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  • Comment utiliser l’approche hybride IA gĂ©nĂ©rative et rĂ©seau conversationnel pour crĂ©er un chatbot ?
    Dans cet article, je partage mon retour d'expérience sur la conception d'Alix, un chatbot pour les aidants de malades d'Alzheimer. J'y présente une approche innovante combinant : La co-conception avec les utilisateurs finaux pour créer une expérience conversationnelle intuitive L'IA générative (GPT) pour plus de liberté, tout en contrÎlant les réponses générées La protection des données comme pilier éthique Cette approche holistique, inspirée du marketing et des neurosciences, permet de créer des chatbots à la fois éthiques et performants. Je montre comment appliquer concrÚtement ces principes à chaque étape du processus de conception. Un cas pratique pour les designers soucieux de développer des chatbots vraiment centrés sur l'humain et détaché de la hype actuelle. N'hésitez pas à me poser vos questions sur la conception de chatbots éthiques. https://medium.com/@lydie_cd/case-study-comment-utiliser-lapproche-hybride-ia-g%C3%A9n%C3%A9rative-et-r%C3%A9seau-conversationnel-pour-cr%C3%A9er-1308da691d51
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  • Utiliser GPT-4 dans votre processus de recherche UX pour vous aider dans l'analyse
    Voici un petit REX comment nous avons utilisé GPT-4 pour nous aider à faire l'analyse de 55 retours utilisateurs. https://medium.com/xband/optimisez-la-recherche-ux-avec-gpt-4-pour-une-conception-adapt%C3%A9e-aux-aidants-dalzheimer-1a447d75129c
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  • Le "behind the scenes" des mots suggĂ©rĂ©s dans une app conversationnelle
    Superbe article qui met en valeur le travail derriĂšre cette "simple" feature et comment les principes de content design sont mis en pratique. https://design.facebook.com/stories/say-anything-behind-the-scenes-of-suggested-responses/
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  • L’impact qu’un chatbot peut avoir dans le domaine de la santĂ©.
    On a 2 trĂšs belles rĂ©ussites chez IA Marketing et IA Medical. La premiĂšre, c'est la transformation d'un formulaire extrĂȘmement complexe en chatbot. Nathalie un des premiers chatbot d’ IA Marketing, a permis une hausse de 400% du taux de conversions sur une cible pas toujours simple en digital les retraitĂ©s.

    Dans le cas du développement de Nathalie nous avons amorcé une étude quantitative et qualitative des données de notre partenaire.

    Elle s’est dĂ©roulĂ©e en plusieurs temps : 

  • Etude et Audit de l’ergonomie du site web et du formulaire
  • Pendant cette phase nous avons rĂ©alisĂ© une Ă©tude quantitative qui nous a permis de voir quels Ă©taient les points de frictions de maniĂšre quanti avec des indicateurs classiques : taux de rebond par appareils et par page d’attĂ©rissage, taux d’abandon dans le formulaire, coĂ»t d’acquisition par appareils. 
  • Ensuite nous avons enregistrĂ© plusieurs centaines de cessions pour valider les hypothĂšses soulevĂ©es par la donnĂ©e quantitative. Ce qui nous a permis de voir qu’il y avait des soucis de comprĂ©hension de certains champs, que certains arrivĂ© pre-rempli ou notĂ© en obligatoire et gĂ©nĂ©rĂ©s des erreurs, etc etc. 
  • Enfin nous avons utilisĂ© des algorithmes pour analyser les bases de donnĂ©es mails et enregistrements des conseillers. Cela nous a permis de comprendre qu’il Ă©tait fondamentale d’imprimer une image de marque forte dans l’esprit de l’usager, car il fait beaucoup de demandes dans une journĂ©e et que parfois il ne s’attend pas au rappel. C’est ce qui nous a permis de rajouter la question “ Quand prĂ©fĂ©rez-vous ĂȘtre recontactĂ© par nos Ă©quipes”. 
  • Étude de la base de donnĂ©es clients
  • Nous avons utilisĂ© plusieurs algorithmes pour segmenter la base de donnĂ©es et voir quels Ă©taient les profils qui Ă©taient les plus intĂ©ressants mais aussi avec lesquels les dossiers arrivaient avec le plus d’erreurs de complĂ©tions.
  • De nombreux dossiers sont mis de cĂŽtĂ© car l’usager a “mal rempli” les champs, le formulaire de rachat de crĂ©dit Ă©tant quelque chose de trĂšs complexe Ă  gĂ©rer et demandant pas mal de chiffres. Il est courant que la personne confonde son net mensuel et son net annuel. 

    Toute cette étude nous a permis de construire des parcours adapté mais aussi de développer de nouvelles fonctionnalités comme le blocage du clavier mobile sur les chiffres quand une donnée quantitative est demandée. 

    Le client avait de nombreux a priori sur l’adoption de la technologie par les seniors et le mobile Ă©tait le canal d’acquisition le moins rentable.

    La hausse du taux de conversion, couplĂ© Ă  une meilleure complĂ©tion du formulaire ont permis de changer cette situation. Aujourd’hui c’est un canal d’acquisition rentable car il apporte de trĂšs bons dossiers et correctement complĂ©tĂ©. 

    Le chatbot a permis de démontrer : 

  • L’importance de l’analyse quantitative et qualitative en amont du projet
  • L’importance de la sĂ©mantique pour chaque typologie d’usagers
  • L’importance de la segmentation du parcours

    La seconde rĂ©ussite c’est le projet mon Bot prĂ©vention Suicide. 

    Un projet financĂ© par l’ARS Auvergne RhĂŽne Alpes et portĂ© par la fondation ARHM et l’IRJB. Le donneur d’ordre souhaitait mettre en place une stratĂ©gie multimodale de la prĂ©vention du suicide avec pour objectif de repĂ©rer et de maintenir le lien avec les personnes en souffrance et de les orienter vers les ressources appropriĂ©es.

    Nous avons axĂ© la rĂ©ponse Ă  l’appel d’offre sur deux points : 

  • Les workshop de co-conception
  • La formalisation d’une base de donnĂ©es des ressources

    Le projet a demandĂ© plus de temps qu’à la base, mais nous avons rĂ©ussi Ă  crĂ©er une solution multimodale qui rĂ©pond aux besoins du terrain. 

    A la suite du dĂ©ploiement de la solution nous l’avons soumise Ă  l’apprĂ©ciation des usagers. L’objectif du test Ă©tait de mesurer l’apprĂ©ciation de « mon bot prĂ©vention » auprĂšs des utilisateurs finaux.

    Plus prĂ©cisĂ©ment, il s’agissait d’avoir un retour Ă  la fois sur l’ergonomie de cet outil, autrement dit de vĂ©rifier s’il Ă©tait facile Ă  utiliser et d’identifier les Ă©ventuels points de blocage pour effectuer la recherche, ou en matiĂšre de design.

    Plusieurs utilisateurs ont exprimé leur avis sur le chatbot (dont des usagers, des accompagnants proches et des accompagnants professionnels).

  • De maniĂšre globale, la version digitale des rĂ©pertoires en prĂ©vention du suicide a Ă©tĂ© considĂ©rĂ©e par les participants comme Ă©tant facile Ă  utiliser. Plus prĂ©cisĂ©ment, tous les usagers et accompagnants proches qui ont utilisĂ© le chatbot pour effectuer leur recherche ont considĂ©rĂ© cet outil comme facile Ă  utiliser.
  • 50% des professionnels ont considĂ©rĂ© Ă©galement le chatbot comme Ă©tant l’outil le plus facile Ă  utiliser comparativement aux annuaires et Ă  la page web.

    Une des verbatims qui pour l’équipe rĂ©sume l’impact de la solution digitale et du chatbot dans le quotidien des soignants : wikihero-image-id: 1056

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  • Casser les a priori de son client sur l’IA et la donnĂ©e

    Il y a trop de fantasmagorie autour de mon métier.

    L'intelligence artificielle dans la tĂȘte des gens, c'est un coup de baguette magique. 

    Le point central de notre dĂ©marche est l’usager. S’il n’y a pas l’étude utilisateur, on ne rentre pas sur le projet. Nous ne rĂ©pondons pas aux appels d’offres qui vont morceller les projets et qui ne permettent pas d’avoir une vision globale du bot, de ses objectifs et des gains qu’il va apporter. 

    Ça m'est donc dĂ©jĂ  arrivĂ© de rediriger des prospects vers des produits de substitution. 

    Ce qui nous intéresse quand on va choisir un nouveau partenaire, c'est parce que ça va nous permettre d'aller tester des choses trÚs concrÚtes sur le terrain. Alors on sait qu'on va répondre à un besoin identifié et surtout obtenir un gain. 

    Comme notre spectre est assez rĂ©duit et que nous croyons dans l’efficacitĂ© par la spĂ©cialisation des algorithmes ( on a crĂ©Ă© IA MĂ©dical et IA Marketing car on ne mĂ©lange pas nos usages). 

    Il faut en premier expliquer ce que l'IA n’EST pas. 

  • L’IA ne dĂ©cide pas, elle est entrainĂ©e
  • L’IA n’est pas Ă©thique, c’est Ă  nous de l’ĂȘtre 
  • l’IA n’est pas sexiste, son dataset est biaisé 

    Elle ne peut tout simplement pas ÊTRE quoi que ce soit, ce sont des algorithmes, ils n'ont pas d'existence. DĂ©jĂ , d'expliquer ça, c’est casser des choses dans la tĂȘte des gens.

    C'est un systĂšme qui va appliquer des recommandations, pour ma part, il est important de considĂ©rer les usages d’aujourd’hui, j’ai Ă©crit  un article sur ce sujet. 

    Notre parti pris c’est de comprendre pourquoi il y a des biais dans les dataset et est-ce que certains sont intĂ©ressant pour le projet. Pour moi, un dataset avec des biais est un moyen de rectifier le tir ou de mieux comprendre la cible visĂ©e.  Par exemple, LISA sait analyser des sentiments dans un contexte d’avis prĂ©cis. Il y a forcĂ©ment des biais Ă  l’interieur car on est sur un texte Ă©crit Ă  l’émotion, sur une expĂ©rience vĂ©cue et souvent sur un mobile. Demain, tu lui donnes un texte de Baudelaire, elle ne saura pas l’analyser et c’est trĂšs bien, ce n’est pas son pĂ©rimĂštre.  Nous croyons que pour dĂ©velopper une IA efficiente, elle correspondre Ă  un contexte et des usagers particuliers et ĂȘtre Ă©valuĂ©e en permanence car ceux-ci Ă©voluent.

  • Lydie Catalano · il y a 1 an
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  • IntĂ©grer la recherche qualitative et quantitative dans la crĂ©ation de chatbots.

    Le qualitatif est incontournable dans un projet, mais j'ai tendance à essayer de le transformer en Quanti ou de venir l’appuyer par du quanti.  

    Souvent, sur un nouveau projet je vais me servir d’outils comme les analytics des sites Web, les bases de donnĂ©es produits, des bases de donnĂ©es clients, des bases de donnĂ©es utilisateurs ou prospects pour commencer. 

    Mais aussi les enregistrements des appels entrants, les mails, les avis dĂ©posĂ©s tout ce qui tourne autour de la relation client sans ĂȘtre encore bien intĂ©grĂ© au process de l’entreprise.

    Tout ce que va exprimer l’usager sur son parcours. 

    En résumé :  wikihero-image-id: 1055

    Et c’est cette mĂ©thodologie que j’applique.

    On teste tout, tout le temps.

    Aujourd'hui, je ne fais plus vraiment la diffĂ©rence entre le Quali et le Quanti, parce que, Lisa (notre outil) va transformer le Quali en Quanti. Donc j’essaie de rationnaliser toujours plus pour: 

  • Evaluer et repĂ©rer les biais
  • Segmenter si besoin 
  • ContrĂŽler et tester

    Je n'utilise plus seulement la note pour les NPS parce que la note c’est subjectif et tu ne sais pas pourquoi tu as pris un 2 si tu ne fais pas corrĂ©ler les avis.

    La France, est une habituée de la moyenne morbide qui peut totalement fausser ton résultat. 

    Pour vĂ©rifier ce piĂšge, un petit tour sur TripAdvisor, un petit filtre sur les gens qui ont mis une note de 3 ou 4 et prenez le temps de lire les avis
 Ils vont contenir les mots 

    « Excellent », « TrĂšs bonne cuisine rien Ă  redire», “The place to be”... alors que la note n’est pas la maximale, ensuite changer la langue pour un mĂȘme Ă©tablissement et vous serez surpris des avis anglo-saxons ! 

    Donc, si vous vous fixez uniquement sur la note, vous risquez de passer à cÎté.

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  • Comment construire son agent conversationnel ? Maaikee Coppens, experte en produits conversationnels
    Lien de l'Ă©pisode Hello Hello !   C'est dĂ©jĂ  le 2ᔉ Ă©pisode de l'annĂ©e !   AprĂšs Romain Dao, c'est au tour de Maaike Coppens de rĂ©pondre Ă  nos questions sur le sujet des agents conversationnels. Une premiĂšre pour notre chaĂźne ExpĂ©riences Digitales ! Pour vous la prĂ©senter, Maaike est une experte en conception de produits conversationnels, confĂ©renciĂšre et auteure de renommĂ©e internationale. Elle possĂšde une solide expĂ©rience dans le design conversationnel, travaillant aussi bien avec des startups dans ce domaine qu’avec de grandes marques, en France et Ă  l’international. Elle possĂšde une expertise particuliĂšre en matiĂšre de technologie vocale, consultant sur des plateformes telles qu’Amazon Alexa, Google DialogFlow, et bien d’autres. Elle a rĂ©cemment Ă©tĂ© reconnue par Amazon comme "Alexa Champion". Maaike est Ă©galement co-auteur du Voice UX Workbook et auteur du premier livre français intitulĂ© "Design Conversationnel" paru aux Editions Eyrolles en octobre 2022. En 2020, Maaike a rejoint l’incroyable Ă©quipe de OpenDialog AI en tant que VP Design - afin de mener leurs efforts de conception, et traduire un framework conversationnel, complexe et riche, en une plate-forme agrĂ©able, performant et efficace permettant aux entreprises de mener Ă  bien leurs projets conversationnels." Au cƓur de cet Ă©pisode, c'est une longue discussion qui vous attend autour de son dernier livre "Design Conversationnel" et sur le sujet des agents conversationnels et des chatbots, vous en saurez plus sur :  Comment et quand les utiliser ?  Comment en tirer parti ?  Quelles erreurs ne pas commettre ?  Et surtout, Maaike vous dĂ©voilera ses conseils pour construire une conversation et rendre le meilleur service possible aux visiteurs d’un site ou aux utilisateurs d’une application.
    Belle Ă©coute et n'hĂ©sitez pas Ă  partager l'Ă©pisode sur vos rĂ©seaux 😘 "ExpĂ©riences Digitales" : c'est le podcast de Wexperience qui a pour but de partager avec vous des histoires, des bonnes pratiques et des insights autour de l’expĂ©rience client digitale. Pour dĂ©couvrir nos Ă©pisodes vidĂ©o c'est ici.
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  • Chatbots et expĂ©rience client avec Yanis Kerdjana, co-fondateur et CTO chez Ideta
    Lien de l'Ă©pisode
    Bonjour Ă  tous ! Dans ce 15Ăšme Ă©pisode d'ExpĂ©riences Digitales, dĂ©couvrez un sujet qui a toujours fait un peu polĂ©mique, les chatbots ! Un podcast menĂ© avec Yanis Kerdjana , co-fonder et CTO chez Ideta , Ă©diteur de solution d’agents conversationnels omnicanale no code en mode SaaS et on premise Ă  destination des TPE, PME et grands comptes.
    DiplĂŽmĂ© en ingĂ©nierie aĂ©rospatiale aĂ©ronautique et astronautique d’ISAE SUPAERA et titulaire d’un MS ingĂ©nierie aĂ©rospatiale aĂ©ronautique et astronautique de l’Imperial College London, il devient en 2018 board member de Rox. Puis fonde Ideta en 2017 aux cĂŽtĂ©s de Sarah Martineau. Au programme de cet Ă©pisode :  Les chatbots sont-ils ennuyeux, dĂ©ceptifs ? Comment savoir quand il faut faire intervenir un chatbot ? Comment dresser un chatbot pour son e-commerce ? Le chatbot, un canal apprĂ©ciĂ© ?  Quid de l'ergonomie mobile d'un chatbot ? Est-ce qu’un chatbot peut rĂ©ellement convertir et amĂ©liorer les ventes ?
    RĂ©ponses dans ce 15Ăšme Ă©pisode d'ExpĂ©riences Digitales !    "ExpĂ©riences Digitales" : c'est le podcast de Wexperience qui a pour but de partager avec vous des histoires, des bonnes pratiques et des insights autour de l’expĂ©rience client digitale. Pour dĂ©couvrir nos Ă©pisodes vidĂ©o c'est ici.
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  • Chatbot : derriĂšre le robot, des humains – HĂ©lĂšne Gianessi
    HĂ©lĂšne est Conversation Designer. Ça veut dire quoi ? Pour la faire courte, elle conçoit des chatbots. Des agents conversationnels, des programmes capables de parler avec un humain. On les retrouve un peu partout : de la simple fenĂȘtre qui apparaĂźt quand on navigue sur un site et qui nous demande “en quoi puis-je vous aider ?”, aux tchats plus Ă©laborĂ©s, jusqu’aux assistants personnels virtuels, type Siri, Google Home ou Alexa. Et pourtant derriĂšre ces robots, il y a des humains. Des humains qui conçoivent la conversation, les questions et rĂ©ponses, mĂȘme les plus farfelues, le parcours de l’utilisateur et l’expĂ©rience globale. Eh bien, c’est ce que fait HĂ©lĂšne. Elle conçoit la conversation de ces petits robots pour rĂ©pondre aux questions de l’utilisateur. HĂ©lĂšne a d’abord Ă©tĂ© UX Writer chez The Chatbot Factory. Elle travaille aujourd’hui chez Axance, et passe son quotidien en compagnie de Djingo, le chatbot mobile et internet d’Orange. Bonne Ă©coute ! Retrouvez toutes les notes de l'Ă©pisode sur mon site ;) Lien de l'Ă©pisode Merci Ă  @10deDer pour la musique. Vous voulez amĂ©liorer la lisibilitĂ© et les contenus de votre interface web ou mobile ? Abonnez-vous Ă  ma newsletter et recevez, deux fois par mois, des tips, des ressources et du contenu exclusif.
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