Des chatbots et des agents virtuels dopés à l’IA générative grâce à l’IA conversationnelle de Gen App Builder

Note de l'éditeur : cet article a été initialement publié sur notre blog Google Cloud.

Avec Generative AI App Builder (plus communément appelé Gen App Builder), nous avons cherché à combiner ces fonctionnalités en un outil de développement simple et convivial. Objectif : faciliter l’accès à des modèles fondamentaux (foundation models), supprimer la complexité de leur ancrage aux données propres à l’entreprise, rationaliser leur implémentation dans les applications et fournir une fiabilité, une auditabilité, une sécurité et une gouvernance des données « clefs en main ».

Nous sommes ravis d’annoncer que Conversational AI on Gen App Builder est désormais disponible pour les clients présélectionnés et pour tous ceux dont la demande auprès de leur contact commercial Google Cloud a été validée. Cette restriction d’accès s’inscrit dans la politique d’IA responsable de Google. 

Complétant l’annonce le mois dernier de la disponibilité de Enterprise Search on Gen App Builder, le lancement de Conversational AI on Gen App Builder permet à tout développeur, y compris ceux sans aucune expérience ML, de construire aisément des chatbots et autres expériences conversationnelles dopés à l’IA : support aux clients ou aux employés, assistance conciergerie (planification de voyage, banque, découverte personnalisée de produits, …), automatisation de tâches (commandes de nourriture, réservations, achats e-commerce, …), contrôle d’appareils (manuels conversationnels, assistants embarqués, …) et bien d’autres cas d’usage.

Avec Conversational AI on Gen App Builder, les entreprises autorisées à y accéder peuvent : 

- Utiliser l’IA générative pour créer des robots vocaux et chatbots à la sonorité naturelle, semblables à des humains, capables de répondre avec précision aux questions posées. Pour commencer, les organisations peuvent simplement pointer vers leurs propres données, notamment leurs sites web, leurs listes de questions-réponses, leurs manuels, un domaine entier ou tout autre document sur le web ou stocké en toute sécurité par l'organisation dans Google Cloud. Grâce à des outils conviviaux, sans aucune configuration de code, l'IA conversationnelle de Gen App Builder permet aux entreprises de réaliser en quelques heures ou quelques jours ce qui prenait auparavant des mois, le tout avec une qualité de conversation nettement supérieure.  

- Configurer les réponses de l’agent IA pour qu’elles incluent des citations ou chargent automatiquement des pages Web en rapport avec le contexte de la conversation, en faisant par exemple apparaître une page produit après qu’un client ait exposé son besoin.

- Exploiter des « générateurs » qui permettent de personnaliser les modèles fondamentaux en donnant aux développeurs un contrôle total sur les invites afin d’y inclure des informations dynamiques liées au contexte de la conversation ou à l’état de l’agent. Les développeurs peuvent aussi utiliser ces « générateurs » pour générer du contenu, créer des résumés, réaliser un traitement NLU complexe ou enchaîner une série d’appels au modèle LLM…

- Tirer parti des replis génératifs (Generative Fallbacks) qui permettent aux applications de gérer avec élégance les scénarios dans lesquels il n'existe pas de correspondance avec l'intention de l'utilisateur. L’idée consiste à profiter des aptitudes conversationnelles de l’IA générative pour offrir une porte de sortie empathique et personnalisée, notamment lorsque la question porte sur des sujets en dehors des thématiques du site Web ou des données de l'entreprise.

Toutes ces nouvelles fonctionnalités sont entièrement intégrées à Dialogflow : ainsi, les entreprises peuvent aisément les ajouter à leurs agents existants, en combinant des capacités entièrement déterministes existantes aux nouvelles capacités génératives.

Au-delà de ces facultés génératives, nous avons également ajouté à Gen App Builder de nouveaux composants prédéfinis afin de réduire le temps et les efforts nécessaires au déploiement de tâches couramment associées aux IA conversationnelles et à des cas d’usage verticaux bien spécifiques. Ces composants fournissent des modèles prêts à l'emploi pour les agents virtuels et autres intégrations, y compris des fonctionnalités très demandées pour la collecte d'entrées numériques et de CCV de cartes de crédit. Un premier ensemble vient d’être publié mais de nombreux autres sont à venir en 2023.

Les premières productions de nos clients réalisées avec les premières versions de Gen App Builder illustrent le potentiel de nos technologies et se révèlent particulièrement enthousiasmantes. 

Ainsi, Orange France a récemment lancé Orange Bot, un chatbot en langue française basé sur l'IA générative. Intégré à leur site web, il utilise l’immense base de connaissances de l’assistance Orange pour générer de manière indépendante des réponses précises et immédiates aux questions des clients mais aussi pour servir de moteur de recherche conversationnel et de point d'entrée à leur site Web d'aide et de contact. Le chatbot découle d'une vision à long terme de l'entreprise visant à transformer la relation client, à optimiser les coûts de gestion et à offrir des expériences toujours plus utiles et conviviales.

« Grâce à Gen App Builder, Orange Bot est passé de l'idéation à la production en seulement trois semaines », s’enthousiasme Médéric Chomel, VP Data, AI & Automation chez Orange France. « Nous pouvons désormais fournir rapidement et précisément les informations que nos clients recherchent, qu'il s'agisse de savoir comment activer leur nouvelle carte SIM, changer leur adresse de facturation ou gérer le contrôle parental sur la TV d'Orange. Orange Bot servira également de moteur de recherche conversationnel et de point d'entrée vers notre page d'aide et de contact. Nous prévoyons de pouvoir gérer 15 millions d'interactions par an dès le départ ».

Avec de telles fonctionnalités, le travail des développeurs s’en trouve simplifié et accéléré. Ils peuvent désormais se concentrer sur l’expérience utilisateur sans perdre de temps à implémenter avec minutie les modèles IA indispensables à des conversations riches et utiles.

Maintenant que les grands principes ont été établis, voyons par la pratique comment votre organisation peut tirer profit de Conversational AI on Gen App Builder pour créer des expériences IA nouvelles et convaincantes.

Un exemple parlant d’app conversationnelle Next-Gen

Les chatbots existent depuis des années… Mais ils sont souvent plus ‘Bots’ que ‘Chat’, autrement dit plus robotisés que portés sur la conversation. L’IA générative change la donne. Avec l'IA conversationnelle de Gen App Builder, les organisations peuvent orchestrer les interactions tout en permettant une conversation fluide qui offre à l’utilisateur la possibilité de réorienter la discussion ou changer de sujet si nécessaire. La vidéo ci-dessous illustre à quel point la nouvelle génération d’IA métamorphose l’interaction entre l’utilisateur et les services :

Intéressé voire intrigué, l’utilisateur demande alors lequel de ces smartphones est disponible en blanc. L’assistant répond alors que les Pixel 7 et 7 Pro sont disponibles dans une couleur dénommée « neige » qui pourrait lui plaire.

Au fur et à mesure que l'utilisateur pose des questions, la fonction d'autocomplétion de l’assistant l’aide à orienter les requêtes vers des résultats de haute qualité. Par exemple, si l'utilisateur commence à taper "Comment le 7 Pro se compare-t-il ?", l'assistant suggère la reformulation "Comment le 7 Pro se compare-t-il à mon appareil actuel ?". Si l'acheteur accepte cette suggestion, l'assistant génère alors un tableau comparatif multimodal, accompagné d'images et d'un bref résumé.

Supposons que l'utilisateur souhaite approfondir la comparaison et notamment un point de détail indiquant que contrairement à l'appareil actuel de l'utilisateur, le Pixel 7 Pro comprend un appareil photo de 48 mégapixels avec un téléobjectif. Circonspect, l’utilisateur demande alors au chatbot « qu'est-ce qu'un téléobjectif ? ». Grâce au potentiel de l’IA générative, l'assistant lui explique alors que ce terme désigne un objectif dont la longueur focale est généralement supérieure à 70 mm, idéale pour agrandir des objets éloignés et généralement utilisée pour la faune, le sport et les portraits.

Contrairement aux réponses générées plus tôt qui résultaient du contenu du site Web, sur cette dernière question la réponse nécessite une information qui n’est pas présente dans le contenu du site. Gen App Builder permet en effet aux organisations de préciser si les réponses générées par l’IA ne doivent couvrir que le savoir informationnel de l’entreprise ou, si nécessaire, peuvent s’inspirer du savoir de base du modèle LLM sous-jacent ou de sources externes comme c’est ici le cas. Cette flexibilité permet d’obtenir des expériences conversationnelles plus riches évitant un frustrant « Désolé, mais je ne peux répondre à ça » si fréquent sur les anciennes générations de Chatbots. Le cas échéant, ces réponses « inspirées » peuvent inclure des citations afin que l'utilisateur sache quel contenu source a été utilisé pour générer la réponse.

Désormais convaincu que le Pixel 7 Pro est l’appareil qu’il lui faut, l’acheteur interroge alors l’assistant sur la valeur de reprise de son ancien matériel. Revenant à des réponses ancrées sur le contenu du site web, l'assistant répond avec des entrées visuelles interactives pour aider l'utilisateur à évaluer comment l'état de son téléphone actuel influence la valeur de reprise.

Après avoir répondu à une question sur les politiques de retour, l'assistant reconnaît automatiquement que l'acheteur est sans doute prêt à concrétiser son achat et lui demande alors s'il doit générer un panier d'achats. L'utilisateur confirme et le site passe immédiatement à la caisse. L'assistant demande ensuite à l'acheteur s'il a besoin d'autre chose, et l'utilisateur répond qu'il souhaite basculer sur un compte professionnel. Cette réponse incite l'assistant à faire intervenir un agent humain dans la conversation, démontrant ainsi le potentiel de Gen App Builder à intégrer de manière pertinente une intervention humaine dans une expérience essentiellement générative.

Une fois la conversation transférée vers un agent humain, l’utilisateur n’a pas à s’inquiéter d’avoir à se répéter et réexpliquer sa demande. Gen App Builder inclut une fonctionnalité « Agent Assist » qui résume automatiquement à l’agent les interactions précédentes et lui suggère automatiquement des réponses si l’acheteur continue de poser des questions. Ainsi, le passage de l'assistant IA à l'agent humain se fait en douceur et l’utilisateur peut terminer son achat en ayant obtenu des réponses pertinentes à ses questions.

Dit autrement, du début à la fin, l’expérience client proposée sonne comme une interaction humaine avec des chemins d’accès à l’information et d’actions peu contraignants et laissant libre l’utilisateur de réorienter la conversation en fonction de ses besoins, de ses interrogations, de ses connaissances… Autant de capacités qui dépassent très largement celles des Chatbots jusqu’ici proposés sur les sites Web.

Créer des chatbots et des agents virtuels avec Gen App Builder

Comme le montre l'exemple précédent, Gen App Builder peut simultanément utiliser des processus déterministes, basés sur l'intention (tel que le suivi d’un flux conversationnel prédéfini en faisant correspondre la déclaration d'un utilisateur à une intention prédéfinie) et des processus génératifs pour élargir la portée de la conversation (afin par exemple de répondre à des questions sur l'appareil photo du smartphone, de générer un tableau comparatif, etc.).

L'orchestration des conversations étape par étape au sein de Gen App Builder propose plusieurs méthodes d’intégration de ces différents types de flux de tâches au sein du bot. Par exemple, les organisations peuvent utiliser les flux préconstruits pour couvrir des tâches usuelles comme l’authentification de l’utilisateur, la vérification de l’état d’une commande, etc. Pour ajouter de tels flux au sein du canevas de création, les développeurs n’ont qu’un simple clic à faire et un formulaire basique à remplir. Au sein du canevas, les développeurs peuvent assembler visuellement toute la logique métier en incluant les tâches préconçues et celles personnalisées. Le graphe ainsi réalisé reste très simple puisque c’est l’IA qui se charge elle-même de guider la conversation avec l’utilisateur.

Cette première version GA (General Availability) de Conversational AI on Gen App Builder prend en charge l’anglais mais d’autres langues sont d’ores et déjà disponibles en preview : allemand, danois, espagnol, français, hindi, italien, néerlandais, portugais brésilien et suédois.

Parallèlement, nous continuons d’enrichir Enterprise Search on Gen App Builder avec notamment le support des recherches multimodales par image, disponible en preview. Avec la recherche multimodale, les utilisateurs peuvent trouver des images pertinentes en effectuant une recherche à partir d'une combinaison de textes et/ou d'images. Grâce aux capacités de recherche d'entreprise (Enterprise Search) et d'IA conversationnelle (Conversational AI) de Gen App Builder, les organisations disposent d'un moyen de plus en plus robuste et rationalisé de concrétiser les cas d'utilisation courants de l'IA générative, et nous sommes convaincus que ces cas d'usage apporteront rapidement de la valeur à nos clients.

Engageons la conversation

Qu'il s'agisse de mettre en place des chatbots en quelques étapes ou de créer des personnalisations et des flux de conversation complexes, Conversational AI on Gen App Builder fournit des outils aux développeurs quel que soit leur niveau d'expertise en ML, ce qui permet à votre entreprise de créer facilement des expériences plus riches pour vos employés et pour vos clients. Pour bien démarrer, découvrez en plus sur Gen App Builder et les technologies d'IA conversationnelle de Google Cloud, et contactez votre représentant commercial pour accéder à Conversational AI on Gen App Builder.