Le rôle du traitement du langage naturel (TAL) dans le développement de chatbot

L'écosystème commercial numérisé a évolué comme un espace où les humains interagissent de plus en plus avec les machines. Il est indéniable que le développement de chatbot a changé la donne dans presque tous les secteurs verticaux de l'industrie. En vous mettant à la place d'un développeur, vous trouveriez écrasant de savoir comment ces compagnons numériques ont transformé les interactions commerciales avec les clients. Avec des recommandations personnalisées, une assistance instantanée et désormais des conversations de type humain, le développement de chatbot alimenté par l'IA a considérablement rationalisé les interactions.

Eh bien, dans le contexte de l'évolution des chatbots puissants, la technologie NLP se dresse fièrement. Avons-nous eu des assistants virtuels qui comprennent nos émotions, détectent les intentions ou comprennent les nuances il y a une décennie ? Le NLP, une branche spécialisée de l'IA, permet le développement de chatbots et permet aux robots d'engager les clients avec des conversations de type humain. Il est temps d'explorer le rôle du NLP dans le développement des chatbots intelligents.

Qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel (TLN) ?

La PNL est une sous-section de l'IA qui permet aux chatbots de comprendre le sentiment humain. Les mots ou le vocabulaire que nous utilisons lors des conversations avec les chatbots véhiculent nos émotions. Étant donné que la PNL est basée sur l'apprentissage en profondeur, elle aide les ordinateurs à dériver la signification réelle de ces sens humains.

Les chatbots alimentés par l'IA sont capables de comprendre le contexte, l'intention et l'émotion derrière les interactions humaines. Avec le développement de chatbots intelligents, ils génèrent des conversations de type humain qui imitent les humains de la vie réelle.

Cette capacité à comprendre les émotions humaines rend la PNL différente des moteurs de recherche ou d'autres algorithmes. La PNL ne s'appuie pas uniquement sur quelques mots-clés. Au contraire, ils aident les chatbots à comprendre la véritable intention derrière la conversation.

Une fois que la PNL identifie l'intention et transmet la même chose au bot, il répond comme des humains, en fonction de la façon dont les développeurs le programment.

Comment fonctionne le NLP dans les chatbots ?

Les humains utilisent le langage naturel pour communiquer entre eux. Les machines, quant à elles, utilisent des langages de programmation tout en interprétant les entrées des humains. En combinant ces deux concepts principaux, le traitement du langage naturel favorise une interaction homme-machine transparente. Cela implique que les gens peuvent communiquer directement avec les machines sans connaître les langages de programmation.

Avec le développement de chatbot soutenu par la PNL, les robots gagnent la liberté d'obtenir des informations et de les traiter à partir des entrées verbales ou écrites des clients.

Les développeurs de chatbot travaillent sur des modèles NLP, permettant aux machines de décoder les interactions humaines et même d'y répondre comme des humains. Ils peuvent identifier le contexte et répondre en fonction de l'intention de leurs utilisateurs.

Le développement de chatbots intelligents recèle un énorme potentiel d'interaction et d'engagement avec les clients. Naturellement, les entreprises intègrent leurs systèmes de support avec ces robots intuitifs. Jetons un coup d'œil à la trajectoire de croissance progressive du marché mondial des chatbots.

Source : https://www.statista.com/statistics/656596/worldwide-chatbot-market/

Le graphique révèle que le marché mondial des chatbots devrait atteindre le cap des 1,25 milliard de dollars en 2025. En 2016, il s'élevait à seulement 190,8 millions de dollars. Cela montre le potentiel de croissance exponentiel des robots IA.

Comment la PNL aide-t-elle à développer des bots intelligents ?

Avant d'explorer le rôle du NLP dans le développement de chatbot, examinons ces statistiques.

• 40% des grandes entreprises ont déjà mis en place des chatbots sous une forme ou une autre en 2019.
• 46% de ces entreprises utilisent le NLP pour détecter du texte ou de la voix. 14 % supplémentaires utilisent le NLP pour rationaliser leurs services à la clientèle.
• 10 % des organisations interrogées utilisent des bots soutenus par le NLP pour l'analyse de données.

Lors du développement du chatbot, les moteurs NLP utilisent largement les technologies d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. Voici pourquoi la PNL aide au développement intelligent de chatbot .

1. Reconnaître l'intention

Les entreprises qui déploient des robots intelligents ont des clients qui contactent leur service d'assistance avec des intentions spécifiques. Selon l'industrie, la nature de cette intention varie considérablement. Par exemple, un client à la recherche des meilleurs coins pizza dans une application de livraison de nourriture aurait une intention différente de celle d'une personne qui achète des médicaments.

Grâce au développement des chatbots utilisant la PNL, les utilisateurs misent désormais largement sur la technologie intelligente pour identifier leur intention et compléter la phrase lors de la recherche. Cela implique que la PNL prend soin des mots, de la conjonction, de la grammaire, de la pluralité et d'autres éléments naturels de la parole humaine.

En identifiant l'intention de chaque utilisateur, les robots intelligents effectuent les actions appropriées. En règle générale, les robots IA sont formés avec un ensemble d'intentions de base associées à l'activité pour laquelle ils sont utilisés.

En tant que développeurs, vous devez proposer des modèles NLP distincts pour répondre à différentes intentions.

2. Travailler sur des entités

Les entités font référence à des mots ou des données liés à un produit, un lieu, un lieu, une heure, une personne ou quoi que ce soit en tant que tel. Lors du développement du chatbot, la PNL est utilisée pour identifier des mots spécifiques des utilisateurs. Tels que programmés, ils associent ces mots aux entités disponibles et collectent celles programmées pour accomplir une tâche.

3. Simplifier les interactions

Avec le traitement du langage naturel, la langue n'est plus un obstacle lorsque les clients interagissent avec les bots. Le processus de développement du chatbot implique l'utilisation de la PNL pour simplifier les conversations.

• Les robots intelligents soutenus par la PNL vérifient les noms communs et suppriment les majuscules, afin qu'ils puissent reconnaître avec précision l'entrée de l'utilisateur.
• Les bots IA avec NLP continuent d'ajouter de nouveaux mots à leur vocabulaire et de transférer le stock raffiné de mots à d'autres bots.
• Pendant le développement du chatbot , la PNL aide à comprendre la grammaire, la conjonction et les temps pour simplifier les conversions avec les clients.
• Parfois, les utilisateurs utilisent des contractions lorsqu'ils communiquent avec des entreprises. Les robots sont formés pour développer ces contractions afin d'obtenir le sens exact de leur conversation. De plus, ils suppriment les apostrophes entre les mots pour favoriser une meilleure compréhension.
• Les capacités avancées de NLP dans le développement de chatbot incluent les traductions automatiques, l'analyse de documents et la distinction des contenus.

4. Conversation intelligente et contextuelle

Le secret du développement d'un chatbot intelligent réside dans la formation des machines pour comprendre l'intention de l'utilisateur et proposer des réponses contextuelles. Lors du traitement des requêtes, les moteurs NLP évaluent les éléments suivants.

• Énoncé : un utilisateur peut transmettre une phrase de différentes manières. Ce chatbot évalue ces phrases en fonction de la nature de l'énoncé pour générer des réponses.
• Intention : Comme nous l'avons vu, le processus de développement du chatbot implique l'identification de l'intention. En conséquence, les bots identifient l'énoncé du problème et aident les utilisateurs.
• Contexte : Le contexte est un autre paramètre qui permet aux bots d'identifier de quoi parle l'utilisateur.
• Session : la session enregistre les deux points pendant les conversations de l'utilisateur, y compris les points initiaux et finaux de la période interactive.

Le processus de développement du chatbot implique de programmer des réponses basées sur les éléments mentionnés ci-dessus.

4 façons dont la PNL peut rationaliser les conversations sur votre bot

Savez-vous que jusqu'à 62 % des clients préfèrent interagir avec des chatbots plutôt qu'avec des humains ? Cela est dû en grande partie à leur réponse instantanée, à leur précision et à leur réponse spontanée.

Avec la majorité de votre public enclin aux machines, il est temps de réfléchir à nouveau à votre processus de développement de chatbot . Au cas où il manquerait encore d'intégration NLP, vous serez bientôt à la traîne de vos concurrents.

Découvrez quatre façons dont le NLP peut rationaliser les conversations sur votre chatbot pour engager les clients.

1. Conversez naturellement dans différentes langues

Avant la création du NLP, le principal obstacle pour les chatbots pour identifier l'intention de l'utilisateur était la multiplicité des façons dont les clients fournissent leurs entrées. Les développeurs ont travaillé assez longtemps sur le développement de chatbot pour les former au langage humain. En conséquence, même les réponses générées par le système des chatbots sont contextuelles et vous les trouverez en train de comprendre les nuances émotionnelles.

Grâce au NLP, les développeurs ont réussi à établir une connexion entre les textes orientés vers l'humain et les réponses générées par le système.

Le NLP est capable de différencier différents types de demandes clients. Une approche personnalisée pour répondre à ces demandes améliore considérablement l'expérience client. Pour être précis, le développement de chatbot utilisant l'IA permet à ces outils d'interpréter les éléments suivants.

1. Structures de texte
2. Sémantique du langage
3. Expressions vocales
4. Données non structurées
5. Morphèmes à travers les langues
6. Abréviations et langage familier

2. Meilleure satisfaction client

La réponse instantanée des plateformes en ligne et des sites de commerce électronique est ce à quoi les millénaires s'attendent aujourd'hui. L'utilisation du NLP dans le développement de chatbot permet à ces outils d'analyser les questions et de les hiérarchiser en fonction de leur complexité. En conséquence, les robots répondent de manière contextuelle et instantanément, offrant une meilleure satisfaction client.

En particulier, une réponse plus rapide des entreprises contribue grandement à renforcer la confiance des clients. Cela se traduit finalement par des volumes d'affaires plus importants. Les robots intelligents ont été un pionnier dans le secteur du commerce électronique, avec des détaillants en ligne établis comme Ubuy qui ont adopté la technologie.

Avec des bots dédiés, les clients obtiennent le temps et l'attention qu'ils méritent sur votre plateforme. Les détaillants en ligne, y compris les marques de commerce électronique, ont connu des taux de fidélisation de la clientèle plus élevés. En outre, ces outils intelligents aident à atténuer les coûts et les efforts nécessaires à l'acquisition de nouveaux clients.

3. Réduire les coûts de service client

N'est-il pas impressionnant d'apprendre que les entreprises peuvent réduire jusqu'à 30 % leurs dépenses de service client en intégrant des chatbots ?

Quel que soit le secteur dans lequel vous opérez, vous devez prendre en compte les coûts du service client tout en égalant votre rentabilité. L'utilisation de la PNL lors du développement d'un chatbot implique une implication humaine minimale. Cela aide les détaillants à réduire les coûts de service à la clientèle. Pourquoi ne pas intégrer des bots alimentés par l'IA pour effectuer des tâches banales ou répétitives ? Cette approche augmenterait l'efficacité de votre organisation, en plus de rationaliser les flux de travail.

4. Engagement contextuel

Les clients détestent être redirigés d'un agent à l'autre lorsqu'ils contactent votre entreprise pour résoudre leurs problèmes. Dans le pire des cas, beaucoup d'entre eux se retrouvent sans le soutien d'un agent en direct. Cette expérience amère peut s'avérer préjudiciable à votre entreprise, entraînant une perte de clients.

N'oubliez pas que 91 % des clients mécontents ne reviennent jamais. L'utilisation de la PNL dans le développement de chatbot tire parti de l'engagement contextuel. Cela implique que les robots intelligents évaluent les informations de base des utilisateurs et répondent de manière contextuelle. De plus, les agents humains apprennent à connaître le contexte, de sorte que les clients n'ont pas besoin de répéter leurs problèmes encore et encore.

Emballer

La PNL a révolutionné les conversations automatisées, comblant le fossé entre les communications humaines et les communications orientées machine. Ainsi, le développement de chatbot impliquant la PNL devrait être sur le radar des développeurs proactifs pendant au moins la prochaine décennie.

Alors que la PNL continue d'évoluer, les développeurs expérimentent des technologies avancées pour améliorer leurs incroyables capacités. Avec des modèles de langage améliorés, des algorithmes sophistiqués et une meilleure interprétation sémantique, les chatbots continueront de reproduire les réponses humaines. Pas étonnant que les marques de commerce électronique et les entreprises opérant numériquement puissent exploiter les avantages du développement de chatbot intelligent.