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Intelligence artificielle

Une introduction à ChatGPT, aux grands modèles de langage et à l’IA générative

Ben Rigby, Talkdesk

By Ben Rigby

0 min de lecture

Chatgpt Virtiual Agents

Que signifie cette soupe de mots pour le centre de contact ?

ChatGPT has been in the press like an exploding ball of confetti. Tech companies talk about how it’s going to transform software. Gaming companies predict that it will add a dynamic, human-like speaking capability to its characters. Teachers are trying to reimagine education now that plagiarism has become undetectable overnight. Microsoft’s Bing suddenly seems like a contender to Google with its integrated ChatGPT functionality. And virtual agents for customer service and conversational analytics are about to take a huge leap forward.

The news cycle has been so fast, it’s been hard to keep up with all the terminology. Depending on which article you read, you might see the terms ChatGPT, GPT, GPT-3, GPT-4, large language models (LLM), or generative AI all used interchangeably. And you wouldn’t be blamed for feeling confused about them all. In this post, I’ll provide a primer on ChatGPT, large language models, and generative AI, and discuss how these revolutionary technologies are positively impacting the contact center.



De grands modèles de langage.

Alors, de quoi les gens parlent-ils quand ils disent que ChatGPT va transformer le secteur des centres de contact (ou tout autre) ? Ils parlent du type de modèle d’IA qui sous-tend ChatGPT. Ce type de modèle est appelé un grand modèle de langage ou LLM. Il est grand parce qu’il fait un grand nombre de calculs pour chaque prédiction qu’il fait. Ces modèles sont également formés sur une quantité tout aussi massive de données, comme la quasi-totalité des écrits numérisés, comme l’ensemble de l’Internet. 

C’est un modèle de langage car son objectif est de prédire des séquences de mots. Cela signifie que lorsqu’il reçoit un prompt, le modèle peut prédire ce qui vient ensuite. Ainsi, si vous deviez donner à l’invite « Au clair de la ____ », le modèle peut prédire que le mot suivant est « lune ». 

Cependant, cette dernière génération de grands modèles de langage peut prédire bien plus qu'un seul mot. Lorsqu’on lui a donné un prompt telle que : « L’impact des SVI sur la qualité du service client a été... », un LLM peut prédire ou compléter quelques paragraphes de texte très raisonnable décrivant l’impact historique des SVI dans le service client. Pour cette raison, ces modèles sont également appelés des modèles de saisie semi-automatique de texte. Compte tenu de toutes les données que le modèle a « lues » précédemment, il peut compléter la phrase, le paragraphe ou l’essai logique suivant avec une qualité humaine.

Les LLM ne travaillent pas avec des images, ils ne font pas d’analyse statistique, ils ne font pas de calculs, et ils ne vérifient pas les faits. Ils opèrent simplement dans le domaine du langage—le mot écrit. Pour tout secteur qui traite principalement le langage, comme celui du centre de contact, se concentrer sur le langage, c’est beaucoup ! Le centre de contact aide les utilisateurs à résoudre les problèmes via un langage parlé ou saisi. Le langage est au cœur de ce que fait le centre de contact et c'est pourquoi l'impact des LLM sur le service client est si profond.



GPT.

Nous savons tous ce que signifie le chat. Mais qu’est-ce que le GPT ? GPT signifie Generative Pre-trained Transformer. Il décrit une famille de LLM qui ont été développés d'une manière particulière. Chaque génération de ces modèles présente un nombre croissant de « paramètres », que vous pouvez considérer comme des neurones dans le cerveau. GPT-1 présente 117 millions de paramètres, GPT-3 présente 175 milliards de paramètres, et GPT-4 présentera encore beaucoup plus de paramètres.

À ce jour, l’ajout de paramètres supplémentaires a permis d’obtenir des modèles plus performants. Si vous avez joué avec ChatGPT, qui utilise GPT-3 en arrière-plan, vous savez que les complétions de texte sont très bonnes. En particulier, c'est la dernière itération des modèles GPT, appelée GPT 3.5 DaVinci, qui a traversé le gouffre en le passant d'intéressant à étonnant. 

Bien que ChatGPT ne soit pas disponible en dehors de l’interface de chat sur le site Web d’OpenAI, bon nombre de ces modèles GPT sont disponibles auprès d’OpenAI par le biais d'API payantes. En raison de leur relation confortable avec Microsoft, ces API sont également disponibles pour une utilisation payante par le biais de Microsoft Azure. Ce fait est important pour les centres de contact, car Azure ajoute les types de facteurs de sécurité, de fiabilité, de conformité et de confidentialité des données requis par les centres de contact.

However, there are many other GPT and LLM models available from other vendors, also on an open-source basis. Google, for example, introduced its LLM, called Bard, and announced a $300m investment in Anthropic—a startup that builds LLMs. Another popular open-source LLM is called Bloom. In other words, there are a wide variety of options for building GPT software with LLMs. OpenAI is not the only game in town.



ChatGPT.

ChatGPT est le terme que vous verrez le plus souvent utilisé et mal utilisé. ChatGPT est une application de chat qui peut tenir une conversation humaine sur presque n’importe quel sujet. Il a été développé par une start-up à but lucratif appelée OpenAI, qui a reçu un investissement important de Microsoft. Pour le moment, ChatGPT utilise une version non divulguée de GPT créée par OpenAI, qui a été réglée pour bien fonctionner dans les conversations de type chat. 

C’est cette application qui a généré la vague de presse et d’excitation, pour deux raisons :

  1. Cela semble magique.
  2. C’est accessible à tous.

Cela semble magique parce que cela semble humain. Vous posez une question sur l’espresso et vous obtenez une réponse conversationnelle comme si elle venait d'un barista. Vous posez une question sur l'épilepsie et vous obtenez une réponse qui pourrait venir d'un chercheur médical. Par rapport aux expériences de beaucoup de gens avec les chatbots qui semblent surtout dire : « Désolé, je n’ai pas compris », cette expérience ressemble à de l’alchimie.

Deuxièmement, il est accessible à tout le monde. Alors que ce type de capacité n'était accessible qu'aux chercheurs et aux scientifiques des données dans le passé, ChatGPT est la première application disponible et compréhensible pour le grand public. Que vous soyez un enfant de 10 ans qui fait des recherches pour ses devoirs ou un ingénieur à la recherche de conseils en matière de codage, ChatGPT est accessible et facile à utiliser.

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L'IA générative.

Cela nous amène à notre dernier terme, l’IA générative. L’IA générative est un terme générique, qui fait référence à tout modèle d’IA qui génère une nouvelle sortie basée sur une entrée, souvent appelée un prompt. Ce terme plus large englobe les modèles qui produisent du langage, de l'imagerie visuelle et de l’audio.

You may have heard about Dall-e, another product of OpenAI, which can produce beautiful images when given a prompt. Or Jukebox, which generates music as raw audio. These generative AI models don’t necessarily use LLMs, but some do incorporate LLMs in an effort to understand the meaning of a prompt. 

Pour le centre de contact, les modèles audio et visuels sont moins intéressants pour le moment. Cela étant dit, les modèles qui produisent des sorties audio atteindront sûrement leur rythme au cours des prochaines années, ce qui aura un impact transformateur sur la conversation vocale. Les modèles de génération vocale prennent un petit échantillon de conversation vocale enregistrée et créent une voix simulée qui peut être utilisée par des systèmes logiciels par programmation. Cela pourrait changer la donne pour les centres de contact.



Comment le ChatGPT, l'IA générative et les LLM révolutionnent les opérations des centres de contact.

While these technologies are new and we’re still learning more about their effects and ethical implications, it’s clear that they have demonstrably positive impacts on contact center operations. Here are just a few of the exciting new ways that contact centers can use Generative AI, ChatGPT, and LLMs to reduce after-call work (ACW) for agents, improve knowledge base management, and optimize contact center agent performance.



1. Réduit le travail après appel des téléconseillers.

Les téléconseillers sont motivés pour terminer leur travail après appel (ACW) le plus tôt possible afin de pouvoir prendre la prochaine interaction dans la file d'attente. Une partie du travail après appel (ACW) consiste à fournir un résumé post-interaction afin que le téléconseiller suivant soit préparé à une conversation de suivi avec ce client, mais la rédaction manuelle de ces résumés prend beaucoup de temps. ChatGPT peut être utilisé pour générer des résumés automatiques après appel qui comprennent l'intention, le résultat, la disposition du client et les étapes suivantes recommandées. 

With Automatic Summary from Talkdesk, it’s easier for contact center agents to quickly send accurate after-call summaries, so they can help the next customer waiting faster. This feature is currently available for customers using Talkdesk Agent Assist™.



2. Aide les téléconseillers à répondre plus rapidement aux demandes des clients.

GPT LLMs can be a powerful AI assistant for agents when they are engaging with a customer. The agent can be 100 percent focused on the needs of the customer, while the GPT-powered assistant automatically retrieves the right information from the knowledge base and provides scripts to improve the outcome. These LLMs can also compile information from customer interactions, employee training manuals, and company documents and store them in the knowledge base so other employees and customers can access. This allows agents to resolve customer inquiries faster, resulting in higher first-contact resolution rates and better customer service. See how ChatGPT will positively impact customer service in our free webinar, “ChatGPT and the Future of Customer Service”.



3. Améliore la compréhension du sentiment des clients.

Traditional technologies in contact centers are unable to analyze unstructured data such as call transcripts, making it difficult to extract insights from every customer interaction. GPT LLMs, however, are able to process and analyze large amounts of call transcripts, chat logs, and social media interactions. They can also be used to analyze data from multiple sources and identify new patterns and trends in customer sentiment. Contact center managers can then analyze this data to develop ways to improve customer interactions and improve contact center KPIs.



Obtenez l'avis d'experts sur le rôle du ChatGPT dans le centre de contact.

While ChatGPT is the term that has dominated the news, it’s been used along with these other terms in a confusing word soup. Hopefully, all the terms in that soup are making more sense now. The important takeaway for anyone who works in the contact center is that LLMs have become very good at predicting words, sentences, and paragraphs. And since much of what we do in the contact center is to give reasonable language-based responses to customers, the LLM impact means that automated systems have achieved a quality that is comparable to a human in many cases.

We’re at the beginning of a massive shift in how brands will deliver customer service, and the LLMs behind ChatGPT and other generative AI systems are going to drastically impact contact center operations. Download our free EBook, “ChatGPT and the Contact Center of the Future” to see how contact centers are leveraging generative AI to reduce cost-per-contact, improve first contact resolution rates, and increase agent productivity.

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Ben Rigby, Talkdesk

Ben Rigby

SVP, Global Head of Product & Engineering, Growth chez Talkdesk, une licorne de logiciel de contact center as a service (CCaaS). Il a précédemment dirigé l'IA chez Directly : Automatisation du service client avec des téléconseillers virtuels alimentés par l'IA ; CEO de Sparked.com : Utilisation de modèles d'apprentissage automatique pour prédire le taux de pertes de clients, la fidélisation et la durée de vie ; Ingénieur logiciel chez The Main Quad : racheté par Student Advantage ; Responsable de l'ingénierie du site Web grand public de The North Face pendant cinq ans ; CTO d'une startup SaaS comptant parmi ses clients Sam Adams, Hyundai, Old Navy, IBM, le Sierra Club et Scion.