Comment l’IA peut développer sa propre personnalité et devenir vraiment intelligente

Intégrer un assistant IA sur un site web est une chose, mais le peaufiner pour qu’il reflète la personnalité et le ton uniques d’une marque en est une autre. Malheureusement, de nombreuses entreprises tombent dans le piège de simplement “greffer” un assistant d’IA sur leurs plateformes sans personnalisation adéquate. Cela peut conduire à une mauvaise expérience pour les utilisateurs et à une perte de confiance dans la capacité de l’IA à fournir des réponses de qualité.

Ce que nous faisons à Labellink

Chez Labellink, nous adoptons une approche totalement différente. Nos assistants IA sont non seulement entièrement personnalisés, mais ils exploitent également les données sémantiques enrichies de la plateforme Labellink. Cette préparation méticuleuse permet à notre IA de fournir des interactions précises, contextuellement pertinentes et cohérentes avec la marque.

Techniques de personnalisation :

• Ton personnalisé: adapter le ton de la conversation de l’IA au ton de votre marque, qu’elle soit formelle, décontractée ou humoristique.
• Adoption du style de la marque: Veiller à ce que l’IA utilise le jargon et le style propres à votre entreprise.
• Longueur de la réponse: Ajuster les réponses pour qu’elles soient concises ou détaillées en fonction du contexte et des préférences du client.
• Explication détaillée ou concise: Fournir des explications détaillées ou des réponses directes selon les besoins.
• Clarté des réponses: Programmer l’IA pour qu’elle ne réponde que lorsqu’elle a une réponse claire et précise.
• Personnalisation de la source de données: Configuration de réponses basées uniquement sur des ensembles de données locales ou incluant des connaissances communes et des ressources Internet.

L’image montre une comparaison entre deux réponses de l’IA : le ton par défaut à gauche et un ton humoristique à droite.

Préparer les données pour l’IA

L’un des éléments clés pour rendre l’IA vraiment intelligente est la préparation des données. Contrairement aux données ordinaires que l’on peut trouver sur un site web classique, les données sémantiques structurées permettent une compréhension plus profonde et plus nuancée. Voici comment Labellink prépare les données pour optimiser les performances de l’IA :

1. Structuration des données: Les informations sont catégorisées et étiquetées avec des significations précises, ce qui permet à l’IA de comprendre le contexte et la pertinence de chaque point de données.
2. Métadonnées contextuelles: Ajout de métadonnées qui expliquent les relations et la signification de divers éléments de données.
3. Couche sémantique enrichie: Incorporation de descriptions détaillées, d’identificateurs et d’étiquettes spécifiques au contexte qui permettent d’obtenir des informations plus approfondies.
4. Résolution d’entités et établissement de liens : Mise en œuvre de techniques pour résoudre et relier des entités connexes dans différents ensembles de données, permettant à l’assistant d’intelligence artificielle de fournir des réponses cohérentes et complètes en reliant des éléments d’information disparates.
5. Intégration du feedback des utilisateurs : Mise en place de mécanismes de collecte et d’intégration des commentaires des utilisateurs dans le processus de préparation des données, permettant à l’assistant IA d’apprendre des interactions avec les utilisateurs et d’améliorer continuellement sa précision et sa pertinence au fil du temps.
6. Suivi des mesure qualité : Contrôle des mesures de performance et des indicateurs de qualité clés, tels que l’exactitude, la précision et le rappel, afin d’évaluer l’efficacité de l’assistant d’intelligence artificielle et d’identifier les domaines à affiner ou à optimiser dans le pipeline de préparation des données.
7. Mises à jour régulières: Garantir l’actualité et l’exactitude des données par des mises à jour et des validations continues.

Exemple : Étiquetage des produits alimentaires

Pour illustrer l’importance des données sémantiques, imaginez comment une IA pourrait interagir avec l’étiquette d’un produit alimentaire.

• Données ordinaires d’un site web: Si un assistant IA lit une description de produit typique sur un site web, il peut comprendre les informations de base et le contexte général. Cependant, il manque de profondeur pour discerner des détails plus spécifiques.
• Données sémantiques structurées: Avec les données sémantiques de Labellink, chaque information est étiquetée avec sa signification exacte. Par exemple :
  • Ingrédients: L’IA sait quels éléments sont des ingrédients et peut fournir des informations détaillées sur chacun d’entre eux.
  • Allergènes: L’IA peut identifier les allergènes et alerter les utilisateurs qui ont des restrictions alimentaires spécifiques.
  • Informations nutritionnelles: L’IA peut décomposer le contenu nutritionnel et expliquer sa pertinence par rapport aux différents besoins alimentaires.
  • Approvisionnement et qualité: Des informations sur l’origine et la qualité des ingrédients peuvent être mises en évidence, ce qui apporte une valeur ajoutée aux consommateurs intéressés par le développement durable et l’approvisionnement éthique.

Exemple détaillé : Lait d’amande

• Informations sur les ingrédients: L’IA peut reconnaître “amande” comme ingrédient et fournir des détails tels que les avantages nutritionnels, les utilisations courantes et les allergènes potentiels.
• Alerte aux allergènes: si un utilisateur a indiqué qu’il était allergique aux noix, l’intelligence artificielle peut immédiatement signaler que le produit contient des noix et proposer des alternatives.
• Analyse nutritionnelle: L’IA peut expliquer la teneur en calories, les niveaux de vitamines et la manière dont le lait d’amande s’intègre dans différents régimes, comme le régime végétalien ou le régime keto.
• Informations sur le développement durable: Des informations sur l’origine des amandes, leur origine biologique et leur impact sur l’environnement peuvent être incluses.

Ce que nous avons appris

L’approche adoptée par Labellink nous a permis de tirer plusieurs enseignements précieux sur la personnalisation de l’IA :

1. Amélioration de l’engagement des clients: Parler le langage du client et utiliser une terminologie familière rend les interactions plus engageantes et plus proches.
2. Un ton de marque cohérent: Veiller à ce que le ton de votre marque soit maintenu à travers tous les points de contact avec les clients renforce l’identité de votre marque.
3. Satisfaction client accrue: Les échanges personnalisées entraînent une plus grande satisfaction, car les clients se sentent compris et appréciés.
4. Des opérations efficaces et adaptables : Des assistants IA sur mesure peuvent rationaliser les interactions avec les clients, les rendant plus efficaces et plus fluides.
5. Utilisation de données sémantiques: L’utilisation de données sémantiques fournit un contexte riche pour l’IA, garantissant que les réponses sont non seulement exactes, mais aussi pertinentes et perspicaces.

Ce que vous pouvez faire

Pour reproduire notre succès en matière de personnalisation de l’IA, suivez les étapes suivantes :

1. Comprenez le ton de votre marque: Définissez le ton et le style qui représentent le mieux votre marque. C’est sur cette base que vous pourrez personnaliser votre assistant IA.
2. Exploitez les données sémantiques: Utilisez des données riches et contextuelles pour former les réponses de votre IA. Cela garantit la précision et la pertinence des interactions avec les clients.
3. Personnalisez les interactions: Adaptez le ton, le style et la durée de réponse de l’IA à votre marque et aux attentes des clients.
4. Privilégiez la clarté: Veillez à ce que l’IA ne réponde que lorsqu’elle dispose d’une réponse claire et précise afin de maintenir la fiabilité.
5. Ajustez les sources de données: Configurez votre IA pour qu’elle utilise les sources de données appropriées, qu’il s’agisse d’ensembles de données locales, de connaissances communes ou de ressources Internet, afin de fournir les meilleures réponses possibles.

En mettant en œuvre ces stratégies, vous pouvez créer un assistant IA qui non seulement améliore l’engagement des clients, mais maintient également un ton de marque cohérent et fiable, ce qui conduit à une satisfaction et une fidélité accrues. L’approche de Labellink démontre les avantages significatifs de l’investissement dans une personnalisation approfondie de l’IA et de l’exploitation des données sémantiques pour offrir une expérience client exclusive.