Comme le montre la nouvelle fonctionnalité de ChatGPT permettant aux utilisateurs d'attribuer des traits tels que « bavard » ou « Génération Z », il existe une demande croissante pour des interactions IA personnalisées et semblables à celles d'un être humain. Des modèles linguistiques sur mesure sont essentiels pour répondre aux besoins linguistiques uniques des clients dans divers secteurs. La technologie Lexicon d'Inbenta utilise une approche à trois niveaux pour fournir une compréhension contextuelle de l'IA, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et maintenant une voix de marque cohérente. Cette personnalisation est cruciale pour offrir des interactions clients naturelles et engageantes basées sur l'IA.
La dernière fonctionnalité de ChatGPT, qui permet aux utilisateurs d'attribuer des traits de caractère tels que « bavard » ou « génération Z », souligne une tendance importante dans le domaine de l'IA : la demande croissante d'interactions personnalisées et semblables à celles entre humains.
Il souligne le rôle essentiel du langage spécifique au client et au secteur d'activité dans les solutions d'IA, en particulier pour les entreprises qui souhaitent offrir des expériences conversationnelles naturelles qui trouvent un écho auprès de leur public.
Au cœur de ce concept se trouve la compréhension que le langage n'est pas monolithique ; il varie considérablement d'un secteur à l'autre, d'une entreprise à l'autre, voire d'un service à l'autre au sein d'une même organisation. Une approche unique de la communication IA ne parvient souvent pas à saisir les nuances et les spécificités d'une entreprise particulière et de la voix de sa marque.
Une approche unique en matière de communication IA ne permet souvent pas de saisir les nuances et les spécificités d'une entreprise donnée et de la voix de sa marque.
L'importance des modèles linguistiques personnalisés
Les modèles linguistiques sur mesure, en revanche, peuvent s'adapter aux besoins linguistiques spécifiques de chaque client.
La technologie Lexicon d'Inbenta, par exemple, est structurée en trois couches distinctes, chacune contribuant à une compréhension plus affinée et plus contextuelle de l'IA :
- Couche de base : cette couche fondamentale repose sur des connaissances linguistiques universelles, accumulées au fil du temps à partir de milliards d'interactions. Elle sert de base sur laquelle se superposent des nuances linguistiques plus spécifiques.
- Couche sectorielle : souvent appelée « couche domaine », cette couche intègre la terminologie spécifique à un secteur, ajoutant ainsi un contexte essentiel à la compréhension des particularités des différents secteurs. Cette couche garantit que l'IA peut comprendre et répondre de manière appropriée aux requêtes et au jargon spécifiques à un secteur.
- Couche client : cette couche supérieure est personnalisée pour chaque client, intégrant ses données uniques afin d'ajuster les réponses de l'IA au ton propre à l'entreprise. Elle permet à l'IA de refléter le langage et le ton spécifiques qui correspondent à l'identité de marque du client.
Cette approche multicouche permet à l'IA de saisir les subtilités du langage dans des environnements commerciaux spécifiques. Par exemple, dans le contexte du transport maritime, l'expression « Puis-je expédier un livre ? » a une signification différente de celle de « Puis-je réserver un bateau ? » dans le contexte du voyage. Un système d'IA bien entraîné doit faire la distinction entre ces requêtes qui se ressemblent mais qui ont des contextes différents afin de fournir des réponses précises et pertinentes.
Une expérience utilisateur plus naturelle
Les avantages liés à l'intégration d'un langage spécifique au client vont bien au-delà de la simple compréhension. Cela améliore considérablement l'expérience utilisateur globale en rendant les interactions plus naturelles et pertinentes. Les clients sont plus enclins à interagir avec un système d'IA qui « parle leur langue », utilise des termes familiers et comprend le jargon spécifique à leur secteur d'activité, et à lui faire confiance. Cette familiarité favorise un sentiment de connexion et de confiance, essentiel à la satisfaction et à la fidélité des clients.
De plus, cette approche aide les entreprises à maintenir une image de marque cohérente sur tous les points de contact avec les clients. Qu'ils interagissent avec une solution de chat, utilisent une fonction de recherche ou consultent une base de connaissances, les clients perçoivent une personnalité de marque cohérente. Cette cohérence renforce l'identité de marque d'une entreprise et garantit que chaque interaction est en accord avec ses valeurs et son message.
À mesure que l'IA continue d'évoluer, la capacité à s'adapter à des contextes linguistiques spécifiques deviendra de plus en plus importante. Les entreprises qui souhaitent rester à la pointe doivent envisager des solutions d'IA qui non seulement comprennent le langage général, mais peuvent également être adaptées à leurs besoins de communication spécifiques. Ce niveau de personnalisation est essentiel pour offrir des expériences conversationnelles véritablement naturelles et humaines dans le futur des interactions clients basées sur l'IA.
En bref :
- Les modèles linguistiques personnalisés capturent les nuances uniques du langage des clients et du secteur d'activité.
- La technologie Lexicon d'Inbenta comporte trois niveaux : le niveau de base (universel), le niveau sectoriel (spécifique à chaque secteur) et le niveau client (personnalisé).
- Les modèles personnalisés améliorent l'expérience utilisateur grâce à des interactions pertinentes et naturelles.
- Ils maintiennent également une image de marque cohérente à tous les points de contact avec les clients et améliorent la satisfaction et la fidélité de ces derniers.
- La personnalisation est essentielle pour les futures interactions basées sur l'IA.
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