ChatGPT & Large Language Models : quel Potentiel pour les Entreprises ?

ChatGPT : qu'est-ce exactement ?

"ChatGPT est une interface de chat fondée sur les "GPT-series Large Language Models" (LLMs) développés par OpenAI. Vous pouvez lui poser n'importe quelle question, lui faire traduire du texte, lui demander de résoudre un calcul, de générer du code informatique pour une nouvelle fonctionnalité produit que vous envisagez d'implémenter... La liste des possibilités semble infinie".

Mais comment fonctionne vraiment ChatGPT ?

"OpenAI a utilisé son modèle GPT3.5 pour créer ChatGPT. Il s'agit d'un "Large Language Model" (LLM), soit un type de modèle de traitement du langage (NLP) qui est capable de comprendre et de générer du langage naturel à grande échelle. Celui développé par OpenAI compte environ 20 milliards de paramètres, spécifiquement configurés pour reproduire des conversations naturelles. D'un côté, le Natural Language Understanding (NLU) permet de comprendre les informations envoyées par l'utilisateur. Le Natural Language Generation (NLG) est ensuite utilisé pour générer une réponse compréhensible. ChatGPT est une grande évolution du NLG qui a rendu l'IA générative plus performante".

LLMs, IA Générative, Paramètres... Comment simplifier tout cela ?

"En résumé, il s'agit d'un algorithme qui comprend, synthétise, traduit, anticipe et génère du texte. Pour ce faire, il utilise d'immenses sources de données desquelles il s'alimente et grâce auxquelles il s'entraîne. L'une des manières d'évaluer sa capacité à apprendre et s'améliorer est de quantifier le nombre de paramètres dont l'algorithme est composé. Un paramètre est une variable qui fait en sorte que le modèle soit capable de s'alimenter de différentes sources de données. Plus il y a de paramètres, plus le modèle s'alimente en données afin de mieux comprendre les nuances et de perfectionner ses réponses. On observe une forte corrélation entre le nombre de paramètres d'un modèle et sa capacité à générer des réponses naturelles et reproduire des comportements humains".

ChatGPT est donc un Chatbot qui saisit les Nuances des Questions posées et génère ses propres Réponses. Quels sont ses Avantages et ses Inconvénients ?

"En plus de toutes les opportunités et tous les nouveaux cas d'usage de l'intelligence artificielle qu'apporte cette technologie, l'enthousiasme qu'elle génère dans le monde entier est sans doute l'un de ses plus grands avantages. La curiosité et la demande sont au rendez-vous. L'arrivée de ChatGPT met l'IA Conversationnelle sur le devant de la scène, ce qui incite les entreprises à l'innovation.

Toutefois, l'avènement de cette technologie vient aussi avec son lot d'inconvénients. Nous avons remarqué que lors des débuts de l'utilisation de ce type d'outils, nombreux sont ceux qui ont du mal à aller au-delà de l'effet de buzz pour voir sa véritable valeur commerciale. ChatGPT est perçu comme un chatbot omniscient et omnipotent, ce qui n'est pas tout à fait vrai. Ses capacités de NLG sont certes excellentes, mais pas parfaites. Il peut faire des erreurs. Toutefois, ce n'est pas vraiment un problème tant que ses utilisateurs en sont conscients. Une chose est sûre : une fois l'effet de buzz passé, nous aurons à disposition une technologie très impressionnante, qui entrainera de grandes innovations".

ChatGPT vs IA Conversationnelle

Conversational AI Cloud comprend et reproduit également le langage humain.

Quelle est la Différence entre ChatGPT et Conversational AI Cloud ?

"Bonne question ! La solution d'OpenAI est une excellente mise en pratique de la nouvelle architecture "transformer" introduite par Google en 2017. Notre plateforme Conversational AI Cloud utilise ce genre de modèles depuis des années. Pour comparer deux plateformes d'IA Conversationnelle, il faut se pencher sur ce qu'elles ont construit autour de ces modèles afin d'apporter une vraie valeur ajoutée aux entreprises.

Conversational AI Cloud aide les entreprises à résoudre différentes problématiques en automatisant les conversations. Le Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) est au cœur de notre solution. Lorsqu'il faut automatiser les réponses à de nombreuses questions, plus ou moins complexes, les modèles "scriptés", c'est à dire non-dotés d'intelligence artificielle, ont leurs limites. Les modèles IA sont alors plus adaptés.

Seuls, ces modèles ne sont pas forcément très utiles. Ils ont besoin d'être intégrés à d'autres solutions pour être bénéfiques. Les entreprises veulent déployer l'IA Conversationnelle sur leur live chat, sur WhatsApp Business Platform et sur d'autres canaux de communication, par exemple. Elles souhaitent également pouvoir tester les modèles utilisés avant de déployer de nouvelles versions. En cas de changements de prix ou de nouveaux flux conversationnels, elles ont besoin de pouvoir ajouter ou mettre à jour du contenu facilement. L'accès à certains KPIs, comme la performance du modèle ou le taux de déflection (c'est à dire le nombre de conversations que l'agent conversationnel évite aux agents humains), sont également essentiels. Tout cela sans oublier les intégrations aux systèmes d'information existants au sein d'une entreprise (OMS, CDP, CRM...). Sans ces intégrations, l'IA Conversationnelle n'est pas en mesure de s'alimenter de toutes les données clients récoltées par une entreprise pour apporter des réponses pertinentes. Conversational AI Cloud, contrairement à ChatGPT, s'intègre à de nombreuses solutions pour vous permettre d'exploiter tout le potentiel de l'IA Conversationnelle au sein de votre entreprise.

Conversational AI Cloud adapte non seulement ses réponses au contexte de chaque demande, mais ces réponses sont également vérifiées régulièrement par des collaborateurs humains au sein de l'entreprise, pour notamment s'assurer de la véracité des informations. Ainsi, en intégrant votre agent conversationnel à vos solutions métiers, et en vérifiant régulièrement son contenu, vous réduisez la probabilité qu'il réponde "je ne connais pas la réponse à votre question" lorsqu'un utilisateur le sollicite, ou qu'il apporte différentes réponses à une même question.

Car c'est également l'une des différences entre ChatGPT et Conversational AI Cloud. ChatGPT agit un peu comme une boîte noire : il ne donne aucun contrôle sur ses réponses aux agents humains. Posez-lui 5 fois la même question, vous obtiendrez peut-être 5 réponses différentes, sans garantie qu'elles soient toutes correctes. Une IA qui génère des réponses spontanées peut certes faire gagner un peu de temps à vos équipes, mais elle réduit aussi votre capacité à contrôler le contenu, à apporter des réponses claires et à maintenir la qualité de votre service client. Du moins pour l'instant. Nul doute que cette nouvelle technologie s'améliorera dans les mois à venir".

Les Cibles et les Cas d'Usage des deux Solutions sont donc bien Différents ?

"En résumé, oui. Les modèles utilisés par Conversational AI Cloud continueront d'évoluer, et je suis sure que les modèles LLMs développés actuellement viendront augmenter les capacités de nos solutions. Conversational AI Cloud et ChatGPT ne sont pas des solutions concurrentes, elles se complètent".

CM.com & ChatGPT

Donc, Arman, quand vous nous dites que les modèles LLMs viendront augmenter les capacités de nos solutions, qu'est-ce que cela signifie ? Est-ce que CM.com envisage d'utiliser ces nouveaux modèles ?

Quel rôle peut jouer ChatGPT dans le Développement de nos Solutions ?

"Nous voyons dans cette nouvelle technologie de grandes opportunités pour améliorer nos solutions et l'expérience de nos utilisateurs. Que ce soit un agent qui crée des flux conversationnels sur Conversational AI Cloud, un utilisateur de Mobile Service Cloud ou un marketer qui travaille avec Mobile Marketing Cloud, ils ont tous un point commun : ils créent du contenu. Une IA Générative pourrait les aider en créant des trames de contenus qu'ils n'auraient plus qu'à relire et ajuster. Cela représenterait un gain de temps considérable.

Le plus important, c'est de savoir aller au-delà du buzz et ne pas précipiter l'intégration de ces technologies. Il faut d'abord s'assurer que les nouvelles fonctionnalités que nous envisageons de mettre en place apportent une valeur ajoutée à nos produits et soient réellement utiles à nos utilisateurs. L'IA Générative et les modèles LLMs sont de puissants outils, qu'il faut utiliser à bon escient".

Quelles-sont les nouvelles Fonctionnalités développées actuellement et à quoi pouvons-nous nous attendre ?

"Nous travaillons actuellement sur quelques projets très intéressants".

• Génération de Contenu Conversationnel

  "Notre but est de permettre à nos clients de commencer à utiliser plus rapidement Conversational AI Cloud, que ce soit un nouveau client ou un utilisateur habitué qui veut mettre en place un nouveau flux conversationnel. Même si Conversational AI Cloud est simple d'utilisation, créer une structure pour chaque conversation prend du temps. Ce temps peut être considérablement réduit si, en tant que créateur de flux conversationnels, vous avez à votre disposition un "rédacteur fantôme" qui vous aide à rédiger le contenu nécessaire afin d'alimenter la base de données. Le concept est le suivant : vous pourrez donner à Conversational AI Cloud des informations concernant votre entreprise. Si vous êtes un fournisseur d'énergie, il suffira de donner quelques détails sur vos produits et services à l'IA, et de lui demander de générer des questions que vos clients seraient susceptibles de poser. Il ne vous restera plus qu'à vérifier les différentes questions, choisir les plus pertinentes, les tester et les publier".

• Utilisation des LLMs pour un Traitement Automatique du Langage Naturel en temps réel

  "Le NLP est au cœur de notre IA Conversationnelle. C'est pour cela que nous travaillons continuellement sur l'évolution de nos modèles NLP. Notre but est d'améliorer l'infrastructure existante en profitant de la puissance des modèles LLMs pour améliorer les performances de reconnaissance de nos agents conversationnels. Cela signifie, par conséquent, que le nombre de handovers aux agents humains serait réduit car l'IA comprendrait les demandes clients plus rapidement. Et si l'intervention d'un agent humain s'avère nécessaire, l'agent conversationnel sera en mesure de récolter le plus d'informations possible afin de s'assurer de transférer la conversation à la personne la plus appropriée pour y répondre. Le client obtient donc des réponses pertinentes plus rapidement. Cette évolution technologique apporterait une grande valeur ajoutée à la plateforme de relation omnicanale de CM.com.
  
  En plus de cela, nous étudions aussi les possibilités offertes par l'IA Générative en matière de correction orthographique et grammaticale, pour aider les créateurs de flux conversationnels, les agents de service client et les marketers".

• Personnalisation selon les Emotions

  "ChatGPT prouve que la compréhension du contexte émotionnel d'une demande peut améliorer la qualité des réponses. Quand une émotion négative est détectée, il peut générer une réponse empathique, adaptée à la situation du client. Les agents de service client pourraient se servir des suggestions faites par l'IA Générative pour améliorer le ton de leurs réponses en cas de situation émotionnelle compliquée. En plus d'améliorer l'expérience client, cela renforce le lien entre une marque et ses utilisateurs".

• Capacités de Synthèse et de Recherche

  "Les modèles de reconnaissance de l'IA Conversationnelle ne sont pas toujours efficaces sur des contenus trop longs. Synthétiser ces contenus avant de les soumettre aux modèles de reconnaissance, chargés de faire comprendre la requête à l'agent conversationnel, est une bonne solution pour augmenter son taux de reconnaissance ainsi que la précision des réponses.

  En cas de transfert d'une demande à un agent humain, celui-ci réduira également son temps de réponse et de résolution s'il a accès à un résumé de la conversation entre l'agent conversationnel et le client. Toute amélioration du temps de réponse entraine une augmentation du taux de satisfaction, qui se ressent dans les scores NPS, CSAT ou CES d'une entreprise".

Le Futur commence Maintenant

"Nous avons hâte de découvrir quelles seront les prochaines innovations à court terme autour de ChatGPT, les modèles LLMs et l'IA Générative. Nous sommes également impatients de voir quel impact l'intégration de ces technologies et les nouvelles fonctionnalités de notre plateforme mentionnées précédemment auront sur l'expérience de nos utilisateurs, et celle de leurs clients".

Quel est l'impact de ChatGPT pour les Entreprises ?

"Utilisé seul, ChatGPT est un peu comme un assistant personnel capable d'augmenter la productivité de tout un chacun. Aujourd'hui, il est complémentaire des moteurs de recherche et des encyclopédies en ligne.

Mais à l'avenir, au fur et à mesure que les modèles LLMs qui font fonctionner des solutions comme ChatGPT deviendront accessibles aux développeurs, plusieurs implémentations verront le jour pour répondre aux problématiques globales des entreprises. Les nouvelles fonctionnalités sur lesquelles nous travaillons pour améliorer notre plateforme en sont un exemple.

Toutefois, cela ne se fera pas du jour au lendemain. Il faut d'abord développer les compétences nécessaires et bien comprendre ces modèles avant de pouvoir les utiliser en toute confiance pour automatiser des conversations avec des clients. Nous avons été confrontés à la même situation au début de l'utilisation des modèles NLP. Aujourd'hui, nous connaissons bien ces modèles qui ont été étudiés dans les moindres détails. Nous sommes capables d'évaluer leurs performances. Nul doute que les entreprises se familiariseront aussi avec les nouveaux modèles NLG utilisés par l'IA Générative. Reste à savoir combien de temps cela prendra.

En attendant, nous sommes ravis de la sortie de nos premières fonctionnalités LLM en Mars 2023, et nous espérons les voir progresser tout au long de l'année".

Affaire à suivre, donc...