Chatbots d'IA et assistants virtuels pour le service client

Améliorez l'expérience des clients et les processus opérationnels grâce à l'IA générative.

Charges de travail

IA conversationnelle / NLP
IA générative

Industries

Télécommunications
Services financiers
Vente au détail/CPG

Objectifs commerciaux

Innovation
Retour sur investissement

Produits

NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA Riva
NVIDIA DGX
NVIDIA ACE
NVIDIA NIM
NVIDIA NeMo Retriever

Améliorez l'expérience des clients et la productivité des employés tout en réduisant les coûts

À mesure que l'économie mondiale des services se développe, les entreprises se tournent de plus en plus fréquemment vers des solutions alimentées par l'IA pour améliorer l'expérience des clients et stimuler l'efficacité opérationnelle dans des domaines de spécialisation tels que les centres de contact. La demande des clients dépassant de plus en plus souvent la capacité en personnel, les entreprises tendent aujourd'hui à s'appuyer sur des outils de communication automatisés en temps réel pour assister les agents humains et prendre en charge plus efficacement les clients.

Les applications basées sur l'IA générative, entraînées avec des langages spécifiques à un domaine et enrichies par le biais de la génération augmentée par récupération (RAG), peuvent fournir des interactions plus précises, personnalisées et adaptées au contexte, bien au-delà de ce que les solutions traditionnelles sont en mesure de fournir. Les solutions comme les assistants virtuels d'IA, les chatbots d'IA ou les agents numériques s'adaptent dynamiquement à l'évolution des besoins des clients et peuvent engager des conversations humaines. Ce niveau de sophistication et d'intelligence aidera à terme les entreprises à faire évoluer efficacement leur service client et à maintenir un niveau élevé de satisfaction de la clientèle, sans faire de compromis sur la qualité.

Pour créer des expériences de service à la clientèle plus interactives et engageantes, il est essentiel de disposer de performances élevées à faible latence de manière à mettre en œuvre des conversations réalistes avec des agents humains numériques. Grâce à la puissance de calcul nécessaire pour entraîner et affiner des modèles de Deep Learning, les entreprises peuvent proposer des interactions transparentes et réactives basées sur l'IA qui s'améliorent continuellement au fil du temps.

Télécommunications

Les entreprises de télécommunications doivent fournir un service à la clientèle exceptionnel tout en maintenant une disponibilité, des performances et une sécurité élevée du réseau, autant d'éléments essentiels à la bonne exécution des applications et des services. Cela se produit à un moment où l'industrie investit massivement dans la 5G avec une expansion significative des réseaux de fibre optique, ce qui augmente considérablement les dépenses d'investissement. Le défi consiste à fournir une assistance précise et fiable grâce à des agents de service à la clientèle mieux informés.

Le rapport 2024 sur l'état de l'IA pour les télécommunications de NVIDIA dévoile que 57 % des entreprises de télécommunications ont confirmé recourir à l'IA générative pour améliorer le service client et encourager la productivité des employés. Ces entreprises investissent massivement dans les centres d'appels et dans l'amélioration de l'expérience client de bout en bout, y compris dans des champs d'application tels que l'orchestration et la gestion des commandes ou bien encore la synthèse des cas. L'amélioration de l'expérience client permet non seulement de réaliser des économies, mais aussi d'accroître les opportunités de revenus.

Services financiers

L'IA générative améliore la façon dont les consommateurs gèrent toute une variété de transactions financières, notamment les paiements de factures, les transferts d'argent et l'ouverture de nouveaux comptes. De la transcription dans les centres d'appels aux chatbots intelligents, l'IA contribue à supprimer les obstacles relatifs à l'assistance à la clientèle et à réduire les frictions liées à l'exécution des tâches bancaires courantes. En offrant des capacités de libre-service, les banques peuvent libérer les agents du service client pour qu'ils se concentrent sur des interactions et des transactions plus complexes, et surtout à plus forte valeur ajoutée.

L'IA générative améliore par ailleurs le service à la clientèle avec des plans financiers personnalisés et des recommandations d'investissement sur mesure, ainsi que des assistants virtuels capables de répondre à un plus large éventail de demandes de la part des clients que les chatbots traditionnels.

Selon le rapport 2024 sur l'état de l'IA pour les services financiers de NVIDIA, 34 % des personnes interrogées avouent tester ou avoir testé l'IA générative et les grands modèles de langage (LLMs) afin d'améliorer l'expérience et l'engagement des clients. Cela laisse à penser que les établissements de services financiers souhaitent saisir le plein potentiel des chatbots, des assistants virtuels et des systèmes de recommandation pour améliorer l'expérience client.

Vente au détail

À mesure que l'industrie de la vente au détail évolue, les approches traditionnelles peuvent souvent générer de la frustration chez les clients et à une perte significative d'opportunités de vente. L'IA générative et la RAG offrent des solutions transformatrices grâce à des chatbots intelligents de service à la clientèle qui exploitent des algorithmes avancés pour améliorer l'expérience d'achat. 

Les détaillants utilisent l'IA générative et la science des données pour offrir des expériences hyperpersonnalisées en temps réel par le biais de systèmes de recommandation et de chatbots qui augmentent la taille des paniers, renforcent l'affinité avec la marque et augmentent le taux de conversion. Il s'agit notamment de capturer l'intention des utilisateurs en temps réel pour prédire le choix d'article suivant dans le commerce électronique, d'optimiser la sélection, l'emplacement et la présentation des produits dans les magasins physiques, ou bien encore de générer un contenu visuel captivant pour les campagnes publicitaires. Selon le rapport 2024 sur l'état de l'IA pour la vente au détail et les CPG de NVIDIA, 69 % des détaillants estiment que l'IA a contribué à une augmentation notable de leur chiffre d'affaires annuel.

Avec l'IA générative au premier plan, les chatbots pour le service client dans le commerce de détail promettent d'offrir une commodité accrue et une satisfaction sans précédent pour les consommateurs, tout en débloquant de nouveaux niveaux d'efficacité et de rentabilité pour les entreprises.

Personnalisez et déployez des modèles en toute évolutivité

NVIDIA propose des outils qui aident les entreprises à adopter l'IA générative pour créer des chatbots, des assistants virtuels reposant sur l'IA ainsi que des agents virtuels. Pour permettre à ces entreprises de consolider leur croissance stratégique, les outils de NVIDIA comprennent également des exemples de référence leur permettant d'utiliser la RAG pour accéder à de vastes ensembles de données internes et externes afin de bénéficier d'une récupération plus efficace des informations.

Inférence optimale pour les charges de travail d'IA générative

NVIDIA NIM, faisant partie intégrante de NVIDIA AI Enterprise, regroupe un ensemble de microservices d'inférence faciles à utiliser et conçus pour accélérer le déploiement de l'IA générative au sein des entreprises. Ce module d'exécution polyvalent prend en charge des modèles communautaires ouverts et les modèles de fondation du catalogue d'API de NVIDIA, ainsi que des modèles d'IA personnalisés. NIM s'appuie sur le serveur d'inférence NVIDIA Triton™, une plateforme open-source puissante et évolutive pour le déploiement de modèles d'IA, et est optimisé pour l'inférence des LLM sur les GPU de NVIDIA avec NVIDIA® TensorRT™-LLM. NIM est conçu pour faciliter l'inférence de l'IA sans heurts avec un débit élevé et une latence faible, tout en fournissant des prédictions précises. Vous pouvez ainsi déployer des applications d'IA partout et en toute sécurité, que ce soit sur site ou dans le Cloud.

NVIDIA ACE donne vie aux humains numériques grâce à l'IA générative

Basée sur les technologies d'IA de NVIDIA pour le rendu graphique et la simulation, la plateforme NVIDIA ACE englobe des technologies pour chaque aspect du développement des humains numériques qui vont du traitement de la parole, de la traduction, de la vision et de l’intelligence jusqu'à l’animation et la simulation de comportements à haut degré de réalisme en passant par la génération d’apparences plus vraies que nature. Grâce à la RAG, vous pouvez transmettre des informations spécifiques et actualisées à vos clients. NVIDIA Tokkio constitue quant à lui un workflow de référence conçu avec ACE, qui met à profit des solutions de service client basées sur l'IA pour les télécommunications, les services financiers, la vente au détail et bien plus encore.

Plusieurs microservices ACE sont optimisés pour s'exécuter sur NVIDIA GDN, un réseau mondial de GPU qui permet de traiter des données avec une latence minimisée dans 100 pays, que ce soit dans le Cloud ou sur n'importe quel PC.

NVIDIA ACE fait actuellement l'objet d'une disponibilité générale sur developer.nvidia.com/ACE. Les développeurs peuvent intégrer les microservices ACE NIM directement dans leurs outils, services ou applications.

Récupération d'informations en temps réel

NeMo Retriever regroupe un ensemble de microservices permettant une recherche sémantique augmentée par récupération des données d'entreprise, de manière à fournir des réponses à haut degré de précision. Les développeurs peuvent utiliser ces microservices accélérés par GPU pour exécuter des tâches spécifiques, notamment l'extraction, l'intégration et le reclassement de grands volumes de données, l'interaction avec des bases de données relationnelles existantes et la recherche d'éléments d'information pertinents pour répondre à des questions commerciales.

Intégration de capacités avancées d'IA vocale

NVIDIA Riva, qui fait partie intégrante de NVIDIA AI Enterprise, centralise un ensemble de microservices de traduction et de reconnaissance vocale multilingue accélérés par GPU pour la conception de pipelines d'IA conversationnelle en temps réel entièrement personnalisables. Riva, qui propose des fonctionnalités de reconnaissance automatique de la parole (ASR), de synthèse vocale (TTS) et de traduction automatique neuronale (NMT), peut être déployé dans tous les Clouds, dans les Data Centers, à la périphérie des réseaux ou sur des appareils Embedded. Grâce à Riva, les entreprises peuvent mettre en œuvre des interfaces de traduction et de parole avec des LLM et des RAG pour transformer les chatbots en assistants et avatars multilingues à la fois attrayants et expressifs.

Démarrez avec l'IA générative pour l'assistance à la clientèle

Les entreprises qui souhaitent déployer des modèles d'IA générative pour les agents virtuels des centres d'appels peuvent utiliser le catalogue d'API de NVIDIA pour commencer rapidement à créer des chatbots exploitant la RAG. NVIDIA propose un workflow d'IA pour les chatbots d'IA et un modèle d'agent NIM pour les assistants virtuels basés sur l'IA comme exemple de référence afin de faciliter le passage du stade de pilote à la phase de déploiement pour la production.

  1. Commencez à exploiter des modèles d'IA générative de pointe : les principaux modèles de base comprennent Meta Llama 3, Google Gemma 7B, Mixtral 8x7B, des modèles de récupération et la gamme Nemotron-3 8B de NVIDIA optimisée pour fournir le meilleur rapport coût/performance.
  2. Personnalisez des modèles de fondation : ajustez et testez les modèles avec vos données propriétaires via NVIDIA NeMo™, une plateforme de bout en bout conçue pour le développement d'une IA générative personnalisée, n'importe où.
  3. La meilleure approche Cloud pour exploiter le meilleur de l'IA avec NVIDIA : NVIDIA DGX™ Cloud est une plateforme d'IA pour les développeurs professionnels, optimisée pour répondre aux exigences de l'IA générative.
  4. Déployez et faites évoluer vos applications : Exécutez vos applications n'importe où (Clouds, Data Centers ou périphérie des réseaux) en les déployant avec NVIDIA NIM, qui fait partie de NVIDIA AI Enterprise, une plateforme logicielle de bout en bout, sécurisée et axée sur la production qui centralise des applications de référence d'IA générative et des services d'assistance pour les entreprises.

Workflow d'IA pour les chatbots basés sur la RAG

L’exemple de workflow d'IA de NVIDIA pour les chatbots basés sur la RAG permet de rationaliser la conception de solutions d’entreprise à même de générer des réponses précises pour diverses applications. Cet exemple vous permet de développer une application de RAG en utilisant de nouveaux LLM optimisés pour les GPU, NeMo Retriever et des microservices NIM.

Ce workflow dévoile comment l'intégration des solutions de NVIDIA à LangChain et à LlamaIndex rationalise le développement de pipelines de RAG évolutifs à hautes performances pour les applications de LLM. Il propose une configuration transparente à l'aide de Docker, améliorée par NVIDIA NIM pour une meilleure inférence et davantage de flexibilité, ainsi que des exemples pour un déploiement facile et une intégration simplifiée des API.

Modèle d'agent NIM pour les assistants virtuels basés sur l'IA

Le modèle d'agent NVIDIA NIM est une boîte à outils personnalisable conçue pour aider les développeurs à créer des assistants virtuels avancés reposant sur l'IA. Elle comprend des outils essentiels comme les microservices NIM, le code de référence et la documentation pour créer des systèmes d'IA pouvant rationaliser la gestion et le traitement des tâches dans des champs d'application comme la personnalisation, la synthèse et l'analyse des sentiments.

Le modèle d'agent NIM améliore le service client à l'aide des technologies de RAG et d'IA générative intégrées à NVIDIA NIM et NeMo. Il répond à des défis avancés incluant la fragmentation des sources de données et la sécurité des données, en connectant les différentes sources de contenu pour améliorer l'efficacité opérationnelle des centres de contact.

Le modèle fournit des outils avancés d’IA pour la gestion sécurisée des données, les conversations personnalisées à plusieurs niveaux, l’analyse des sentiments, la génération de résumés et la gestion flexible des sessions.

L’IA générative peut améliorer l’expérience des clients dans des secteurs comme les télécommunications, les services financiers et le commerce de détail en fournissant un service personnalisé et efficace, en réduisant les temps d’attente, en automatisant le traitement des requêtes répétitives et en offrant une disponibilité 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Cette technologie transformatrice peut enrichir les applications conçues pour répondre aux besoins des clients à tout moment et en tout lieu, voire analyser les données des clients pour fournir des recommandations plus intelligentes et mieux personnalisées.

En automatisant des tâches comme l’acheminement des appels, la catégorisation des appels et l’authentification vocale, les entreprises peuvent réduire considérablement les temps d’attente et garantir que les clients sont redirigés vers les agents les mieux qualifiés pour traiter leurs demandes. L'IA générative peut recommander les meilleures actions à entreprendre, identifier les sentiments au sein des appels, prédire la satisfaction des clients et même mesurer la qualité et la conformité des agents.

Bien que l’IA vocale puisse conduire à des améliorations significatives pour les centres d’appels, la mise en œuvre réussie de la conversion de voix en texte comporte différents défis, notamment :

  • L'ambiguïté phonétique
  • Les différents accents
  • Les environnements bruyants
  • Les limites de la téléphonie
  • Le vocabulaire spécifique à un domaine

Optimiser l’efficacité des modèles d'IA vocale est une solution pouvant contribuer à relever ces défis. En mettant à profit des techniques de récupération de données et d'entraînement des modèles, les chatbots peuvent fournir une expérience plus fiable et plus réactive.

Les entreprises peuvent concevoir des modèles d'IA générative personnalisés pour les applications d'assistance à la clientèle à l'aide des outils et des frameworks de la plateforme d'IA de NVIDIA. Différentes étapes permettent de réduire le délais de développement :

  • Tirer parti de frameworks et d'outils d'IA configurés en amont
  • Utiliser des modèles pré-entraînés
  • Mettre en œuvre une architecture modulaire
  • Exploiter des frameworks et des bibliothèques open-source
  • Utiliser des services basés sur le Cloud
  • Collaborer avec des experts du domaine

Référez-vous à la section "Démarrez avec l'IA générative pour l'assistance à la clientèle" afin de savoir comment NVIDIA NIM peut vous aider à déployer des chatbots de RAG à l'attention des agents.

Améliorez le service client et l'assistance grâce à l'IA générative

Les applications basées sur l'IA générative, qui sont essentielles à la modernisation et au succès des environnements de centres d’appels, offrent l'opportunité d’améliorer la satisfaction des clients et de réduire les coûts. Les entreprises peuvent concevoir et déployer des modèles d'IA générative avec NVIDIA AI Enterprise afin d'améliorer les agents d'assistance à la clientèle via des recommandations en temps réel qui accélèrent la résolution des problèmes.