Lorsque la conversation porte sur l'IA, il y a souvent une terminologie et un jargon dignes d'un roman de science-fiction que le lecteur non initié doit décoder. Si vous envisagez d'utiliser l'automatisation des services, voici un guide rapide de la différence entre IA, apprentissage automatique et apprentissage profond.
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Le concept d'intelligence artificielle existe au moins depuis la Grèce antique, qui a conçu des dispositifs mécaniques que l'on pourrait qualifier d'intelligents. Cependant, le terme lui-même a environ 60 ans, et les premières technologies d'IA applicables n'ont commencé à être commercialisées que ces dernières années.
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble plus spécifique de l'IA. Il décrit la capacité des machines à apprendre de leurs erreurs et à s'améliorer au fil du temps. Un bon exemple d'apprentissage automatique dans la pratique est la récente IA de Google qui a battu un champion du monde au jeu de Go. Plus l'IA joue, plus elle est capable de repérer des modèles et de prédire les mouvements de ses adversaires.
L'apprentissage profond est une nouvelle itération de l'apprentissage automatique. Il décrit les algorithmes d'apprentissage automatique qui fonctionnent sur plusieurs couches, à l'image du fonctionnement de nos propres neurones. Un exemple désormais courant d'apprentissage profond est la façon dont les assistants intelligents comme Alexa ou Siri traitent la parole.
Le traitement du langage naturel est également important. Le traitement du langage naturel est la capacité d'un programme informatique à comprendre le langage humain, quel que soit l'argot ou le dialecte. En étant capable de donner un sens au langage écrit ou parlé, dans la façon désordonnée et pleine d'erreurs dont les humains l'expriment normalement, les capacités de l'IA deviennent beaucoup plus applicables à la vie quotidienne.
Qu'est-ce que cela signifie pour le service ? L'intelligence artificielle et l'automatisation intelligente peuvent prendre en charge des tâches existantes et créer de nouvelles efficacités dont votre organisation ne pouvait pas rêver auparavant. L'apprentissage automatique n'en est qu'un exemple. En suggérant des réponses que les agents peuvent utiliser pour répondre aux questions courantes des clients, un système partiellement automatisé pourrait apprendre les réponses et la langue les plus efficaces pour votre clientèle. Les capacités d'apprentissage profond devraient s'étendre aux arbres SVI et mettre fin à la réponse courante "Désolé, je n'ai pas compris" de nombreux systèmes qui reposent actuellement sur le traitement de la parole. Enfin, le NLP est crucial pour les chatbots et pour les analyses qui examinent toutes les conversations de vos agents sur le chat, les réseaux sociaux et tout autre support textuel.
Il est important d'acquérir une solide compréhension de ces technologies passionnantes, car elles deviennent de plus en plus répandues et pertinentes dans la sphère du service et de l'expérience client. Pour en savoir plus, écoutez notre webinaire avec Solvvy: The Truth About Bots and Intelligent Automation.
