IA conversationnelle vs IA générative : les principales différences

Que représente l’IA pour vous ? Pour certains, c’est un chatbot personnel auquel poser des questions. Pour d’autres, c’est l’agent du service client que vous contactez pour prendre rendez-vous. Ces deux exemples peuvent sembler identiques : ils vous répondent. Pourtant, ils reposent sur des architectures distinctes et répondent à des objectifs différents. 

Demandez à votre chatbot personnel de récupérer des informations sur un compte précis : il formulera une hypothèse ou échouera. Demandez à un agent IA de service client de rédiger le brief marketing de votre prochaine publicité, et vous obtiendrez au mieux un résultat générique. Le premier relève de l’IA générative. Le second, de l’IA conversationnelle.

Cet article examine les différences entre ces deux types d’IA, montre où l’IA conversationnelle et l’IA générative se recoupent, et explique comment les produits les associent de plus en plus pour offrir une expérience client plus cohérente.

En résumé

• L’IA conversationnelle désigne des outils qui mènent des conversations dans un contexte et un périmètre précis ; l’IA générative produit du contenu inédit.
• L’IA conversationnelle s’appuie sur la compréhension et la génération du langage naturel pour alimenter des agents vocaux et des chatbots.
• L’IA générative utilise de grands modèles de langage (LLM) et le deep learning pour produire des images, textes, codes, vidéos originaux, et bien plus encore.
• L’IA conversationnelle comme l’IA générative sont classées parmi les IA faibles à mémoire limitée.

Qu’est-ce que l’IA conversationnelle ?

L’IA conversationnelle désigne une technologie capable de simuler un dialogue avec une personne, par texte ou par voix. Son objectif principal est d’interagir : identifier un besoin ou répondre à une question. L’IA conversationnelle associe compréhension du langage naturel, gestion du dialogue et génération du langage naturel. Elle fait généralement appel à des outils ou à des bases de données connectées afin de fournir des réponses précises et conformes à l’identité de l’entreprise.

Les systèmes d’IA conversationnelle modernes utilisent de grands modèles de langage pour traiter des formulations plus variées et des questions de suivi inattendues. Ces capacités sont particulièrement visibles dans les déploiements d’IA conversationnelle, comme les agents IA de service client, qui interagissent avec un utilisateur, résolvent son problème, recommandent une solution à partir d’informations internes ou transmettent la demande à un agent humain si nécessaire.

Qu’est-ce que l’IA générative ? 

L’IA générative ne se limite pas à interpréter et analyser des informations : elle crée et extrapole. Au lieu d’identifier des informations, les modèles d’IA générative comprennent les schémas sous-jacents dans les données et peuvent les exploiter pour créer de nouveaux contenus. Par exemple, un LLM de texte s’entraîne sur un vaste volume de données et apprend les relations statistiques entre les mots afin d’établir un schéma plausible pour prédire le mot ou la phrase suivante. À partir d’une instruction, il peut mobiliser ces données et cette compréhension pour rédiger un nouveau texte.

Ces modèles couvrent le texte, la vidéo, l’audio, les images et le code, ce qui permet de créer du contenu à partir d’instructions en langage naturel. Les LLM, fondés sur l’architecture Transformer, prennent en charge l’essentiel du texte et du code, tandis que les modèles de diffusion réalisent une grande partie de la création vidéo, d’images et d’audio. 

IA conversationnelle vs IA générative : les principales différences

L’IA conversationnelle et l’IA générative sont optimisées pour des usages distincts. La première se concentre sur le dialogue et l’interaction en temps réel, tandis que la seconde produit du contenu inédit à partir d’entrées naturelles.

Voici une comparaison détaillée des principales différences entre l’IA conversationnelle et l’IA générative :

Bien que ces technologies soient différentes, elles se recoupent davantage à mesure que de nombreux outils d’IA conversationnelle s’appuient sur des LLM qui leur permettent de traiter des sujets au-delà de leur périmètre prévu. Un agent vocal fondé sur un LLM peut mener une conversation naturelle et répondre à des questions de suivi hors d’un script fixe, tout comme un modèle d’IA générative traite une instruction imprévisible. Mais son rôle principal reste de converser avec précision, tandis que celui de l’IA générative est de créer. 

Où se situent l’IA conversationnelle et l’IA générative parmi les types d’IA ?

L’IA est généralement classée selon ses capacités ou ses fonctionnalités. Les capacités sont généralement réparties en trois catégories : l’IA faible, l’IA générale (Artificial General Intelligence, AGI) et l’IA superintelligente. Cette dernière catégorie reste théorique et envisage une technologie aux capacités cognitives bien supérieures à celles des humains.

Selon leurs fonctionnalités, les IA se répartissent en quatre groupes :

1. IA réactive : réagit à une entrée actuelle sans conserver de mémoire des conversations précédentes et travaille uniquement avec les données disponibles à l’instant présent.
2. IA à mémoire limitée : utilise des données récentes pour guider ses décisions ; c’est le groupe de systèmes d’IA le plus couramment employé aujourd’hui.
3. IA à théorie de l’esprit : les chercheurs en IA tentent de créer une catégorie d’IA capable de comprendre la pensée et les émotions, de simuler la compréhension humaine de l’art et de répondre sur le plan émotionnel.
4. IA consciente d’elle-même : une IA consciente d’elle-même possède sa propre conscience et une pleine conscience de soi. Cette autre catégorie reste possible, mais n’existe pas aujourd’hui.

En matière de capacités et de fonctionnalités, l’IA conversationnelle relève de l’IA faible à mémoire limitée. L’IA générative appartient aux mêmes catégories. Aucune de ces technologies ne conserve de mémoire au-delà d’une fenêtre de contexte définie. Dans ces catégories, elles se distinguent par leur fonction : l’une vise à dialoguer avec les utilisateurs, l’autre à créer du contenu.

Choisir l’IA adaptée à votre objectif commercial

Le choix entre IA conversationnelle et IA générative dépend de la tâche principale que vous souhaitez accomplir. Si vous devez traiter un volume élevé de demandes entrantes, par exemple d’utilisateurs qui cherchent des informations ou souhaitent vérifier leurs commandes, l’IA conversationnelle est le choix naturel.

Si vous souhaitez produire du nouveau contenu, pour une campagne marketing personnalisée ou du contenu localisé par exemple, l’IA générative est plus adaptée.

Ces outils ne doivent pas nécessairement fonctionner de manière isolée. Vous pouvez combiner différents modèles IA dans un workflow. Par exemple, l’IA conversationnelle peut interagir avec un prospect entrant, puis l’IA générative peut créer une proposition de suivi personnalisée à l’issue de votre conversation.

Cas d’usage de l’IA conversationnelle

Les cas d’usage de l’IA conversationnelle concernent généralement l’assistance aux utilisateurs ou la fourniture d’un service précis.

Voici quelques exemples courants :

• Agents de service client : les agents vocaux et de chat peuvent résoudre les litiges clients entrants, répondre à des questions concernant vos documents internes, traiter les retours ou modifications de commandes et fournir des informations de suivi sans faire intervenir un agent humain.
• Assistants numériques : les appareils grand public, notamment Alexa et Google Home, sont devenus des systèmes domestiques populaires pour effectuer des tâches mains libres, comme éteindre les lumières, écouter de la musique, définir des rappels ou contrôler d’autres appareils intelligents connectés.
• Assistants virtuels : les agents métier peuvent gérer des workflows tels que recevoir l’appel d’un client et prendre un rendez-vous pour lui, ou qualifier un prospect avant l’intervention d’un commercial. 

Voici un exemple d’agent d’IA conversationnelle qui qualifie des prospects en temps réel.

Cas d’usage de l’IA générative

Les principaux cas d’usage de l’IA générative découlent de sa capacité à produire du contenu inédit à partir de vos instructions. Par exemple :

• Arts et design : générez des visuels pour un produit, créez des publicités complètes à partir d’une instruction, réalisez une affiche pour votre prochain spectacle et créez des visuels marketing.
• Rédaction de contenu : élaborez des idées, imaginez des textes pour une campagne dans la presse, résumez rapidement un rapport interne et rédigez un brief de contenu.
• Écriture de code : identifiez les bugs et rédigez des correctifs, créez de nouveaux outils avec quelques instructions ou convertissez du code d’un langage à un autre en une fraction du temps nécessaire manuellement.

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Questions fréquentes sur l’IA conversationnelle et l’IA générative