FAQ next gen : quand l'IA booste l'expérience utilisateur

Publié le 29/11/2023 dans Solutions à la une

Au carrefour de la data et de l’IA, les FAQ évoluent pour offrir une expérience utilisateur optimisée. Proximus a testé toutes les potentialités sur son propre site internet : efficacité, gain de temps et charge de travail considérablement réduite.

FAQ next gen : quand l'IA booste l'expérience utilisateur

Si vous avez déjà posé une question sur une page FAQ, vous savez à quel point il est crucial d'obtenir une réponse pertinente. Avec 800.000 visites mensuelles sur la page d’aide de son site internet, Proximus a compris l’importance d’optimiser la pertinence des recherches. Comment ? En introduisant une FAQ interactive et intelligente. Oubliez la simple liste de questions et réponses, le système comprendra bientôt l’intention derrière chaque requête et fournira une réponse résumée, accompagnée de liens vers les pages pertinentes du site à partir desquelles le résumé est tiré. Et ce, principalement à l’aide de l’Intelligence artificielle générative.

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Un call center moins sous pression

“Avec l’amélioration de la pertinence des recherches nous cherchons à avoir un impact direct sur notre centre de contact”, explique Sandro Manzo, Artificial Intelligence Lead chez Proximus. Pour cause, qui dit meilleure qualité de résultats de recherche dit rapidité des réponses attendues. “Et par conséquent, moins de sollicitations vers notre call center qui se voit libéré d’une charge de travail importante.” Le call center en question peut dès lors dégager des ressources pour répondre aux besoins spécifiques et plus complexes de chaque client. Un gain en efficacité considérable!

Grâce à l’IA, notre système FAQ apprend rapidement des fautes courantes, des synonymes et anticipe les intentions des clients.

Christine Cubat, Product & Solutions Analyst chez Proximus

Une IA, prof de français

Avant l’utilisation de l’IA, l’intervention humaine était primordiale dans la constitution du FAQ. "Chaque mois, nous consacrions deux jours entiers à l’amélioration de la recherche sur Proximus.be”, explique Christine Cubat, Product & Solutions Analyst chez Proximus. “Le principal obstacle? Les fautes d'orthographe et la question des synonymes." Là où des plateformes comme Google peuvent traiter des milliers de requêtes par seconde, Christine et son équipe devaient manuellement introduire chaque variation d’un même mot pour qu’il soit reconnu par le FAQ. “Grâce à l'intelligence artificielle, notre système apprend maintenant rapidement des fautes courantes, des synonymes et anticipe les intentions des clients.”

Une question de sémantique

"Notre solution repose sur une base de données qui prend en charge les recherches sémantiques. Cette technique va au-delà de la simple correspondance de mots-clés", explique Benoit Hespel, data specialist chez Proximus ADA. Ainsi, la FAQ comprend des termes liés, même si le mot exact n'est pas dans la question de l'utilisateur. “Par exemple, si l’utilisateur a une question concernant son gsm, le programme retrouvera les informations nécessaires même si dans la base de données on utilise uniquement le mot 'téléphone’ ou 'portable’.”

Une FAQ qui vous ressemble

Mais attention, même si l’IA optimise l’utilisation d’une FAQ, la création de cette dernière reste un processus complexe qui demande une réelle expertise. La création d’une FAQ comprend ainsi plusieurs étapes qu’a minutieusement suivies Proximus :

1. Création d’une base de données

“La manière dont nous insérons les données dans la base de données varie en fonction de leur origine et de leur format.” Parfois, les données sont dispersées sur plusieurs plateformes ou nécessitent un traitement préliminaire pour être interrogeables.

2. Ingénierie des prompts

Cette étape concerne les instructions optimales pour le modèle. Ce peut être, par exemple, aider un utilisateur à trouver le meilleur produit selon ses besoins. “C’est ici que l’on définit également le ton de la réponse (formelle ou adaptée à l'utilisateur) tout en fournissant quelques questions et réponses pour guider le modèle.”

3. Tests et ajustements

Par le biais d'itérations, les résultats des requêtes sont affinés. Cela implique de réajuster la correspondance entre les questions et les réponses, et éventuellement de modifier le prétraitement des données.

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