Essentielle pour le développement des interface vocales, la compréhension du langage parlé pour l’IA ne cesse de s’améliorer. Autrefois capable de ne comprendre que les requêtes simples, l’ IA évolue et, grâce au NLP (Natural Language Processing), atteint un degré de compréhension de plus en plus étendu.
Le rôle du NLP pour l’ IA et les bots
Le NLP, ou traitement naturel du langage, est une technologie récente dont l’objectif est de favoriser la compréhension du langage humain auprès des machines, le tout grâce à l’intelligence artificielle. Avec l’essor de l’ AI, chacun sera prochainement amené à échanger avec des robots au quotidien. Toutefois, afin que cette collaboration se déroule le mieux possible, une bonne communication s’avère essentielle. Et c’est là que le traitement naturel du langage entre en scène, facilitant le déchiffrage, la lecture et la compréhension du langage humain auprès des machines. Pour ce faire, le NLP s’appuie sur l’apprentissage profond, aussi appelé « Deep Learning » ainsi que sur des lexiques métiers. Les intelligences artificielles sont alors enrichies d’algorithmes leur permettant d’analyser le langage humain afin d’y trouver des corrélations et des patterns.
Les spécificités et difficultés du langage oral pour les bots
Le langage parlé possède des spécificités de compréhension spécifiques par rapport au langage écrit. Au niveau de la structuration des phrases, de la prise en compte des blancs et de la compréhension globale, l’oral s’avère plus difficile à comprendre pour une IA que l’écrit. Par exemple, le nombre 93 peut être entendu comme 4, 20, 13 ou 80 13. C’est la raison pour laquelle l’élément parlé devra d’abord être converti en texte avant d’être à nouveau converti en langage parlé. C’est d’ailleurs dans cet objectif que des outils de conversion speech to text ou text to speech ont été créés. Ces outils convertissent automatiquement le langage en texte et le texte en langage grâce à des fonctionnalités de reconnaissance vocale et textuelle automatisées.
Des chatbots aux callbots et voicebots
Là où il y a encore quelques années les chatbots occupaient le devant de la scène, de plus en plus d’outils de reconnaissance vocale voient le jour afin de faciliter la vie des utilisateurs. Les chatbots, capables de converser avec un humain via du texte, sont aujourd’hui remplacés par des IA vocales de plus en plus performantes. Le voicebot, notamment, est capable de converser naturellement à l’oral, ce qui lui permet de diversifier les usages. On le retrouve notamment avec les aides vocales comme Google Home ou Alexa. Les voicebots sont pour la plupart doublés d’un écran qui leur permet de convertir l’oral à l’écrit puis l’écrit à nouveau à l’oral.
Enfin, dernière née des intelligences artificielles fonctionnant à l’oral : le callbot. Ce serveur vocal interactif ne se contente plus du « si vous voulez… Tapez 1 », il pousse l’expérience utilisateur toujours plus loin en gérant des conversations simples en langage naturel. Le callbot est ainsi capable de générer des conversations entières exclusivement à la voix, sans aucune conversion en texte.
Les enjeux de l’IA pour le développement des interfaces vocales
Face au développement des interfaces vocales, l’IA doit plus que jamais perfectionner sa compréhension du langage parlé. Aujourd’hui capable de comprendre des requêtes simples, elle devrait poursuivre son évolution pour, d’ici quelques années, être capable de gérer des conversations orales entières et complexes. À la maison comme en entreprise, les interfaces vocales jouent un rôle de plus en plus central, notamment avec le développement et la démocratisation des aides vocales, mais aussi avec l’essor des serveurs vocaux interactifs et des voicebots en entreprise. Si dans le milieu privé, l’interface vocale permet d’améliorer la vie au quotidien, dans le milieu professionnel, elle est là pour améliorer le contact avec le client et augmenter le volume de vente. En interne, il s’agit également d’un outil puissant pour les salariés, notamment en matière de gestion de tâches, de communication et de collaboration.
