Cependant, les avancées récentes en Intelligence Artificielle, comme les Large Language Models (LLM) ou l’Intelligence Artificielle Générative, ont radicalement changé la donne. Réunis dans un seul chatbot, ils permettent une meilleure compréhension des questions posées, autorisent des réponses plus naturelles, constituant ainsi l’interface idéale pour un large panel d’utilisateurs.
Aujourd’hui, les entreprises se précipitent pour adopter l’IA afin de récolter les bénéfices promis par la presse et les experts. Jusqu’à présent, cela a conduit à une adoption massive d’IA génériques comme ChatGPT ou Bard. Mais existe-t-il une autre solution pour une adoption réussie de l’IA ?
Spécialisez-vous pour plus de succès
Le succès passe-t-il nécessairement par la spécialisation ? Pour répondre à cette question, un simple oui suffit. En effet, un chatbot classique comme ChatGPT utilise des connaissances générales issues d’internet, il sera toujours utile quoi qu’il arrive. En revanche, le chatbot spécialisé sera bien mieux adapté aux besoins internes, car il s’appuie sur des LLM enrichis de connaissances précises et propres à l’entreprise. Par exemple, si un collaborateur lui pose une question du type « Quelle équipe a développé les fonctions de sécurité du portail de vente interne ? » « Comment puis-je demander un AMEX d’entreprise ? » ou « 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 capable de se connecter à l’intranet, au partage de fichiers et au Wiki technique. De son côté, le chatbot classique n’a pas cet accès et donc cette information, par conséquent, sa réponse ne peut pas être personnalisée.
Deux approches pour un réel retour sur investissement.
Il existe actuellement deux approches permettant à un LLM d’« apprendre » les données internes d’une entreprise : le raffinement du modèle et la génération augmentée par la recherche (RAG).
- Le raffinement consiste à prendre un LLM général comme base, puis à le familiariser avec du contenu interne supplémentaire afin qu’il « reconnaisse » les informations internes. Bien qu’efficace, cette méthode reste relativement coûteuse, tant en termes de matériel que de gestion des données. De plus, chaque mise à jour d’informations nécessite une formation de la part du LLM car il n’est pas en mesure de la détecter automatiquement.
- Avec l’approche RAG, il n’est pas nécessaire d’exécuter un processus de formation puisque le contrôle d’accès est appliqué dès que la question est posée. De cette manière, le LLM ne reçoit que les informations nécessaires à la réponse, indépendamment de l’emplacement des données et du type de fichier. Le principal avantage est que grâce à cette approche, le LLM s’appuie toujours sur des informations à jour et sécurisées.
De l’argent à la richesse : l’avenir des chatbots
Grâce aux chatbots formés à l’IA, les entreprises peuvent augmenter la productivité de leur équipe et réduire la frustration des clients en leur fournissant les réponses dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin, avec un minimum d’informations.
Cependant, pour obtenir un retour sur investissement exceptionnel en déployant des chatbots personnalisés, il faut d’abord libérer les vastes référentiels de données que possèdent la plupart des entreprises, y compris tout le contenu non structuré, grâce à l’approche RAG. Ce faisant, ils sont sûrs de disposer d’un chatbot à l’efficacité et à la pertinence optimisées.
De plus, un chatbot spécialisé, et donc personnalisé, permet à l’entreprise de proposer à ses utilisateurs, salariés comme clients finaux, un service plus contextuel. Cela aura un impact direct sur l’expérience utilisateur, et plus largement sur sa capacité à se démarquer de ses concurrents.
L’impact de l’intelligence artificielle sur la société va continuer d’évoluer, mais il n’est pas trop tard pour que les entreprises mettent en œuvre dès maintenant de nouvelles stratégies basées sur l’IA. Si elle fait partie intégrante de la conception des chatbots depuis de nombreuses années, les récents avantages que l’IA générative peut apporter, notamment via une approche RAG, leur permettront de prendre de l’avance sur leurs concurrents, tout en tirant pleinement parti de l’IA.
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