Comment Konverso et l'IA générative ajouteront-ils de la valeur à votre plateforme Atlassian?

Temps de lecture : 9 minutes

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Introduction

Au lendemain de la crise de la bulle Internet, Scott Farquhar et Mike Cannon-Brookes ont fondé Atlassian, sans se douter de l'impact monumental que leur création allait avoir sur le développement de logiciels et le paysage de la collaboration au cours des 21 années qui ont suivi. Leur entreprise visionnaire a depuis transformé le secteur, laissant une marque indélébile sur la façon dont les équipes travaillent ensemble et innovent.

Chez Konverso, nous sommes convaincus qu'une nouvelle révolution est en marche. Celle-ci a un nom : l'IA générative, qui a commencé il y a quelques mois avec GPT-3, et qui fait maintenant son chemin vers la mise en œuvre concrète et les cas d'utilisation. En réalité, selon Gartner, l'IA générative devrait représenter un pourcentage stupéfiant de 10 % de toutes les données générées d'ici 2025, ce qui représente une augmentation significative par rapport à sa part actuelle de moins de 1 %.

Dans ce blog, nous allons explorer les capacités de l'IA générative et la façon dont Konverso peut vous aider à en tirer parti sur votre plateforme Atlassian.

Quelles sont les principales capacités de l'IA générative?

Greg Brockman, président et cofondateur d'OpenAI, a récemment déclaré dans une interview que "tout est langage dans une entreprise". On peut penser aux informations contenues dans diverses plateformes telles que les tickets de Jira Service Management, la base de connaissances Confluence, SharePoint, le contenu de sites web et les conversations dans Microsoft Teams ou Slack. Cependant, pour traiter et utiliser efficacement ces informations, vous avez besoin d'une plateforme d'IA conversationnelle qui exploite les meilleurs modèles d'IA générative. Cette plateforme peut vous aider à extraire des informations des données non structurées, à automatiser les flux de travail et à améliorer le service client en fournissant des réponses précises et opportunes.

Les modèles d'IA générative tels que GPT-4 sont de puissants modèles de langage capables d'effectuer un large éventail de tâches de traitement du langage naturel (NLP) avec une grande précision. Voici quelques tâches spécifiques que l'IA générative peut effectuer :

• Génération de texte : L'IA générative peut générer des textes à consonance naturelle dans divers contextes, tels que des essais, des histoires, des poèmes et même du code informatique.

• Traduction linguistique : L'IA générative peut traduire des textes d'une langue à l'autre avec une grande précision.

• Réponse aux questions : L'IA générative peut répondre à des questions sur la base d'un contexte donné, tel qu'un paragraphe ou un document.

• Résumés : L'IA générative peut résumer de longues parties de texte en des textes plus courts et plus concis.

• Analyse des sentiments : L'IA générative peut analyser le sentiment d'un texte donné, en déterminant s'il est positif, négatif ou neutre.

• Chatbot : L'IA générative peut être utilisée comme chatbot pour simuler des conversations de type humain avec les utilisateurs, en répondant à leurs questions et en leur apportant de l'aide.

• Complétion de texte : L'IA générative peut prédire le mot ou l'expression suivante dans une phrase ou un paragraphe, ce qui la rend utile pour des tâches telles que l'autocomplétion et l'autocorrection.

• Classification de texte : L'IA générative peut classer des textes dans différentes catégories en fonction de leur contenu, comme les articles d'actualité, les critiques de produits ou les messages sur les réseaux sociaux.

• Modélisation du langage : L'IA générative peut être affinée pour générer des textes dans un style ou un domaine spécifique, comme la rédaction technique, la recherche universitaire ou l'écriture créative.

Quels sont les cas d'utilisation où l'IA générative ajoute de la valeur à Atlassian?

L'IA générative prend toute sa valeur lorsqu'elle crée des résultats significatifs pour des personas spécifiques, tels que les employés, les agents des centres de contact et les clients, dans leurs contextes de travail uniques (examen d'un ticket dans Jira Service Management par exemple) et en utilisant les données pertinentes de l'entreprise.

Examinons quelques cas d'utilisation où l'IA générative peut apporter une valeur significative.

Assistance aux agents :

Travailler dans un centre de contact peut être exigeant, car les employés sont chargés de fournir un support et un service client exceptionnels, souvent face à des situations difficiles ou à des interactions avec des clients frustrés. En outre, ils doivent gérer efficacement un volume élevé de tickets ou d'appels tout en respectant les attentes fixées par la direction. Pour exceller dans le service à la clientèle, les employés des centres de contact ont besoin d'une formation complète et de la capacité de naviguer dans divers scénarios. Il est tout aussi important qu'ils fassent preuve de patience et qu'ils conservent une attitude courtoise.

Dans un tel environnement de travail, Agent Assist devient un outil précieux pour alléger la charge de travail et rendre le travail d'agent de centre d'appels plus agréable.

Agent Assist utilise l'IA générative pour offrir une assistance en temps réel aux agents des centres de contact lors des interactions avec les clients, en utilisant plusieurs méthodes pour y parvenir. Par exemple, Agent Assist peut examiner les tickets entrants dans Jira Service Management et générer une ébauche de réponse en s'appuyant sur des articles de connaissance dans Confluence. Une fois que l'IA générative a terminé ces tâches, Agent Assist met à jour le statut du ticket dans Jira Service Management. Les agents du centre de contact peuvent alors revoir et modifier le contenu avant d'envoyer le ticket à leurs clients, économisant ainsi jusqu'à 70 % de leur temps. Cette efficacité accrue permet au personnel de respecter les accords de niveau de service (SLA) et d'améliorer la satisfaction des clients. L'amélioration de la résolution au premier contact (FCR) encourage également les clients à revenir à l'avenir, ce qui favorise une fidélité à long terme.

Chatbots :

Les chatbots ont été présentés comme l'avenir du support client. Vers 2016-2017, le battage médiatique autour des chatbots a atteint son apogée, de nombreuses entreprises les ayant adoptés pour améliorer leur service client. Les chatbots étaient censés fournir des réponses rapides, efficaces et personnalisées aux demandes des clients. Cependant, malgré les attentes élevées et les intentions positives, les chatbots pour le support client n'ont pas répondu aux attentes.

Avec l'IA générative, les chatbots sont de retour et offrent une gamme de fonctionnalités uniques :

• Pré-entraînement à grande échelle : L'IA générative a été pré-entraînée sur un corpus massif de données textuelles, ce qui lui permet de comprendre et de générer des réponses à un large éventail de sujets et de styles de conversation.

• Données d'entraînement : Il est facile de créer un modèle affiné (personnalisé) avec vos données d'entraînement.

• Générer des réponses: L'IA générative exploite le contenu de l'entreprise tel que Confluence pour générer des réponses personnalisées.

• Capacités multilingues: L'IA générative peut comprendre et générer des réponses à partir de Confluence en plusieurs langues, ce qui en fait un agent conversationnel plus polyvalent.

Désormais, le Chatbot Intelligent permet aux organisations d'éviter le tsunami 24/7 de la correspondance interne et externe en répondant de manière proactive et en aidant les clients ou les employés. Ce faisant, le chatbot détourne environ 40 % des interactions liées à la gestion des services. De l'informatique et des ressources humaines à la finance et aux services à la clientèle, les chatbots répondent à tous les départements et deviennent une solution inestimable, en apprenant rapidement à partir des interactions avec les utilisateurs grâce à l'apprentissage automatique.

Qu'est-ce qu'apporte Konverso?

Notre principe de base est d'offrir des solutions d'IA robustes, évolutives et prêtes à l'emploi qui comprennent une intégration transparente avec votre Jira Service Management (JSM) et Confluence pour trouver rapidement des informations, automatiser les tâches répétitives, réduire les temps d'attente et améliorer la satisfaction des clients.

Nous prenons le meilleur de l'IA générative et nous le combinons avec nos solutions, notre interface, vos données, vos connaissances et vos applications dans la plateforme Atlassian. Grâce à la gamme d'assistants virtuels, de chatbots et de solutions d'automatisation du service client de Konverso, les entreprises de toutes tailles peuvent rationaliser leurs opérations et améliorer l'expérience de leurs employés.

Recherche de connaissances pour Confluence

L'IA générative a été entraînée sur de grandes quantités de données textuelles, ce qui lui permet de générer des réponses de type humain à un large éventail d'entrées en langage naturel. Cependant, pour fournir des réponses plus contextuelles et plus précises à vos clients ou à vos employés, l'IA générative doit avoir accès aux sources de connaissances de votre entreprise.

Konverso propose une solution complète de récupération des connaissances qui s'intègre de manière transparente à Confluence et extrait les informations pertinentes. La récupération des connaissances implique l'utilisation d'une variété de techniques, telles que la correspondance des mots-clés, l'analyse sémantique et les algorithmes d'apprentissage automatique, pour extraire les informations pertinentes de Confluence. L'extraction de connaissances peut améliorer de manière significative la performance et la précision de l'IA générative, lui permettant de fournir des réponses plus informatives et personnalisées aux requêtes des utilisateurs.

Intégration avec Jira Service Management

Konverso s'intègre parfaitement à Jira Service Management, offrant une solution facile à utiliser et centrée sur l'utilisateur pour l'automatisation de la gestion des services. Les clients peuvent déployer la plateforme Konverso sur les canaux pertinents, tels que le chat web, l'application mobile ou l'assistant vocal, pour permettre aux utilisateurs d'interagir avec Jira Service Management via l'interface conversationnelle.

Ingénierie des prompts

L'ingénierie des prompts est un processus de conception et d'optimisation des prompts pour générer les résultats souhaités à partir d'un modèle de langage tel que GPT-3. Il s'agit d'élaborer des prompts spécifiques pour guider le modèle de langage vers la production d'un texte de haute qualité et pertinent en fonction de l'entrée ou de la requête de l'utilisateur.

L'ingénierie des prompts vise à améliorer l'efficacité des tâches de traitement du langage naturel en utilisant des prompts soigneusement conçus qui fournissent un contexte et des contraintes pertinents au modèle de language. Cela peut aider le modèle à produire des réponses plus précises, plus cohérentes et plus appropriées aux demandes de l'utilisateur.

L'ingénierie des prompts comporte plusieurs étapes, notamment la sélection des formats d'entrée et de sortie appropriés, la création de données d'entraînement, le réglage fin du modèle et l'évaluation des résultats. Elle nécessite souvent une expertise dans le domaine et une connaissance du cas d'utilisation cible, ainsi qu'une compréhension des forces et des faiblesses du modèle de langage utilisé.

Dans l'ensemble, l'ingénierie des prompts est une étape cruciale dans la construction de systèmes de traitement du langage naturel robustes et efficaces qui peuvent prendre en charge un large éventail d'applications, des chatbots et assistants virtuels à la traduction linguistique et à la génération de contenu.

Accéder à des modèles d'IA générative sécurisés et conformes au GDPR

En tant qu'entreprise, vous êtes très attentif au GDPR, à la sécurité et à l'éthique. Konverso exploite les meilleurs modèles d'IA générative conçus dans le respect de la conformité, de la confidentialité et de la sécurité. Par exemple :

• Données d'entraînement dédiées : Nous utilisons exclusivement les données d'entraînement fournies par le client pour affiner le modèle du client, en veillant à ce qu'elles ne contribuent pas à l'entraînement ou à l'amélioration d'autres modèles génératifs.

• Filtrage rigoureux du contenu: Toutes les données soumises à notre service font l'objet d'un filtrage et d'un traitement rigoureux du contenu. Nous ne stockons pas les questions ou les réponses dans le modèle et nous ne les utilisons pas pour entraîner, réentraîner ou améliorer nos modèles.

• Suppression des données contrôlée par l'utilisateur : Les modèles affinés peuvent être supprimés par les utilisateurs à tout moment et sont stockés en toute sécurité dans la même région que la ressource. Les données relatives aux prompts et à  la complétion peuvent être stockées temporairement dans la même région que la ressource pour une durée maximale de 30 jours. Ces données cryptées ne sont accessibles qu'aux employés autorisés à des fins de débogage ou d'enquête sur les schémas d'abus et de mauvaise utilisation.

• Confidentialité des données des clients sans compromis: Nous n'utilisons pas les données des clients pour entraîner, réentraîner ou améliorer les modèles.

• Prévention proactive des abus : Notre filtrage synchrone du contenu et la conservation des prompts et des réponses pendant 30 jours nous permettent de surveiller tout contenu ou comportement qui suggère une violation des conditions de notre produit. Cette vigilance garantit que notre service est utilisé de manière responsable et éthique.

Conclusion : Les avantages de l'utilisation de l'IA générative

En exploitant les capacités inégalées des grands modèles de langage les plus avancés via la plateforme Konverso, vous pouvez adapter les solutions à vos cas d'utilisation distincts. Cet avantage concurrentiel vous permet d'améliorer et de simplifier l'expérience des utilisateurs, d'optimiser les flux de travail et de fournir des résultats supérieurs à vos clients, tout en libérant votre équipe d'assistance pour qu'elle se concentre sur des problèmes plus complexes.

La plateforme Konverso, intégrée à l'IA générative , est une solution révolutionnaire qui exploite l'immense puissance de l'IA générative pour offrir des expériences utilisateur inégalées. Son intégration parfaite avec Jira Service Management (JSM) permet aux équipes d'assistance de fournir une aide instantanée, réduisant ainsi la pression des demandes répétitives. Les prouesses de traitement du langage naturel de la plateforme font de la navigation dans les connaissances et les politiques institutionnelles de Confluence un jeu d'enfant, garantissant que les utilisateurs peuvent localiser sans effort les informations dont ils ont besoin.

La dernière version de la plateforme Konverso va encore plus loin en offrant la possibilité de résumer et d'extraire des informations du contenu, ainsi que de générer du nouveau contenu à l'aide de prompts en langage naturel. En s'appuyant sur l'IA générative, la plateforme produit des réponses personnalisées qui tiennent compte des émotions du client, ce qui permet aux agents humains de se concentrer sur des questions plus complexes.

Les capacités de traitement avancé du langage et d'apprentissage automatique de la plateforme Konverso en font un ajout inestimable à la communauté Atlassian. Ses fonctionnalités basées sur l'IA permettent aux équipes d'optimiser leurs opérations et d'améliorer l'expérience des utilisateurs, ce qui stimule la productivité et la satisfaction des clients.

Alors que la technologie de l'IA continue d'évoluer à une vitesse fulgurante, nous sommes aujourd'hui ravis d'apporter la magie de l'IA générative à la communauté Atlassian, inspirant les équipes à libérer leur plein potentiel et à penser différemment.

SOURCES:https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-10-18-gartner-identifies-the-top-strategic-technology-trends-for-2022https://www.linkedin.com/pulse/azure-openai-integration-options-ankit-saxena/https://medium.com/microsoftazure/azure-openai-and-langchain-eba69f18f050