Les chatbots d’entreprise à l’heure de l’Intelligence Artificielle Générative

Toutefois, les progrès récents de l'Intelligence Artificielle, comme les grands modèles de langage (LLM) ou l’Intelligence Artificielle générative, ont radicalement changé la donne. Réunis au sein d’un même chatbot, ils permettent une meilleure compréhension des questions posées, permettent des réponses plus naturelles, constituant de ce fait l’interface idéale pour un large éventail d'utilisateurs.

Aujourd'hui, les entreprises se pressent toutes pour adopter l'IA afin de récolter les bénéfices promis par la presse et les experts. Jusqu'à présent, cela s'est traduit par une adoption massive d'IA génériques comme ChatGPT ou Bard. Mais existe-t-il une autre solution pour une adoption réussie de l’IA ?

La réussite passe-t-elle nécessairement par la spécialisation ? Pour y répondre, un simple oui suffit. En effet, un chatbot classique comme ChatGPT exploite les connaissances générales issues d’internet, il aura, quoi qu’il arrive, toujours une utilité. En revanche, le chatbot spécialisé sera bien mieux adapté aux besoins internes, car il repose sur des LLM enrichis de connaissances précises et propres à l’entreprise. Par exemple, si un employé lui pose une question comme « Quelle équipe a développé les fonctions de sécurité du portail de vente interne ? » « Comment demander une AMEX d'entreprise ? » ou encore « Combien de semaines de congé de paternité puis-je prendre après la naissance de mon enfant ? », il obtiendra une réponse à l’image de l’entreprise car le chatbot est en mesure de se connecter à l’intranet, aux partages de fichiers et au Wiki technique. De son côté, le chatbot classique ne dispose pas de ces accès et donc de ces informations, par conséquent, sa réponse ne peut pas être personnalisée.

Il existe aujourd’hui deux approches pour qu'un LLM « apprenne » les données internes relatives à l'entreprise : le raffinement du modèle et la génération augmentée par la recherche (RAG).

• Le raffinement consiste à prendre comme base un LLM généraliste pour ensuite le familiariser avec un contenu interne supplémentaire afin qu'il « reconnaisse » l'information interne. Bien qu’efficace, cette méthode reste relativement coûteuse, aussi bien en termes de matériel que de gestion des données. De plus, chaque mise à jour d’informations nécessite une formation du LLM car il n’est pas en mesure de la détecter automatiquement.

• Grâce à l’approche RAG, il n’est pas indispensable d’exécuter un processus de formation puisque le contrôle d'accès s’applique dès lors que la question est posée. De cette manière, le LLM ne reçoit que les informations nécessaires à la réponse, quels que soient l'emplacement des données et le type de fichier. L’intérêt principal est que grâce à cette approche, le LLM se base en permanence sur des informations à jour et sécurisées.

Grâce aux chatbots formés à l'IA, les entreprises augmentent la productivité de leurs équipes et réduisent la frustration de leurs clients car ils sont en alors en mesure de leur apporter les réponses dont ils ont besoin, au moment où ils en ont besoin, avec un minimum d'informations.

Cependant, afin d'obtenir un ROI exceptionnel à partir du déploiement de chatbots personnalisés, il faut d’abord libérer les vastes référentiels de données que possèdent la plupart des entreprises, et notamment tout le contenu non structuré, à travers l'approche RAG. En agissant de la sorte, elles sont sûres d’avoir un chatbot à l’efficacité optimisée et pertinent.

De plus, un chatbot spécialisé, et donc personnalisé permet à l’entreprise d’offrir à ses utilisateurs, aussi bien employés que clients finaux, un service plus contextuel. Celui-ci aura un impact direct sur l’expérience utilisateur, et plus largement sur leur capacité à se démarquer de leurs concurrents.

L'impact de l'Intelligence Artificielle sur le plan sociétal va continuer d’évoluer, mais il n’est pas trop tard pour que les entreprises mettent en place dès à présent de nouvelles stratégies basées sur l’IA. Si elle fait partie intégrante de la conception des chatbots depuis de nombreuses années, les avantages récents que peuvent apporter l’IA générative, notamment par le biais d’une approche RAG leur permettront de devancer leurs concurrents, tout en tirant pleinement de l’IA.