatbot sur un site web, puis poursuivre la discussion sur une application de messagerie. Les progrès dans la compréhension du langage naturel, les recommandations personnalisées et la prédiction des besoins des clients permettent aux chatbots d’être plus efficaces dans la gestion de la relation client. Cette combinaison d’intégration transparente et d’améliorations continues de l’intelligence artificielle positionne les chatbots comme des acteurs clés de la relation client.

Pour en savoir plus sur la manière dont les chatbots et l’intelligence artificielle révolutionnent la relation client, téléchargez le livre blanc complet de Kiamo, où vous trouverez également une interview de Samir Dilmi, Chief Revenue Officer chez Dydu, qui partage des perspectives clés sur ce sujet.

1 Chatbot recrutement : quels avantages à converser avec les candidats ?

Télécharger le livre blanc !
]]> https://uat.dydu.ai/chatbots-et-relation-client-lart-de-lequilibre-numerique/feed/ 0 IA Générative et chatbots : une synergie révolutionnaire https://uat.dydu.ai/ia-generative-et-chatbots-une-synergie-revolutionnaire/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=ia-generative-et-chatbots-une-synergie-revolutionnaire https://uat.dydu.ai/ia-generative-et-chatbots-une-synergie-revolutionnaire/#respond Tue, 17 Oct 2023 12:54:52 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1233893

Les avancées récentes en matière d’IA Générative et les larges modèles de langage (LLM) ont ouvert de nouvelles perspectives passionnantes dans le domaine des chatbots. Les LLM tels que ChatGPT sont désormais au cœur de l’évolution des chatbots et de l’intelligence artificielle. Ces avancées ont transformé les chatbots en de véritables conseillers augmentés dotés d’une intelligence augmentée qui améliore considérablement leur efficacité. Dans cet article, nous aborderons également le témoignage de Stellantis (ex-PSA), client Dydu depuis plus de 10 ans qui a souhaité intégrer l’IA Générative pour améliorer les réponses apportées par son chatbot IT.

L’essor de l’intelligence artificielle a ouvert la voie à des innovations remarquables, dont l’IA Générative, qui joue un rôle crucial dans le développement des chatbots. Ces derniers, également appelés « assistants virtuels, » ont considérablement évolué grâce à cette technologie.

Comprendre la relation entre l’IA Générative et les chatbots

Les chatbots sont des programmes informatiques conçus pour automatiser la communication et l’interaction avec les utilisateurs. Ils sont souvent utilisés pour répondre aux questions des clients, fournir des informations, ou même effectuer des tâches spécifiques, le tout sans intervention humaine pour la plupart des cas. Cependant, grâce à l’intégration de l’IA Générative, ils sont devenus bien plus que de simples programmes informatiques.

Les LLM (large language models), tels que GPT-3.5,  sont capables de comprendre et de générer du langage humain de manière remarquable, ils sont d’ailleurs au cœur de cette transformation. En effet, ils permettent aux chatbots de devenir de véritables « conseillers augmentés. » Cela signifie qu’ils sont capables de comprendre plus profondément les besoins des utilisateurs, d’apprendre de manière continue, et de fournir des réponses plus pertinentes et utiles. Les chatbots alimentés par l’IA Générative peuvent adapter leurs réponses en fonction du contexte de la conversation, ce qui renforce considérablement leur efficacité.

L’IA Générative enrichit les chatbots en leur offrant une capacité adaptative face aux besoins fluctuants des utilisateurs. Ils peuvent ainsi formuler des réponses qui semblent plus naturelles, humaines et adaptées à la situation. L’alliance de l’IA Générative avec la technologie des chatbots marque une avancée majeure pour une meilleure expérience utilisateur et ouvre de nouvelles perspectives dans le domaine de la communication automatisée.

Pour répondre à une forte demande de nos clients (dont Stellantis) et de nos prospects, Dydu intègre l’IA Générative à sa solution d’IA conversationnelle, tout en respectant les contraintes RGPD et de sécurité des données. Cette initiative illustre clairement l’importance croissante de l’IA Générative dans l’amélioration des chatbots et dans l’engagement client.

Stellantis et l’intégration de l’IA Générative dans son chatbot Dydu

Face à un environnement professionnel en constante évolution, Stellantis, l’un des géants mondiaux de l’automobile, a pris la décision stratégique d’investir dans les innovations technologiques. Parmi elles, l’IA Générative tient une place de choix, en particulier pour optimiser les interactions avec leurs collaborateurs via leur chatbot Dydu.

La phase de test en cours témoigne de cette volonté de modernisation. La cible de cette phase de test est spécifique : elle vise les collaborateurs ayant récemment rejoint Stellantis, et qui, de ce fait, ne sont pas encore familiers avec la suite Microsoft. Cet enjeu n’est pas anodin. En effet, garantir une intégration fluide et efficiente de ces nouveaux employés est essentiel.

Mais quel était l’enjeu initial derrière l’intégration d’un chatbot ? Stellantis cherchait à réduire significativement les coûts du support local. Cette démarche était la conséquence directe d’une récente réorganisation interne, ayant entraîné une réduction notable des équipes dédiées au support. Dans ce contexte, mettre en place un chatbot Dydu s’est présenté comme une solution idéale pour offrir une assistance constante, tout en optimisant les ressources.

En 2023 face aux nouveaux besoins identifiés, Stellantis a voulu tester l’IA Générative. Il est apparu essentiel de garantir un accès aisé à la documentation SharePoint, de faciliter la gestion de la base de connaissances, et d’intégrer de nouvelles langues pour assurer un support multilingue adapté à la dimension internationale du groupe.

Tout cela démontre la vision proactive de Stellantis en matière d’innovation technologique. La volonté du groupe est claire : être à la pointe, garantir une expérience utilisateur optimale pour ses collaborateurs, et assurer l’efficacité opérationnelle à chaque étape de leurs interactions avec les outils digitaux mis à leur disposition.

L’IA Générative en action : cas d’usage et bénéfices associés

En intégrant de l’IA Générative via les LLM à notre solution, de nouveaux cas d’usage sont possibles afin d’améliorer l’expérience utilisateur :

  • Élargissement du périmètre de réponse : grâce aux LLM, le chatbot Dydu peut maintenant puiser dans les bases documentaires existantes, ce qui signifie qu’il est capable de répondre à un plus grand nombre de questions posées par les utilisateurs.
  • Détection des questions Incomprises : l’IA Générative identifie les questions qui échappent encore à la compréhension du bot. Cette capacité ouvre la voie à des améliorations ciblées pour garantir une expérience utilisateur plus satisfaisante.
  • Langue et traduction automatisée : une autre fonctionnalité puissante permet au bot de détecter la langue de l’utilisateur et de traduire le contenu en conséquence, facilitant ainsi les échanges multilingues.
  • Enrichir la compréhension du langage naturel (NLU) de la solution Dydu : intégrer les LLM à la solution Dydu permet également de générer du texte automatiquement en ajoutant des formulations et groupes de formulations à notre base de connaissances. Le but est toujours d’améliorer l’expérience utilisateur et améliorant les réponses apportées.

Cette intégration de l’IA Générative constitue une avancée significative dans l’amélioration de l’efficacité des chatbots et dans l’amélioration globale de l’expérience des utilisateurs. Elle offre un potentiel d’amélioration considérable pour les entreprises qui cherchent à optimiser leurs interactions client.

Si cet article a suscité votre intérêt et que vous souhaitez en savoir plus sur le sujet, nous vous encourageons à visionner notre webinaire du 12 octobre. Découvrez en détail le témoignage de Stellantis (ex-PSA) en cliquant ici 👇

Voir le replay du webinaire
]]> https://uat.dydu.ai/ia-generative-et-chatbots-une-synergie-revolutionnaire/feed/ 0 La voix : le canal privilégié dans la relation client https://uat.dydu.ai/la-voix-le-canal-privilegie-dans-la-relation-client/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=la-voix-le-canal-privilegie-dans-la-relation-client https://uat.dydu.ai/la-voix-le-canal-privilegie-dans-la-relation-client/#respond Mon, 22 May 2023 15:07:12 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1233066

De nombreuses études montrent que la voix et le téléphone restent des canaux plébiscités par les clients. L’importance de l’humain dans cette relation est primordiale, mais la charge de travail des services clients, notamment dû à la multiplication des canaux, augmente les temps d’attente et le niveau de frustration des clients.

Afin de décharger les équipes support tout en augmentant la satisfaction client, des solutions d’automatisation liées à la voix existent. Mais comment faire son choix quand on ne connait pas la différence entre ces solutions ? Aujourd’hui, les plus répandues sont le SVI (serveur vocal interactif), le callbot et le voicebot. Pour beaucoup de décisionnaires, ces solutions sont les mêmes, mais dans la réalité, elles ont des usages et des niveaux de satisfaction différents.

Pour vous aider à faire votre choix, voici les avantages et inconvénients de chacune des solutions.

Serveur Vocal Interactif (SVI) :

C’est la technologie vocale la plus répandue sur le marché. Pour faire simple, le SVI permet d’interagir via un menu vocal configurable. Il est possible de donner sa réponse via le clavier en appuyant sur la touche correspondante au choix sélectionné (exemple : pour payer votre facture, tapez 3) ou de dicter la réponse (exemple : pour une question concernant votre facture, dites « facture »). L’utilisateur est alors engagé dans un parcours en entonnoir l’amenant jusqu’à une question précise (exemple: pour consulter votre facture tapez 1, pour régler votre facture tapez 2, pour parler à un conseiller tapez 3).

Les avantages :

  •  Réduction des coûts : le nombre de réceptionnistes est réduit et les redirections vers les agents pré-qualifiées.
  •  Disponibilité : une disponibilité 24/7 pour les questions qui permettent de se renseigner (ex : horaires d’ouverture, suivi d’activation de ligne téléphonique, etc.)
  • Meilleur traitement des demandes : il y a moins de redirections entre différents départements puisque le premier niveau de qualification a été effectué.

Les Inconvénients :

  • Bien que pratique, le SVI symbolise dans l’esprit des utilisateurs le remplacement de l’humain et l’impression qu’il a moins d’importance.
  • Les utilisateurs rencontrent souvent des difficultés pour qualifier leur demande ou tapent rapidement un chiffre au hasard pour avoir le plus vite possible un agent « humain » lors de problèmes rencontrés.
  • Le scénario paramétré et le nombre de questions pré-qualifiantes sont donc à bien prendre en compte pour faciliter la gestion des agents opérationnels sans créer l’arrivée de clients agacés par leur parcours et énervés d’avoir mis 10 minutes avant de parler à quelqu’un de leur problème « urgent ».
  • Le manque de « naturel » de la gestion par mot-clé ou par touche sur le clavier n’offre pas une grande fluidité de parcours.

Le Voicebot :

Il y a plusieurs écoles sur la définition du voicebot vs callbot. Dans les deux cas, la technologie utilisée est la même. Il s’agit d’assistants vocaux qui traitent les demandes orales en les convertissant en texte pour les soumettre aux serveurs : on parle alors de STT (Speech to Text) et TTS (Text to Speech) pour la réponse. Tout ceci ne prenant que quelques millisecondes, l’utilisateur final a la sensation d’avoir une conversation fluide.

Pour cet essai, nous allons définir le voicebot comme la capacité d’interagir avec la voix au sein d’un chatbot (qu’il soit sur un site, une app ou une messagerie) ou avec un objet connecté (Google et Alexa étant les plus connus).

Selon le baromètre du numérique 2022, 40% des Français utilisent des objets connectés et 27% possèdent une enceinte connectée.

La voix devient rapidement incontournable dans la relation client et le Voicebot, contrairement au SVI, permet d’avoir une interaction naturelle grâce à des modèles NLP (gestion du langage naturel) de plus en plus performants.

Les avantages :

  • Rapidité : parler est 3 fois plus rapide que de taper sur un clavier.
  • Multitasking : l’utilisateur peut parler à son enceinte tout en naviguant sur le site, sur son espace client ou même en faisant autre chose.
  • Inclusion : la voix est une interface simple, utilisable par tous et qui permet une accessibilité aux personnes en situation de handicap visuel ou physique.

Les inconvénients :

Comme pour un chatbot écrit, il faut prévoir les connaissances les plus répandues. Il faut donc enrichir régulièrement la base pour rendre le bot performant et offrir une expérience fluide pour éviter des réponses du type « je suis désolé, mais je n’ai pas compris votre demande » ou « désolé, mais je n’ai pas la réponse à cette question ».

Le Callbot :

Tout comme le voicebot, le callbot permet une gestion par la voix et offre une expérience fluide. Comme un SVI, il est disponible via le téléphone et a pour mission de fluidifier les volumes d’appels entrants auprès des services clients. Mais les similitudes s’arrêtent là.

60% des clients privilégient le téléphone comme canal de contact du service client.*

En termes d’expérience, le callbot offre ce qu’il y a de mieux au niveau de l’accueil téléphonique en combinant qualités du SVI et du voicebot.

Lors d’un appel, le client est immédiatement pris en charge et le bot va interagir avec lui comme le ferait un agent réceptionniste « Bonjour, quel est l’objet de votre appel ? ». Le client peut s’exprimer avec ses propres mots et le bot va comprendre la demande et le contexte (pas simplement des mots-clés). Il va également adapter son débit à celui du client pour désamorcer une situation d’énervement par exemple. Le callbot est en mesure de comprendre une date de naissance, une adresse complète, des références commandes, et toute autre variable. Il est connectable avec une plateforme omnicanale de centre de relation client.

Les avantages :

  • Satisfaction client : suppression des temps d’attente et rapidité de traitement.
  • Réduction des coûts : processus de traitement facilité et diminution du taux de rappel (jusqu’à 40% d’économies observées)*
  • Apport d’affaires : traitement des appels en horaires non ouvrés et pré-qualification des demandes.
  • Expérience salariée améliorée : expertise valorisée et gestion des appels entrants plus efficace.

Les Inconvénients :

Le callbot est efficace lorsque son rôle est bien défini en amont (prise de rendez-vous, qualification de demande, souscription de contrat). Il peut traiter une demande dans son intégralité ou mettre en lien avec un opérateur, mais le scénario doit être bien défini pour exploiter pleinement ses capacités.

Pour en savoir plus sur les callbots, nous vous invitions à découvrir l’article suivant : Callbots : les fonctionnalités incontournables pour une expérience fluide.

Quelle que soit la solution vocale choisie, il est important de bien définir vos objectifs, de passer le temps nécessaire sur la mise en place des différents scénarios et de vérifier les interconnexions avec vos outils actuels. En respectant ces trois critères, votre projet d’agent conversationnel vocal devrait montrer rapidement des résultats et augmenter la satisfaction de vos clients et de vos équipes.

*https://uat.dydu.ai/produits/callbot/

]]> https://uat.dydu.ai/la-voix-le-canal-privilegie-dans-la-relation-client/feed/ 0 ChatGPT VS Dydu : différences et complémentarités  https://uat.dydu.ai/chatgpt-vs-dydu-differences-et-complementarites/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=chatgpt-vs-dydu-differences-et-complementarites https://uat.dydu.ai/chatgpt-vs-dydu-differences-et-complementarites/#respond Tue, 18 Apr 2023 08:13:39 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1232840
visuel chatGPT

Depuis quelques mois, les sujets liés à l’IA prennent beaucoup de place dans l’actualité et dans les conversations du quotidien avec l’arrivée du fameux chatGPT.

Les chatbots et outils de selfcare sont déjà au cœur de la relation client depuis quelques années :

  • 96% des consommateurs ont entendu parler d’un chatbot et savent ce que c’est
  • 62% des consommateurs préfèrent chercher et trouver leurs réponses eux-mêmes
  • 40% d’économies réalisées sur les coûts d’assistance à la clientèle grâce aux bots

Et cette tendance pourraient bien accroître de manière exponentielle avec l’adoption de GPT !
Avant d’entrer dans le vif du sujet, un disclaimer s’impose !
📢 Le sujet GPT est en constante évolution. Cet article ne sera peut-être plus d’actualité demain. En revanche, les travaux que nous engageons côté Dydu pour intégrer GPT à notre solution sont bien d’actualité. Stay Tuned!

ChatGPT : Pourquoi tant d’engouement ? 

Les chatbots ne sont pas nouveaux, alors pourquoi tant de bruit autour du chatGPT d’OpenAI particulièrement ?

Si vous avez déjà essayé de converser avec chatGPT, vous avez sûrement été bluffé par :

  • le sentiment d’être compris par un chatbot qui permet des conversations très naturelles
  • sa capacité à rédiger des poésies, des articles de presse, ou encore des documents juridiques, avec précision et/ou créativité
  • la rapidité des réponses données par le bot

Que ce soit en français ou en anglais, le bot s’exprime parfaitement.

Autre effet “waouh”, chatGPT est capable de se souvenir des conversations précédentes, vous donnant ainsi des réponses contextualisées.

En bref, on a l’impression de parler à notre meilleur ami (ou presque) ! ChatGPT a changé la perception des chatbots positivement, et ça, c’est une bonne nouvelle !

Exemple de conversation avec chatGPT
Exemple de conversation avec chatGPT

Quelles sont les différences entre chatGPT et les solutions de chatbot Dydu ?

Avant d’aborder les différences entre chatGPT et Dydu, parlons des points communs. Tous deux sont spécialisés dans le traitement du langage naturel (NLP):

  • ChatGPT utilise son propre modèle de langage, GPT.
  • Dydu est également propriétaire de sa propre brique NLP, au coeur de ses solutions de chatbot.

Mais les deux solutions ne proposent pas exactement la même expérience utilisateur.

point communs et différences entre chatGPT et Dydu

Mode d’apprentissage

La manière de traiter le langage et l’apprentissage du bot est différente entre chatGPT et Dydu.

ChatGPT utilise l’apprentissage non supervisé, c’est-à-dire qu’il apprend en fonction de ses interactions avec les utilisateurs. On dit alors qu’il est non déterministe (on peut avoir des réponses différentes à la même question) et non explicable. 

Son utilisation est donc risquée pour une marque puisqu’il est impossible de maîtriser le discours. ChatGPT peut donc affirmer des choses fausses ou devenir raciste, sexiste, … ce qui peut considérablement nuire à l’image d’une marque et créer un bad buzz.

Exemple de réponse fausse issue de chatGPT
Exemple de réponse fausse issue de chatGPT

Dydu fait le choix de l’apprentissage supervisé. Notre outil, notamment via notre back-office, permet aux entreprises de choisir ou pas d’ajouter de nouvelles connaissances et de maîtriser les réponses qui seront apportées aux questions. Il y a donc une maîtrise totale du discours auprès du client.

Gestion du bot via un back-office

ChatGPT n’offre pas la possibilité de gérer le chatbot via un back-office, contrairement à Dydu.

Le back-office de Dydu est une des forces principales de notre solution et il est très apprécié par nos clients. Intuitif, il permet de:

  • accéder à l’historique des conversations
  • analyser la pertinence des réponses et la satisfaction des clients
  • enrichir la base de connaissance et donc de maîtriser le contenu
  • consulter les statistiques d’utilisation et de conversations

Autant de fonctionnalités qui n’existent pas dans le produit d’OpenAI. Notre outil et nos solutions sont bien plus adaptés à des besoins d’entreprises pour leurs clients ou leurs collaborateurs.

Interconnexions avec des outils et plateformes

Contrairement à chatGPT, notre logiciel peut s’interconnecter avec les principaux outils du marché, s’intégrer facilement dans des canaux ou applications tierces, ou encore effectuer des traitements en masse. Il peut ainsi récupérer les données issues de vos CRM, SIRH, outils de ticketing et autres bases de données afin de personnaliser les réponses apportées à l’utilisateur.

À l’écoute des besoins de nos clients, nous développons de plus en plus d’interconnexions, afin de:

  • déployer facilement nos chatbots là où se trouvent les utilisateurs (Microsoft Teams, Facebook Messenger, Instagram, etc.)
  • augmenter l’expérience utilisateur en apportant des réponses personnalisées et en effectuant des actions directement au sein du bot, grâce à l’intégration avec les outils d’entreprise.

Sécurité des données

La solution Dydu est compatible RGPD, ce qui n’est pas le cas de chatGPT.

Une solution comme Dydu avec des clients du CAC40 du secteur bancaire, telecoms, public, etc. doit être extrêment vigilente concernant la sécurité de ses données et ce doit d’être compatible RGPD.

Ainsi, nous hébergeons nos données en France et de manière cryptée. Nous savons où vont nos données et comment elles sont exploitées.

L’exploitation de chatGPT fait débat aujourd’hui en Europe poussant la CNIL à ouvrir une enquête.

Comment Dydu exploite GPT pour l’intégrer à ses solutions

Nous travaillons actuellement sur plusieurs POC avec certains de nos clients afin d’exploiter GPT, mais également d’autres modèles de langage comme LLaMA de Meta, au sein du moteur Dydu.

Le mix des deux solutions permettrait d’aller encore plus loin dans l’amélioration de l’expérience client.

La recherche documentaire

L’intégration de modèles de langage comme GPT avec la solution Dydu permet principalement d’apporter une réponse aux questions les moins récurrentes – celles qui n’ont pas été couvertes par la base de connaissance rédigée par les experts métier.

Comment ? En exploitant GPT sur une base documentaire préexistante. Ainsi, si le bot Dydu n’a pas trouvé de réponses dans la base de connaissances, nous irons chercher une réponse dans la base documentaire, permettant ainsi d’apporter des réponses à plus de questions.

Accélération de l’entraînement des bots Dydu

Une autre piste intéressante est l’enrichissement des formulations de la base de connaissances automatiquement, en utilisant le côté génératif de GPT.

En fournissant une seule formulation à une connaissance, GPT va nous fournir des alternatives, accélérant ainsi l’apprentissage de notre moteur. Il suffira ensuite de vérifier la pertinence des formulations proposées par GPT.

Le 12 avril dernier, les cofondateurs de Dydu ont détaillé tous ces points lors d’un webinar dédié à chatGPT.

Accédez au replay du webinar chatGPT
]]> https://uat.dydu.ai/chatgpt-vs-dydu-differences-et-complementarites/feed/ 0 Callbots : les fonctionnalités incontournables pour une expérience fluide https://uat.dydu.ai/callbots-les-fonctionnalites-incontournables-pour-une-experience-fluide/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=callbots-les-fonctionnalites-incontournables-pour-une-experience-fluide https://uat.dydu.ai/callbots-les-fonctionnalites-incontournables-pour-une-experience-fluide/#respond Thu, 13 Apr 2023 14:25:10 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1232827

Vous êtes débordés par le volume d’appels entrants ? Vous souhaitez améliorer l’expérience de vos clients en supprimant les temps d’attente et en leur apportant des réponses immédiates ?
Le callbot, agent conversationnel disponible par téléphone 24/7, vous permet de répondre à ses problématiques, tout en réduisant vos coûts de 30% !

Afin de proposer une expérience client fluide et de venir en support aux conseillers, un callbot doit être doté de certaines fonctionnalités incontournables.

Compréhension du langage naturel (NLP) 

La première fonctionnalité indispensable est la puissance de l’algorithme de compréhension du langage naturel (NLP). Plus l’algorithme est puissant, plus la conversation est fluide.

Le callbot doit être capable de comprendre les demandes de l’interlocuteur et d’y répondre sans latence. Cela favorise la rapidité et la fluidité des échanges.

Il doit également s’adapter au rythme du débit de parole et au vocabulaire de l’utilisateur. Par exemple, le callbot doit comprendre que “ça me va” et “ça marche” veulent dire la même chose. Notre solution de callbot va également “imiter” le rythme de débit de parole de l’interlocuteur et gérer les silences.

De même, il doit être en mesure de gérer des plages horaires, en l’absence de données précises. Par exemple, si j’appelle pour prendre un RDV “la semaine prochaine en matinée”, le callbot doit pouvoir me proposer des créneaux horaires adaptés à ma demande, même si je n’ai pas précisé la date et l’heure.

Chez Dydu, nous développons et optimisons nos algorithmes depuis plus de 13 ans. Ainsi, nous affichons:

  • 90% d’exactitude de la transcription
  • un taux de compréhension >90% 
  • un temps de réponse < 1 sec.

Plus le callbot va adopter les codes du langage humain, plus l’expérience sera naturelle et fluide, et donc l’expérience client enrichie.

Interconnexion à vos outils pour des réponses personnalisées et préqualification des demandes

Le callbot peut répondre à de nombreux cas d’usage, surtout lorsque celui-ci est interconnecté avec vos outils comme un CRM, un outil de ticketing, de planification de RDV, une plateforme d’envoi de SMS/email, etc. 

Prendre RDV avec sa banque

Une fois que le client a exprimé sa demande de prise de RDV avec son conseiller bancaire, le callbot peut poser des questions afin d’identifier (et éventuellement d’authentifier) l’interlocuteur. Une fois identifié, le callbot est à même de détecter qui est le conseiller bancaire du client et de proposer des créneaux disponibles. Une fois le RDV confirmé, un SMS et un email de confirmation peuvent être également envoyés au client.

Déclarer un incident

Tout comme la prise de RDV avec la banque, le callbot va d’abord identifier le client en lui posant des questions. Il peut ainsi prendre en compte sa réclamation en créant un ticket d’incident avec un numéro de dossier, dans votre outil de ticketing. Le client peut également suivre l’évolution de son dossier via le callbot.

Il existe une multitude de cas d’usage, selon le secteur d’activité de votre entreprise.

Les avantages à connecter votre callbot à vos outils de travail sont nombreux:

  • authentification et/ou identification
  • personnalisation des réponses
  • traitement des demandes par le callbot de bout en bout
  • préqualification des demandes pour les cas plus complexes

Notre solution s’interconnecte avec de nombreux outils et plateformes.

Escalade vers un téléconseiller

Il est possible d’enrichir davantage l’expérience client callbot en proposant l’escalade vers un conseiller lorsque cela est nécessaire pour compléter la demande du client.
En effet, un callbot ne va pas traiter 100% des cas d’usage ; il y a des problématiques qui doivent être traitées par un humain plutôt que de façon automatisée (ex : la souscription ou la résiliation d’un contrat).
Le bot va alors préqualifier la demande du client avant de la transférer à un téléconseiller. Ce dernier aura accès au contenu de la conversation avec le bot afin de traiter la demande plus rapidement.

Il y a de nombreux avantages à coupler votre callbot avec un système d’escalade vers votre service client:

  • vous traitez un plus grand nombre d’appels entrants
  • les conseillers gèrent uniquement les demandes à forte valeur ajoutée
  • le délai de traitement des demandes est considérable réduit et l’expérience client enrichie
  • vous réduisiez vos coûts de traitement des appels

Un callbot peut être un allié puissant pour gérer l’ensemble de vos appels entrants, tout en améliorant l’expérience de vos clients, accompagnés de bout en bout.

Vous envisagez de mettre en place un callbot dans votre entreprise ? N’hésitez pas à nous contacter pour demander une démo de notre solution. Nous vous aiderons à identifier les différents cas d’usage intéressants pour votre activité et comment améliorer l’expérience de vos clients et de vos collaborateurs.

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]]> https://uat.dydu.ai/callbots-les-fonctionnalites-incontournables-pour-une-experience-fluide/feed/ 0 Relation bancaire : des agents conversationnels pour accompagner les usages digitaux https://uat.dydu.ai/relation-bancaire-des-agents-conversationnels-pour-accompagner-les-usages-digitaux/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=relation-bancaire-des-agents-conversationnels-pour-accompagner-les-usages-digitaux https://uat.dydu.ai/relation-bancaire-des-agents-conversationnels-pour-accompagner-les-usages-digitaux/#respond Tue, 06 Dec 2022 15:45:22 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=1230925

Partout en France et dans le monde, la crise sanitaire a accéléré la digitalisation des pratiques et le secteur bancaire n’échappe pas à cette tendance. Pour les interactions du quotidien avec leur banque, les clients délaissent progressivement les canaux traditionnels de communication (téléphone, rendez-vous en agence) au profit des canaux digitaux. Cette transformation du comportement des clients vis-à-vis de leur banque a un impact majeur sur la relation bancaire. 

Des attentes tournées vers l’accessibilité et la réactivité

Que ce soit sur le site internet de leur banque ou via leur appli mobile, les clients attendent un service client irréprochable : ils souhaitent pouvoir obtenir des réponses rapides et pertinentes, sans consentir à des efforts trop importants, et ce quel que soit le canal utilisé. L’accès immédiat aux informations et la facilité pour réaliser des opérations bancaires courantes sont en effet des critères clés pour les clients des banques, selon une étude récente du cabinet d’audit Deloitte*.

Pourtant, les établissements bancaires peinent à répondre à toutes les demandes de manière satisfaisante. Cette même étude indique en effet que, dans le cadre d’une réclamation, à peine plus d’un français sur deux parvient à obtenir la réponse souhaitée dès le premier contact. Près de 7% des clients interrogés dans le cadre d’une étude Onepoint en collaboration avec Harris Interactive indiquent même une absence totale de réponse de leur banque lors d’une opération**.

Comment les banques peuvent-elles se rendre plus disponibles pour leurs clients, sans pour autant surcharger le quotidien du service client ou de leurs conseillers ?

Des conseillers bancaires virtuels disponibles 24h/24, 7j/7

Qu’il s’agisse de répondre aux besoins de clients particuliers ou de clients professionnels, les solutions d’IA conversationnelle donnent la possibilité aux banques d’offrir un support continu à leurs utilisateurs. Disponibles 24h/24, 7j/7, les agents conversationnels bancaires automatisent la gestion des demandes entrantes récurrentes : ils renseignent les utilisateurs de manière instantanée et les assistent en cas de blocage, fluidifiant ainsi le parcours client.

Accessibles et simples d’utilisation, ces outils permettent aux utilisateurs de conserver leur autonomie sur les canaux digitaux de leur choix : ils peuvent obtenir des informations sur leur compte, réaliser des actions bancaires courantes et être guidés dans leurs démarches. 

Mais ce n’est pas tout ! Grâce à une compréhension fine du langage naturel et des capacités transactionnelles, les agents conversationnels permettent également aux utilisateurs d’effectuer, directement depuis le bot, certaines actions ciblées : recherche d’une opération, consultation du statut d’un virement, téléchargement de documents ou encore souscription à un service, en toute sécurité.

Une expérience client augmentée

Pour une expérience client sur mesure, les bots viennent s’interconnecter avec les logiciels internes des banques afin de fournir des réponses personnalisées. Ainsi, un client qui solliciterait l’agent virtuel de sa banque pour connaître son plafond de carte pourra non seulement récupérer l’information via le bot, mais également modifier ce plafond pour lui permettre de réaliser un achat exceptionnel par exemple.

Pour les demandes nécessitant l’intervention d’un conseiller, le bot pourra basculer l’utilisateur vers un opérateur livechat ou un centre d’appels. Cette escalade peut être réalisée en fonction de différents critères au cours de la conversation, comme l’identification d’un sujet sensible, une incompréhension du bot ou encore le temps d’inactivité du client. Une fois la connexion établie vers le livechat, le conseiller reçoit l’historique de la conversation, ce qui lui permet de contextualiser la demande et d’aider plus efficacement l’utilisateur. Il peut également faire appel à la base de connaissances du bot pour étayer ses réponses.

Pour les équipes du service client, c’est un gain de temps considérable : les demandes récurrentes à faible valeur ajoutée étant pré-filtrées par le bot, les conseillers peuvent se consacrer pleinement aux cas où leur intervention auprès du client aura un impact fort.

Top 5 des cas d’usage des bots de relation bancaire

  1. Informations du compte : interroger son solde, obtenir des relevés bancaires, modifier des plafonds de carte, consulter son autorisation de découvert
  2. Actions bancaires courantes : récupérer un RIB, effectuer un virement, commander un chéquier, ajouter un bénéficiaire
  3. Accompagnement des démarches : déménagement, opposition, contestation d’un paiement
  4. Gestion de l’espace client : difficultés techniques, perte ou oubli de mots de passe et identifiants, changement de coordonnées
  5. Relation agence : trouver une agence près de chez soi, contacter son conseiller
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* Etude Deloitte Relations banques et clients – 11e édition
** Etude Onepoint et Harris Interactive – La relation client dans le nouveau paradigme post-Covid

]]> https://uat.dydu.ai/relation-bancaire-des-agents-conversationnels-pour-accompagner-les-usages-digitaux/feed/ 0 Comment Dydu rend plus facile l’intégration de chatbot multicanal ? https://uat.dydu.ai/comment-dydu-rend-plus-facile-lintegration-de-chatbot-multicanal/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=comment-dydu-rend-plus-facile-lintegration-de-chatbot-multicanal Mon, 04 Jul 2022 14:36:11 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=943622

Pour maximiser l’efficacité d’un chatbot, il est primordial de pouvoir l’intégrer aux plateformes les plus plébiscitées par vos utilisateurs. Après WordPress, SharePoint, ServiceNow et Teams, nous vous permettons désormais de déployer facilement vos chatbots sur de nouveaux supports tels que Facebook, Instagram et Whatsapp. Plus un robot conversationnel est présent et visible sur vos canaux de communication, plus il a de chance d’être utilisé et de devenir le point de contact de référence de vos utilisateurs.

Il vous suffit de créer un chatbot unique que vous intégrez sur plusieurs canaux en même temps. On parle alors de chatbot multicanal.

Comment intégrer un chatbot sur le web ?

L’intégration d’un chatbot sur un site internet ou intranet est très simple et rapide. Il faut ajouter le script Javascript de votre bot Dydu au sein de vos pages web. Il s’agit d’une seule ligne de code HTML. Le script charge tous les fichiers nécessaires au bon fonctionnement du chatbot depuis le serveur d’hébergement du site web.

Concernant les sites web réalisés sur les CMS WordPress et SharePoint, vous n’avez pas besoin de modifier le code de votre site. 43% des sites web seraient créés sur WordPress, Dydu a donc développé un plugin WordPress à installer pour y déployer son bot en quelques clics. Quant à SharePoint Online, CMS utilisé par plus de 200 000 organisations dans le monde pour leur intranet et site d’équipe, Dydu fournit une extension à installer dans son catalogue d’applications SharePoint.

Vous pouvez choisir de publier votre assistant virtuel sur la totalité de votre site web ou sur une ou plusieurs pages spécifiques, en fonction des sujets auxquels le chatbot peut répondre. Les chatbots Dydu sont responsive : ils s’adaptent à la taille de l’écran utilisé, que l’utilisateur final soit sur un site web (sur mobile, tablette ou desktop) ou une application.

Comment intégrer un chatbot dans des applications mobiles et bureautiques ?

Intégration d’un chatbot sur application mobile

Les applications mobiles sont un excellent moyen de s’adresser aux utilisateurs plus présents sur leurs téléphones. Tout comme un site web, nos clients peuvent eux-mêmes intégrer un bot à une application mobile existante. C’est notamment le cas de nos clients Total Direct Énergie, Société Générale et SNCF Connect. En naviguant sur l’application mobile, les utilisateurs peuvent ouvrir le chatbot en cliquant sur l’avatar en bas à droite de l’écran, puis le fermer après la conversation pour revenir au contenu de l’application.

Sobot, le chatbot de la Société Générale sur application mobile
Sobot, le chatbot de la Société Générale sur application mobile

Intégration d’un chatbot sur un logiciel

Dydu permet à ses clients de mettre en place facilement leur bot sur le logiciel ServiceNow. Cette solution d’automatisation des tâches est leader du marché de l’ITSM (gestion des services informatiques). C’est un canal idéal pour mettre en place un chatbot IT. Il suffit d’ajouter le chatbot en tant que widget depuis votre portail ServiceNow. Les widgets sont des composants réutilisables proposés par ServiceNow qui permettent d’ajouter des fonctionnalités à son portail.

Dydu sur ServiceNow

ServiceNow est utilisé par un grand nombre de nos clients et prospects. Il est toutefois possible de déployer un bot Dydu sur d’autres applications bureautiques à partir du moment où ces dernières permettent l’ajout d’un script Javascript.

Comment intégrer un chatbot sur messagerie instantanée ?

Pour ajouter un bot sur une messagerie instantanée tout en conservant les fonctionnalités front du bot Dydu, il est souvent nécessaire de déployer un connecteur spécifique. Nous sommes donc dépendants des fonctionnalités proposées par ces messageries instantanées. Nous ne pouvons pas customiser le design d’un bot sur Teams, Messenger, Slack ou WhatsApp. En revanche, nous pouvons configurer certains éléments comme le nom du bot, l’avatar ou la mise en forme de texte.

Chatbot sur Microsoft Teams

L’application de communication collaborative Microsoft Teams compte aujourd’hui 270 millions d’utilisateurs actifs mensuels. C’est la solution la plus utilisée par nos clients ! Grâce à notre connecteur Teams, la plupart des fonctionnalités permises par notre solution sont disponibles pour un bot sur Teams : mise en forme des réponses, redirection vers d’autres connaissances, utilisation de variables, arbres de décisions… 100 % des fonctionnalités de mise en forme des réponses dans le bot sont disponibles sur Teams (gras, couleur, liste à puce, liens, tableau, image, panneau latéral, etc.) !

L’affichage est différent de celui d’un site web. Les utilisateurs recherchent le nom du bot et engagent la conversation comme s’ils le faisaient avec un(e) collègue. Quant au bot, il gère aussi bien les conversations individuelles que celles en groupe. Dans les conversations de groupe, il ne répond que lorsque les utilisateurs le mentionnent.

Pour déployer son bot sur Microsoft Teams, il faut configurer ce que l’on appelle “l’application bot” depuis votre portail Azure et votre catalogue d’applications Teams.

Chatbot sur Facebook Messenger

Les chatbots sont aujourd’hui largement démocratisés sur Facebook Messenger. Il existe depuis longtemps des modules pour y créer des bots, mais ces derniers sont assez simplistes et proposent des fonctionnalités limitées. Comme pour Teams, nous avons développé un connecteur pour faire fonctionner nos bots sur Messenger en proposant un maximum de fonctionnalités Dydu. Cependant, nous restons dépendants de ce que Messenger propose en terme d’affichage du contenu.

Le bot est rattaché à une page Facebook. Les internautes peuvent y accéder en cliquant sur le bouton “message” sur la page de la marque, ou directement depuis Messenger si une première conversation a déjà eu lieu.

Pour créer un bot sur Facebook Messenger, il suffit de créer une application bot connectée au chatbot sur le Bot Management System (BMS) Dydu, puis de mettre à disposition cette application bot sur sa page Messenger.

Chatbot sur Instagram

Le réseau social est déjà largement utilisé pour suivre des marques. D’après les données internes d’Instagram et un sondage Ipsos, 90 % des utilisateurs d’Instagram sont abonnés à une entreprise, et 2 personnes sur 3 déclarent qu’Instagram permet d’interagir avec des marques. Nombre d’entre elles déploient des bots sur le réseau social pour répondre automatiquement aux questions de leurs abonnés et recommander des produits. 

Chatbot sur WhatsApp

D’après Hootsuite*, WhatsApp serait le troisième réseau social le plus utilisé après Facebook et YouTube. Bien que la majorité des utilisateurs se servent de l’application pour dialoguer avec leurs amis et famille, WhatsApp présente un intérêt considérable pour les entreprises. Notamment la mise en avant de produits à travers un catalogue et l’amélioration du support client grâce à des agents livechat et/ou un bot.

Comment gérer un chatbot multicanal ?

Déploiement facile et rapide depuis le back-office de notre solution

Toujours dans l’objectif de faciliter la création d’un bot pour ses clients, Dydu a développé un module pour que nos clients puissent déployer eux-mêmes leur bot sur différentes plateformes. Appelé “menu canaux”, ce module est disponible dans notre BMS et permet d’intégrer un bot en quelques clics sur le Web, Microsoft Teams, et prochainement les autres canaux gérés par Dydu.

intégration bot dydu

Vues différenciées par canal

Votre chatbot est intégré sur plusieurs canaux, mais vous gérez les connaissances et les conversations au même endroit, dans le BMS Dydu. Ce dernier offre une vue d’ensemble des performances et conversations de votre bot, mais aussi des vues différenciées pour chaque canal. Vous pouvez donc savoir sur quel canal s’exécute chaque conversation. Ce qui est très utile dans le cas où votre flux doit prendre une direction différente en fonction des canaux utilisés (réponse spécifique selon la mise en forme / les fonctionnalités disponibles par canal).

Il sera également bientôt possible d’avoir des statistiques propres à chaque canal (nombre de conversations, d’interactions, taux de qualification, etc).

Intégrer votre bot partout où vos utilisateurs se trouvent est le meilleur moyen de rendre votre bot utile et efficace ! Vous souhaitez connaitre les bonnes pratiques pour inciter vos collaborateurs ou clients à avoir le réflexe chatbot ? Consultez notre article Comment favoriser l’adoption de votre bot ?

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* Étude “Digital 2022” d’Hootsuite

]]> Voxygen x Dydu : Expérience client et voix de synthèse https://uat.dydu.ai/voxygen-dydu/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=voxygen-dydu Mon, 27 Jun 2022 08:05:45 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=931853

Voxygen est le partenaire technologique de dydu sur les produits vocaux comme le callbot et le voicebot. Ils éditent une solution de synthèse vocale basée sur de l’Intelligence Artificielle. Voxygen crée des voix personnalisées pour des grandes entreprises comme SNCF Connect, EDF, Bouygues, Orange, BNP Paribas ou encore Météo France. Le projet le plus connu de Voxygen est sans doute la digitalisation de la voix de Simone Hérault avant son départ à la retraite. Célèbre voix de la SNCF depuis presque 40 ans, elle est désormais digitalisée et utilisée sur l’ensemble des services vocaux de l’entreprise. 

Retour en images : Voxygen était présent lors de la Matiéne Clients Dydu du 31 mars 2022. Ils y ont présenté leur expertise et comment enrichir l’expérience client grâce à la voix de synthèse.

Les voix de synthèse sont loin de paraître robotiques, elles proviennent d’enregistrement de voix humaines en studio. L’enregistrement est contextualisé avec les données métier du client (mots ou expressions souvent utilisées). Cela facilite le rendu naturel et fluide de la future voix de synthèse. Le logiciel Text-To-Speech de Voxygen va ensuite transformer le texte en une parole expressive se rapprochant de la voix humaine enregistrée.

Pour qu’une voix digitale devienne l’identité vocale d’une marque, au même titre qu’un logo et une charte graphique incarnent son identité visuelle, elle doit être homogénéisée sur l’ensemble des canaux digitaux, mais aussi physiques. Voxygen nous donne l’exemple de la voix réalisée pour incarner l’assistant virtuel Telmi de la marque BNP Paribas. Elle a été déployée sur le site web et l’application mobile, Messenger, Twitter, Google home, Google Assistant, et est en cours d’implémentation sur le SVI (Serveur Vocal Interactif). “Quand on parlait d’expérience client de manière omnicanale, BNP Paribas est justement en train de réaliser un POC en agence avec l’assistant Telmi, qui va recevoir les clients et proposer une véritable expérience vocale”, Christian Sassady, Key Acount Manager chez Voxygen.

Messages ponctuels, messages d’urgence, vocalisation de chatbot, SVI Callbot…On peut imaginer pléthore de cas d’usage des voix digitales. Pour le callbot, la brique de synthèse vocale de Voxygen s’interface dans un produit plus global. C’est le logiciel de traitement du langage naturel de dydu qui fait appel à l’API Voxygen pour générer la voix du callbot.

“Chez Voxygen, nous parlons d’expérience client, d’émotion, la voix donne envie d’acheter. Dans notre modeste mesure, nous sommes là pour donner envie. Avec un message intelligible, qui provoque une émotion, une intention chez l’utilisateur.”, conclut Christian Sassady.

Découvrez le témoignage complet de Voxygen

]]> Dydu lance son chatbot e-commerce, une offre clé en main pour déployer un robot conversationnel sur votre site marchand https://uat.dydu.ai/dydu-lance-son-chatbot-e-commerce-une-offre-cle-en-main-pour-deployer-un-robot-conversationnel-sur-votre-site-marchand/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=dydu-lance-son-chatbot-e-commerce-une-offre-cle-en-main-pour-deployer-un-robot-conversationnel-sur-votre-site-marchand Wed, 08 Jun 2022 14:34:09 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=899493
exemple chatbot e-commerce dydu

Le marché de l’e-commerce ne cesse de croître. Pour maintenir leur avantage concurrentiel dans ce secteur en plein essor, les marques doivent offrir un parcours d’achat clair et simplifié, et apporter un soin tout particulier à la gestion de la relation client. Pour répondre aux exigences des consommateurs, de plus en plus d’acteurs font appel à des solutions d’automatisation comme le chatbot. Si les agents conversationnels ne sont pas nouveaux, ils ont prouvé leur efficacité au cours des 10 dernières années dans l’automatisation des réponses aux demandes simples et récurrentes.

Dans le cadre de la sortie de son étude Customer Experience Excellence, KPMG indique : “Le client 2021 recherche la performance technologique qui lui permettra d’avoir une réponse instantanée, la possibilité de personnalisation dans la relation client, (…) la sécurisation des échanges et la confidentialité des données.” 
Dydu a souhaité rendre la création de chatbot e-commerce encore plus simple et rapide et propose aux sites marchands de déployer un chatbot déjà paramétré et entraîné sur les principales thématiques e-commerce.

Le chatbot e-commerce, un accompagnement tout au long du parcours d’achat

Le chatbot e-commerce fournit une assistance instantanée à vos visiteurs pour une expérience d’achat améliorée. Il participe à lever les éventuels freins à la vente, améliore la satisfaction client et renforce le lien et la confiance envers la marque, tout en déchargeant les conseillers des questions répétitives et chronophages. 

En amont de l’achat, le bot e-commerce fournit des éléments de réassurance aux utilisateurs. Ces informations peuvent concerner la marque et le site marchand en lui-même, les articles qui y sont commercialisés, ou encore sur ce qui les attend en termes de processus d’achat. En phase d’achat, le bot répond aux questions pratiques relatives à la connexion à l’espace client, au mode de paiement ou encore aux options de livraison. Après l’achat, il renseigne les acheteurs sur le suivi de leur commande et le SAV. Le chatbot e-commerce peut également être proactif et mettre en avant certains contenus pour informer l’acheteur de promotions en cours, de ventes privées ou encore d’informations en lien avec le programme fidélité. 

Le chatbot e-commerce peut ainsi favoriser les conversions et aider à conclure des ventes.

Chatbot e-commerce : une offre clé en main pour une mise en place facile et rapide

Plus de 200 connaissances paramétrées

Le chatbot e-commerce renseigne les clients ou futurs acheteurs sur de nombreux sujets. Il possède dans sa base plus de 200 connaissances (couples question-réponse) sur 16 thématiques e-commerce récurrentes :  achat et paiement, commande, livraison, remboursement, retours et échanges, compte client, offres promotionnelles, programme de fidélité, service client, etc. 

Le chatbot e-commerce est déjà entraîné à comprendre un grand nombre de requêtes courantes et propose des réponses pré-rédigées, dont le contenu est entièrement personnalisable. 

Pour améliorer l’expérience des utilisateurs finaux, il est possible d’inclure des contenus riches aux réponses du bot. Il s’agit d’images, liens, plans Google Maps ou vidéos que l’on peut lire directement depuis la boîte de dialogue.

chatbox dydu contenu enrichi

Le chatbot e-commerce s’appuie sur la solution de traitement du langage naturel de dydu. L’assistant virtuel comprend les phrases complètes dans différents niveaux de langage. Les internautes sont ainsi libres de s’exprimer spontanément et de formuler leurs demandes avec leurs propres mots. Le chatbot est notamment capable de reconnaître les formulations courantes du “jargon e-commerce” et leurs synonymes ou mots de sens proches : “bon de retour” sera par exemple compris de la même manière que “bordereau de retour” ou “étiquette prépayée”.

Informations de suivi des colis depuis le bot

Le suivi de commande joue un rôle important dans l’expérience d’achat. C’est pourquoi dydu a développé une API qui permet aux récents acheteurs de suivre leur colis depuis le chatbot. Ils n’ont qu’à renseigner le numéro de suivi de leur colis ainsi que le transporteur pour obtenir, en temps réel, l’état et la localisation de leur colis. L’API fonctionne avec plus de 900 transporteurs dans le monde, dont La Poste / Colissimo, GLS, DPD, UPS et FedEx.

chatbot e-commerce dydu suivi de colis

Ce service, exclusif aux chatbots dydu, rassure les utilisateurs et participe à leur fidélisation.

Pour aller plus loin

Il est tout à fait possible de connecter le chatbot e-commerce à d’autres logiciels utilisés par l’entreprise, notamment le SI ou le CRM. Ainsi, le chatbot fournit des réponses personnalisées en fonction de l’identité de l’utilisateur (prénom, la localisation, l’historique des commandes). Il réalise aussi certaines tâches comme émettre une facture, changer le mot de passe ou l’adresse postale de l’utilisateur, ou encore ouvrir une réclamation.

Pour la gestion de cas plus complexes qui nécessitent l’intervention d’un représentant du service client, le chatbot e-commerce peut également être couplé à notre solution livechat. D’après le dernier observatoire des chatbots, 73% des professionnels ayant mis en place un chatbot l’ont interconnecté avec une technologie livechat. Ce modèle hybride chatbot / livechat permet de garder l’humain au centre de la relation client, tout en gagnant en efficacité sur les questions répétitives. L’entreprise identifie alors les cas où le bot passe le relais à un conseiller, avec la transmission des données récoltées ainsi que l’historique de la conversation. Il peut être question d’escalader vers un agent livechat suite à plusieurs incompréhensions par le bot (nombre à définir), ou lors de situations “à risque”, identifiées grâce à des mots clés comme “réclamation”.


Vous souhaitez en savoir plus sur le chatbot e-commerce de dydu ? Demandez une démo de notre solution.

]]> Dydu améliore son metabot, une fonctionnalité qui permet d’interroger et gérer plusieurs chatbots ! https://uat.dydu.ai/metabot/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=metabot Tue, 08 Mar 2022 13:53:09 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=784590

Il n’est pas rare qu’une entreprise se dote de plusieurs chatbots. Pour le support interne, on voit souvent des chatbots RH, IT ou encore juridiques bien distincts. C’est aussi le cas pour les services client avec des chatbots avant-vente ou SAV. Pour améliorer l’expérience utilisateur, dydu a déployé la fonctionnalité metabot, qui permet à l’utilisateur de dialoguer avec plusieurs chatbots à travers une seule interface.

Qu’est-ce qu’un metabot ?

Le metabot est une fonctionnalité qui permet d’interroger plusieurs bots en même temps et de déterminer la meilleure réponse à donner à l’utilisateur final à travers une seule boîte de dialogue (chatbox). Le metabot est matérialisé par la création d’un bot parent, auquel on attache plusieurs bots enfants.

Quelle que soit la nature de sa question, l’utilisateur a un seul point d’entrée pour la poser. Quant aux gestionnaires de connaissances, ils ne gèrent que les bots dont ils sont responsables. Le déploiement d’un metabot se fait en un clic, il suffit d’avoir plusieurs bots et d’activer l’option metabot dans la solution dydu.

Pourquoi mettre en place un metabot ?

Améliorer l’expérience utilisateur

Avec le metabot, le client, collaborateur ou usager ne fournit aucun effort pour chercher le chatbot dont il a besoin. Il y a un seul bot à interroger quel que soit le type de question posée. Le risque d’avoir plusieurs bots sans metabot est que l’utilisateur n’obtienne pas de réponse en posant sa question au mauvais bot. Ce dernier ne va ainsi pas comprendre la demande et entraîner une frustration chez l’utilisateur. 

Prenons l’exemple d’une organisation qui a mis en place deux chatbots internes, un chatbot RH et un chatbot IT. Un collaborateur s’aperçoit qu’il y a une erreur dans le SIRH sur le nombre de ses congés restants : il ne sait pas s’il doit poser la question au support RH ou au helpdesk. Grâce au metabot, il n’a pas à se poser la question : il va interroger le chatbot mis à sa disposition pour lui poser sa question. Tout le monde y gagne en temps et en productivité !

Améliorer la gestion des droits

Les environnements des bots enfants sont séparés. Chaque gestionnaire de connaissances (généralement un opérationnel métier) gère donc sa propre base de connaissances sans impacter les autres. Il ne peut effectuer aucune action sur un bot sur lequel il n’a pas de droits. 
Chaque bot a ses propres dialogues. Le gestionnaire dispose de tous les moyens nécessaires à son amélioration continue (lecture et correction des conversations et phrases incomprises, audits et suggestions) sans avoir à se préoccuper des autres bots.

L’ensemble des bots enfants est géré par le gestionnaire du metabot.

Avoir à la fois une vue globale et des vues spécifiques des chatbots

Le gestionnaire du metabot doit pouvoir suivre et analyser le succès du projet sans avoir à accéder à chaque bot enfant. Il dispose d’une vue complète à la fois du bot parent et des bots enfants en ce qui concerne les statistiques et les modules d’apprentissage. Il peut ainsi aider chaque gestionnaire de connaissances à atteindre des performances homogènes et participer aux arbitrages quand les frontières entre deux sujets sont imprécises.

Dydu a déployé la première version de son metabot en 2015. Cette nouvelle version contient de multiples améliorations pour enrichir l’expérience des utilisateurs finaux des entreprises multi-bots et rend encore plus simple la supervision des bots.

]]> Témoignage client : L’Agence française de développement revient sur l’implémentation de leurs chatbots https://uat.dydu.ai/temoignage-client-afd/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=temoignage-client-afd Mon, 21 Feb 2022 10:59:12 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=773555
logo afd

L’Agence française de développement a fait appel à dydu pour  déployer deux robots conversationnels RH au sein de leur entreprise. Un chatbot interne pour les collaborateurs de l’AFD et un chatbot recrutement à disposition des candidats. Meng-Han Chiang, responsable de la cellule Transformation Digitale RH au sein de l’AFD, revient sur la mise en place des deux  projets chatbot.

Pouvez-vous décrire l’AFD et votre rôle ?

Le groupe Agence française de développement (AFD) finance, accompagne et accélère les transitions vers un monde plus juste et durable. Climat, biodiversité, paix, éducation, urbanisme, santé, gouvernance… : nos équipes sont engagées dans plus de 4000 projets dans les Outre-mer et 115 pays. Nous contribuons ainsi à l’engagement de la France et des Français en faveur des Objectifs de développement durable (ODD).

L’AFD possède d’un réseau de 85 agences et 17 directions régionales dans le monde. Nous comptons plus de 2600 collaborateurs de 80 nationalités différentes sur 5 continents.

Je suis Meng-Han Chiang, responsable de la cellule Transformation Digitale au sein de la DRH de l’AFD. Dans cette cellule nous menons des projets Digital RH.

Quelles problématiques cherchiez-vous à résoudre en mettant en place un chatbot RH et un chatbot dédié au recrutement ?

Nous avions constaté que les membres de la direction Ressources Humaines étaient souvent sollicités par les collaborateurs sur les mêmes questions récurrentes et apportaient de fait les mêmes réponses. Nous voulions donc proposer un outil pour répondre aux questions simples et récurrentes afin que mes collègues puissent se focaliser sur les cas particuliers. Nos 85 agences opèrent avec des décalages horaires très différents, il était donc important d’opter pour un outil disponible 24h/24 et 7 jours/7, qui soit complémentaire par rapport au rôle des collaborateurs de la direction RH.

Comment le projet est-il né ?

Nous nous sommes intéressés au chatbot en 2018, année où j’ai rejoint l’AFD. À cette époque, la cellule innovation de l’AFD lançait un programme entrepreneurial qui nous permettait de pousser de nouveaux projets et de tester nos idées auprès des collaborateurs. Nous avons constitué une petite équipe RH pour participer à la première édition du programme. Dans le cadre de ce dernier, nous avons fait tester différents outils par des groupes d’utilisateurs comme la FAQ interactive et le chatbot. À l’issue de ces tests, nous avons réalisé que le chatbot convenait le plus à notre besoin. Ensuite, nous avons obtenu la validation du projet par le Comex pour une phase pilote. Après avoir réalisé plusieurs POC avec différents éditeurs, nous avons choisi de lancer les projets chatbot avec dydu.

Quelles ont été les différentes étapes de la mise en place des chatbots ?

Nous avons commencé à travailler sur le chatbot recrutement. Le recrutement était notre première cible, car les questions récurrentes sont limitées, et en même temps, elles nous permettent de couvrir une population relativement large. Avec 3 000 candidatures reçues par mois, nous avions le souhait d’améliorer notre marque employeur à travers ce chatbot, et faire du numérique un levier du lien social. Notre chatbot pousse par exemple des vidéos métiers aux candidats afin de promouvoir les métiers au sein de l’AFD.

Le métier de la DRH étant large, nous avons défini des lots pour le chatbot interne, en fonction des différentes expertises RH. Nous avons travaillé sur le périmètre des entretiens en premier, une thématique dont la politique RH est globale pour l’ensemble des salariés. Nous avons ensuite adressé le périmètre de la mobilité interne et de la formation.

Les deux chatbots ont été mis en service en octobre 2020. Le chatbot recrutement sur le site carrière de l’AFD et le chatbot RH sur nos 3 outils SIRH : gestion de carrière, formation et e-formation. Concernant le lancement du bot interne, nous avons communiqué avec des infographies et des vidéos de présentations du chatbot via nos newsletters RH.

Pourquoi avoir choisi dydu ?

Nous avions rencontré plusieurs éditeurs de chatbot et nous avons choisi dydu car c’était la solution qui proposait les fonctionnalités les plus poussées. Notamment les statistiques, l’anonymat des conversations et la possibilité de créer des arbres de décision. Ces derniers nous permettent de proposer une réponse en fonction de la situation des collaborateurs.

Avec dydu, nous pouvons gérer deux chatbots distincts sur un même environnement. Sur le back office dydu, je peux gérer à la fois les connaissances, les conversations et les statistiques de notre chatbot recrutement et interne. Les autres éditeurs ne proposaient pas ce type de fonctionnalité tout en 1.

Quels objectifs souhaitez-vous atteindre ?

Avec ce projet chatbot, nous souhaitons démocratiser et faciliter l’accès à l’information, alléger la charge de travail des métiers de la DRH et renforcer la marque employeur de l’AFD.

Ainsi, nous nous sommes fixés des objectifs et des indicateurs à atteindre en 1 an :

  • Identifier les 20% de connaissances les plus sollicités dans chaque domaine RH pour répondre à 80% des questions qui sont récurrentes.
  • Donner l’information au bon moment.
  • Libérer du temps de travail aux professionnels RH pour que nous puissions nous recentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
  • Avoir 80% des utilisateurs satisfaits des réponses apportées par le bot.

Dans l’ensemble, ce sont des objectifs que nous avons réussi à atteindre. Nous continuons à alimenter le bot, nous espérons qu’à terme il puisse dégager du temps aux salariés RH lorsqu’il sera expert sur tous les sujets RH et déployé sur toutes les plateformes SIRH.

Quels bénéfices constatez-vous suite à la mise en place de la solution ?

Depuis la mise en place du chatbot recrutement, nous répondons à la majorité des questions des candidats, tandis qu’avant nous avions du mal à le faire sans l’outil. C’est un nouveau service dans lequel nous avons tout à gagner. Il participe aussi au développement de notre marque employeur. Actuellement, nous avons 1 200 conversations par mois sur le chatbot recrutement avec un taux de qualification des interactions de 96%. Nous avons donc beaucoup de conversations avec un excellent taux de compréhension et nous en sommes très satisfaits.

Le chatbot interne est également un nouveau service de support interne. Il compte en moyenne 200 conversations par mois avec un taux de compréhension de 86%. Le sujet des questions suit logiquement le calendrier des grands moments RH comme les entretiens d’évaluation, la mobilité interne, etc. En dehors des grands moments RH, ce sont souvent des questions sur la formation.

Comment pilotez-vous le projet ?

Aujourd’hui, en mode run, je suis seule à gérer l’administration du chatbot. Je passe une heure par semaine à relire les conversations pour connaitre la tendance des conversations (c’est un très bon outil pour connaitre ce qui préoccupe les collaborateurs en ce moment), améliorer la compréhension des bots aux questions et identifier les potentielles nouvelles connaissances à créer. Avec différents experts métiers RH, nous faisons une réunion de suivi une fois tous les deux mois pour passer en revue les questions les plus fréquemment posées. Ensuite nous décidons ensemble si nous créons une nouvelle connaissance, et quelles sont les connaissances à mettre en avant dans le  top 3.

Quels sont les KPIs que vous suivez pour piloter l’activité du bot ?

Nous suivons de nombreux indicateurs dans le back office dydu :

  • Nombre de visiteurs par mois
  • Pourcentage de visiteurs avec conversation
  • Nombre de conversations par mois
  • Le taux de qualification par interaction
  • Le nombre de connaissances qui couvrent 80% des questions des utilisateurs
  • La satisfaction client pour les connaissances mises en avant dans le top 3. Si la satisfaction n’est pas suffisante (inférieure à 80%), nous essayons d’améliorer la formulation de la connaissance et d’ajouter des informations complémentaires à nos réponses.
  • Le canal de contact : permet de savoir avec quels outils les candidats conversent avec le bot recrutement (windows, android, iphone, ou mac) et de nous améliorer sur l’expérience utilisateur
  • Les plateformes d’utilisation : permet de savoir depuis quelle plateforme SIRH les collaborateurs sollicitent le bot RH interne.

Ce sont des indicateurs que je regarde régulièrement et que je partage avec nos experts métiers au comité de suivi.

Quelles sont les perspectives et développements envisagés autour du projet ?

Nous avons pour projet de déployer le chatbot interne sur d’autres plateformes RH et y intégrer l’ensemble des connaissances du domaine RH. Ensuite, nous souhaitons traduire la base de connaissances en anglais puis potentiellement en espagnol. En ce qui concerne la traduction, nous allons cibler les connaissances les plus utilisées et se concentrer sur elles en premier.

Du côté de la DSI, ils nous accompagnent depuis le début de cette aventure, et sont très intéressés par le potentiel d’un robot conversationnel.

]]> Chatbot RH : une base de connaissances pré-rédigée pour déployer rapidement un chatbot interne https://uat.dydu.ai/chatbot-rh-une-base-de-connaissances-pre-redigee-pour-deployer-rapidement-un-chatbot-interne/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=chatbot-rh-une-base-de-connaissances-pre-redigee-pour-deployer-rapidement-un-chatbot-interne Wed, 02 Feb 2022 11:50:58 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=758824
chatbot rh

Depuis 10 ans, nous déployons, à côté des chatbots pour la relation clients, des chatbots internes notamment au service des ressources humaines. Cette expérience nous a permis de proposer une première version de chatbot prêt-à-l’emploi avec le Starter Pack RH, début 2020. Aujourd’hui nous proposons une version encore plus complète qui regroupe une base de plus de 300 connaissances (questions ET réponses pré-remplies) et 110 groupes de formulations couvrant 20 thématiques RH. Cette base permet aux organisations de déployer leur chatbot beaucoup plus rapidement et plus efficacement dès le départ.

Dans cet article, nous précisons les avantages du chatbot RH et décrivons le contenu du Chatbot support salariés RH.

Pourquoi mettre en place un chatbot RH ?

Les salariés ou collaborateurs ont importé dans l’entreprise leurs attentes et réflexes de consommateurs. Ils souhaitent avoir des réponses simples, précises et rapides aux questions qui concernent leur vie dans leur organisation.
De leur côté, les départements RH sont au cœur de très nombreuses thématiques de la vie quotidienne des salariés. Ils sont par ailleurs soumis à des évolutions fréquentes de leur environnement (économique, réglementaire et juridique…). Ainsi, pouvoir centraliser et diffuser rapidement l’information est devenu un enjeu permanent. L’amplitude des sujets couverts, conjuguée aux exigences croissantes des collaborateurs conduit les départements RH à devoir répondre, de manière récurrente, à un grand nombre de questions. C’est là que l’automatisation apporte une solution à la fois simple et pertinente.

Pour le collaborateur, c’est l’assurance d’avoir un point de contact unique, accessible 24/7, de n’importe quel appareil, qui lui permet d’obtenir immédiatement, simplement et de façon homogène, les réponses aux questions qu’il se pose.
Puisque l’outil comprend le langage naturel, il est particulièrement inclusif. L’utilisateur s’exprime sans filtre et sans effort. Le bot comprend les différents niveaux de langage, interprète les fautes de frappe, se moque des fautes d’orthographe et reconnaît tous les acronymes qu’on lui aura enseigné. Le délai et la nature de la réponse seront identiques quelque soit la position ou les spécificités du demandeur.

Pour les agents du département RH, c’est un moyen considérable de se décharger de tâches chronophages et à faible valeur ajoutée. Ils pourront ainsi allouer leur bande passante à des sujets complexes, inédits ou requérant des accompagnements véritablement personnalisés. Le chatbot est aussi un outil de communication interne à part entière. Il permet de déployer rapidement et facilement des messages (alertes, rappels, changement importants comme par exemple les règles d’accès aux sites qui ont beaucoup changé ces derniers mois…)

Enfin, et plus globalement, la mise en place d’un bot pour les collaborateurs est positif pour l’entreprise. 75% des responsables RH estiment qu’il valorise son image ; 73% qu’il est un atout pour la marque employeur (*).

La solution dydu est propriétaire de son propre NLP

Depuis plus de 12 ans, dydu un propose un logiciel de traitement du langage naturel qui permet aux entreprises de déployer des robots conversationnels et de les gérer de manière autonome. La solution comprend :

  • une interface utilisateur (boîte de dialogue) disponible sur l’environnement de votre choix (site web, intranet, application mobile, desktop, messagerie interne)
  • le BMS (Bot Management System) : c’est la console d’administration du bot. Intuitive et facile à utiliser, elle ne requiert pas de compétence technique
  • des outils de monitoring permettant le suivi de la performance et l’amélioration continue du bot

En plus des projets dédiés à la relation client, dydu a été très vite amené à travailler sur des projets internes, pour les départements RH bien sûr, mais également les départements IT, support ou juridiques.

Nous avons ainsi déployé des chatbots RH dans de nombreuses entreprises présentes sur des secteurs d’activité variés comme la banque et l’assurance, l’énergie, les transports ou les services publics. Depuis 3 ans maintenant, nous développons et améliorons la partie contenu dédiée au support salarié RH.

En plus de la solution logicielle dydu, vous bénéficiez ainsi d’une base de connaissances éprouvée pour votre chatbot. En effet, nous fournissons un contenu pré-rédigé qui comprend :

  • plus de 300 questions prédéfinies avec leurs réponses associées, à personnaliser avec les éléments liés à votre secteur d’activité et aux spécificités de votre organisation.
  • 110 groupes de formulations d’ores et déjà paramétrés. Cela concerne toutes les façons d’exprimer une même intention. Par exemple, le chatbot comprendra aussi bien carte de mutuelle, carte de tiers payant que carte de complémentaire santé ou dans un autre domaine aussi bien restaurant d’entreprise, cantine, self ou réfectoire.
  • 20 thématiques récurrentes comme les aspects administratifs, les avantages salariés, les congés et absences, le contrat de travail, l’entretien annuel, la formation, les frais professionnels, la gestion des arrivés et des départs, la mutuelle, la prévoyance, la paie, les primes, l’épargne salariale, la qualité de vie au travail, la retraite, la santé, le SIRH, le temps de travail, le télétravail, la vie de l’entreprise.
  • Une base sociale qui permet de rendre les interactions agréables comme les salutations et formules de politesse.
chatbot rh dydu

Concrètement, vous bénéficiez d’un chatbot pré-entraîné sur plus de 150 cas d’usage, doté d’une base de connaissances validée par des experts RH, prête à être déployée sur votre intranet, desktop ou mobile, en SaaS ou On-premise mais aussi via votre messagerie interne comme Microsoft Teams.

Vous finalisez vos réponses avec l’aide des conseils et recommandations des experts dydu. Vous pouvez désactiver des thématiques ou des questions si elles ne s’appliquent pas à votre organisation mais vous pouvez aussi en ajouter pour enrichir votre base de connaissances.

En plus de cette base, en fonction du niveau de service que vous souhaitez conférer au chatbot, vous pouvez le connecter à votre SIRH et autres logiciels internes. Vous pourrez proposer une plus grande personnalisation et pourrez gérer des cas d’usage plus complexes : obtenir son solde de congés, réserver une formation, créer ou suivre un ticket… Vous pouvez également prévoir des réponses différenciées à une même question en fonction de critères spécifiques, techniques ou fonctionnels (en fonction du type de device de consultation – PC ou téléphone mobile -, de l’authentification, ou d’un critère social par exemple). Vous pouvez enfin utiliser le bot dans différentes langues. La base dydu existe en français. Il suffira d’importer et de paramétrer la ou les nouvelles langues que vous aurez traduites.

Grâce à la dydubox, vous êtes également autonome pour configurer votre boîte de dialogue et la customiser en fonction de votre charte graphique.

Dans tous les cas, cette base de connaissance RH pré-définie représente un véritable gain de temps, à la fois en interne et au niveau de l’accompagnement. Cela impacte positivement les délais et les coûts de mise en place. Grâce aux apprentissages déjà réalisés, vous bénéficiez d’un bot efficace dès son lancement, ce qui contribue à accélérer son adoption au sein de votre organisation.

Consultez notre page Ressources Humaines. Vous pouvez également assister à notre prochain webinar pour avoir le détail des sujets couverts et une démonstration de la solution

(*) Observatoire des chatbots – Avril 2020.

]]> Dydu étend le potentiel d’analyse statistique de ses bots https://uat.dydu.ai/dydu-etend-le-potentiel-danalyse-statistique-de-ses-bots/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=dydu-etend-le-potentiel-danalyse-statistique-de-ses-bots Wed, 26 Jan 2022 15:52:08 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=754954
statistique BMS chatbot dydu

Les rapports standards : un vrai pilier de la solution

Lorsque vous utilisez la solution dydu, à tout moment et sur n’importe quelle période, vous avez la possibilité de visualiser immédiatement et simplement les indicateurs clés de la performance de votre bot. Au sein du BMS (Bot Management System), notre console d’administration, une section, appelée Statistiques, y est entièrement consacrée.
On retrouve notamment des statistiques sur le nombre de visiteurs et le nombre de conversations. De façon plus précise, on dispose du nombre d’interactions par conversation mais surtout de la qualité de ces interactions et de ces conversations. Celle-ci est déterminée par le niveau de compréhension des questions et la capacité du bot à procurer une réponse adéquate via notamment la satisfaction des utilisateurs par rapport à la réponse apportée. Visuellement et immédiatement, vous connaissez aussi les sujets de préoccupation de vos utilisateurs en consultant les thématiques les plus abordées.

statistiques du BMS dydu
Statistiques du Bot Management System de dydu

Dans le souci permanent de répondre aux attentes, nous avons conduit à l’automne 2020 une étude exploratoire sur 10% de nos clients afin de comprendre la totalité de leurs besoins en matière d’analyse mais aussi les écarts entre l’utilisation actuelle de ces rapports et une utilisation avancée potentielle des données. L’expression de ces besoins a conduit à des spécifications. Celles-ci ont permis à nos développeurs de fournir une solution désormais disponible en standard dans notre logiciel.

Avant de les détailler, il convient de rappeler qui utilise les éléments statistiques du bot et pour quoi faire.

Utilisation des statistiques : qui fait quoi ?

Le gestionnaire de contenu est concentré sur la base de connaissances (questions, réponses, groupes de formulations, modalités d’expression au sein des interactions et des conversations…). Il consulte les statistiques et les échanges afin de corriger et enrichir le bot pour répondre à toujours plus de questions, de la façon la plus pertinente possible. Son objectif est que le bot apporte la plus grande satisfaction aux utilisateurs.

Le chef de projet gère les différentes parties prenantes du ou des bots qu’il propose en gouvernance. C’est à lui qu’il incombe de justifier le budget pour le bot et mesurer son retour sur investissement. Il travaille aussi avec le métier pour optimiser les processus internes et lui faire des recommandations d’optimisation. Enfin, il utilise souvent les statistiques dans le pilotage, voire la rémunération d’un ou plusieurs prestataires. De ce fait, le chef de projet utilise les statistiques dans une optique d’atteinte des objectifs – validation, pistes d’amélioration -, mais aussi de communication (évangélisation et fidélisation). Les bots faisant partie de l’arsenal des outils de selfcare, le chef de projet est enfin souvent amené à utiliser les statistiques dans un contexte plus global : soit en comparant les performances du bot avec celles d’autres dispositifs, soit en les consolidant dans un parcours utilisateur plus complet.

Notre analyse a montré que les 3 cas d’utilisation prioritaires des statistiques étaient, à égalité : la surveillance de l’utilisation du bot, l’identification et la priorisation des actions à mener et la communication interne.

Aller plus loin dans l’analyse

Si la grande majorité de nos clients utilisent les tableaux de bord existants, certains travaillent les données en dehors du BMS pour approfondir leur analyse. Grâce aux contenus des échanges, ils vont notamment vouloir identifier toutes les caractéristiques de leurs utilisateurs (prospects, clients…) et de leurs attentes. Avec le détails des interactions, ils peuvent optimiser leurs parcours et améliorer les taux de transformation et de satisfaction.
En dehors des rapports standardisés, certains de nos clients étaient donc amenés à faire des retraitements importants notamment dûs à des KPIs disséminés mais aussi confrontés à des KPIs manquants.

Pour faciliter ce travail, dydu a complètement retravaillé les exports de données disponibles. Ceux-ci seront désormais proposés dans 2 domaines très clairement identifiés : les conversations et les interactions. Sur chaque domaine, les champs disponibles ont été très substantiellement enrichis. Ainsi, l’export des conversations fournit 22 champs spécifiques (vs 6 antérieurement). On a par exemple ajouté des éléments critiques pour comprendre l’utilisation du bot : des éléments contextuels (canal, navigateur…) mais aussi des éléments propres à chaque conversation comme l’heure de début, de fin, la durée, le nombre d’interactions – global, business, social -, la satisfaction demandée et fournie. Nous avons aussi ajouté le type de conversation qui permet de distinguer les conversations de production des conversations de test.
Autres ajouts dans l’export des interactions : nous avons intégré la position dans la conversation. C’est une donnée particulièrement utile par exemple pour analyser un funnel de résiliation et apporter de meilleures réponses en amont. Nous avons aussi inséré le champ Bot UUID qui est notamment nécessaire dans un contexte de Métabot pour l’analyse des interactions avec chaque bot enfant. Nous avons par ailleurs ajouté la hiérarchie (chemin de la connaissance dans la base) qui est particulièrement utile dans le cadre de bases de connaissances riches et complexes pour identifier les thématiques ou sous-thématiques qui sont les plus consultées et satisfaisantes (ou pas).
Au sein du BMS, ils se situent dans le menu Conversation.
A ce jour, les exports Conversations et Interactions sont immédiatement disponibles. Nous travaillons par ailleurs sur un export Connaissances qui sera proposé ultérieurement.

Aller plus loin dans la communication

Le gros avantage du design de ces exports excel est de pouvoir les traiter dans n’importe quel outil de Business Intelligence disponible et donc de pratiquer toutes les analyses envisageables mais aussi toutes les combinaisons pertinentes, y compris avec des données d’autres applications ou provenant d’autres sources.
Ces outils disposant souvent de capacités de datavisualisation avancées, il sera plus facile de créer des visuels percutants, directement dans la charte graphique de l’entreprise. Ainsi, les chefs de projets communiqueront sur les performances et les actions relatives au bot plus aisément et avec plus d’impact.

Pour rappel, les données exportées dépendent entièrement du paramétrage du bot concernant les préférences de conservation des données. Si vous avez choisi d’anonymiser les données au bout d’un certain temps, de ne pas récupérer l’adresse IP de l’utilisateur, de configurer la RGPD de telle ou telle manière…, vous ne récupérerez que les données relatives aux conversations que vous avez choisies de conserver. Ce sera un élément à prendre en compte dans la fréquence et les dates de vos exports.

]]> Témoignage Voxygen : Comment la voix de synthèse peut améliorer l’expérience utilisateur ? https://uat.dydu.ai/temoignage-voxygen-editeur-de-synthese-vocale/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=temoignage-voxygen-editeur-de-synthese-vocale Fri, 10 Dec 2021 14:45:38 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=740950
illustration logo voxygen

Pour réaliser la synthèse vocale de ses callbots, dydu fait appel à des partenaires technologiques comme Voxygen. Vous souhaitez savoir comment fonctionne la création de voix de synthèse ? Comprendre les enjeux du marketing vocal ? Découvrez dans cet article le retour d’expérience de Christian Sassady, directeur commercial chez Voxygen.

Pouvez-vous décrire rapidement votre entreprise ?

Voxygen est un éditeur de solution de synthèse vocale basée sur de l’Intelligence Artificielle. Notre métier est de vendre nos solutions logicielles et de créer des voix personnalisées pour nos clients. Voxygen a démarré ses activités en 2011, en tant que spin-off du groupe Orange. Le siège est basé en Bretagne.

Pour quels cas d’usage vos clients font-ils appel à vos services, quels sont les secteurs d’activité les plus représentés parmi vos clients ?

La majorité de nos projets sont issus du domaine de la relation client, autour des problématiques des centres d’appels et SVI (serveurs vocaux interactifs). Les cas d’usage sont nombreux et larges. Ils peuvent concerner des messages ponctuels, des messages d’urgence ou des scénarios dynamiques de selfcare (SVI, callbot). Nous réalisons également de nombreux projets pour les entreprises du transport pour de l’information voyageur. Notre projet le plus connu est la digitalisation de la voix de Simone Hérault, célèbre voix de la SNCF depuis plus de 35 ans, qui a créé une véritable relation avec les utilisateurs par sa voix. La voix digitalisée permet une expérience usager omnicanale homogène.

De plus en plus de cas d’usages se développent sur les assistants vocaux, enceintes connectées et applications mobiles. On peut également parler des entreprises des secteurs de la santé et de l’automobile. Dans le véhicule de demain, il y aura des assistants vocaux directement installés dans le cockpit. C’est un service que tous les constructeurs développent et vont développer dans les années à venir. Pour la santé, il s’agit d’utiliser des voix de synthèse pour de la simulation médicale, de l’accompagnement et de la formation aux étudiants et médecins.

Pouvez-vous décrire l’offre de Voxygen ?

Nous proposons une solution logicielle de synthèse vocale permettant de convertir du texte en parole, mais aussi un service de création de voix spécifiques. En effet, nous avons des voix standards (catalogue), mais nous avons également la possibilité de créer des voix personnalisées pour les clients qui ont une forte identité vocale et qui veulent optimiser leur expérience client. Nous n’avons pas forcément vocation à créer un grand catalogue de voix digitalisées disponibles pour tous. En effet, nous sommes persuadés que tous les clients grands comptes auront à terme leur propre identité vocale, au même titre qu’ils ont un logo un slogan ou une charte graphique. Nous leur créerons donc des voix personnalisées. Cette identité vocale devra être utilisée sur l’ensemble des services vocaux pour optimiser l’expérience client pour l’utilisateur.

Nos voix sont développées en s’appuyant sur des solutions basées sur l’intelligence artificielle et les réseaux de neurones. Ces voix de synthèse sont ensuite utilisées par nos clients et partenaires à travers nos logiciels de Text-To-Speech. Le logiciel permet de transformer le texte en une parole expressive se rapprochant de la voix  d’un être humain.

La brique de synthèse vocale de Voxygen vient souvent s’interfacer dans un produit plus global. Cela permet une véritable interaction homme-machine. C’est le cas du projet callbot mené avec dydu pour l’assureur MACSF. C’est le logiciel de traitement du langage naturel de dydu qui va faire appel à l’API Voxygen pour générer la voix du callbot.

Comment parvenez-vous à créer des voix sur-mesure ?

Nous avons développé une méthodologie complète pour la création d’une voix digitale sur mesure pour nos clients. Nous pouvons distinguer plusieurs scénarios :  

  • Un client qui a déjà identifié un locuteur (autrement appelé un “voice talent”) pour son identité vocale. C’est le cas de la SNCF avec la voix de Simone qui avait déjà enregistré de très nombreux messages.
  • Un client qui part d’une feuille blanche. Il n’a pas de locuteur identifié et veut se faire accompagner sur l’ensemble du projet (depuis la définition de son besoin jusqu’à la création et la livraison de la voix digitale).

Dans le deuxième cas, nous réalisons des ateliers avec le client pour comprendre ses attentes. Quel est le style de voix recherché par rapport aux cas d’usage du client ? Quelle expressivité ? Quelles valeurs de la marque la voix digitale doit-elle véhiculer ? Nous récupérons le brief du client et nous travaillons avec des studios d’enregistrement pour la réalisation du casting de voix à présenter au client.

Une fois le locuteur identifié, nous devons l’enregistrer en studio pendant quelques journées grâce à un script de lecture (liste de phrases). Ce script est préparé en amont des enregistrements à partir du savoir-faire de Voxygen en matière de linguistique et d’acoustique, et des données métier du client. Plus on contextualise la voix, plus la voix est naturelle et fluide pour les usages du client. Ces enregistrements se font sous la supervision de nos ingénieurs. On crée en quelque sorte une bibliothèque de sons pour cette voix.

Il y a ensuite tout un processing des enregistrements audio pour créer la voix de synthèse à partir des technologies d’IA et de nos outils. Une fois la voix créée, elle est livrée avec la solution logicielle retenue par le client. Le client est ensuite totalement autonome sur l’usage de nos solutions. Lorsque des requêtes sont envoyées vers la solution, cette dernière restituera le message audio en temps réel même si ce n’est pas une phrase enregistrée telle quelle à la base. L’objectif d’une voix de synthèse est de pouvoir tout prononcer.

Quelle est votre proposition de valeur par rapport à des acteurs comme Google ?

Voxygen est une entreprise 100% française. C’est encore une PME, ce qui nous permet d’offrir des réponses réactives et flexibles à nos clients et partenaires. Les acteurs comme Google ne font que du cloud, nous faisons aussi du « on-premise » et même de l’embarqué pour les clients qui le demandent.

La plus grosse différence est le fait que l’on accompagne nos clients dans la création de voix personnalisées avec un véritable service de proximité sur mesure. Nous pensons également offrir une réelle valeur ajoutée sur la qualité de nos voix, et encore plus sur la création de voix personnalisées.

Quels sont vos prochains défis en termes de produit ?

Nos équipes travaillent toujours sur l’optimisation de la qualité des voix, en français mais aussi en langues étrangères. Nous les améliorons grâce à l’IA et à la technologie neuronale. Les clients sont de plus en plus exigeants sur la qualité des voix. Ils veulent un service haut de gamme totalement automatisé et flexible.

Demain, la synthèse vocale permettra de gérer des cas d’usage métier totalement automatisés et personnalisés avec des données propres à l’utilisateur. Certains de nos clients ont déjà déployé des solutions pour ces types d’usage. 

Quelles sont vos perspectives de marché ?

Nous travaillons principalement sur des projets de relation client. Mais de plus en plus de cas d’usages se développent sur des applications mobiles, enceintes connectées ou de la domotique par exemple. Les entreprises peuvent tout à fait déployer leur propre identité vocale sur l’ensemble de leurs canaux. Que ce soit de la téléphonie, un PC, un smartphone, ou une enceinte connectée comme Google Home ou Alexa. Pour renforcer leur identité de marque, les entreprises ont tout à gagner à utiliser la même voix afin d’offrir une expérience client réellement optimisée. Cela n’aurait pas de sens de proposer des voix différentes sur chaque canal. 

]]> Comment créer un agent virtuel sur le site de votre commune ? https://uat.dydu.ai/comment-creer-un-agent-virtuel/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=comment-creer-un-agent-virtuel Mon, 22 Nov 2021 13:47:56 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=735717
chatbot mairie sur un smartphone

Un agent virtuel, autrement appelé chatbot ou robot conversationnel, est un outil de communication à part entière. Déjà bien déployées sur les sites vitrines et e-commerce des entreprises, ces solutions attirent de plus en plus d’acteurs publics comme les mairies qui peuvent ainsi :

  • Proposer un nouveau canal 24h/24 et 7jrs/7, visible et très simple d’utilisation pour faciliter l’accès à l’information et aux démarches
  • Soulager les équipes en interne
  • Donner une image innovante de la mairie

Dans cet article, nous revenons sur les différentes étapes d’implémentation d’un chatbot pour les mairies.  

Choisir une solution chatbot pour les mairies

Le marché français et mondial des chatbots est particulièrement fourni. On retrouve des pure-players plus ou moins récents, de grands éditeurs et des intégrateurs qui proposent du “sur-mesure”. Cependant, toutes les solutions sont loin d’être équivalentes. Il faut s’assurer de la robustesse de la technologie d’une part et de la richesse fonctionnelle d’autre part si l’on souhaite obtenir un chatbot qui comprend et converse avec les utilisateurs le plus naturellement possible. 

Lire l’article “Top 10 des capacités conversationnelles indispensables d’un bot”.

Il faut également s’assurer que l’éditeur permet de rendre le contenu du chatbot accessible numériquement, un critère indispensable pour les organisations publiques (voir notre article sur les chatbots dydu et les normes RGAA).

Enfin, pour gagner du temps et être plus efficace, vous pouvez opter pour une solution proposant un modèle prêt à l’emploi. Il s’agit d’un chatbot dont les questions sont déjà paramétrées et les réponses pré-rédigées dans la solution. C’est le cas du chatbot expert mairie développé par dydu.

Créer le contenu de son chatbot mairie

La base de connaissances

L’efficacité d’un agent virtuel dépend de la solution choisie, mais aussi de la qualité de son contenu. Pour que le robot puisse fournir une réponse, il va établir un rapprochement entre la question utilisateur et les questions de sa base de connaissances (couple question-réponse). Il faut donc paramétrer toutes les questions que l’on souhaite adresser (et leurs réponses) dans la solution choisie, ainsi que les différentes formulations et éventuels mots-clés associés aux questions.

On considère qu’un chatbot peut très bien fonctionner avec une centaine de connaissances dans sa base. Il n’est pas censé répondre à tout. Il doit fournir une réponse aux questions les plus fréquentes de son domaine d’expertise. Généralement, nous estimons que seulement 20% des connaissances correspond à 80% des questions posées par les utilisateurs. 

Le chatbot expert de dydu, l’offre clé en main pour les mairies

Pour faire gagner du temps aux mairies et leur faciliter la tâche, dydu a créé un modèle de chatbot mairie. Il est constitué de plus de 230 connaissances couvrant 17 thématiques récurrentes : démarches et citoyenneté, gestion des déchets, mobilité, aides sociales, emploi, enfance et éducation, gestion de crise, handicap, logement, loisirs, sport et culture, médiation et justice, sécurité, séniors, urbanisme, vie associative, vie de la mairie et vie quotidienne. 

La base de connaissances est composée de : 

  • 60% de connaissances prêtes à l’emploi. Cela concerne toutes celles dont les réponses sont communes à toutes les mairies. C’est le cas des démarches administratives standardisées, qui renvoient vers les formulaires en ligne des sites gouvernementaux quand c’est possible (Service Public, ANTS, Caf…). Par exemple : “Je dois refaire mon permis”, “Comment déclarer une naissance ?” ou “Comment obtenir un acte d’état civil ?”
  • 40% de connaissances à personnaliser. Cela concerne toutes celles dont les réponses sont propres à chaque mairie. Par exemple : “Je souhaite consulter le menu de la cantine”, “Comment se rendre à la mairie ?”, “Qui est le maire ?”. Les réponses sont déjà rédigées, mais doivent être complétées.  
  • Un socle de connaissances dites “sociales” permettant à l’utilisateur d’avoir des interactions avec le bot telles que des salutations, des formules de politesse et des conversations de type “small-talk”.

Il est également possible de masquer les connaissances qui ne vous intéressent pas. Et d’en ajouter autant que vous souhaitez.

Une base testée et éprouvée pour plus d’efficacité

En plus des questions-réponses déjà paramétrées, le chatbot mairie a déjà dans sa base plusieurs formulations différentes pour chaque question. Il possède également 66 groupes de formulations (mots ou expressions signifiant la même chose) dédiés au vocabulaire de la mairie. 

Exemple avec les groupes “Poubelles” et “Autorisations d’urbanisme” : 

  • Poubelles : camion poubelles, déchets, déchets ménagers, ordures, ordures ménagères, poubelle, éboueurs
  • Autorisations d’urbanisme : autorisation, autorisations d’urbanisme, déclaration, déclaration préalable de travaux, permis d’aménager, permis de construire, permis de construire modificatif, permis de démolir

Ces formulations et groupes de formulation améliorent renforcent la capacité de compréhension du chatbot. En effet, le logiciel va pouvoir trouver plus de ressemblance entre les questions formulées par les utilisateurs avec leurs propres mots et les questions que le chatbot a dans sa base. 

En optant pour un chatbot déjà paramétré et entraîné, les mairies gagnent un temps considérable dans la mise en place de leur chatbot. Il faut compter seulement 2 à 3 jours pour passer en revue et personnaliser les connaissances.

Personnaliser le design de son chatbot mairie et le déployer sur son site web

La boîte de dialogue (ou chatbox) est l’interface qui permet aux visiteurs du site web de dialoguer avec le chatbot. Il est important qu’elle reflète l’identité visuelle de la mairie et de son site web. Avec le logiciel dydu, vous pouvez facilement configurer le design de votre chatbox, en quelques clics et sans compétence informatique particulière. 

Lire l’article “Dydu déploie la dydubox, une nouvelle interface pour configurer sa boîte de dialogue en quelques clics” !

Vous choisissez ainsi : 

  • La couleur principale de votre chatbox, 
  • L’avatar du bot (avatar dédié ou logo de la mairie)
  • Les éléments textuels (nom du bot, texte RGPD, texte d’introduction pour donner des astuces et conseils…) 
  • L’activation ou non des fonctionnalités (boutons agrandir et réduire, bouton demande de récupération/suppression de la conversation, mesure de la satisfaction…).

Une fois le design de votre boîte de dialogue paramétré, vous obtenez un lien javascript qu’il faut coller dans le code de votre site web. Cette démarche se réalise simplement en quelques clics. Il existe également un plugin dydupress disponible pour les sites sous WordPress.

Le tour est joué, votre chatbot mairie est installé et prêt à être questionné ! Vous pouvez suivre ses performances : 

  • Statistiques : nombre de conversations, de questions, taux de compréhension…
  • Lecture des conversations et des phrases incomprises pour l’améliorer en continu en identifiant de nouvelles questions et/ou en ajustant les formulations.
  • Thématiques et questions les plus demandées pour mesurer les préoccupations de vos utilisateurs

Intéressé par le chatbot mairie de dydu ? Testez-le ou demandez une démo de notre solution !

]]> Un callbot pour votre entreprise ? Opportunités business et robustesse technologique https://uat.dydu.ai/un-callbot-pour-votre-entreprise/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=un-callbot-pour-votre-entreprise Wed, 10 Nov 2021 14:36:55 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=731165
robot au téléphone

Un callbot est un robot conversationnel vocal accessible via un numéro de téléphone. Le téléphone est toujours un canal privilégié des utilisateurs (1ère ou 2ème place selon les études) et l’automatisation d’un certain nombre de cas d’usage pour les entreprises qui font face à de gros volumes d’appels est pleinement justifiée par les impératifs économiques, mais aussi par le souhait des utilisateurs. Ainsi selon une étude de Forrester, 72% des consommateurs affirment préférer trouver une solution à leur problème en toute autonomie, plutôt qu’avoir affaire à un service client. Le callbot permet d’améliorer l’expérience client d’une part (temps d’attente réduits, traitement simplifié ou orientation optimisée…) et d’augmenter l’efficacité opérationnelle. Cela impacte positivement les coûts d’autre part. Les callbots sont particulièrement fréquents dans les secteurs de l’assurance, la téléphonie, les transports, le e-commerce, le tourisme. Tout autant en amont de la relation (renseignements, prise et suivi de commandes…), qu’en aval pour les réclamations et le SAV.

Comme tous nos bots, le callbot repose sur la technologie de dialogue en langage naturel. D’un point de vue technique, il fonctionne comme un chatbot auquel on ajoute de la reconnaissance vocale en entrée (STT : Speech To Text) et de la synthèse vocale en sortie (TTS : Text To Speech). Côté téléphonie, il peut se connecter à votre SVI existant ou bien le remplacer. Le callbot comprend les intentions des utilisateurs dans leurs propres mots. Il gère la ponctuation et la prononciation avec l’ajout de balises SSML (pauses, lecture des nombres, dates et heures, instructions de prononciation). Des développements particuliers permettent une gestion particulière des interruptions de parole, des reformulations spécifiques au langage oral…  Le callbot peut aussi fournir des informations génériques et personnalisées. Dans ce dernier cas, il s’interconnecte facilement avec vos logiciels  (CRM, outil de ticketing, système de réservation…). Alors il peut déclencher des actions comme l’ouverture d’un ticket ou d’une réclamation, l’envoi d’un mail ou sms de confirmation.

Les cas d’usage sont multiples et précis. Par exemple, permettre de déclarer un sinistre, demander une souscription de contrat ou encore accéder à ses activités bancaires (consultation de solde, opposition, commande de chéquier…). Les éléments mis en œuvre dans la stratégie conversationnelle s’appliquent indifféremment au callbot et au chatbot. Nous prendrons ici 2 exemples dans le scénario d’une prise de rendez-vous via callbot.

Ces exemples sont illustrés en vidéo, lors de cette démonstration : 

La gestion des dates par le bot 

Cela est beaucoup utilisé dans de très nombreux domaines qui n’ont apparemment rien de similaire. Par exemple, si vous voulez prendre un billet de train ou de spectacle, un rendez-vous au restaurant ou avec un conseiller clientèle, ou si vous souhaitez connaître un horaire de séance… Pour récupérer de l’information sur des plages d’ouverture, des horaires de prestation ou de façon plus poussée pour prendre un rendez-vous, dans la stratégie conversationnelle du bot, vous allez solliciter une multitude de fonctionnalités.

L’idéal est de partir d’un jour et d’une heure précise. Dans le cadre conversationnel – que ce soit via du texte ou la voix -, l’utilisateur pourra être aussi précis et il n’ aura pas  d’ambiguïté  – quoique 15 septembre ou 15/09 ou 09/15 s’il est anglophone… 🙂 – ou utiliser des expressions beaucoup plus “vagues” comme “au milieu du mois”.  L’algorithme devra être capable non seulement de les comprendre, mais aussi de les gérer dynamiquement pour qu’elles soient spécifiques. Par exemple, le demain du 15 n’est pas le demain du 16… Le logiciel devra aussi avoir pré-paramétré des expressions comme la “fin de matinée” ou le “début de la semaine” afin de répondre avec des propositions appropriées.

Vous l’aurez compris, cet ensemble de considérations n’est pas traduisible au sens littéral du terme. Pour avoir le même niveau de compréhension dans une autre langue, un vrai travail d’adaptation sera nécessaire.

Dydu a travaillé sur des projets de conciergerie d’entreprise et dans l’univers des transports qui ont forcé son expertise sur le sujet. Aujourd’hui, tous nos clients peuvent en bénéficier.

La reconnaissance de noms propres ou de références par le callbot

En permanence, nous cherchons à parfaire notre solution pour répondre aux cas fréquents. Dans le domaine de la reconnaissance vocale, le callbot est souvent positionné en amont de la relation clientèle et de plus en plus de scénarios lui confient la qualification des appels : motif de l’appel, identification du sujet (commande, colis, personne morale ou physique), authentification… 

Si le motif de l’appel peut être aisément traité par des arbres de décision, l’identification requiert la compréhension de noms propres, de numéros de réservation ou de dossiers qui vont comprendre lettres et/ou chiffres… qui avec des accents, des bruits de fonds, des défauts de prononciation, etc, doivent être parfaitement maîtrisés. Dydu a travaillé avec le CATIE (Centre Aquitain des Technologies de l’Information et Électroniques) notamment pour améliorer la compréhension du “spelling” ou épellation de notre logiciel.

Si nous revenons à notre situation de départ, pour finaliser un RDV, vous devrez laisser votre nom après avoir obtenu le créneau de votre choix.

La plupart du temps, le callbot est connecté avec les dispositifs d’escalade que sont les centres d’appels. L’avantage est que, si besoin – c’est-à-dire, quand l’appel n’a pas été traité de bout en bout par le callbot -,  les téléconseillers récupèrent au préalable l’intégralité des éléments dont ils ont besoin pour gérer plus vite et plus efficacement le problème de leur interlocuteur.

Là encore, la stratégie conversationnelle et l’autonomie dans la gestion et l’optimisation de la solution que vous adopterez feront la différence. Le mieux est encore de tester !

Lire les autres articles de la série Stratégie Conversationnelle :

]]> Dydu déploie la dydubox, une nouvelle interface pour configurer sa boîte de dialogue en quelques clics ! https://uat.dydu.ai/dydubox-interface-de-configuration-chatbox/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=dydubox-interface-de-configuration-chatbox Tue, 02 Nov 2021 10:06:50 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=725209

Pour rendre nos clients encore plus autonomes dans le déploiement de leur chatbot, dydu déploie une interface où ils pourront configurer et customiser la partie front de leur bot : la boîte de dialogue, autrement appelée chatbox. Cette nouvelle interface, appelée dydubox, représente un véritable gain de temps et d’autonomie pour les clients. Ils peuvent aisément tester différents designs, textes et fonctionnalités de la chatbox et les changer quand bon leur semble. 

Personnaliser sa chatbox pour le web avec la dydubox

Lors de votre première connexion sur notre BMS (Bot Management System), vous pouvez accéder à une interface. Elle permet la configuration du design de la boite de dialogue (ou chatbox) pour une intégration sur le web (extranet ou intranet). Cela correspond à la très grande majorité des emplacements de chatbots.

Il vous suffit de sélectionner le canal website et vous arrivez dans la dydubox !

configuration sur plateforme

Vous souhaitez intégrer votre bot à Microsoft Teams ? C’est aussi possible, découvrez notre article sur le connecteur Teams.

Choisir le design

Il est important pour l’entreprise de déployer un chatbot qui leur ressemble. Cela passe par la manière de s’exprimer (la tonalité du bot) et par le design de la boîte de dialogue. Avec la dydubox, vous pouvez choisir la couleur principale de votre bot  La couleur principale est appliquée à plusieurs éléments avec différents degrés d’opacité (bouton et CTA, liens, bulles de réponses). 

De même, vous pouvez télécharger les logos ou avatars de votre choix pour représenter votre bot. Il existe plusieurs types d’avatars utilisés à différents endroits durant le parcours de l’utilisateur final : 

  • L’avatar “teaser” sur votre site ou appli mobile (généralement en bas à droite), il s’agit d’un bouton qui incite l’utilisateur à ouvrir la chatbox.
  • L’avatar appliqué aux bulles de dialogue du bot, il est identique à l’avatar teaser.
  • L’avatar dans le header de la chatbox qui pourra être différent selon le degré de compréhension du bot : neutre, reformulation, phrase comprise, phrase incomprise

Dans cette V1, les avatars sont identiques sur les 3 niveaux. 

Choisir les textes 

Tous les textes présents dans la chatbox et non gérés depuis la base de connaissances du bot  sont customisables via un fichier dédié (par langue du bot), à exporter et ré-importer dans la dydubox. Les textes concernent :

  • disclaimer RGPD : en amont de la conversation, le chatbot doit informer l’utilisateur de la récolte et du traitement de ses données personnelles et obtenir son consentement 
  • onboarding : en amont de la conversation, après le disclaimer RGPD, vous pouvez donner des astuces et conseils à l’utilisateur pour maximiser son utilisation du bot
  • Titre du header : il s’agit du texte dans la barre supérieur de la chatbox, vous pouvez par exemple renseigner le nom du bot ou la phrase “besoin d’aide ?”
  • Bannière : zone de texte affichée quand l’utilisateur ouvre la chatbox pour la première fois. Vous pouvez par exemple, afficher une information importante sur votre actualité ou avertir l’utilisateur que le chatbot est en cours d’apprentissage et lui demander son indulgence

Cette liste est non exhaustive et évoluera avec nos développements produits.

A noter que la phrase d’introduction sera désormais gérée au niveau de la base de connaissance pour une souplesse et une autonomie maximale et bénéficier de toutes les fonctionnalités propres à une connaissance (panneau latéral, contenu riche…).

Boîte de dialogue dydu

Choisir les fonctionnalités avec la dydubox

Grâce à la dydubox vous pourrez aussi choisir d’activer ou désactiver les fonctionnalités disponibles dans la boîte de dialogue : 

  • Header : boutons agrandir, réduire, faire disparaître, plus d’options (exporter sa conversation par mail, demande de récupération/suppression de la conversation), avatar différent selon le matching 
  • Possibilité d’ajouter un onglet “contact”
  • Fenêtre : bannière, top connaissances,  avatar, feedback et raison d’insatisfaction, loader
  • Footer : affichage et choix de la langue par l’utilisateur, compteur de caractères, auto-suggestion

Ces éléments et de nombreux autres seront mis à disposition progressivement.

Facilité et accessibilité

La dydubox a été pensée pour apporter la plus grande facilité d’utilisation aux profils métiers qui administrent nos bots. L’objectif est de garantir la meilleure expérience à tous leurs utilisateurs.

Simplement, vous activez ou désactivez les éléments en cochant ou décochant des cases. Vous définissez l’interface utilisateur en sélectionnant des options dans des menus déroulants (couleurs, fontes…). Vous définissez vos textes rémanents (GDPR, on-boarding…) directement et les mettez à jour quand bon vous semble.

Cette facilité d’utilisation ne fait par ailleurs aucun compromis. Les chatbox dydu respectent également les normes d’accessibilité RGAA en termes de contenu et navigation et nous vous donnons les guidelines pour que votre contenu le fasse aussi.

]]> Dydu lance le chatbot mairie, une offre clé en main pour déployer un robot conversationnel sur le site de votre commune https://uat.dydu.ai/dydu-lance-le-chatbot-mairie/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=dydu-lance-le-chatbot-mairie Wed, 27 Oct 2021 10:05:40 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=721006

Déjà implanté auprès de plusieurs collectivités et services administratifs en France, dydu accompagne les mairies dans la digitalisation de leurs services avec un chatbot prêt à l’emploi. Le chatbot mairie est un outil inclusif qui s’adapte aux différentes formulations. Grâce à la centralisation des informations et à son accessibilité en continu, il contribue à renforcer le lien entre la mairie et les citoyens.

Le chatbot maire, un outil vecteur d’inclusion qui simplifie le quotidien

Mettre en place un robot conversationnel sur le site web ou l’application mobile d’une mairie est un réel atout. Il est facilement abordable par tout le monde et accessible 24h/24 et 7jrs/7. Le chatbot est très simple d’utilisation et comprend le langage naturel, y compris les fautes d’orthographe, de frappe et le langage SMS. Une capacité d’adaptation qui facilite l’accès aux informations au plus grand nombre. 

Ainsi, l’administré peut donc évoluer dans ses démarches en totale autonomie. Grâce au chatbot, il va directement être orienté sur les formulaires ou les pages appropriées. Si la problématique est trop complexe, il pourra obtenir le numéro ou le service précis à contacter. Le tout dans le respect de sa vie privée (RGPD) et des normes d’accessibilité numériques (RGAA).

Un chatbot capable de répondre à plus de 230 questions autour de 17 thématiques

Trouver les horaires d’ouverture d’une piscine, demander le menu de la cantine scolaire, trouver l’adresse d’une déchetterie, les dates de collecte des déchets… sont autant de sujets traités par le chatbot mairie. En effet, il possède dans sa base plus de 230 questions – réponses personnalisables, autour de 17 thématiques récurrentes : démarches et citoyenneté, gestion des déchets, moblité, aides sociales, emploi, enfance et éducation, gestion de crise, handicap, logement, loisirs, sport et culture, médiation et justice, sécurité, séniors, urbanisme, vie associative, vie de la mairie, vie quotidienne.

En plus de faciliter la recherche d’information, le chatbot rend les démarches administratives plus rapides. Les échanges sont plus fluides pour les usagers, et l’agent virtuel permet de soulager et d’améliorer le quotidien des équipes. En diminuant le nombre de sollicitations répétitives et chronophages, puisqu’il prend le relais sur les questions courantes. Il donne également une image innovante et qualitative de la mairie. 

Chatbot et service public : une association qui séduit

Dydu est implanté depuis déjà 12 ans sur le marché. Nous avons déjà collaboré avec des acteurs publics comme la Préfecture de Paris et d’Ile-de-France, Pôle Emploi, le Conseil Départemental du Val d’Oise ou la région Auvergne-Rhône-Alpes. Le chatbot mairie de dydu a déjà testé et éprouvé par plusieurs mairies et déployé par celle de Pleaux (15).

« Mettre en place un chatbot au sein de notre mairie était une étape importante pour nous. C’était la solution idéale pour augmenter notre accessibilité, répondre à nos administrés 24h/24 et 7jours/7. Pour leur faire gagner du temps et leur permettre d’amorcer certaines démarches en dehors des horaires d’ouverture de l’établissement. Pour nos collaborateurs, ce gain de temps leur permet de se focaliser sur ce qui fait leur valeur ajoutée. À savoir répondre aux questions spécifiques et offrir un suivi personnalisé aux administrés. » explique David Peyral, maire de Pleaux.

Intéressé par notre chatbot mairie ? Retrouvez-nous au prochain salon des maires !

En savoir plus sur le chatbot mairie
]]> Top 10 des capacités conversationnelles indispensables d’un bot  https://uat.dydu.ai/top-10-des-capacites-conversationnelles-indispensables-pour-un-bot/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-10-des-capacites-conversationnelles-indispensables-pour-un-bot Tue, 28 Sep 2021 16:00:37 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=703982
Homme en train de coder sur son ordinateur

Le marché français et mondial des bots (chatbot, callbot, voicebot) est particulièrement fourni. On retrouve des pure-players plus ou moins récents et de grands éditeurs qui ajoutent une brique conversationnelle dans des solutions à l’origine très différentes. Il y a aussi les intégrateurs qui proposent du “sur-mesure”.

Mais tous les produits sont loin d’être équivalents. Nous vous proposons une grille de lecture qui – en fonction de vos objectifs et de vos exigences en matière d’expérience utilisateur – pourra vous aider à vous y retrouver. Cet article illustre la richesse de notre stratégie conversationnelle et propose des repères pour étudier les diverses offres qui sont à votre disposition.

Le NLP, le moteur indispensable d’un bot ia

Le fonctionnement d’un robot conversationnel repose sur un moteur de reconnaissance du langage naturel  – NLP pour Natural Language Processing – qui permet la compréhension correcte d’une part, mais aussi l’expression d’autre part.

Dydu dispose depuis le début de sa propre brique linguistique, nous ne reposons pas sur un acteur externe pour le traitement du langage naturel. Cela nous permet d’être totalement indépendants. Notre brique linguistique gère particulièrement bien le français et est à même de gérer une dizaine de langues.

De manière simplifiée

Notre brique linguistique calcule une distance entre la requête de l’utilisateur et l’ensemble des formulations comprises dans la base de connaissances. La base de connaissances est l’ensemble des questions, réponses et les variantes de formulations d’un chatbot. Lorsque cette distance (différence) est assez faible, le chatbot peut fournir la réponse à la question. On calcule cette distance grâce à un score de matching. En fonction du score obtenu, le bot répond immédiatement, propose des reformulations ou indique qu’il ne comprend pas la question. Cela permet d’assurer une pertinence des réponses bien plus importante qu’un système basé sur des mots-clés.

Ce mode de fonctionnement permet également d’identifier rapidement les requêtes qui nécessitent encore d’enrichir la base de connaissances, sans avoir besoin de vérifier en permanence ce qui fonctionne déjà. Afin d’éviter une explosion combinatoire et minimiser la charge de travail pour l’utilisateur, le logiciel propose une structure arborescente possible des phrases facilitée par la mise en place de groupes de formulations (ensemble de mots ou d’expressions synonymes ou similaires). 

Plus précisément

Le NLP dydu corrige l’orthographe, identifie les lemmes, repère les synonymes et hyperonymes, “racinise” les mots (stemming). Il effectue un calcul de distance entre tous les mots pour comprendre le sens général de la phrase. Il découpe la demande de l’utilisateur en intentions et entités. Ainsi, il matche la question de l’utilisateur avec le contenu existant dans la base de connaissances pour fournir une réponse adéquate au niveau de la phrase globale. On évite ainsi les choix intermédiaires à chaque étape qui sont autant de fausses routes possibles.

Cet algorithme va être au cœur de la performance de la solution mais de nombreuses  fonctionnalités extrêmement simples à gérer vont aussi contribuer à construire une véritable stratégie conversationnelle. Cela va permettre à l’échange d’être le plus naturel possible.

Les capacités conversationnelles indispensables d’un bot 

Enchaîner plusieurs réponses sur un même sujet

Dans une conversation entre humains, vous ne répétez pas constamment le sujet de départ. Cela paraît évident mais beaucoup de moteurs de reconnaissance du langage vont exiger que le thème abordé soit explicite dans chaque question. La gestion “des conditions de rebond” par le logiciel dydu permet d’enchainer plusieurs questions sur un même sujet. L’utilisateur n’a pas besoin de le répéter systématiquement. Par exemple, si on pose comme première question : “la mutuelle est-elle obligatoire ?”, la réponse sera “oui […] » Naturellement vient la question : “combien ça coûte ?”. Le bot comprendra “combien coûte la mutuelle » sans que cela ait besoin d’être précisé.

Proposer des réponses alternatives

Si on pose 2 fois la même question, en général c’est que la première réponse n’était pas satisfaisante. La possibilité d’y répondre une seconde fois avec une formulation alternative, une image ou un exemple concret correspond à une situation courante dans les échanges.

Expliquer

Certaines réponses peuvent être complexes. Comme dans la vie, parfois un schéma vaut mieux qu’un long discours. On pourra le présenter dans un panneau latéral ouvert comme partie intégrante de la réponse pour montrer une image ou une vidéo. On pourra aussi recourir à une formulation de la réponse sous forme d’étapes (step actions). Et ce sera particulièrement utile dans le cas de questions relatives à des façons de procéder.

Anticiper la question de l’utilisateur

Souvent et spontanément, on cherche à finir la question ou la phrase de l’autre, non pas  pour l’interrompre mais montrer son écoute et sa considération.

Dès lors que l’utilisateur se met à taper du texte dans le champ de saisie du bot, le matching fonctionne. Grace à l’auto-suggestion, le bot suggère dynamiquement des questions pré-existantes. Cette fonctionnalité est plus sophistiquée que l’auto-complétion proposée sur de nombreux téléphone mobiles. La présentation et le nombre de ces suggestions peut intégralement être paramétrée et largement optimiser les échanges. L’utilisateur n’aura qu’à cliquer sur sa question plutôt que de la taper intégralement. A noter que ce mécanisme s’appuie sur le moteur NLP dydu. C’est-à-dire que là encore cela n’utilise pas de mots clés. Cela permet de sortir des suggestions avec le vocabulaire de la marque quand bien même l’utilisateur a saisi ses propres mots. Par exemple “espace client” vs “agence en ligne”.

Poser les questions nécessaires pour apporter la bonne réponse

Sur certains sujets, le bot devra récupérer certaines informations pour fournir la réponse adéquate. Après avoir récupéré tout ce qui a déjà été fourni spontanément par l’utilisateur dans la conversation, le chatbot va demander dynamiquement à l’utilisateur de renseigner la ou les informations manquantes (Slot filling). Ce sera notamment le cas dans la recherche de billets ou d’événements, pour laquelle il convient de connaître lieu(x), date(s), heure(s)…

Préciser une réponse par un complément d’information ou une suggestion d’action

On peut en effet considérer qu’il est plus utile et pertinent d’utiliser des compléments de réponses en fonction de données propres à la conversation de l’utilisateur final. Le bot reconnaît un comportement ou des expressions prédéfinies utilisés au cours de la conversation et déclenche une action spécifique. Par exemple, il peut donner une réponse et proposer une url de redirection dans un second temps. Autre exemple, si le bot n’a pas donné de réponse plus de 2 fois au cours de la conversation ou si les mots « résilier » ou « modifier mon contrat » ont été utilisés, une escalade vers un opérateur humain pourra être définie comme automatique. Chaque administrateur de bot peut définir ce qui est le plus approprié à son entreprise.

Donner des réponses personnalisées

C’est souvent ce qui fera la valeur perçue de votre bot. Et c’est sur ce sujet que les performances du moteur dydu sont surement les plus performantes intrinsèquement. Mais aussi parce que la connexion via API avec d’autres systèmes d’information vont permettre au bot d’enrichir son discours avec des éléments spécifiques à l’utilisateur. Dans le cadre d’une connexion à un CRM, il sera possible d’identifier un client existant disposant par exemple de codes promotionnels spécifiques. Dans une banque, il sera possible après authentification de communiquer son solde bancaire à l’utilisateur titulaire. Autre exemple, dans le cadre d’une connexion à un SIRH, il sera possible à un collaborateur de connaître son solde de jours de congés exact et non pas uniquement le nombre de jours de congés offerts à tous les collaborateurs de l’entreprise.

Dans la mesure où votre bot est plus pertinent lorsqu’il apporte des réponses courtes et précises, une réponse peut être fournie sous forme d’arbre de décision.

Les arbres de décisions permettent de gérer contextuellement la question de l’utilisateur. Ainsi pour répondre précisément à la question, le bot va articuler des sous questions nécessaires à sa réponse finale. Par exemple si vous demandez au chatbot de votre mairie comment obtenir un acte d’état civil, il va vous demander de choisir entre acte de naissance, acte de décès et acte de mariage. Au premier clic, le bot demandera si le demandeur est né en France ou à l’étranger. Enfin, le bot précisera les modalités d’obtention d’un acte de naissance pour un citoyen français.

La compréhension du contexte de l’utilisateur est clef pour pouvoir apporter une réponse spécifique et non générique. 

L’utilisation des variables permet au chatbot de récupérer des données utilisateurs au cours de la conversation. Et de les exploiter pour répondre à l’utilisateur du bot.

Ces variables peuvent se récupérer par une déclaration explicite de l’utilisateur. Ou un transfert du contexte du chatbot (via la page web où il est présent, sa géolocalisation ou son numéro de téléphone dans la cadre d’un callbot). Ou encore une information issue d’une API. Il peut s’agir du nom de l’utilisateur, de son âge, de son type de contrat ou tout autre type de renseignement que l’utilisateur aura donné au cours de la conversation, ou qui aura été récupéré via une authentification (forcément acceptée par l’utilisateur et encadrée par la RGPD).

Savoir gérer les digressions

Lorsqu’une conversation « entre » dans un arbre de décision, rien n’empêche l’utilisateur de poser une question sur un autre sujet. On pourra très simplement lui répondre et dérouler la fin de l’arbre de décision ensuite.

Voici un exemple :

  • Utilisateur : « Je souhaite recevoir ma facture par email »
  • Bot : « Pour souscrire gratuitement au service de facture dématérialisé, j’ai besoin que vous me communiquiez votre référence client. (Dans l’arbre de décision on attend ici la saisie de la référence client, mais l’utilisateur va solliciter une autre connaissance)
  • Utilisateur : « Où puis-je trouver ma référence client ? »
  • Bot : « Vous pouvez trouver votre référence client sur vos factures, en haut à droite ».
  • Utilisateur : « 1234ABCD »

Alors, l’arbre initial reprend…

Deviner une réponse à partir de l’historique de la conversation

Une autre fonctionnalité native permet, sans créer d’arbre de décision, de mieux comprendre une question de l’utilisateur en fonction de l’historique des questions posées.

Imaginons qu’une base de connaissance RH contient les connaissances suivantes :

  • A quoi sert l’application XX ?
  • Comment installer l’application XX ?
  • A quoi sert l’application YY ?
  • Comment installer l’application YY ?

On peut alors imaginer une conversation de type :

Visuel chatbot dydu

En considérant la question seule et sans contexte, le moteur ne peut pas déterminer qu’il s’agit de la connaissance relative à l’installation de l’application XX ou YY. Mais en utilisant l’historique de la conversation, il donnera à l’utilisateur la réponse à la question « Comment installer l’application XX ».

Juste être poli 🙂

“Bonjour”, “au revoir”, “merci”, “raconte moi une blague”… Pas d’expérience conversationnelle sans “small talks” qui permettent de fluidifier les échanges. Tous les bots ne disposent pas en standard du socle relationnel ou base sociale qui, s’il est à créer, prend tout simplement beaucoup de temps. 

En résumé, c’est parce que la technologie dydu sait tenir compte du contexte et aborder plusieurs sujets en même temps, qu’elle peut optimiser les interactions avec vos utilisateurs. Et c’est bien ce qu’ils recherchent : quelque soit leur façon de s’exprimer, obtenir des réponses précises à leurs questions, vite et bien. En bref, et c’est en amélioration continue, la technologie dydu se met à la place de ses interlocuteurs !

Lire les autres articles de la série Stratégie Conversationnelle :

]]> Les bots dydu désormais accessibles dans Microsoft Teams ! https://uat.dydu.ai/les-bots-dydu-desormais-accessibles-dans-microsoft-teams/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=les-bots-dydu-desormais-accessibles-dans-microsoft-teams Fri, 24 Sep 2021 11:05:24 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=703072

Dydu vient de déployer un connecteur spécifique avec l’application de communication collaborative Teams ! Le but ? Intégrer facilement les chatbots dydu dans Teams. 

Démo explicative de l’utilisation d’un bot dydu dans Teams

Les bots internes sur tous les canaux de l’entreprise

Dysfonctionnement, perte de mots de passe, questions sur l’utilisation d’un logiciel, un nouvel accord ou charte d’entreprise, mobilité interne… autant de sujets chronophages pour les services supports. Les entreprises cherchent de plus en plus à optimiser et automatiser les process support et traitement des demandes avec un chatbot. Notamment sur les périmètres IT et RH.

Les bots internes rendent les salariés plus autonomes sur les demandes à faible valeur ajoutée. Ils déchargent ainsi les services les plus sollicités. Ces outils sont déjà présents sur l’intranet et les applications mobiles des entreprises. Ils peuvent désormais être facilement déployés sur la messagerie collaborative Teams. Plus un chatbot est présent et visible sur tous les canaux de communication de l’entreprise, plus il a de chance d’être utilisé. Il peut ainsi devenir le point de contact permanent de tous vos collaborateurs !

Un connecteur développé pour Teams

En octobre 2020, Microsoft faisait état de son audience à 115 millions d’utilisateurs journaliers pour Microsoft Teams dans le monde. Soit une augmentation de 50% par rapport au chiffre de 75 millions présenté 6 mois auparavant. La suite collaborative a bénéficié de la croissance accélérée du télétravail avec la crise sanitaire. Et les analystes ne prévoient pas de retournement de tendance immédiat.

Le connecteur est une API qui permet à une application de communiquer avec une autre application. Et de transférer des informations depuis celle-ci. Teams étant un canal totalement indépendant de la chatbox dydu, il a fallu développer un connecteur spécifique pour faire fonctionner la plupart des fonctionnalités front du logiciel. D’un point de vue utilisateur, les collaborateurs qui se trouvent dans Teams peuvent rechercher le nom du bot et engager la conversation comme s’ils le faisaient avec un(e) collègue. 

Une intégration simplifiée

Grâce à ce connecteur, la plupart des fonctionnalités permises par le logiciel dydu sont aussi possibles sous Teams : 

  • Les fonctionnalités de mise en forme de la réponse : gras, listes à puces, contenus riches type image, gif, lien…
  • Les fonctionnalités propres à une réponse : réponses alternatives, redirection vers d’autres connaissances, utilisation de variables pour personnaliser les réponses… 
  • Les phrases générales : phrases de reformulations, d’incompréhension
  • Les types de connaissance : connaissances simples, arbres de décisions, réponses complémentaires…

Il est très simple de déployer son bot sur Teams depuis le logiciel dydu. Le manager du bot choisit le canal de son choix en quelques clics (web, Teams et prochainement Slack et Facebook Messenger, qui peuvent d’ores et déjà être connectés via la connexion messageries externes du BMS). Il doit ensuite renseigner l’identifiant et le mot de passe du chatbot préalablement créé sur le compte Microsoft Azure de l’entreprise. Il ne lui reste plus qu’à ajouter l’avatar du bot et télécharger le fichier Zip pour le soumettre au catalogue d’applications Teams de son organisation. Une fois l’application approuvée par l’administrateur, le chatbot est visible et utilisable dans Microsoft Teams par tous les collaborateurs de l’entreprise. 

Menu du logiciel dydu

Nos équipes accompagnent nos clients dans l’implémentation de leur bot sur Teams. Nous leur fournissons des conseils de mise en œuvre, une documentation pour connecter l’API dydu à Teams à partir de Microsoft Azure. Nous précisons aussi la liste des fonctionnalités dydu disponibles pour ce canal.

Vous souhaitez en savoir plus sur nos robots conversationnels internes ? N’hésitez pas à consulter notre page sur les bots relations salariés. 

]]> Chatbot : les fonctionnalités indispensables pour une compréhension optimale https://uat.dydu.ai/chatbot-fonctionnalites-comprehension/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=chatbot-fonctionnalites-comprehension Thu, 17 Dec 2020 09:59:30 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=583660

Vous souhaitez mettre en place un chatbot pour améliorer la satisfaction de vos utilisateurs et gagner en productivité, mais vous ne savez pas quel logiciel choisir parmi tous les éditeurs sur le marché ? Vous avez peur de mettre en place une FAQ trop restrictive, ou un chatbot qui ne comprend rien à ce qu’on lui dit ?

Le succès d’un robot conversationnel dépend principalement de la qualité de son contenu. Mais aussi de sa capacité à comprendre les questions et à retrouver les réponses dans sa base de connaissances. Dans cet article, nous vous donnons des conseils sur la technologie et les fonctionnalités à privilégier pour réussir votre projet chatbot.

L’algorithme NLP, le moteur de votre chatbot

La technologie qui se cache derrière le chatbot est essentielle à son bon fonctionnement. C’est ce qu’on appelle le traitement du langage naturel. Cette techno s’appuie sur un algorithme NLP (Natural Language Processing). Elle permet d’identifier la question de l’utilisateur et la matcher avec la réponse adéquate.

Il existe plusieurs méthodes de compréhension du langage naturel. Notamment, le calcul de distance, l’analyse syntaxique et le matching de mots clés. Consultez notre article dédié pour en savoir plus sur le fonctionnement du traitement du langage naturel et les avantages de chaque méthode.

Toutes les technologies ne se valent pas. Il est important de se renseigner sur la méthode employée, la performance de l’algorithme et du matcher (en testant), la connexion avec des matchers externes, et d’identifier si l’éditeur est propriétaire de cette technologie ou fait appel à une brique tierce. 

Les fonctionnalités indispensables

Politesse et small talk

Votre bot doit avoir une conversation fluide et la plus naturelle possible avec vos utilisateurs. Comme un humain, il doit donc comprendre et employer des formules de politesse et des conversations de type small talk (salutations, compliments, blagues, …).Pour gagner du temps et éviter de devoir la créer de votre côté, assurez-vous que cette base sociale soit inclue automatiquement dans la base de connaissances de votre bot. 

NOA, le chatbot de la Prefecture de Paris et d’Ile-de-France

Formulations

Il existe des façons différentes de poser la même question, votre chatbot doit être en mesure de les comprendre. Les groupes de formulations (ensemble de mots et expressions qui signifient la même chose) et les reformulations permettent d’ajouter ces différents mots et expressions au sein d’une même connaissance. 

Suivi de l’activité et améliorations

Vous avez créé et testé votre base de connaissances, puis déployé votre bot sur le canal de votre choix. Le travail ne s’arrête pas là, il est important de suivre régulièrement l’activité de votre bot pour l’améliorer en continue. 

Plusieurs fonctionnalités peuvent vous faciliter la tâche. Premièrement, les statistiques, qui vous indiquent entre autres la qualité des interactions et des conversations (le niveau de compréhension des questions par votre bot et sa capacité à fournir les bonnes réponses) et la satisfaction des utilisateurs par rapport à la réponse apportée. Les alertes qualité sont également utiles pour vérifier la qualité des contenus selon des critères prédéterminés et paramétrables (lien cassé, réponse trop longue…).

D’autres fonctionnalités permettent d’améliorer votre base en continu. Grâce à l’analyse des conversations en échec et des phrases incomprises, vous pouvez intégrer de nouvelles formulations à une connaissance existante ou créer une nouvelle connaissance. Vous pouvez également identifier les connaissances similaires au sein de votre base et choisir de les regrouper ou d’en améliorer la distinction.  

Vous souhaitez créer un chatbot ? N’hésitez pas à nous contacter.

]]> Comment un assistant virtuel peut accompagner vos collaborateurs sur Microsoft 365 ? https://uat.dydu.ai/chatbot-microsoft-365/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=chatbot-microsoft-365 Fri, 30 Oct 2020 17:27:37 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=562940
chatbot IT informatique microsoft 365 dydu Ai3

Le télétravail se démocratise depuis plusieurs années et s’est fortement accéléré depuis le début de la crise sanitaire. Cela présente de nombreux avantages pour les salariés tout comme l’entreprise, mais de nouveaux enjeux voient le jour. Comment améliorer l’efficacité et la collaboration des salariés lorsqu’ils sont isolés ? Comment assurer la maîtrise des outils par les collaborateurs ? Et, comment soulager les services IT face à l’accroissement de leur charge de travail ?

Dans cet article, nous allons voir comment la solution chatbot peut aider les départements informatiques à répondre à ces enjeux. Nous vous parlerons de Zen, le premier chatbot dédié à Microsoft 365 créé par Ai3 en partenariat avec dydu. Ai3 est une société de conseil et intégrateur de solutions innovantes spécialisée dans les solutions Microsoft. Elle est devenue récemment une entité du groupe Talan.

Le chatbot, un incontournable des services informatiques

Les entreprises de grande et moyenne taille s’équipent depuis quelques années de chatbots internes. Notamment pour soulager les services les plus sollicités comme les Ressources Humaines, le support informatique ou le département juridique. 

Améliore l’expérience des collaborateurs

Parmi ses 160 bots en production, dydu compte près de 30 chatbots IT/helpdesk qui gèrent de quelques centaines de conversations par mois à plusieurs milliers en fonction de la taille de l’entreprise cliente. Bien plus qu’un effet de mode, le bot IT a de réels bénéfices, tant pour les utilisateurs finaux que pour l’entreprise qui le met en place.  

Gestion des mots de passe, assistance dans l’utilisation de logiciels ou d’applications, commande de matériel, gestion de comptes… Toutes les questions simples relatives à l’informatique et aux applications bureautiques peuvent démarrer avec le chatbot. Soit il résout totalement le problème, soit il passe la main au support humain lorsque la demande est plus complexe.

Le robot conversationnel est le meilleur moyen pour obtenir une réponse immédiate, 24/7, sur n’importe quel canal : intranet, desktop, appli mobile, plateforme de messaging. Il peut être le seul point de contact pour le service IT pour poser toutes les questions. Il est rapide et accessible. Toutes ses réponses sont créées et validées par le service IT. Elles sont donc fiables et homogènes. Elles peuvent également renvoyer vers des contenus existants sous formes de documents, pages intranet, lien externes. Les réponses peuvent contenir du contenu riche directement dans la chatbox. Elles peuvent aussi être présentées sous formes de pas-à-pas. Enfin, elles peuvent être complétées avec des vidéos tuto et images explicatives dans le panneau latéral associé. 

Le chatbot informatique est d’autant plus utile que les demandes IT sont très souvent urgentes. Les collaborateurs souvent bloqués, ne pouvent plus avancer dans leur travail. En plus de l’immédiateté des réponses, l’assistance 24/7 apportée par l’outil est un réel atout, notamment pour les personnes travaillant en horaires décalées. L’assistant virtuel va rendre ses utilisateurs autonomes sur des tâches simples, en capitalisant sur la documentation existante de l’entreprise : tutoriels, guide de résolution des problèmes, instructions pas-à-pas…

Optimise les opérations

Mettre en place un chatbot sur le périmètre informatique permet de diminuer nettement le nombre de tickets entrants et d’améliorer le processus de gestion des demandes. Le chatbot  IT répond aux demandes simples et récurrentes. Les demandes de support vers ce type de questions diminuent. Du coup, les IT managers peuvent ainsi se concentrer sur leurs missions principales : améliorer le système informatique dans l’entreprise pour améliorer l’efficacité de travail. 

En favorisant l’autonomie des collaborateurs, on augmente la productivité du service IT et on diminue donc les coûts liés au support. Le chatbot est particulièrement efficace lors de migrations IT qui génèrent habituellement de nombreuses questions. Il peut également donner de l’information générale en affichant à l’avance les montées de version, les interruptions potentielles ou les bénéfices à venir. C’est donc un outil qui s’inscrit aisément dans un plan d’accompagnement du changement.

Intégré au SI de l’entreprise

Le chatbot peut être totalement intégré au dispositif support IT de l’entreprise. Il est en effet possible en le connectant à un outil de ticketing (Jira, ServiceNow…) de créer et suivre des tickets directement dans le chatbot.
Pour des réponses personnalisées au collaborateur, le bot peut aussi récupérer des données spécifiques à l’utilisateur et son poste de travail. Les conversations sont historisées et peuvent nourrir son parcours salarié dans le SI de l’entreprise.
Enfin le chatbot peur aussi être directement dans Teams. Il devient alors un collaborateur virtuel accessible comme tous les autres dans la plateforme collaborative.

Zen, le premier chatbot dédié à Microsoft 365

Dans l’accompagnement des solutions Microsoft, Ai3 a décidé de créer un chatbot pour répondre aux interrogations liées à l’utilisation des applications de la suite Microsoft 365. Ai3 s’est appuyé sur la technologie dydu pour déployer Zen. Zen répond à de nombreuses questions sur Excel, Outlook, Teams, OneDrive, Sharepoint, Yammer, Skype…

dydu ai3 partenariat chatbot informatique helpdesk

Base de connaissances complète et évolutive

Connaissances : Zen couvre toutes les thématiques usuelles comme la messagerie, la collaboration et la bureautique. La base de connaissances contient plus de 600 connaissances (couple question/réponse). Elles sont mises à jour régulièrement par les équipes de SoYouz, l’agence de conseil en transformation digitale d’Ai3. 

Groupes de formulations : le bot comprend également des groupes de formulations qui regroupent plusieurs manières de dire la même chose (Par exemple Excel : feuille de calcul, tableur, XLS, Microsoft Excel…). Les groupes de formulations facilitent la compréhension de la question par le bot. Les connaissances et groupes de formulations portent sur plus d’une quinzaine d’outils de la suite office 365. 

La base sociale : en plus des connaissances informatiques, le bot est doté d’une base sociale. Cela signifie qu’il connaît toutes les formules de politesse et de communication pour que la conversation soit fluide et paraisse naturelle, cela est valable pour tous les bots dydu. 

Cette base de connaissances est la même pour toutes les entreprises clientes, cette mutualisation permet d’avoir un chatbot toujours à jour, sans actions à réaliser par le client.  Les conversations sont monitorées, dès qu’une connaissance est rajoutée, elle l’est pour l’ensemble des clients. Il est cependant possible de personnaliser une dizaine de connaissances spécifiques (information sur les contacts du support IT par exemple). 

Toutes les connaissances sont à la fois en français et en anglais, il est facile de passer d’une langue à l’autre grâce à un bouton présent sur la chatbox. 

Une solution clé en main 

Le chatbot est très facile à mettre en place. Un code est fourni à l’entreprise pour qu’elle déploie le chatbot sur le canal de son choix : une page web, un intranet, un site support. Les seules actions côté client sont la personnalisation d’une dizaine de connaissances maximum et l’intégration du code sur le ou les canaux sélectionnés. 

Des fonctionnalités poussées

Le chatbot répond aux questions sous format texte. Il propose aussi des contenus riches : lien, images, gif, pas à pas, vidéos, soit dans la chatbox, soit dans le panneau latéral pour plus de lisibilité. Il peut également rebondir avec d’autres questions sur le même sujet pour aller plus loin. En cas d’incompréhension, le bot va alors calculer la probabilité de la question et proposer des reformulations.

Vous souhaitez en savoir plus sur le chatbot Zen ? N’hésitez pas à visionner le replay de notre webinar “Comment un assistant virtuel peut accompagner vos collaborateurs sur Microsoft 365 ?” avec notamment une démo du chatbot et du Bot Management System de dydu. 

]]> Relation client : les avantages de l’alliance chatbot – RPA https://uat.dydu.ai/relation-client-les-avantages-de-lalliance-chatbot-rpa/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=relation-client-les-avantages-de-lalliance-chatbot-rpa Wed, 07 Oct 2020 19:47:02 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=551334
chatbot RPA automatisation service client

Comment améliorer l’expérience client et renforcer son support sans intensifier son service ? Et bien, en encourageant l’autonomie des clients grâce à des solutions de selfcare !

Faq, chatbots relation client, forums communautaires… ces outils investissent les services client depuis plusieurs années pour permettre aux internautes d’obtenir rapidement une réponse à leur question et de résoudre leur problème eux même. Ils peuvent faire diminuer jusqu’à 30% le nombre de demandes entrantes vers le support. Cela contribue à améliorer la productivité du service et à baisser les coûts. En parallèle, cela améliore l’expérience des clients. En effet, ils obtiennent une réponse beaucoup plus rapidement, au moment précis où ils en ont besoin.

Certains outils comme les chatbots peuvent même aller plus loin. En effet, au delà de la récupération d’information, les utilisateurs peuvent réaliser des actions directement depuis le bot. Ces transactions sont rendues possibles grâce à plusieurs méthodes dont la combinaison chatbot – RPA (Robotic Process Automation). 

Chatbot et RPA : de l’information à l’action

Le chatbot peut donner 3 types de réponses à l’internaute. Les génériques sont valables pour tous. Les réponses contextualisées diffèrent selon que l’internaute utilise un ordinateur ou un téléphone, en fonction de sa localisation ou d’autres variables. Enfin, les réponses peuvent être personnalisées. A partir du moment où l’utilisateur est authentifié, le bot connecté au SI, peut récupérer informations spécifiques.

Pour que les clients puissent réaliser des actions depuis le bot, comme comme consulter leurs dernières factures, déclarer un sinistre, modifier des informations de leur compte client ou une réservation spécifique, l’entreprise doit connecter le chatbot aux outils de l’entreprise (CRM, SI, outil de gestion des réservations…). Plusieurs méthodes possibles : 

  • Connexion entre le bot et un logiciel via une API dédiée (application programming interface)
  • Couplage entre le chatbot et la technologie RPA (robotic process automation), elle-même connectée aux différents outils de l’entreprise

“La RPA est la technologie qui permet aujourd’hui à quiconque de configurer un logiciel informatique, ou un « robot » d’émuler et d’intégrer les actions d’un humain interagissant au sein de systèmes numériques pour exécuter un processus commercial. Les robots RPA utilisent l’interface utilisateur pour capturer des données et manipuler des applications tout comme le font les humains. De fait, ils interprètent, déclenchent des réponses et communiquent avec d’autres systèmes afin de réaliser une grande variété de tâches répétitives. La seule amélioration notable est qu’un robot logiciel RPA ne dort jamais. Il ne fait aucune erreur et coûte beaucoup moins cher qu’un employé.” UI Path

Le chatbot va comprendre la requête de l’internaute et simuler une conversation humaine. La RPA va quand à elle automatiser les opérations de collecte, d’analyse, d’écriture d’information. Ceci afin de modifier des documents, formulaires ou pages web. Le design du process et la supervision restent humaines. La transaction elle-même est automatisée de bout en bout. 

Les avantages de l’automatisation des processus via un chatbot 

Pour les internautes, l’avantage principal est le gain de temps et la disponibilité de l’outil. Le chatbot va prendre en charge la totalité de la requête de manière immédiate, même en dehors des heures ouvrées. Quant à l’entreprise, elle améliore la productivité des opérateurs humains, engendre une baisse des coûts et diminue les risques d’erreurs.  

La technologie RPA a pour avantage de servir d’interface unique pour le bot. L’entreprise n’est pas obligée de déployer une API dédiée pour chaque application / logiciel qu’elle souhaite connecter au bot. 

L’automatisation des processus par un chatbot est bénéfique pour les services clients très sollicités. On retrouve ceux-ci dans les secteurs banque/assurance, voyage, logistique, biens de consommation, télécommunications ou encore le secteur de la santé. 

Les cas d’usage dans le secteur du tourisme

Depuis mars dernier, nombreuses sont les personnes qui ont du modifier ou annuler leur réservation. Un billet de train, une location de vacances pour l’été, un billet d’avion pour partir à l’étranger, ou tout type de réservation liée à un événement physique… Alors, les équipes travaillant dans le tourisme ont donc dû, à de nombreuses reprises, annuler ou modifier ces réservations . Un travail qui consiste d’abord à répondre aux questions des clients. Après, il convient d’ annuler la première réservation et envoyer un mail de confirmant l’annulation. Enfin, conjointement ou dans un second temps, transmettre un avoir ou un remboursement. Dans le cas d’une modification, il faut aussi réserver une nouvelle date, un nouvel horaire… avant de transmettre la nouvelle réservation aux clients. Des tâches récurrentes et chronophages, alors même que les conditions économiques du secteur imposaient chômage partiel ou total. 

Devoteam, spécialiste du conseil en technologies innovantes, UI Path, société d’automatisation de processus robotiques et dydu ont associé leur expertise pour automatiser les modifications et annulations de réservation en associant un chatbot (technologie dydu) et RPA (technologie UI Path), intégrée au CRM de l’entreprise cliente. 

Cela permet de rechercher la réservation du client grâce au nom et au numéro de réservation qu’il communique au chatbot (ou tout autre identifiant pertinent). Ensuite, le robot modifie directement le contrat, en changeant les dates ou en annulant la réservation. Enfin, il enregistre le nouveau contrat et l’envoie par mail. Alors, le chatbot prend la relève et informe le client de l’arrivée du mail.

Cette solution est inédite dans le secteur du tourisme. Elle permet de répondre aux demandes croissantes des voyageurs et de soulager les opérationnels. Cet outil, conçu au départ pour les hôteliers, peut s’appliquer et s’étendre aux restaurateurs, aux aéroports, sociétés de transport… Le résultat : offrir une expérience client toujours plus qualitative tout en adressant les contraintes économiques et sociales de ses acteurs.

]]> Dydu modernise son logiciel de création et de gestion de bots https://uat.dydu.ai/dydu-refonte-bms/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=dydu-refonte-bms Mon, 05 Oct 2020 17:06:14 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=550223
éditeur de logiciel chatbot back-office

Elle est plus simple, plus claire et plus facile à utiliser! Atria, la nouvelle version du Bot Management System de dydu, facilite davantage la création et la gestion de robots conversationnels. Il s’agit d’un changement important d’un point de vue ergonomique mais aussi d’un point de vue technologique. 

La refonte complète de l’interface utilisateur du logiciel a d’abord pour objectif d’améliorer votre expérience. Essentiellement elle permet de rendre l’accès aux nombreuses fonctionnalités de notre logiciel plus facile et intuitif. Cette évolution du design va de pair avec une modernisation de notre logiciel. Là, l’idée est de continuer à le rendre tout à la fois plus performant et plus évolutif, sans aucun compromis sur la sécurité.

Nouvelle ergonomie

Le changement de l’interface modernise la lisibilité de notre logiciel en étant encore plus clair (design et couleurs), plus intuitif (menus déroulants complets) et plus personnalisable. Le manager du bot peut aisément parcourir l’ensemble des fonctionnalités de l’outil tout en épinglant celles qu’il utilise régulièrement. Les icônes et les nouvelles appellations facilitent également la navigation et la compréhension des fonctionnalités.

Fonctionnalités pour les utilisateurs des bots

QUALITÉ DE L’EXPÉRIENCE UTILISATEUR

Votre robot est civilisé. Il ne s’énerve jamais, est poli et didactique via la base sociale partagée par dydu avec tous ses clients. Cette base de plus de 700 connaissances ainsi que toutes les fonctionnalités ci-dessous ont pour objectif d’accompagner la reconnaissance automatique du langage naturel de notre algorithme de modalités conversationnelles pour garantir la meilleure expériences aux utilisateurs.

  • Accueil personnalisable avec écran d’on-boarding et phrase d’accueil, temporisation de l’affichage des réponses (loader ou split bubble), drag & drop de la chatbox pour une lisibilité optimale quelque soit le contexte d’utilisation
  • Contenu enrichi grâce à la possibilité d’intégrer des contenus riches, des images, des vidéos, des liens hypertexte dans les réponses… Il est aussi possible de proposer des panneaux latéraux ou de créer des pas-à-pas grâce à la fonctionnalité “step actions”
  • Possibilité de choisir la ou les langues du bot parmi 10 gérées par le bot en standard? Votre bot parle Français, Anglais, Allemand, Italien, Espagnol, Roumain, Portugais, Néerlandais, Polonais ou Finnois.
  • Anticipation des besoins de l’utilisateur avec la possibilité de positionner un bandeau d’information et de mettre en avant un top connaissances, contextualisées ou non
  • Auto-suggestion pour devancer les fins de phrases et mobiliser les connaissances déjà connues
  • Guidage de l’utilisateur pour effectuer des suites d’actions nécessaires avec du ciblage comportemental (push rules) ou du slot filling (par exemple pour pouvoir réserver un billet) 
RÉPONSES PERSONNALISÉES

Le service rendu par votre bot sera d’autant plus apprécié qu’il pourra apporter des réponses individualisées dans un espace client ou dans le cadre d’applications de votre entreprise.

Cela est tout à fait possible grâce à des fonctionnalités activées simplement par l’administrateur du bot.

  • Réponses précises même en cas de contextes alternatifs avec les arbres de décision, l’utilisation de variables ou les conditions de contexte
  • Reconnaissance d’espaces de consultations nécessitant d’apporter des réponses différenciées
  • Raccourci sur des actions adéquates avec les réponses complémentaires : par exemple le mot “résilier” dirige immédiatement sur un conseiller
  • Personnalisation complète grâce à l’authentification de l’utilisateur – utilisation du protocole OIDC – via la boîte de dialogue (chatbox) et la connexion au SI de l’entreprise via API ou web services (CRM, SIRH…)

Fonctionnalités pour le manager du bot

UTILISATION OPTIMISÉE DU BMS PAR LES MÉTIERS

Les administrateurs de bot ont des professions et des compétences extrêmement diverses. En effet, ils gèrent des cas d’usages en fonction de leur rôle au sein de leur entreprise ou organisation, dans des industries variées. Pour que ses multiples contributeurs soient totalement autonomes et collaborent au mieux dans la gestion du  BMS dydu dispose de fonctionnalités performantes qui ne nécessitent aucune compétence technique ou de développement.

  • Visualisation temps réel et permanente du rendu des réponses élaborées (WYSIWYG)
  • Gestion des accès, droits et workflows de tous les contributeurs de la base des connaissances
  • Import / export massif de la base de connaissance. Cela permet de faciliter l’analyse de la base de connaissance et des conversations ou l’intégration d’une nouvelle langue
  • Intégration et partage de commentaires sur une connaissance ou une conversation
  • Capacité de relire les conversations selon vos filtres et de gérer l’historique (anonymisation, choix de la période, de la thématique…)
  • Stockage et mise à disposition immédiate d’images grâce à la galerie
AMÉLIORATION CONTINUE DU BOT

L’algorithme est conçu pour apprendre en permanence. Il apprend d’autant plus vite que le manager du bot tire parti des enseignements du bot.

  • En permanence le module statistique de notre BMS fournit le volume de fréquentation du bot et des conversations, leur niveau de qualité et la satisfaction des utilisateurs via de nombreux KPIs (courbes de conversation, mapping visuel des connaissances les plus consultées, comprises, les plus satisfaisantes…)
  • Le mode apprentissage supervisé procure de nombreuses fonctionnalités dont la  vocation est d’aider l’administrateur du bot dans la gestion et l’amélioration des connaissances métiers en fournissant des alertes qualité, des rapports d’audit et de connaissances proches ou des suggestions.

Tous les chatbots ne se valent pas et surtout les services qu’ils rendent ainsi que l’expérience qu’ils procurent à vos utilisateurs ne se ressemblent pas.

Le BMS de dydu, leader sur le marché français, vous permet – quelque soit votre métier (et surtout sans développer, ni coder) – de créer, piloter et optimiser le bot qui satisfera le mieux vos utilisateurs 24/24 et 7/7.

N’hésitez pas à consulter les courtes vidéos explicatives de nos fonctionnalités sur notre chaine Youtube.

]]> 10 conseils pour créer le contenu éditorial de votre chatbot https://uat.dydu.ai/10-conseils-pour-creer-le-contenu-editorial-de-votre-chatbot/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=10-conseils-pour-creer-le-contenu-editorial-de-votre-chatbot Thu, 09 Jul 2020 15:02:58 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=512920
pratiques éditoriales conseils chatbot dydu

Tonalité, longueur du texte, formulations… voici 10 bonnes pratiques à connaitre avant de se lancer dans la construction de la base de connaissances de son chatbot :

1. Nommez votre chatbot, mais pas n’importe comment

De nombreuses recherches montrent que vos nom et prénom peuvent avoir une forte influence sur la façon dont les autres vous perçoivent. C’est également vrai pour votre chatbot ! Choisissez ainsi un nom simple et court, facilement mémorisable et en cohérence avec l’avatar choisi ; sa tonalité, ses références et ses analogies possibles devront par ailleurs donner à l’utilisateur une première idée de sa fonction, et favoriser sa sympathie.

Dans le cadre d’un chatbot interne à l’entreprise, il est intéressant de demander aux futurs utilisateurs de choisir le nom du chatbot pour favoriser sa future adopption.

2. Tutoiement ou vouvoiement ?

Soyez cohérent avec votre marque. Votre chatbot va incarner votre entreprise sur les messageries instantanées, il devra donc adopter un ton et un langage en phase avec votre marque, ses valeurs et sa cible. On parle ici de tutoiement ou vouvoiement, mais également d’humour et de références culturelles et expressions choisies pour converser avec l’utilisateur.

Les gros blocs de texte ne sont pas seulement durs à lire, ils sont également très éloignés de la façon dont les humains échangent sur les messageries instantanées. Il conviendra donc de découper chaque prise de parole de votre chatbot en autant de messages, afin d’en optimiser la lisibilité et de gagner en authenticité.

3. N’oubliez pas les présentations

Toute bonne conversation commence par des présentations, et le chatbot n’échappe pas à la règle. Pourquoi avez-vous lancé ce bot ? Quelles sont ses missions ? Comment peut-il aider ses utilisateurs ? Dès ses premiers messages, le chatbot devra expliquer succinctement, mais clairement, sa raison d’être, et ce pour éviter toute mauvaise interprétation et donc déception de la part des utilisateurs.

4. Ne vous éparpillez pas, 1 idée = 1 message

Les gros blocs de texte ne sont pas seulement durs à lire, ils sont également très éloignés de la façon dont les humains échangent sur les messageries instantanées. Le chatbot est un robot conversationnel, le long discours n’a pas sa place dans une conversation.

Il conviendra donc de découper chaque prise de parole de votre chatbot en autant de messages, afin d’en optimiser la lisibilité et de gagner en authenticité.

5. Restez sous la barre des 300 caractères par message

Le format d’affichage des messageries instantanées, dans une fenêtre de discussion ou sur l’écran un téléphone portable, implique qu’un message peut rapidement paraître très long. Pour ne pas décourager les utilisateurs et les inciter à lire jusqu’au bout, faites en sorte que vos messages ne dépassent pas les 300 caractères.

6. Evitez les monologues

Votre chatbot a pour vocation d’apporter un service, un conseil, un divertissement, ce qui ne laisse pas de place à l’impolitesse. Votre chatbot ne doit donc pas donner l’impression de vouloir monopoliser la parole et, pour ce faire, vous devrez limiter à 5 le nombre de messages envoyés à la suite.

7. Préférez un (léger) délai de réponse à l’instantané

Votre chatbot est une machine et en a donc les performances : très concrètement, cela signifie qu’il est capable de répondre à une requête dans la milliseconde. 

Pour le rendre un peu plus proche de ses utilisateurs, et augmenter ainsi son capital sympathie, vous pourrez créer un temps d’action d’environ 3 secondes entre la question de l’utilisateur et la réponse du chatbot. Cela donnera en effet l’illusion qu’il lit, réfléchit, puis répond à la manière des humains.

8. Misez aussi sur des contenus autres que du texte

Ici encore, votre chatbot devra emprunter aux humains leur manière de communiquer en ligne. Les images, vidéos, Gifs et émojis sont aujourd’hui partie intégrante des conversations sur les messageries instantanées. Ces types de contenus permettent d’exprimer de manière originale certaines émotions, souvent plus simplement qu’avec du texte, et de rendre ainsi les échanges plus conviviaux et dynamiques.

9. Ne laissez pas la conversation traîner en longueur

Idéalement, votre chatbot doit remplir sa mission en 2 minutes. Au-delà, vous risquez de lasser l’utilisateur et de le voir partir prématurément. Vos utilisateurs veulent des réponses à leurs questions, soyez donc direct et précis.

10. Détournements de chatbots : soyez plus malin

Peu importe la vocation de votre chatbot, il y aura toujours des utilisateurs qui voudront en tester les limites. Questions hors-sujet, blagues, insultes ou déclarations d’amour, oubliez le laconique « Je n’ai pas compris » et sortez des chemins battus. Humour, originalité et anticipation sont les clés d’un chatbot qui ne se laisse jamais prendre au dépourvu.

]]> Dydu lance le starter pack RH pour déployer rapidement et efficacement un chatbot interne https://uat.dydu.ai/dydu-lance-le-starter-pack-rh/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=dydu-lance-le-starter-pack-rh Wed, 29 Apr 2020 13:31:50 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=483116
collaborateurs entreprise chatbot robot starter pack

Nos 8 ans d’expérience dans la mise en oeuvre de bots RH nous ont permis d’avoir l’expertise nécessaire pour développer le starter pack RH, une base de plus de 200 intentions et 110 groupes de formulations couvrant 15 thématiques RH. Cette base pré-remplie permet aux entreprises de déployer leur chatbot beaucoup plus rapidement et rend le chatbot plus efficace, dès son lancement. 

Dans cet article, nous allons détailler les avantages du chatbot RH et revenir plus en détail sur le starter pack.

Pourquoi mettre en place un chatbot RH ?

Le chatbot interne présente les mêmes bénéfices que celui destiné à la relation client : il est disponible en permanence, 24h sur 24, 7 jours sur 7 pour apporter des réponses homogènes à des questions simples et répétitives. Dans la grande majorité des cas, un chatbot est capable de répondre instantanément à 80% des questions les plus fréquentes. Apporter une réponse précise, à tout moment, sans temps d’attente est basiquement mais très surement un excellent moyen d’assurer la satisfaction de vos collaborateurs.

Par ailleurs, le chatbot véhicule une image innovante de l’entreprise et contribue à améliorer la marque employeur, ce qui est particulièrement important à l’heure où attirer et retenir des talents est un enjeux quotidien des départements RH.

Enfin le 3ème volet des bénéfices d’un chatbot concerne les aspects opérationnels. Si les équipes ne répondent plus à des questions simples et récurrentes, elles gagnent en productivité et peuvent se focaliser sur des tâches à plus forte valeur ajoutée et des problématiques plus complexes. Elles ont aussi un moyen de communiquer très rapidement et efficacement auprès de tous les collaborateurs en cas de besoin. De fait, à la fois les optimisations opérationnelles et l’impact positif d’une bonne marque employeur auront des répercussions en matière de réduction des coûts.

La mise en place d’un chatbot doit d’abord répondre aux besoins propres à votre entreprise, à la problématique que vous souhaitez résoudre et au niveau de service que vous souhaitez apporter à vos collaborateurs . En cas de crise comme celle que nous vivons actuellement, le chatbot interne se révèle particulièrement utile pour faire face à l’augmentation du nombre de sollicitations. Vous pouvez mettre à jour vos questions et réponses très rapidement et en toute autonomie. C’est un bon moyen de maintenir le lien avec vos collaborateurs : les informer, répondre à leurs questions mais aussi mesurer leurs principaux sujets de préoccupations en monitorant régulièrement les conversations.

La solution dydu

Créé il y a maintenant plus de 10 ans, dydu est un logiciel de traitement du langage naturel qui permet aux entreprises de déployer des robots conversationnels et de les gérer de manière autonome. La solution comprend :

  • une interface utilisateur (chatbox) disponible sur l’environnement de votre choix (site web, intranet, application mobile, desktop, plateforme de messaging)
  • le BMS (Bot Management System) : c’est la console d’administration du bot. Intuitive et facile à utiliser, elle ne requiert pas de compétences techniques
  • les statistiques des conversations pour pouvoir les analyser et ainsi améliorer le bot 

En plus des projets dédiés à la relation client, dydu a été très vite amené à travailler sur des projets internes, pour les départements RH bien sûr, mais également les départements IT, support ou juridiques. 

Nous avons ainsi déployé des chatbots RH dans de nombreuses entreprises présentes sur des secteurs d’activité variés comme la banque et l’assurance, l’énergie, les transports ou les services publics. De cette expérience, et des demandes récurrentes de nos nouveaux clients, est venue l’idée de proposer le starter pack RH.

Le starter pack RH, une base d’intentions éprouvée pour votre chatbot

Le starter pack RH est une base de questions pré-remplie. Elle est disponible gratuitement pour nos clients souhaitant mettre en place un bot RH. Elle comprend :

  • plus de de 200 intentions : questions prédéfinies auxquels vos collaborateurs vont chercher des réponses
  • 110 groupes de formulations : toutes les façons d’exprimer une même intention.
  • 15 thématiques RH : avantages sociaux, congés & absences, entretien d’évaluation, famille & santé, formation, gestion des arrivées et des départs, mobilité interne, mutuelle employeur, paie, dispositif de rémunération ainsi que toutes les questions liées à l’organisation du travail… Il s’agit de la très grande majorité des sujets qu’abordent tous les collaborateurs à un moment ou à un autre dans n’importe quel type d’entreprise.

Concrètement, vous bénéficiez avec le starter pack RH d’un chatbot pré-entraîné sur plus de 150 cas d’usage, doté d’une base d’intentions validée par des experts RH, prêt à être déployé sur votre intranet, desktop ou application mobile, en SaaS ou On-premise. 

Les réponses ne sont pas pré-remplies, car propres à chaque société. Vous rédigez donc vos réponses avec l’aide des conseils et recommandations des experts dydu. Vous pouvez désactiver des intentions si vous ne souhaitez pas y répondre et vous pouvez ajouter une ou plusieurs thématiques et intentions, à n’importe quel moment. 

En plus de cette base, en fonction de la sophistication de votre projet, vous pouvez connecter votre chatbot à votre SIRH et autres logiciels internes pour pouvoir gérer des cas d’usage plus complexes : obtenir son solde de congés, réserver une formation, créer ou suivre un ticket… Vous pouvez également prévoir des réponses différenciées à une même question en fonction de critères spécifiques, techniques ou fonctionnels (en fonction du type de device de consultation – PC ou téléphone mobile -, de l’authentification, ou d’un critère social par exemple). Vous pouvez aussi utiliser le bot dans différentes langues.

Dans tous les cas, avec le starter pack RH, vous réalisez un gain de temps à la fois en interne et au niveau de l’accompagnement, ce qui impacte positivement les coûts de mise en place. Vous bénéficiez également d’un bot efficace dès son lancement grâce aux apprentissages déjà réalisés. 

Consultez notre page Ressources Humaines. Vous pouvez également voir une démo de cette offre dans le replay de notre dernier webinar.

]]> Dydu lance un chatbot « gestion de crise » pour répondre aux questions de vos collaborateurs https://uat.dydu.ai/dydu-lance-un-chatbot-gestion-de-crise/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=dydu-lance-un-chatbot-gestion-de-crise Mon, 23 Mar 2020 17:27:30 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=463843
Chatbot gestion de crise covid-19 coronavirus télétravail RH

En cette période de crise sanitaire et de confinement, dydu a décidé de s’adapter au contexte et aux besoins urgents des entreprises en leur proposant de déployer gratuitement et rapidement (48h ouvrées) un chatbot interne qui répond aux questions RH liées au contexte du COVID-19.

Ce chatbot contribue à fluidifier le déploiement du télétravail au sein des équipes, à rassurer les collaborateurs en répondant instantanément à leurs différentes questions, et à venir en renfort des services RH particulièrement surchargés en ce moment. 

Un déploiement simple, rapide et gratuit

L’équipe dydu transmet aux entreprises les questions les plus fréquemment posées sur des thématiques RH comme le télétravail, le chômage partiel et technique, les salaires et avantages sociaux dans ce contexte, la garde d’enfant, les arrêts maladie et de manière générale les questions liées au Coronavirus. Par exemple : “Puis-je repasser au bureau pour chercher quelques affaires ?”, “Qui puis-je contacter pour avoir accès à toutes les applis en télétravail ?”, « Quelles sont les mesures mises en place pour lutter contre le coronavirus ? »…

chatbot covid-19 gestion de crise RH

L’entreprise renvoie ensuite ses réponses personnalisées pour finir le paramétrage du bot, puis elle recevra le script et les instructions pour le déployer sur son intranet afin de faire bénéficier immédiatement tous les salariés de ce nouvel outil de communication. 

]]> Le traitement du langage naturel, comment ça marche ? https://uat.dydu.ai/traitement-langage-naturel-fonctionnement/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=traitement-langage-naturel-fonctionnement Tue, 29 Oct 2019 15:10:36 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=367441

Depuis 2016, les chatbots se multiplient sur les applis et sites internet, qu’ils soient commerciaux, de service et même sur les intranets. Ils sont dotés de fonctionnalités de plus en plus pointues : personnalisation des réponses, prise en compte du contexte, détection des émotions, avatar animé… Cela contribue à rendre la conversation la plus complète et naturelle possible pour garantir la meilleur expérience utilisateur. Malgré un gros travail sur la personnalité, le design, et les connaissances du bot, la satisfaction des utilisateurs réside principalement dans sa capacité à comprendre et traiter le langage naturel.

L’essence même du traitement du langage naturel est de comprendre l’intention de l’utilisateur pour pouvoir lui apporter la réponse la plus adaptée à sa demande. Dans cet article, nous vous expliquons comment fonctionne cette discipline.

Qu’est-ce qu’un algorithme NLP ?

Dans un logiciel NLP (Natural Language Processing ou traitement du langage naturel), il y a trois composants :

  • Une interface visuelle (boîte de dialogue ou chatbox) où l’utilisateur peut interagir directement avec le chatbot
  • Un moteur de traitement automatique du langage naturel (NLP) qui utilise un algorithme pour comprendre la demande (on parle également d’intention) de l’utilisateur
  • Une console d’administration (dans le cas de dydu) qui permet de gérer l’ensemble des réponses à apporter à l’utilisateur et de piloter le chatbot au quotidien via des indicateurs de performance

Un algorithme est un ensemble de règles opératoires dont l’application permet de résoudre un problème. De manière générale, les ordinateurs sont doués pour faire des tâches répétitives sans jamais se lasser. On peut donc leur décrire un algorithme avec des calculs et des méthodes informatiques, ils vont ainsi répéter leur mission aussi souvent que nécessaire. L’algorithme NLP est un programme informatique à qui on a appris à identifier l’intention du locuteur grâce à une série d’exemples prédéfinis.

Comment fonctionne-t-il ?

NLP intentions phrase chatbot

Pour comprendre l’intention d’un utilisateur, l’algorithme va analyser la structure linguistique de la phrase, en la découpant en mots ou mots-composés.

Pour pouvoir comprendre le sens d’une phrase, il faut savoir interpréter chaque mot qui la compose. Or, les homonymes et les mots polysémiques compliquent cette interprétation. L’algorithme NLP associe alors à chaque mot un ensemble de sens et chaque sens est corrélé à “une pénalité” en fonction de sa probabilité d’occurrence. Le poids des mots est donc dépendant de leur fréquence d’utilisation dans la langue utilisée.

Pour interpréter l’intention d’un utilisateur, plusieurs étapes sont nécessaires :

Corriger l’orthographe

Les fautes d’orthographe sont monnaie courante dans la manière de s’exprimer des utilisateurs, et particulièrement sur internet. L’algorithme suggère plusieurs corrections possibles, et chaque correction est associée à une note.

Identifier les lemmes

Pour chaque mot, l’algorithme recherche les différents lemmes accessibles. Un lemme est la forme de base non accordée et non conjuguée d’un mot, comme un verbe à l’infinitif ou encore un adjectif au masculin singulier. Des liens vers des lemmes peuvent être définis pour les abréviations courantes, comme par exemple : « çàd → c’est-à-dire » ou encore « dqp → dès que possible ». 

Identifier les synonymes et hyperonymes

Un hyperonyme est une généralisation du sens. Les hyperonymes sont essentiellement utilisés pour définir un ensemble de produits ou de termes propres à la logique métier de l’assistant. Par exemple, “chien” et “chat” ne sont pas synonymes mais “animal” est un hyperonyme de ces deux termes.

Les synonymes des lemmes ainsi que les hyperonymes sont identifiés et associés aux mots correspondants. Cela permet de réduire le nombre de formulations nécessaires et d’améliorer la compréhension de l’algorithme. 

Calculer la distance entre les mots (mesure de la distance)

L’algorithme calcule directement la distance entre la question de l’utilisateur et les formulations qui existent dans la base de connaissances. Plus la question de l’utilisateur et sa référence sont proches (présence des mêmes mots/lemmes, dans le même ordre ou non), plus le score est élevé.

Obtenir un score final

On rapproche la question de l’utilisateur à sa référence présente en base grâce à ce qu’on appelle le score de matching. Pour la solution dydu, ce score est compris entre 0 et 1024. 0 signifie qu’il n’y a aucun point commun entre les deux phrases, 1024 signifie que les deux phrases sont identiques.

En fonction du score de matching, le chatbot a trois possibilités de réponses :

  • entre 800 et 1024, le bot estime qu’il a compris l’intention de l’utilisateur et lui fournit immédiatement la réponse associée à la question de référence présente dans la base
  • entre 400 et 800, le bot propose une ou plusieurs reformulations à l’utilisateur pour confirmer la compréhension de la question initiale
  • entre 0 et 400, le bot informe l’utilisateur qu’il ne comprend pas sa demande et lui propose de reformuler. Il peut également lui proposer de basculer vers un autre canal de communication (après plusieurs incompréhensions)

Quel est l’avantage de cette technologie ?

La technologie dydu s’appuie sur le calcul de distance, mais d’autres méthodes de compréhension du langage naturel existent, comme l’analyse syntaxique et le matching de mots clés :

  • L’analyse syntaxique se concentre sur la structure de la phrase, elle est dépendante de la langue dans laquelle l’énoncé est exprimé (sujet-verbe-complément en français). Cette méthode permet une bonne compréhension de la phrase et d’éviter les contresens (même dans des cas où la nuance est subtile), mais dépend fortement de la grammaire, elle est donc difficilement applicable au langage de tous les jours. 
  • La méthode de matching mots-clés fonctionne de la même manière qu’un moteur de recherche. C’est une méthode simple à mettre en place mais qui a du mal à distinguer deux phrases aux sens très proches. 

L’avantage de la méthode de calcul de distance est qu’elle permet une compréhension précise de la phrase et ne nécessite pas que les phrases d’entrées soient grammaticalement correcte. Elle nécessite tout de même une période d’apprentissage du bot sur les premières questions des utilisateurs. 

Si le bot avec lequel on dialogue s’appuie sur un algorithme performant et une base d’intentions bien travaillée, l’utilisateur pourra obtenir les réponses souhaitées même s’il fait des fautes, digresse, parle de plusieurs sujets en même temps ou ne donne pas toutes les informations nécessaires.

Si vous souhaitez mettre en place un chatbot ou un robot conversationnel vocal (voicebot ou callbot), il est primordial de choisir un éditeur qui possède une technologie NLP performante, qui peut également se connecter à d’autres moteurs de matching pour améliorer davantage la compréhension globale des intentions des utilisateurs.  

Vous souhaitez mettre en place un robot conversationnel à destination de vos clients ou collaborateurs ? N’hésitez pas à demander une démo de la solution dydu.

Vous pouvez également tester notre solution gratuitement pendant 14 jours.


]]> Zen, le chatbot expert sur votre environnement de travail Microsoft https://uat.dydu.ai/zen-le-chatbot-expert-microsoft/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=zen-le-chatbot-expert-microsoft Tue, 17 Sep 2019 14:33:39 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=341531

Ai3 et dydu lancent le premier chatbot qui accompagne les collaborateurs dans la prise en main et la maîtrise de leur environnement de travail Microsoft. Une difficulté avec Outlook ? Besoin d’aide sur Excel ? Toujours disponible, le chatbot répond aux questions des collaborateurs sur de nombreux outils de la suite Microsoft : PowerPoint, OneNote, Windows 10, OneDrive, Teams, Planner, Forms, SharePoint, Stream, Kaizala, Yammer…

Les bénéfices de ce chatbot sont doubles : le collaborateur a immédiatement accès à l’information recherchée, et dispose d’une base de connaissance régulièrement mise à jour par Ai3. L’entreprise, elle, favorise l’utilisation du self-service par ses collaborateurs, et diminue ainsi le nombre de demandes vers le support informatique. Ce dernier, moins pollué par des questions récurrentes, peut se concentrer à la résolution de tâches plus complexes et valorisantes.

“En tant que partenaire majeur de Microsoft en France, nous travaillons sur des offres et des services qui couvrent d’une façon exhaustive l’ensemble des besoins de l’entreprise” dit Xavier Raymond, directeur général d’Ai3. “Avec l’essor du traitement du langage naturel, il nous semblait cohérent de proposer un chatbot pour accompagner les collaborateurs de toute entreprise dans leur prise en main des outils de collaboration et de productivité de la suite Microsoft. Pour ce faire, nous nous appuyons sur la technologie dydu, l’une des plus abouties sur le marché, pour proposer un contenu de qualité avec des mises à jour régulières pour nos clients.”

“Lors de la mise en place d’un chatbot, le plus gros challenge, c’est le contenu qu’il faut générer pour pouvoir entraîner le chatbot” affirme Cyril Texier, co-fondateur de dydu. « Le principal bénéfice de cette nouvelle offre, c’est qu’Ai3, fort de son expérience de la suite Microsoft, a déjà produit tout le contenu nécessaire pour que les clients n’aient qu’à déployer ce chatbot en interne et qu’il soit immédiatement opérationnel. Il est également possible d’acheter cette base de connaissances, et de l’importer dans un chatbot existant.”

]]> Créez votre propre chatbot grâce à la nouvelle plateforme de dydu https://uat.dydu.ai/creez-votre-propre-chatbot-grace-a-la-nouvelle-plateforme-de-dydu/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=creez-votre-propre-chatbot-grace-a-la-nouvelle-plateforme-de-dydu Wed, 04 Sep 2019 10:54:00 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=323419

Dydu lance sa nouvelle plateforme de création de chatbots. Repensée de fond en comble, conçue pour être encore plus intuitive et facile d’utilisation, elle permet de créer un chatbot de A à Z de manière autonome. Connaissances, intentions, entités, boîte de dialogue, tout est configurable, ce qui permet de répondre rapidement au besoin de l’utilisateur final.

Créer son chatbot facilement

Que vous soyez une PME, un artisan, un petit commerce, une agence ou encore un restaurant, vous pouvez créer votre chatbot à moindre coût pour répondre automatiquement aux demandes récurrentes de vos clients : quels sont les horaires d’ouverture du magasin ? comment je peux réserver une table ? quels sont les délais et coûts de livraison ? je cherche une tablette, pouvez-vous m’aider ?

No code no dev

Avec la plateforme dydu, nul besoin de savoir coder ou d’avoir des connaissances techniques pour développer un chatbot. Un pas-à-pas lors de la première connexion permet de découvrir la solution et ses fonctionnalités. Chaque fonctionnalité a été simplifiée pour la rendre la plus facile d’utilisation. Si vous êtes perdus, un coup d’oeil à la documentation disponible (prises en main, pages thématiques, cas d’utilisation fréquents, glossaire…) ou un mail à notre équipe support vous permettra de débloquer la situation rapidement.

4 étapes simples pour créer et publier votre chatbot

  • Etape 1 : le paramétrage du chatbot

Cette première étape vous permet de définir les paramètres généraux de votre chatbot, comme les langues dans lesquelles il s’exprime, le format d’affichage des conversations ou encore les droits des administrateurs s’il y a plusieurs gestionnaires.

  • Etape 2 : créez les questions et réponses auxquelles votre chatbot doit répondre

Le paramétrage terminé, il faut fournir au chatbot tout le contenu dont il a besoin pour répondre à vos utilisateurs. Via un simple éditeur de texte, vous créez les questions des utilisateurs que le chatbot doit comprendre, aussi appelées intentions, et rédigez les réponses correspondantes. Grâce à notre interface de gestion intuitive, vous définissez facilement les scénarios de conversation via des arbres de décision, et ajoutez des conditions de contexte pour enrichir et personnaliser l’expérience utilisateur.

Enfin, vous pouvez connecter votre chatbot aux logiciels de gestion interne de votre entreprise grâce à des web services. Une connexion avec votre CRM permet par exemple d’enrichir les réponses du chatbot avec des informations personnalisées sur vos utilisateurs. Une connexion avec un outil de ticketing permet d’ouvrir directement un ticket via le chatbot et de l’envoyer automatiquement à votre support client pour traitement.

  • Etape 3 : déployez votre chatbot

Une fois le contenu créé, choisissez ensuite le design de la boîte de dialogue parmi les modèles proposés. Votre chatbot peut désormais être publié sur votre site web, applications mobiles sur les plateformes de messagerie externes. Les fonctionnalités et les possibilités d’intégrations sont régulièrement enrichies pour proposer la meilleure expérience possible aux utilisateurs. 

  • Etape 4 : enrichissez le chatbot au gré des conversations avec les utilisateurs

Votre chatbot est en ligne, vous pouvez visualiser ses performances grâce à un tableau de bord complet : nombre de conversations, nombre de visiteurs, taux de satisfaction, connaissances les plus utilisées, liens cliqués… Ces statistiques en temps réel vous permettent de piloter votre chatbot et de l’améliorer au fur et à mesure de ses échanges avec vos utilisateurs. Vous pouvez aussi consulter les conversations en échec afin d’ajouter de nouvelles thématiques et étendre la connaissance du chatbot.

Vous pouvez tester gratuitement la solution dydu en cliquant ici.

]]> Un bot par téléphone ? On vous dit tout sur le callbot https://uat.dydu.ai/on-vous-dit-tout-sur-le-callbot/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=on-vous-dit-tout-sur-le-callbot Thu, 11 Jul 2019 10:42:25 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=217491

Vous avez peut-être déjà entendu parler des callbots, ces nouveaux robots conversationnels accessibles par téléphone. Récemment déployés dans les entreprises qui font face à un grand volume d’appels (secteur de l’assurance, téléphonie, transport, e-commerce, hôtellerie…), ils répondent automatiquement aux questions et demandes des clients ou futurs clients. Ils qualifient également leurs demandes et peuvent les transférer vers un conseiller compétent en fonction de la stratégie opérationnelle définie.

Ces nouveaux bots remplacent les Serveurs Vocaux Interactifs (SVI), avec lesquels nous devons appuyer sur les touches numérotées pour accéder au service adéquat : « Pour parler à un commercial, tapez 1. Pour joindre le service clients, tapez 2. Pour être mis en relation avec l’accueil, tapez 3… ».

Contrairement aux SVI, les callbots dialoguent avec les utilisateurs en langage naturel, on vous explique comment.

Comment ça marche ?

Comme les chatbots, les callbots fonctionnent grâce à un algorithme de traitement du langage naturel (NLP pour Natural Language Processing). Cet algorithme permet de rendre la conversation la plus naturelle possible, grâce à la gestion des digressions, des « small-talks » et des réponses personnalisées en fonction du contexte et de l’historique de l’utilisateur.

Pour qu’un chatbot soit callbot, il faut ajouter deux étapes supplémentaires :

  • La reconnaissance vocale (Speech-To-Text) qui est l’input et qui permet de capter la requête afin de l’analyser
  • La synthèse vocale (Text-To-Speech) qui est l’output et qui permet de délivrer vocalement l’information demandée à l’utilisateur

Les callbot sont également connectés à différents web services des entreprises concernées (SI, CRM et plateformes de ticketing) pour personnaliser les réponses apportées et déclencher des actions telles que l’escalade vers un conseiller ou l’envoi de mail/sms de confirmation.

Un travail supplémentaire est nécessaire par rapport à un projet chatbot, c’est le voice design ! Un bot a besoin d’être adapté à l’interface voix, très différente de l’écrit. Tonalité, nuances, interruptions… le callbot doit s’adapter à son interlocuteur pour rendre la conversation la plus naturelle possible.

Pour en savoir plus, consultez notre article dédié au design conversationnel.

Pourquoi mettre en place un callbot ?

La mise en place des robots conversationnels par téléphone répond à la fois aux attentes des clients, des conseillers et celles de l’entreprise :

Et l’humain dans tout ça ?

Le callbot, tout comme le chatbot, n’a pas vocation à remplacer les conseillers, mais à travailler avec eux. Le rôle de l’humain est primordial, le bot est un complément de son travail qui lui permet de se consacrer à des tâches plus importantes.

A l’heure actuelle, qu’ils soient textuels ou vocaux, les bots ne sont pas capables de gérer toutes les tâches réalisées par l’homme. Dès que la conversation se complexifie, la présence d’un agent est indispensable pour garantir une bonne expérience client.

Et même si les technologies évoluent rapidement et les cas d’usage se multiplient, les entreprises n’ont aucun intérêt à laisser les robots gérer l’intégralité de la relation client.

Le cas de la MACSF

La MACSF, mutuelle dédiée aux professionnels de santé, a mis en service un callbot en décembre 2018 afin d’étendre la plage d’ouverture de son service client et de pouvoir préqualifier les demandes entrantes. Le but ? Améliorer l’expérience des (futurs) assurés, augmenter le nombre de souscriptions et fluidifier le processus de traitement des demandes.

Grâce au callbot, appelé Marion, les utilisateurs peuvent ainsi déclarer un sinistre le soir et la nuit, ils sont automatiquement rappelés par un opérateur dès le lendemain pour valider la déclaration, un gain de temps considérable pour l’assuré et l’assureur. Ils peuvent également souscrire à un nouveau contrat auto via le callbot, avec effet immédiat. En fin de conversation, le bot envoie à l’utilisateur un sms de confirmation et intègre sa demande dans le SI afin qu’elle soit prise en charge par le bon service de gestion.

Dès le premier mois de mise en service, Marion a répondu à 2000 appels avec un taux de reconnaissance des intentions de 89%. Les prochaines étapes vont être l’optimisation des cas d’usages existants, et l’ajout de nouveaux cas d’usages pour une utilisation permanente du robot (heures ouvrées et non ouvrées).

En avril dernier, la MACSF a remporté l’argus d’or grâce à son callbot, un prix qui récompense les meilleures initiatives du secteur de l’assurance en matière d’innovation.

Si vous voulez en savoir plus sur les callbots dydu, n’hésitez pas à demander une démo.

]]> Les voicebots, simples gadgets ou future révolution technologique ? https://uat.dydu.ai/les-voicebots-simples-gadgets-ou-future-revolution-technologique/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=les-voicebots-simples-gadgets-ou-future-revolution-technologique Wed, 24 Apr 2019 10:00:54 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=78925

Un voicebot c’est quoi exactement ?

Si vous êtes passé au travers du raffut médiatique à propos des voicebots, petit cours de rattrapage : un voicebot est un robot conversationnel vocal. Il est doté des mêmes capacités qu’un chatbot, à savoir comprendre le langage naturel et répondre à son interlocuteur automatiquement. La seule différence est l’interface d’interaction, qui se fait ici à la voix. Les voicebots les plus connus se nomment Google Assistant, Alexa, ou encore Siri.

On retrouve ces assistants vocaux dans les derniers modèles de voitures, dans les smartphones, ou encore dans certaines enceintes connectées comme la Google Home, Amazon Echo, la Homepod. En termes d’innovation, ils sont le tout dernier must-have que les entreprises rêvent de s’offrir, pour pouvoir proposer une expérience unique et hors du commun à leurs utilisateurs.

Les voicebots, simples gadgets ou future révolution technologique ?

Malgré la multiplication des applications vocales et des cas d’usage, la satisfaction des utilisateurs n’est pas toujours au rendez-vous. Nous sommes ainsi nombreux à être encore frileux quant à l’utilisation de ces robots conversationnels vocaux dans notre quotidien, principalement pour les raisons suivantes :

  • C’est un changement de posture : tout le monde n’est pas à l’aise avec le fait de dialoguer avec un objet. Il n’y a qu’à voir le nombre de personnes qui utilisent l’assistant vocal de leur téléphone (le faites-vous ?)
  • On ne sait pas quoi leur demander. Comment doit-on s’y prendre ? Qu’est-ce qu’il peut comprendre ? L’expérience est déceptive lorsqu’il ne sait pas répondre (encore plus que pour un chatbot !).
  • On n’a pas de “vraie” conversation avec eux. Ils répondent à de simples commandes vocales comme “Allume la lumière”, “Met la musique”, ou des questions courantes comme “Quel temps fait-il?”, mais on n’engage pas de véritable dialogue avec eux
  • On n’en comprend pas toujours l’utilité
  • On n’a pas confiance en eux (suis-je sur écoute ? où partent mes données ?)

Mais alors, pourquoi considère-t-on les voicebots comme la révolution de ces prochaines années ?

Le voicebot, l’incontournable de demain

> Ils libèrent

Le voicebot permet à l’utilisateur d’être multitâche, en pouvant à tout moment réaliser une action sans avoir accès à l’interface de commande en question. En voiture notamment, la commande vocale fait sens, puisqu’elle permet à l’utilisateur de conduire tout en utilisant son smartphone ou en modifiant la configuration de son véhicule.
D’autres situations du quotidien s’y prêtent bien : en cuisine, qui n’a jamais fariné son smartphone pour pouvoir lire la suite de la recette ? Alors qu’il est  tellement plus simple de dire à haute voix “C’est quoi l’étape suivante ?”.

> Ils facilitent l’accessibilité

Les assistants vocaux démocratisent l’accès à la technologie : on pense notamment aux jeunes enfants, aux personnes âgées, aux personnes en situation de handicap ou encore aux personnes illettrées. Par la simple action de leur voix, une multitude d’actions et d’informations s’offrent à eux, simplement, facilement.

> Ils personnalisent

La voix est un marqueur fort de l’identité d’une personne ou d’une marque. Pour une entreprise, c’est un élément de différenciation et de personnification.  Comme on choisit son logo, sa baseline et son univers graphique, on choisit la voix de sa marque et de son Voicebot. Elle doit être suffisamment reconnaissable entre tous, par sa tonalité, son caractère et sa personnalité. Qui ne reconnaîtrait pas immédiatement Simone, la voix de la SNCF ? La voix devient un enjeu majeur pour les équipes de communication et marketing.

> Ils réenchantent l’expérience utilisateur

Les utilisateurs sont de plus en plus exigeants : ils cherchent de la nouveauté, de nouvelles expériences, des sensations et de l’émotion. C’est précisément ce qu’offre un voicebot. Si l’expérience utilisateur a été pensée et construite pour les bons utilisateurs, le résultat final sera bluffant. C’est le cas par exemple du voicebot par téléphone que la MACSF a déployé pour ses bénéficiaires, vainqueur du prix Argus qui récompense les initiatives du secteur de l’assurance en matière d’innovation.

L’enjeu est grand, le risque d’avoir une expérience décevante l’est tout autant. Mais quand les concepts du voice design sont respectés, que les cas d’usages et les parcours sont bien construits, le voicebot est le moyen le plus facile et le plus rapide pour accéder à vos services.

Quelques bonnes pratiques de Voice Design

Créer un bon voicebot n’est pas trivial. Cela  requiert une phase de design spécifique à l’utilisation de la voix, qu’on appelle Voice Design, afin d’aboutir à une Voice User Interface (VUI) digne de ce nom. Pour garantir une expérience vocale unique, certains principes doivent donc être respectés :

  • Guider l’utilisateur dans son interaction avec le voicebot, sur ce qu’il peut faire ou ne pas faire, mais également lorsque le bot ne comprend pas. “Désolé, je ne peux vous aider qu’en cuisine” sera toujours mieux perçu qu’un sec “Je n’ai pas compris”
  • Prendre en compte le contexte de la conversation (profil de l’utilisateur, heure, lieu, conditions d’utilisation du voicebot…) pour être capable d’enrichir la conversation avec des suggestions pertinentes
  • Être bref et concis : le temps de l’utilisateur est précieux. Eviter les longs monologues, et accorder à l’utilisateur une pause pour lui permettre de s’exprimer à son tour.
  • Donner une personnalité au voicebot pour augmenter son impact émotionnel (donc celui de la marque)
  • Donner un aspect humain à la conversation : tonalité, nuance, interruptions, expressions humaines (“hum, oui je vois..”, “c’est parfait”, “je prends note”)
  • Lotir la construction du voicebot pour en améliorer la VUI progressivement
  • Préférer des formulations qui amènent des réponses précises : “Précisez-moi si vous souhaitez réserver un hôtel ou un taxi ?” fonctionnera mieux que “Souhaitez-vous réserver un hôtel ou un taxi ?”

La liste est longue et non exhaustive. Chaque voicebot étant unique, il faut dans la mesure du possible s’adapter au cas d’usage considéré.

Exemple de voicebot avec Joe le cuistot, l’assistant culinaire créé par dydu

Mais alors, les Voicebots vont-ils remplacer les Chatbots ?

Parler est 3 fois plus rapide que de taper sur un clavier. Maîtrisée bien avant l’écrit, la voix est le moyen le plus naturel de nous exprimer. Comme elle permet de nous affranchir des interfaces, beaucoup pensent désormais que l’UX sans visuel deviendra notre nouveau standard.

Le Chatbot n’a pour autant pas signé son arrêt de mort. Au contraire, il trouve une certaine complémentarité d’usage avec le Voicebot, en fonction des préférences de l’utilisateur et de ses conditions d’utilisation. Par exemple, le chatbot sera préféré dans les lieux bruyants ou publics pour des raisons de discrétion et de confidentialité. Il a encore de beaux jours devant lui !

]]> Bienvenue à Jules, « le compagnon numérique d’aide aux devoirs des collégiens » https://uat.dydu.ai/bienvenue-a-jules-le-compagnon-numerique-daide-aux-devoirs-des-collegiens/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=bienvenue-a-jules-le-compagnon-numerique-daide-aux-devoirs-des-collegiens Thu, 18 Apr 2019 13:13:17 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=371939

Maddyness revient sur la mise en place de Jules, le chatbot du CNED a destination de tous les collégiens de France. Pour consulter l’article, cliquez ici.

]]> Tout savoir sur l’Alliance for open chatbot https://uat.dydu.ai/tout-savoir-sur-lalliance-for-open-chatbot/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=tout-savoir-sur-lalliance-for-open-chatbot Fri, 09 Nov 2018 13:04:40 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=6284

Do you dream up s’est associé à Kynapse, Kwalys, Synapse et Living Actor, tous acteurs  leaders dans la mise en place de solutions de chatbots, afin de créer une alliance pour rendre compatibles les chatbots dans les entreprises.

Sous la forme d’une association loi 1901, cette alliance repose sur la conception et le développement d’une interface “open source” pour faire communiquer entre eux les chatbots conçus par des éditeurs différents.

Des chatbots incompatibles

L’engouement des robots conversationnels dans les entreprises a entraîné une multiplications des acteurs dans ce secteur. Chaque éditeur utilise ses propres technologies pour couvrir des besoins spécifiques, des chatbots différents ont donc été créés en fonction des plateformes, des devices, et des usages à adresser.

Ils sont ainsi incapables de se concerter pour apporter les meilleures réponses, et multiplient les points d’entrée pour les utilisateurs.

Un metabot pour orchestrer les chatbots

Forts de ce constat, dydu associe ses compétences et son savoir faire à d’autres acteurs du secteur pour proposer une solution simple : concevoir un “metabot” capable d’orchestrer plusieurs chatbots et de rédiger une recommandation sur les interfaces (API) à implémenter par les éditeurs pour les utiliser.

“Notre conviction est d’apporter une réponse au casse-tête actuel des entreprises qui doivent déployer de nouveaux agents conversationnels mais qui ne souhaitent pas tout reprendre à zéro pour chacun d’eux. Par exemple, si on a un chatbot qui est capable de répondre aux questions sur l’entreprise, cette connaissance doit bénéficier à tous les autres. Depuis plus de 10 mois nous travaillons sur ce projet pour fédérer les initiatives et apporter une solution simple et open source.”Les membres fondateurs.

Ce standard permet ainsi aux différents agents conversationnels interconnectés de s’échanger des données et de profiter des fonctionnalités de leurs pairs, pour une meilleure intelligence collective. Les travaux sont publiés en “open source” pour une utilisation collaborative et gratuite par le plus grand nombre.

L’ambition de l’Alliance est de porter cette initiative au niveau européen et international.

]]> Comment tirer parti d’une base de connaissances ? https://uat.dydu.ai/comment-tirer-parti-dune-base-de-connaissances/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=comment-tirer-parti-dune-base-de-connaissances https://uat.dydu.ai/comment-tirer-parti-dune-base-de-connaissances/#respond Sat, 05 Sep 2015 06:54:58 +0000 https://uat.dydu.ai/?p=231
chatbot intention questions réponses plateforme back office

Découvrez comment une base de connaissances informatisée peut optimiser la gestion et le partage des connaissances en entreprise.

La connaissance du métier, des processus, des flux, des règles, etc. est une notion vitale en entreprise, qui doit être partagée par les collaborateurs pour assurer le bon fonctionnement de l’organisation.

De nos jours, les entreprises doivent faire face à un turnover plus important et peuvent se retrouver fragilisées si le transfert de la connaissance n’est pas assuré correctement. Souvent cette connaissance n’est ni formalisée ni homogène et son accès par les nouveaux arrivants se fait au fil de l’eau et avec les collègues disposant de cette connaissance.

Une base de connaissances permet de regrouper dans un outil informatique, l’ensemble des connaissances (savoirs, démarches, processus…) relatives à un métier, une activité ou à tout autre périmètre défini. Elle facilite la gestion, le suivi et la mise à jour des connaissances et simplifie l’accès à l’information pour les utilisateurs.

En entreprise, une base de connaissances peut être destinée aux :

  • Clients finaux, pour leur permettre de trouver instantanément les réponses à leurs questions en selfcare.
  • Salariés, par exemple pour gérer les questions relatives aux RH ou encore aux problématiques bureautiques.
  • Téléconseillers, pour permettre leur d’accéder instantanément aux réponses aux questions qui leur sont posées par les clients.

La connaissance n’est pas une notion statique, elle évolue au cours du temps en fonction de nouveaux besoins ou événements qui apparaissent.

Notre solution de gestion de base de connaissances peut être utilisée par différents canaux :

  • chat automatique
  • livechat
  • FAQ dynamique
  • champ de recherche
  • serveurs vocaux interactifs

Ces modules sont complémentaires et le plus souvent le chat automatique et le livechat sont utilisés ensemble.

Avec les outils Do You Dream Up, tout cela se traduit par un back office unique, utilisable par tous/ facile à utiliser / simple à appréhender. Après une formation, nos clients peuvent être autonomes et créer, gérer, mettre à jour les connaissances, etc.

Les outils Do You Dream Up apportent des statistiques complètes, pour suivre l’utilisation des canaux, connaître la satisfaction utilisateur et se focaliser les points à améliorer. Nos solutions permettent aussi de lire les demandes formulées par utilisateurs, de mieux les connaître et de pouvoir ensuite apporter des réponses aux questions qui ne sont pas encore traitées.

L’ergonomie a été pensée pour rendre la manipulation des connaissances agréable pour l’utilisateur. Des arbres de décisions permettent de fournir une réponse précise en fonction d’indications qu’il aura fournies. Grâce à des conditions de contexte via notamment des branchements aux systèmes d’information il est également possible de détecter le cas précis de l’utilisateur et de lui apporter instantanément une réponse personnalisée, quelle que soit la solution choisie.

]]> https://uat.dydu.ai/comment-tirer-parti-dune-base-de-connaissances/feed/ 0