eGain identifie sept causes d'erreurs des chatbots IA

eGain Corporation, spécialiste du service client d'entreprise, a publié une analyse détaillant sept causes principales derrière les réponses inexactes des chatbots basés sur l'IA. Bien qu'il soit souvent instinctif de blâmer le modèle d'IA lui-même pour les informations erronées, l'analyse de l'entreprise suggère que les véritables problèmes résident généralement dans la base de connaissances sous-jacente et sa gestion.

L'analyse met en évidence des sources d'erreurs courantes telles que les informations obsolètes ou manquantes, les incohérences et ambiguïtés du contenu, ainsi que des mécanismes de récupération faibles. De plus, la tendance des modèles d'IA à 'halluciner', c'est-à-dire à générer des informations fabriquées, et le manque d'optimisation continue peuvent également entraîner des erreurs dans les interactions de service client.

eGain suggère que la résolution de ces problèmes nécessite rarement de nouveaux modèles ou des modèles plus avancés. Au lieu de cela, l'accent devrait être mis sur le renforcement de bases de connaissances fiables et gérées. Les solutions proposées par l'entreprise se concentrent sur la qualité de la base de connaissances : s'assurer que le contenu est à jour, complet et structuré. Une récupération robuste est également soulignée pour garantir que le chatbot utilise uniquement les informations approuvées par l'entreprise lors de ses réponses.

De plus, eGain souligne l'importance de l'optimisation continue. Cela implique une analyse continue des interactions client, l'identification et le comblement des lacunes dans les connaissances, et l'élimination des informations contradictoires. Ce processus garantit que l'IA du service client reste précise et digne de confiance, fournissant systématiquement aux clients des informations correctes.