Relever ce défi est devenu un marché émergent et de plus en plus encombré, appelé les entreprises conversationnelles AI Big Tech comme Microsoft, Amazon, Google et Oracle ont des offres, tout comme les petites entreprises et les start-ups telles que Kore.ai, Omilia, Rasa, Senseforth.ai, Verint et Yellow.ai.
Les fournisseurs fournissent des outils logiciels que les entreprises personnalisent et entraînent ensuite sur leurs propres données.
Cette année, le marché des assistants virtuels – alias chatbots – augmentera de 15 % pour atteindre plus de 7 milliards de dollars, selon une prédiction de Gartner. Certains de ces robots sont conçus pour aider les employés, mais la plupart sont destinés au service client.
Aucune entreprise n’a fait un voyage plus humble et instructif vers sa technologie de chatbot qu’IBM. Après que son supercalculateur Watson ait triomphé des champions humains dans le jeu télévisé « Jeopardy! » il y a une dizaine d’années, IBM a entrepris d’appliquer le traitement du langage naturel de Watson à d’autres domaines. L’un des premiers objectifs était le diagnostic et le traitement du cancer, et IBM a qualifié les soins de santé de « moonshot ».
En janvier, après avoir lutté pendant des années, IBM a annoncé qu’elle vendait son activité Watson Health à une société de capital-investissement. Quelques jours plus tard, Gartner a qualifié l’assistant Watson d’IBM de « leader » de l’IA conversationnelle pour les entreprises. Watson est passé des moonshots du cancer aux chatbots du service client.
Aujourd’hui, Watson Assistant est une réussite pour IBM parmi ses produits d’IA restants, qui incluent des logiciels pour explorer les données et automatiser les tâches commerciales. Watson Assistant a évolué au fil des ans, étant constamment affiné et amélioré. IBM a appris assez rapidement qu’une approche rigide de questions-réponses, bien qu’idéale pour un jeu télévisé, était trop limitée et inflexible dans les paramètres du service client.
« Le monde réel nous a ouvert les yeux », a déclaré Aya Soffer, vice-présidente des technologies d’IA chez IBM Research.
Le point de départ de l’amélioration, a déclaré le Dr Soffer, a été une compréhension plus approfondie de ce qui se passe dans les centres d’appels, en travaillant avec d’autres entreprises pour extraire et analyser plusieurs milliers d’appels entre clients et agents humains. Dans les dialogues, par exemple, suivre quelles questions et quels suivis ont permis de résoudre le problème d’un client, a-t-elle déclaré, et quels étaient les signaux révélateurs de « conversations qui ont mal tourné ».
