Glia entraîne son agent IA auprès des experts

Comme tous les fournisseurs de chatbot, l'américaine Glia, qui spécialise le sien à l'intention de l'industrie bancaire, l'entraîne sur le corpus documentaire qui sert de base à l'assistance aux clients. Afin d'améliorer ses performances, elle ajoute désormais l'apprentissage auprès des meilleurs opérateurs humains à sa formation permanente.

Initialement conçu de manière classique pour son approche sectorielle, l'agent virtuel GVA est fourni, à l'installation, avec des « compétences » génériques sur quelques 900 scénarios du domaine financier, qui sont ensuite raffinées à partir des références propres à chaque établissement qui l'adopte : ses catalogues, l'historique des échanges écrits avec ses clients, ses sites de questions fréquentes, ses supports pédagogiques… Dans l'idéal, il acquiert ainsi toute la connaissance requise pour remplir son rôle.

Mais, comme dans l'enseignement traditionnel, cette perspective reste largement théorique, alors qu'elle peut décupler sa valeur avec une mise en situation réelle, notamment en observant comment les personnels les plus expérimentés exploitent le matériel mis à leur disposition et comment ils le présentent à leurs interlocuteurs pour une efficacité maximale. Voilà exactement ce que propose Glia d'introduire dans sa plate-forme avec « GVA Learning 360 » (grâce à l'intelligence artificielle, évidemment).

Concrètement, le nouveau module se place à l'écoute des conversations menées dans le centre d'appel, de préférence sur une sélection des employés qui obtiennent les meilleurs taux de satisfaction. Celles-ci sont alors ingurgitées par le moteur de la jeune pousse, au fil de l'eau, dans le but d'améliorer continuellement la qualité de l'agent virtuel, y compris en prenant en compte très rapidement les changements qui interviennent dans l'organisation, dans les produits ou dans les consignes d'aide.

Les promesses de « GVA Learning 360 » sont multiples. Tout d'abord, l'apprentissage avec les experts devrait permettre de gagner un temps précieux, lors de la mise en place et tout au long de la vie de la solution, en évitant à la fois de devoir rechercher toutes les sources d'information, en cours de validité, susceptibles d'alimenter l'agent virtuel (elles sont découvertes au fur et à mesure des actions du « professeur ») et d'avoir à formaliser des modèles de réponses adaptés au contexte de l'entreprise.

Dans un autre registre, la méthode retenue apporte une caractéristique particulière à l'automate, à savoir sa capacité à adopter une sorte de « comportement » standard, aligné avec la culture interne, qui contribuera à éliminer (ou, au moins, réduire) le décalage gênant qui apparaît fréquemment entre la communication avec une machine ou avec une personne. Dans une certaine mesure, il serait même imaginable que le robot intègre une faculté (factice) d'empathie, pour des situations courantes.

La démarche de Glia correspond en réalité à une véritable évolution (vantée depuis quelques mois) du chatbot vers un authentique agent, le premier étant essentiellement un outil plus ou moins sophistiqué de recherche de contenus et le second se rapprochant beaucoup plus de son équivalent humain, puisqu'il essaye d'en émuler les pratiques. Notons au passage que, de fait, il ne peut plus être question avec ces systèmes de remplacer tous les collaborateurs : l'IA a besoin de « formateurs » !