RAG : Transformer l’expérience client avec les IA conversationnelles personnalisées

Les IA conversationnelles sont aujourd’hui intégrées dans nos habitudes de travail. Cependant, leur utilisation à grande échelle a révélé certaines limites. Ces modèles, basés sur des données générales issues du web, fournissent souvent des réponses génériques et parfois même incorrectes à cause du phénomène d’hallucinations. L’utilisation de services tels que ChatGPT exposent potentiellement des données sensibles ou confidentielles de l’entreprise. Comment surmonter ces lacunes pour mettre l’intelligence artificielle réellement au service de vos clients et collaborateurs ?

La réponse réside dans les modèles de génération augmentée par recherche d’informations, plus connus sous le nom de RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cette approche permet d’intégrer des corpus documentaires spécifiques à une entreprise, comme des fiches produits ou des conditions générales, afin de créer des agents conversationnels capables de fournir des réponses précises et contextualisées.

Qu’est-ce que le RAG et pourquoi est-il essentiel ?

Contrairement aux modèles classiques qui s’appuient uniquement sur les connaissances préexistantes dans leur base d’entraînement, un modèle RAG combine la génération de texte avec la recherche d’informations à partir de sources spécifiques. Cela permet à l’IA d’accéder à des documents internes tels que :

• Conditions générales de vente
• Guides produits
• FAQ internes
• Politiques de remboursement

L’IA peut ainsi répondre de manière pertinente et personnalisée aux questions les plus complexes nécessitant des informations internes. Par exemple, elle pourra informer un client sur les options souscrites dans son contrat ou fournir à un commercial les dernières spécifications techniques d’une solution à présenter.

Quels sont les bénéfices concrets du RAG pour les entreprises ?

1. Amélioration de l’expérience client

Le RAG permet de fournir des réponses instantanées et personnalisées, renforçant ainsi la satisfaction client. Par exemple, une IA RAG peut répondre précisément aux questions sur les politiques de retour ou les modalités de remboursement, sans passer par un conseiller humain. Cette rapidité et cette précision améliorent la relation client tout en renforçant la confiance envers la marque.

2. Optimisation des processus internes

Les modèles RAG peuvent également guider les collaborateurs dans leurs tâches quotidiennes, comme la soumission de documents, tout en garantissant la conformité réglementaire. Ils deviennent une ressource précieuse pour les équipes, notamment en support aux ventes ou aux services après-vente.

3. Personnalisation des interactions commerciales

En analysant les données clients, les modèles RAG aident les équipes commerciales à mieux cibler leurs efforts. Ils peuvent fournir des recommandations personnalisées, augmentant ainsi les taux de conversion et optimisant les cycles de vente.

4. Formation continue des collaborateurs

L’IA RAG peut également servir de plateforme de formation pour les employés. En quelques secondes, elle met à leur disposition des informations à jour sur les produits, les procédures ou les réglementations internes, favorisant ainsi une montée en compétences rapide.

Les IA conversationnelles ont le potentiel de révolutionner la relation client et d’optimiser les processus internes.

Comment fonctionne le RAG ?

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) utilise un LLM (Large Language Model) pour améliorer la récupération et l’intégration d’informations externes. Cela permet d’accroître les capacités de recherche d’informations du modèle.

Le processus est le suivant :

1. Récupération (Retrieval) :

Lorsqu’un utilisateur pose une question, le RAG recherche les documents pertinents dans une base de connaissances interne qui a été construite à partir de l’ensemble des documents potentiellement intéressants pour le domaine couvert par cette IA conversationnelle.

2. Génération (Generation) :

Le modèle LLM utilise ces documents récupérés pour formuler une réponse contextualisée et fluide, en langage naturel.

Ce processus hybride permet aux entreprises d’exploiter efficacement leurs données internes tout en bénéficiant de la puissance des modèles de langage et en limitant fortement les réponses erronées (hallucinations).

Pourquoi adopter le RAG dès aujourd’hui ?

En intégrant le RAG à vos processus métier, vous créez un outil puissant capable de transformer l’expérience client et d’optimiser vos opérations internes. Cette approche permet de :

• Réduire le temps de traitement des demandes
• Augmenter la satisfaction et la fidélisation client
• Optimiser les performances commerciales
• Automatiser les processus tout en garantissant la conformité

Les possibilités sont vastes. L’adoption de modèles RAG ouvre la voie à une meilleure réactivité, une performance accrue, et une personnalisation poussée des interactions.

Le rôle d’Orange Business dans le développement du RAG de dernière génération
Partenaire d’Orange Business, LightOn est un pionnier européen de l’IA générative. Il vient de dévoiler un modèle de pointe, ModernBERT, entraîné sur les GPU de la plateforme cloud d’Orange Business : Cloud Avenue.

Qu’est-ce que ModernBERT ?

ModernBERT est un modèle d’encodage de pointe qui représente une avancée significative par rapport aux modèles précédents, tels que BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Ce modèle intègre des améliorations architecturales qui augmentent ses performances en termes de vitesse et de résultats, permettant ainsi une utilisation plus efficace dans diverses applications.

De plus, ModernBERT est capable de gérer des contextes plus longs, avec une longueur de texte allant jusqu’à 8192 tokens (un token correspondant à un mot ou une partie de mot). Cette capacité permet une compréhension plus approfondie des informations, rendant les réponses fournies par le modèle plus pertinentes et adaptées aux besoins des utilisateurs.

Les avantages de ModernBERT

ModernBERT offre plusieurs avantages qui le distinguent dans le domaine de l’intelligence artificielle :

• Performance supérieure : Il obtient de meilleurs résultats sur divers benchmarks académiques, ce qui en fait un choix de premier plan pour les applications d’IA (classification, recherche d’information).
• Rapidité d’inférence : Grâce à son architecture optimisée, ModernBERT traite les requêtes plus rapidement, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel.
• Efficacité : Il nécessite moins de ressources pour l’entraînement et l’inférence, ce qui réduit les coûts opérationnels.

Pourquoi choisir ModernBERT ?

Choisir ModernBERT présente plusieurs avantages stratégiques pour les entreprises :

• Scalabilité : ModernBERT est capable de s’adapter à des volumes de données croissants, ce qui est essentiel dans un environnement en constante évolution.
• Sécurité : Les solutions déployées sur l’infrastructure client garantissent la confidentialité des données, un aspect crucial pour de nombreuses entreprises.
• Coût réduit : L’utilisation de Cloud Avenue GPUaaS permet d’optimiser les coûts d’infrastructure, rendant l’accès à des technologies avancées plus abordable.

Applications pratiques de ModernBERT

Lighton a intégré ModernBERT dans ses solutions pour améliorer l’accès à la connaissance au sein des entreprises. Voici quelques applications pratiques :

• Recherche de connaissances : En utilisant un pipeline RAG, Lighton permet aux utilisateurs de poser des questions et d’obtenir des réponses pertinentes en temps réel, en s’appuyant sur des sources d’information internes.
• Classification et extraction d’entités : ModernBERT facilite la classification des documents et l’extraction d’entités, rendant les processus plus efficaces et précis.
• Cas d’utilisation dans divers secteurs : Les entreprises peuvent tirer parti de ModernBERT pour améliorer la gestion des connaissances, optimiser les processus de décision et renforcer leur compétitivité.

Conclusion

Les IAs conversationnelles ont le potentiel de révolutionner la relation client et d’optimiser les processus internes. Cependant, pour réellement tirer parti de cette technologie, il est essentiel de dépasser les modèles génériques et d’opter pour des solutions comme le RAG, qui intègrent des connaissances spécifiques à votre entreprise. En couplant un modèle RAG avec un LLM, vous offrez à vos collaborateurs et à vos clients un accès instantané à des informations pertinentes et contextualisées, améliorant ainsi la prise de décision, l’expérience utilisateur et, in fine, la performance de votre entreprise.

LightOn, une startup innovante partenaire d’Orange Business, développe son propre logiciel de génération augmentée par récupération (RAG) qui exploite la puissance des GPU de la plateforme cloud d’Orange Business : Cloud Avenue. L’utilisation de  Cloud Avenue par Lighton illustre comment les technologies avancées peuvent transformer la gestion des connaissances au sein des entreprises. En intégrant ModernBERT, Lighton offre une solution qui améliore l’accès à l’expertise tout en réduisant les coûts d’infrastructure.