Quelle est la différence entre un agent d'intelligence artificielle et un chatbot?

Si vous avez déjà discuté avec un agent du service clientèle en ligne ou demandé à Siri quel est l'oiseau officiel de l'État de Rhode Island, vous avez interagi avec un chatbot.

Ces assistants numériques pratiques sont parfaits pour répondre à des questions simples et effectuer des tâches de base, mais à l'ère de l'intelligence artificielle générative (IA), ils peuvent sembler assez limités. Demandez à Siri une liste de vos principaux client potentiel commerciaux par région et il vous proposera probablement de la rechercher sur Google.

Un agent d'IA agent d'IAen revanche, c'est comme si vous disposiez d'un assistant numérique d'IA intégré à votre flux de travail. Vous avez besoin d'aide pour classer par ordre de priorité vos meilleurs client potentiel de la journée? Vous cherchez un résumé rapide de la réunion de l'équipe de service que vous avez manquée ce matin? Vous vous heurtez à un mur créatif et avez besoin d'un texte marketing adapté à la démographie de votre clientèle? Un agent qui s'appuie sur les données uniques de votre entreprise peut vous aider dans tous ces domaines.

Cependant, étant donné la nature conversationnelle des deux, il est naturel de se demander où finissent les chatbots et où commencent les agents. Lisez la suite pour le savoir.

Un chatbot traditionnel est un programme informatique qui utilise des règles prédéfinies, des arbres de décision et des réponses scénarisées pour interagir avec les utilisateurs. Alimentés par une forme moins avancée d'IA qui permet le traitement du langage naturel (NLP), les chatbots ont généralement besoin d'une formation et d'une mise au point approfondies pour traiter avec précision les demandes des utilisateurs. Ces chatbots, qui existent depuis que Joseph Weizenbaum a créé ELIZA en 1964, sont principalement utilisés pour la recherche d'information, pour gérer des interactions de base et pour répondre à des questions courantes de soutien à la clientèle. Bien que les chatbots disposent d'interfaces conversationnelles similaires à celles d'un agent d'intelligence artificielle, ils ne comprennent pas le langage de la même manière. grands modèles de langage (LLM).

Leur capacité à fournir des réponses rapides et cohérentes aux questions courantes en fait une solution fiable et rentable pour traiter les demandes de service client de routine, collecter de l'information de base et suggérer des ressources pertinentes. Toutefois, leur capacité à comprendre le contexte et à tirer des enseignements des interactions est limitée, tout comme leur capacité à traiter les demandes en dehors des flux conversationnels prédéfinis. Ainsi, s'ils sont efficaces pour les tâches simples et répétitives, ils ont du mal à gérer les conversations plus ouvertes.

« Le flux conversationnel lui-même, dans les robots traditionnels, est construit de manière très déclarative et prédéfinie. Il ne permet pas d'obtenir une expérience de conversation entièrement naturelle », a déclaré Abhi Rathna, directeur de la gestion des produits au sein de l'équipe Salesforce AI.

Imaginez un chatbot comme un distributeur automatique : Il dispose d'un stock fixe d'en-cas (réponses prédéterminées), d'un petit clavier pour les entrées de l'utilisateur (les questions que vous pouvez poser), et il ne peut vous donner que ce que vous avez sélectionné (une réponse scénarisée). C'est simple, prévisible et cela fonctionne bien si vous devez répondre à un besoin particulier.

Les chatbots sont bien adaptés aux scénarios dans lesquels il est crucial que toutes les réponses respectent les lignes directrices du message de la marque. « Pour les utilisateurs dont la marque s'exprime de manière très particulière et qui souhaitent être prescriptifs sur les flux de conversation dans des scénarios clés, les bots traditionnels leur donneraient la possibilité de contrôler ces conversations », a déclaré M. Rathna.

Un agent d'intelligence artificielle est un assistant d'IA conçu pour augmenter les capacités humaines dans un large éventail de tâches. Contrairement aux chatbots plus limités, agents d'IA (également appelés agents autonomes) peuvent comprendre et générer du langage naturel, traiter et analyser de grandes quantités d'information et contribuer à des activités complexes telles que l'écriture, le codage, la résolution de problèmes et les tâches créatives.

Comme ces systèmes sont généralement construits sur de grands modèles de langage (LLM) formés sur de grandes quantités de données, ils peuvent mieux s'engager dans des interactions plus nuancées et conscientes du contexte. Et pour qu'une entreprise puisse générer des résultats personnalisés ou découvrir de l'information commerciale importante, un agent peut également être ancré dans vos données commerciales uniques - y compris les données structurées, comme une feuille de calcul ou une base de données, et les données non structurées, comme les PDF, les courriels et les journaux de discussion.

Et comme les agents d'IA peuvent s'adapter aux interactions et en tirer des enseignements, ce sont des outils polyvalents qui excellent dans l'amélioration de la productivité et de la prise de décision.

« Un agent d'IA utilise un vaste modèle linguistique pour orchestrer les conversations, ce qui facilite la création d'un flux naturel, tout en réduisant le temps de configuration », a déclaré M. Rathna. « L'agent fait un meilleur travail de compréhension de l'intention et l'associe aux bonnes réponses.

Si un chatbot s'apparente à un distributeur automatique, un agent d'IA est comme un chef cuisinier personnel doté d'un impressionnant répertoire de recettes (vaste base de connaissances), d'une capacité à comprendre des demandes de plats complexes (traitement du langage naturel), et capable d'apprendre de nouveaux plats qui s'adaptent à vos préférences (capacité d'apprentissage à partir de données historiques).

Les chatbots diffèrent des agents d'intelligence artificielle sur de nombreux points importants, notamment leurs capacités, la manière dont ils sont formés et le temps nécessaire à leur mise en œuvre.

Alors que les chatbots suivent en grande partie des dialogues basés sur des règles et se limitent à répondre à des questions prédéfinies, les agents d'IA peuvent raisonner et fonder les réponses sur des connaissances et des contenus pertinents. Les chatbots de service à la clientèlecontrairement aux agents, ont besoin d'une formation approfondie sur des centaines d'énoncés pour être en mesure de comprendre les demandes en langage naturel, ce qui rend les agents beaucoup plus rapides et faciles à mettre en œuvre et à lancer. En outre, les agents n'ont pas besoin de dialogues basés sur des règles ni de configuration pour appeler des actions et guider la conversation.

Qu'est-ce que cela signifie pour déterminer quel est le meilleur choix pour votre entreprise? Selon M. Rathna, il peut s'agir de besoins liés aux clients ou aux employés.

« Pour les scénarios principalement orientés vers les clients, je pense qu'il y aura un mélange de chatbots traditionnels et d'agents modernes d'IA générative. Pour les scénarios en contact avec les employés, un agent est plus favorable », a-t-il déclaré. « Notre site Web Agentforce Assistant est intégré dans le flux de travail, aux côtés d'autres processus d'entreprise. Et cela, combiné à une intégration rapide, permettra une adoption plus rapide. »

À court terme, alors que la fiabilité des réponses de l'IA générative continue de s'améliorer, M. Rathna considère qu'un modèle hybride est une bonne option pour de nombreux clients.

« Ce que je prévois, c'est que les clients utilisent les chatbots dans certains cas où ils veulent être plus prescriptifs et avoir plus de contrôle, et qu'ils utilisent les agents pour d'autres cas d'utilisation où ils sont à l'aise en laissant l'IA générative contrôler la conversation. La technologie évolue encore, donc peut-être que cela changera dans quelques années, mais d'ici là, nous devrions considérer les agents et les chatbots comme une meilleure histoire ensemble. »

Alors que la technologie de l'IA continue d'évoluer, les agents d'IA sont prêts à connaître une croissance spectaculaire dans les années à venir. Les interactions avec les agents deviendront plus intuitives, qu'elles soient textuelles, vocales ou visuelles, et une meilleure compréhension du contexte sera essentielle pour leur permettre de fournir de l'information plus pertinente au fil du temps.

Même si l'évolution des chatbots traditionnels ne sera pas aussi passionnante que celle des agents d'intelligence artificielle, nous verrons des progrès pratiques dans l'expérience utilisateur, une meilleure intégration avec d'autres systèmes d'entreprise et une mise en œuvre plus facile des flux et des réponses personnalisés des chatbots.

Alors que nous naviguons tous collectivement dans ce paysage de l'IA qui évolue rapidement, il est important de comprendre comment les chatbots et les agents peuvent bénéficier de manière unique à votre entreprise - aujourd'hui et à l'avenir - afin de maximiser leur impact. Qu'il s'agisse d'un chatbot, d'un agent ou d'une approche hybride utilisant les deux en tandem, ces outils joueront sans aucun doute un rôle de plus en plus significatif dans les opérations commerciales, remodelant la façon dont nous interagissons avec la technologie et les uns avec les autres.