Le premier système d’exploitation pour communiquer avec les clients
Apprentissage autosupervisé pour les données non étiquetées, supprimant le besoin d’étiquetage manuel
Cette technique permet de déterminer si les données sont positives, négatives ou neutres
Comprend l’intention exprimée par l’utilisateur
Analyse du Big Data pour créer des groupes et des segments basés sur les habitudes des utilisateurs
Utilise des modèles d’apprentissage automatique pour prédire des variables commerciales telles que les ventes, les risques ou les tendances
Crée des portraits clients détaillés en utilisant des techniques d’IA
Capacité à reproduire de manière naturelle la mélodie de la voix semblable à celle des êtres humains, ainsi que la clarté de l’articulation des mots
Utilise des techniques avancées (reconnaissance automatique de la parole et compréhension du langage naturel) pour traiter les conversations et interpréter l’intention du client
Extrait et rassemble les éléments les plus utiles des données issues des conversations
TECHNOLOGIE
CONVERSATIONS
Aplysia OS est capable de répondre à de nombreux challenges du langage humain liés à la syntaxe, à l’analyse sémantique et aux émotions. Grâce à la compréhension des émotions associées, les conversations sont priorisées et transmises automatiquement aux services appropriés.
CONNEXIONS
Aplysia OS réunit les canaux de communication favoris des clients, des réseaux sociaux aux applications de messagerie, et les intègre avec les divers systèmes de gestion hôtelière, des moteurs de réservation aux PMS en passant par les CRM.
CONSOLE
Aplysia OS est doté d’une puissante console, accessible via un navigateur Internet ou une appli, qui permet aux hôtels de gérer, d’automatiser et de mesurer tous les aspects de la communication avec les clients. Il s’agit d’une plateforme unique, qui regroupe tous les canaux pour toutes les équipes et toutes les tâches.
CLOUD
Aplysia OS permet aux hôteliers d’être connectés n’importe où, à tout moment, en évitant d’avoir à acheter des systèmes et des équipements coûteux. Il permet aux hôtels de mener facilement leurs opérations en toute sécurité.
Langues
Automatisation
Intégrations
CSAT
STATS
En automatisant plus de 85% des interactions clients, Aplysia OS est capable de gérer des communications dans 99% des langues parlées dans le monde.
POURQUOI APLYSIA ?
Aplysia OS est la solution idéale pour les hôteliers qui recherchent :
Améliorer la satisfaction des clients grâce à de meilleures expériences digitales.
Augmentez votre productivité grâce à une puissante automatisation.
Générez plus de revenus grâce à l’augmentation des réservations directes, des surclassements et des opportunités de vente additionnelle.
L’IA conversationnelle regroupe l’ensemble des technologies qui permettent aux ordinateurs de communiquer de manière semblable à un être humain, que ce soit par le biais de la messagerie instantanée ou de la voix. Les chatbots dotés d’IA peuvent comprendre la parole et le texte, saisir ce que les gens veulent dire, interagir dans différentes langues et répondre comme le ferait un humain lors d’une conversation. Tout cela repose sur l’utilisation de deux domaines : le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage automatique.
Pour développer des applications qui offrent une interaction fluide et adaptée entre l’homme et la machine, l’IA conversationnelle demande à la fois une approche scientifique et une touche artistique. La conception conversationnelle, qui se concentre sur la création de dialogues naturels, joue un rôle crucial dans la création de systèmes d’IA conversationnels.
Cela peut sembler simple à première vue : un client interagit avec un assistant virtuel et reçoit une réponse appropriée. Cependant, de nombreuses technologies travaillent en coulisses pour que tout se déroule correctement.
L’IA conversationnelle NLP (Traitement du Langage Naturel) s’occupe de la correction de l’orthographe, de l’identification des synonymes, de l’analyse de la grammaire, de la détection des émotions et de la transformation de la demande en mots et phrases plus faciles à comprendre pour l’assistant virtuel.
Ensuite, plusieurs modèles d’apprentissage en profondeur et d’IA conversationnelle entrent en jeu une fois que la requête a été préparée grâce au NLP. La Compréhension du Langage Naturel (NLU) consiste en diverses techniques permettant à l’IA conversationnelle de comprendre correctement l’intention (ou le sujet) d’une demande et d’extraire davantage d’informations pouvant servir à déclencher des actions supplémentaires, telles que le contexte, les préférences du compte, l’extraction d’entités, etc.
Ils sont également importants pour améliorer la capacité globale de NLU de l’assistant virtuel. Pour renforcer la plateforme d’IA conversationnelle, une Compréhension Sémantique Automatique (ASU) est créée. Cela agit comme une sorte de filet de sécurité qui fonctionne en parallèle avec les modèles d’apprentissage en profondeur pour réduire le risque d’une mauvaise interprétation de l’intention de l’utilisateur par l’intelligence artificielle conversationnelle.
Une fois que la demande a été entièrement comprise, l’assistant virtuel peut répondre au client. L’IA conversationnelle se distingue des chatbots traditionnels en permettant à l’assistant virtuel de communiquer de manière personnalisée.
L’IA conversationnelle continue d’apprendre de nouvelles variations à chaque intention et s’améliore au fil du temps à mesure que l’assistant virtuel répond à davantage de questions et que les experts en IA l’aident à améliorer sa compréhension.
Voici les composants clés de l’IA conversationnelle :
Aujourd’hui, les clients et les employés interagissent avec votre entreprise via divers canaux tels que le web, les applications mobiles, les réseaux sociaux, les emails, et d’autres plateformes. Il est important de prendre en considération les situations où il peut y avoir des problèmes ou des frustrations lors de ces interactions conversationnelles. Par exemple, lorsque les personnes doivent attendre longtemps pour obtenir une réponse, passer d’une application à l’autre ou saisir fréquemment des informations.
Si les conversations sont principalement destinées à fournir des informations, elles peuvent être adaptées à l’automatisation grâce à l’IA conversationnelle ou à une automatisation partielle. Cependant, si elles sont plus complexes, il peut être judicieux d’envisager une augmentation conversationnelle pour les gérer de manière plus efficace.
Cela comprend la création d’un personnage attrayant, le choix de la plateforme et du canal de communication adéquats, l’amélioration du déroulement des dialogues, et s’assurer que l’interface de conversation est bien adaptée à la tâche à accomplir. Si vous envisagez d’améliorer les interactions conversationnelles, il vous faudra décider quand le système doit suggérer des idées aux agents humains ou aux utilisateurs, puis concevoir ces interactions de manière à ce qu’elles soient fluides et naturelles, sans être gênantes.
Étant donné que les agents conversationnels alimentés par l’IA et les améliorations conversationnelles facilitent les interactions avec les utilisateurs, vous devez réfléchir à la manière de générer le contenu qu’ils fourniront. Si vous avez déjà des données issues de conversations, vous pouvez sélectionner les meilleures parties et les utiliser comme base pour les réponses de votre application d’IA conversationnelle. Dans les cas où les données conversationnelles font défaut, vous devrez recourir à des rédacteurs humains ou à des outils de génération de langage naturel pour combler ces lacunes.
Lorsque vous travaillez avec des interfaces vocales, il est presque inévitable d’utiliser la transcription vocale pour convertir ce que dit l’utilisateur en texte, puis la synthèse vocale pour transformer vos réponses en audio. Les techniques de compréhension du langage, telles que l’analyse des émotions, la classification des questions, la détection de l’intention, ainsi que l’extraction d’entités et de sujets, sont importantes à la fois pour les interfaces vocales et textuelles. Elles permettent de comprendre ce que l’utilisateur exprime.
Pour garantir une expérience utilisateur réussie et enrichissante, vous pourriez envisager d’utiliser des modèles d’apprentissage automatique en plus des outils linguistiques. Cela contribuera à préparer le terrain pour une interaction fructueuse et à offrir de la valeur à l’utilisateur.
Chaque discussion devrait augmenter votre capacité à concevoir une conversation réussie tout en mettant à jour votre compréhension de l’utilisateur. Vous pouvez demander directement à l’utilisateur des commentaires après le chat, ou vous pouvez examiner le comportement en aval (par exemple, s’il se réengage ou si la conversation conduit à une conversion) et utiliser ces informations pour optimiser la prochaine conversation.
Étant donné que le contact conversationnel entre le bot et le client peut être informel et naturel, et que les données peuvent souvent contenir des informations sensibles, un traitement technique et politique prudent est nécessaire. En même temps, vous voudrez vous assurer que vous pourrez utiliser les données que vous collectez à l’avenir pour améliorer l’expérience utilisateur.
Pour comprendre ce qui différencie un chatbot d’une solution d’intelligence artificielle classique, explorons ses composants.
En ce sens, certains des éléments les plus importants de l’IA conversationnelle sont :
En utilisant des méthodes d’apprentissage supervisées et semi-supervisées, vos professionnels du service client peuvent évaluer les résultats de la NLU et fournir des commentaires. Au fil du temps, cela entraîne l’IA à reconnaître et à répondre aux préférences uniques de votre entreprise.
Comme l’IA utilise une interface graphique moderne, les utilisateurs n’ont pas besoin de savoir coder pour la comprendre ou la mettre à jour.
Les extensions sont des modules conversationnels prêts à l’emploi qui peuvent fournir une assistance rapide pour les besoins courants sans vous obliger à façonner l’IA. Des tests de régression automatisés et approfondis garantissent que vous atteignez toujours vos objectifs commerciaux après avoir apporté des modifications à votre IA.
Les systèmes d’IA conversationnelle peuvent fonctionner dans plusieurs langues en même temps tout en utilisant la même logique et les mêmes intégrations sous-jacentes.
Ce ne sont là que quelques-uns des avantages que l’IA conversationnelle peut offrir aux entreprises. Différentes entreprises ont des exigences différentes en matière d’IA, ce qui démontre l’adaptabilité de la technologie. Par exemple, certaines entreprises n’ont pas besoin de communiquer avec leurs clients dans de nombreuses langues, ainsi, cette fonctionnalité peut être désactivée.
La plupart des chatbots conversationnels incluent les fonctionnalités de base suivantes :
Même s’il existe de nombreux avantages concernant l’utilisation de l’intelligence artificielle conversationnelle, non seulement dans l’industrie hôtelière mais dans toutes les industries, nous pouvons souligner trois avantages principaux :
L’intelligence conversationnelle peut reconnaître des caractéristiques humaines telles que les pauses, la répétition, le ton et même le sarcasme. Ce sont des outils importants de communication humaine que l’IA conversationnelle peut rapidement saisir, rendant les rencontres plus engageantes et utiles pour les clients et les entreprises.
La psychologie du client est un aspect important du service client moderne. En conséquence, une intelligence artificielle conversationnelle avancée évalue et analyse les sentiments des clients à l’aide de l’IA conversationnelle PNL (traitement du langage naturel), en les catégorisant comme positifs, négatifs ou neutres. Cela permet au bot conversationnel de répondre de manière appropriée au client.
Les représentants du service client sont souvent surchargés de travail et, par conséquent, ils sont pour la plupart épuisés. En conséquence, l’IA conversationnelle pour le service client aide à hiérarchiser les appels et à assumer certaines responsabilités. Si le robot conversationnel n’est pas en mesure d’aider le consommateur, les représentants du service client peuvent accéder à la conversation et traiter uniquement les questions ou problèmes complexes.
Les bots conversationnels d’assistants virtuels bancaires peuvent suivre les soldes des clients et gérer les transactions sur leurs comptes bancaires. Ce sont de bons exemples d’IA conversationnelle :
Dans les secteurs de l’hôtellerie et de la banque, on trouve différents types d’IA conversationnelle, notamment les chatbots, les assistants vocaux, les applications mobiles interactives et les assistants vocaux interactifs. Ce sont parmi les solutions d’IA conversationnelle les plus avancées disponibles.
L’IA conversationnelle offre de nombreuses possibilités d’application dans le secteur hôtelier, simplifiant de nombreux process pour le personnel de l’hôtel et les clients.
Quels sont les principaux avantages de l’utilisation de l’IA conversationnelle dans les voyages et le tourisme ?
L’intelligence artificielle pour l’hôtellerie peut offrir un service rapide aux clients en répondant instantanément à leurs questions dans une variété de langues, 24h/24, 7j/7. Tout cela grâce au chatbot alimenté par l’IA.
L’assistance instantanée se traduit non seulement par des clients satisfaits, mais cela signifie également moins de temps passé à gérer des difficultés telles que les réservations, ce qui entraîne des cycles de vente plus courts et plus de réservations. En fait, tous les avantages reviennent à l’intelligence artificielle conversationnelle pour les hôtels.
Avec les chatbots pour hôtel alimentés par l’IA, tous les problèmes ci-dessus peuvent désormais être résolus en même temps. Vous n’avez pas besoin d’une grande équipe d’agents humains pour répondre encore et encore aux mêmes questions. C’est l’ère de la technologie d’intelligence artificielle conversationnelle dans l’hôtellerie, qui vous permet de réduire le temps, l’argent et les efforts nécessaires pour une expérience client en ligne de haute qualité.
Lorsqu’un chatbot est piloté par l’IA et intégré à tous vos points de contact avec les visiteurs en ligne, il produit des résultats exceptionnels. Ensuite, pour dialoguer avec les clients actuels et futurs, l’intelligence artificielle pour les hôtels s’étend au-delà de toutes les contraintes temporelles pour entreprendre des conversations, traiter des demandes, effectuer toutes les transactions et fournir une aide au voyage. C’est l’un des principaux avantages de l’IA conversationnelle dans l’hôtellerie.
Pour intégrer l’expérience client sur votre site Web, WhatsApp, Facebook, Instagram, Google et d’autres points de contact, vous pouvez utiliser une IA conversationnelle omnicanal pour le service client.
Les chatbots d’IA conversationnelle peuvent acquérir des données essentielles telles que les coordonnées, les noms, les préférences de vos invités, etc., en plus d’interagir avec eux en ligne. Ces données sont utilisées par l’IA pour qualifier et filtrer les prospects des visiteurs en temps réel, permettant aux agents humains de se concentrer sur la façon de convertir les prospects qui semblent indifférents en clients potentiels.
Ainsi, l’industrie hôtelière est un excellent exemple d’application d’IA conversationnelle.
Certains des plus grands défis auxquels sont confrontées les technologies d’IA conversationnelle incluent :
En septembre 2019, IDC prévoyait que 97,9 milliards de dollars seraient dépensés pour la technologie de l’IA d’ici 2023. L’IA continue de croître à un rythme soutenu à mesure que de plus en plus de personnes acceptent le concept d’IA et reconnaissent son importance dans le monde numérique d’aujourd’hui.
Cette demande croissante d’IA signifie également qu’il y a un besoin de plus de développeurs de technologies d’IA. Cependant, les professionnels formés pour déployer l’IA aux niveaux requis et capables de construire des systèmes entièrement fonctionnels sont encore rares.
Les technologies de l’information ont grandement simplifié notre vie en nous permettant de stocker, récupérer et traiter des données. L’informatique garantit également la sécurité, la fiabilité et l’efficacité des appareils et technologies que nous utilisons.
Cependant, il reste encore de nombreuses possibilités d’amélioration pour de nombreux systèmes informatiques. Les solutions assistées par l’IA peuvent jouer un rôle essentiel dans ces améliorations. Par exemple, elles peuvent contribuer au développement de systèmes de sécurité en couches, à la détection des risques et des vulnérabilités de sécurité, ainsi qu’à l’assistance des programmeurs pour écrire un code de meilleure qualité et optimiser les serveurs.
Les données non structurées sont précieuses pour les entreprises, mais elles posent souvent problème car elles ne peuvent pas être analysées efficacement avec les méthodes traditionnelles. Ces données ne peuvent pas être stockées dans un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS), ce qui les rend difficiles à traiter et à analyser. Les données non structurées comprennent des éléments tels que des fichiers audio et vidéo, des photos, des documents et des contenus de sites web.
L’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique pour décomposer, traiter et stocker ces données non structurées sous une forme plus analytique et compréhensible permettra aux organisations de prendre des décisions plus éclairées et rationnelles.
Les applications conversationnelles sont la prochaine étape dans l’évolution du NLP traditionnel ou des chatbots basés sur des règles, car elles libèrent les assistants de réservation traditionnels des restrictions des interactions textuelles.
HiJiffy enrichit les interactions avec des éléments visuels de l’interface utilisateur (par exemple, des boutons, des calendriers, des cartes, des carrousels, des images, etc.), aidant avec des éléments interactifs lorsque la conversation n’est pas le choix le plus efficace. Tout est fait sans renoncer à offrir une expérience individuelle.
L’intégration de l’application conversationnelle interactive de HiJiffy avec le PMS, les moteurs de réservation, le CRM et/ou le logiciel de maintenance/entretien ménager en fait le complément parfait à un flux de travail automatisé. Pour cette raison, transformer un chatbot en une application conversationnelle peut améliorer l’expérience utilisateur et avoir un impact significatif sur le parcours client, y compris sur les taux de conversion des réservations directes.
Un autre aspect critique de l’application conversationnelle de HiJiffy est sa flexibilité omnicanale. La solution peut fonctionner sur n’importe quel canal de messagerie : sur le site web de l’hôtel, dans une application ou sur une plateforme de messagerie tierce comme WhatsApp, Facebook Messenger, Instagram, Google My Business et bien d’autres.
En utilisant la combinaison d’une conversation basée sur du texte et d’éléments graphiques riches, HiJiffy remodèle la façon dont les hôtels – chaînes ou indépendants – communiquent avec leurs clients.
La croissance généralisée de l’intelligence émotionnelle (connue sous le nom de quotient émotionnel, de l’anglais Emotional Quotient ou EQ ) sera au centre de l’intelligence artificielle conversationnelle à l’avenir. Certaines applications d’intelligence artificielle conversationnelle aident les gens à faire face aux pressions croissantes d’une société post-COVID en automatisant les tâches routinières. Pour les emplois d’ordre supérieur et la pensée imaginative, le EQ deviendra un ensemble de compétences plus important.
Ce sera un différenciateur majeur pour les entreprises, ce qui permettra à davantage d’entreprises de cultiver activement le EQ au sein de leur main-d’œuvre. Cette campagne émotionnelle augmentera la culture d’entreprise, la productivité et l’innovation.
Financement:
Ce projet a été financé par une partie des études menées par l’Union européenne Horizon 2020 et son programme d’innovation. Le numéro de la subvention reçue est le 782509.
