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On refait le match : IA conversationnelle ou générative

Conversational AI working alongside users, answering questions and enabling actions and bringing other benefits than Generative AI. L'IA conversationnelle travaille aux côtés des utilisateurs, répond aux questions, permet des actions et apporte d'autres avantages que l'IA générative.
L'IA conversationnelle facilite les interactions entre utilisateurs et applications

IA conversationnelle ou IA générative ?

Dans cet article, nous vous guidons dans la réflexion entre IA conversationnelle ou IA générative.

D’une toute autre nature que l’IA générative, l’IA conversationnelle a pour objet la simplification des interactions entre les applications (et autres sources de données, telles que des objets connectés ou des site web) et leurs utilisateurs. Les applications métier conservent toutes leurs caractéristiques fonctionnelles (capacités, données, sécurité, etc.), mais leur accès devient immédiat et simplissime.

Rencontre du troisième type

Rencontre du premier type : le Web

Les développements technologiques des années 1990 (Internet rapide, Web, JavaScript, XML…) ont permis l’avènement du Cloud au début des années 2000. Puis, il ont favorisé la généralisation progressive des interfaces Web pour les applications métier.

Rencontre du deuxième type : les applications mobiles

Dix années plus tard (2007), l’arrivée des premiers iPhones d’Apple et de leur « store » d’applications a offert des accès mobiles riches et évolutifs. De toute évidence, ils ont ouvert la voie d’une expérience révolutionnaire et valorisante pour les utilisateurs.

Rencontre du troisième type : les accès conversationnels

Dans cette nouvelle étape pour rapprocher les applications de leurs utilisateurs, l’IA conversationnelle est à la manœuvre. Effectivement les besoins comme les usages se sont diversifiés. Par exemple : réserver une salle de réunion, déclarer une absence, approuver une facture, signaler un défaut de qualité, retrouver une procédure, etc.

Permettre aux utilisateurs d’utiliser directement « leurs mots » pour satisfaire leurs demandes apporte un double bénéfice :

  • Moins d’efforts et de temps perdu pour interagir avec ses applications ;
  • Zéro formation. Le langage étant une capacité universelle, tout un chacun devient immédiatement capable d’utiliser les applications de son entreprise de façon directe et naturelle.
Une IA conversationnelle connectée aux applications pour plus d'efficacité. Un usage bien différent de l'IA générative.

IA conversationnelle ou générative ? Une approche tout en finesse

Comparé à l’IA générative et son rouleau compresseur, l’intelligence conversationnelle fait dans la dentelle. Chaque intention est soigneusement décodée à partir des phrases ou dialogues avec l’utilisateur, et les attributs (dates, noms propres, etc.) sont extraits. Puis le tout est transformé en un appel API vers l’application. Et le traitement sera le même  que si la requête provenait de l’interface web ou de l’application mobile.

Ici, pas de place aux erreurs ni aux hallucinations.

Utile à tous

Quel que soit son secteur d’activité, son modèle commercial ou même sa taille, la stratégie d’une entreprise doit prendre en compte deux composantes cruciales.

  1. L’amélioration de la productivité des employés
  2. L’accroissement de la fidélité des clients

Pourtant, selon Gartner 57 % des employés en contact direct avec la clientèle affirment ne pas être correctement préparés pour réussir dans leurs interactions.

D’une façon générale, l’utilisation et la satisfaction des employés vis-à-vis de leurs applications est loin d’être optimale. 

  • 40 minutes sont consacrées en moyenne chaque jour à basculer d’une application à une autre ;
  • 47 % des employés ont du mal à trouver les informations nécessaires pour travailler efficacement ;
  • 78 % des collaborateurs ne maîtrisent pas les outils qu’ils utilisent au quotidien.
Ia conversationnelle ou générative : nuage de mots
Ce que font les entreprises en matière d'expérience des employés en contact avec la clientèle - Enquête 2020 de Gartner sur l'expérience des employés et l'expérience des clients

L’adaptabilité avant tout

Les IA conversationnelles sont confrontées à des contraintes bien particulières.

  • Besoin de rapidité – Attendre entre 5 et 15 secondes pendant une recherche dans une base de connaissances est parfaitement acceptable. Mais pour un accès conversationnel, l’utilisateur s’attend à une rapidité équivalente avec celle d’un échange avec une autre personne. C’est-à-dire une à deux secondes au maximum.
  • Accès à des noms propres – Que ce soit celui de collaborateurs, de clients, de sites, de département au sein de l’organisation : il n’est pas possible d’être générique pour répondre à des demandes très contextuelles à chaque entreprise.
  • Gestion de vocabulaire métier – Chaque entreprise a ses acronymes spécifiques (voire chaque processus), a son jargon… Ici également, les corpus standards sont de peu d’aide et l’adaptabilité de la solution conversationnelle est une qualité de première importance.

Recherche "usage type" désespérément

Contrairement à ce qui est le cas pour l’IA générative, il n’y a pas vraiment d’usage type de l’IA conversationnelle. Du moins, il y a tellement d’usages possibles qu’il est difficile d’en dégager un au dépend des autres.

La raison fondamentale est que le langage est universel. Nous pensons, concevons, spécifions, décidons, organisons notre activité personnelle et professionnelle et nos interactions avec les autres sur la base du langage. Et si le numérique ne s’en n’est pas emparé plus tôt, c’est faute de technologie fiable et abordable, pas d’absence de besoin.

En reprenant les termes de Gartner :

  • Customer facing : accès à des sites marchand, support client, recrutement, etc.
  • Employee facing : ici tous les logiciels d’entreprise sont concernés. Par exemple HCM, CRM, ERP, TMS, gestion des ressources (salles de réunion, parking… ), applications spécialisées (avocats, notaires, immobilier…) ou génériques (suite Microsoft…).

Un modèle de prix abordable et prédictible

Nous défendons le point de vue d’un modèle de prix des IA collaboratives aligné sur celui de la plupart des applications métier. C’est-à-dire un prix à l’utilisateur, et non pas à la transaction comme pour les LLM.

Pour un budget très faible et prédictible, il est possible de « faire parler » les applications dans toutes les langues et sur tous les supports disponibles (y compris le vocal).

Sécurité et confidentialité

Les aspects de sécurité et de confidentialité sont prégnants pour les applications de l’IA conversationnelle.

En effet, selon les applications concernées des données sensibles et personnelles peuvent être échangées entre utilisateurs et applications métier sous forme de langage naturel. Par exemple pour une application HCM, des informations sur la rémunération, les appréciations voire la santé des employés peuvent être mentionnées dans les conversations.

Impact environnemental : le forgeron et l’horloger

IA générative : le marteau pilon

L’étude de la consommation d’énergie des LLM est un sujet nouveau. Les résultats ne sont pas encore stabilisés. On pourra néanmoins se référer aux articles récents suivants, qui en dessinent les grandes pistes :

Il semble que l’impact environnemental des IA génératives soit significatif. Même s’il reste encore modeste comparé à l’ensemble de l’impact des technologies de l’information. On n’en est pas encore dans la situation des blockchains.

Par ailleurs des pistes d’optimisation (ex : LLM spécialisés) existent, il reste à voir ce que les acteurs du secteur en feront.

IA conversationnelle : le tournevis d’horloger

Si des études plus poussées sont encore nécessaires, il ne fait pas de doute que les IA conversationnelles sont deux ordres de grandeur moins consommatrice de ressources que les IA génératives. Et cela s’explique.

  • Entraînement léger – Les réseaux conversationnels sont beaucoup plus petits que les réseaux génératifs. Pour preuve, leur entraînement ne nécessite que quelques minutes (à comparer avec les semaines et mois nécessaires pour les LLM) ;
  • Requêtage optimisé – Grâce à leur spécialisation les IA conversationnelles sont capables de répondre très rapidement et en utilisant peu de ressources. A l’opposé des LLM qui mettent en œuvre des réseaux gigantesques même pour des recherches triviales.
Carbon footprint AI / Empreinte carbone de l'IA

IA conversationnelle ou IA générative : chacune dans son rôle

Le match IA générative versus IA conversationnelle n’est donc pas une querelle de mots ou de chapelle (pain au chocolat ou chocolatine ?). Mais il est bien de nature sémantique : elles ne servent pas à la même chose.

La preuve, il est possible de les combiner :

  • les IA conversationnelles peuvent tirer parti des IA génératives, par exemple en tant qu’assistantes pour les tâches d’administration et de définition des TAL/NLP de chaque application ;
  • et les IA génératives peuvent améliorer leurs performances opérationnelles en utilisant les IA conversationnelles, en particulier pour limiter le risque d’hallucination, optimiser les coûts et multiplier les moyens d’accès.

Comparer IA conversationnelles et IA génératives, c’est un peu comme comparer rugby et football : on ne joue ni sur le même terrain ni avec les mêmes règles. Donc pas de match. Ce qui n’empêche pas vivre des émotions inoubliables avec chacune d’elles, avouons-le, surtout avec le rugby 🙂

Comparaison des caractéristiques de l'IA générative et de l'IA conversationnelle

Cet article vous a plu ? Alors vous recommandons, la lecture de notre article précédent «On refait le match : IA générative« .

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