IA conversationnelle vs IA générative : les principales différences

Que représente l’IA pour vous ? Pour certains, il peut s’agir d’un chatbot personnel auquel poser des questions. Pour d’autres, de l’agent du service client joint en appelant pour prendre rendez-vous. Ces deux exemples peuvent sembler identiques : une technologie qui vous répond. 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, et il devinera ou échouera. Demandez à un service client agent IA de rédiger un brief marketing pour votre prochaine publicité, et vous obtiendrez un résultat générique, si vous obtenez quoi que ce soit. Le premier relève de l’IA générative. Le second, de l’IA conversationnelle.

Cet article explore les différences entre ces deux types d’IA, montre où l’IA conversationnelle et l’IA générative se recoupent, et explique comment les produits utilisent de plus en plus les deux simultanément 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 de nouveaux contenus.
• 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 des grands modèles de langage (LLM) et le deep learning pour produire des images, des textes, du code, des vidéos et bien plus encore.
• L’IA conversationnelle et l’IA générative sont toutes deux classées comme des 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, qu’il s’agisse d’identifier un besoin ou de répondre à une question. Elle 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 produire des réponses précises et conformes à l’identité d’une entreprise.

Les systèmes modernes d’IA conversationnelle utilisent de grands modèles de langage pour gérer des formulations plus variées et des questions de suivi imprévues. Ces capacités sont particulièrement visibles dans les déploiements d’IA conversationnelle tels que les agents IA du 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 textuel 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. Lorsqu’on lui soumet une requête, il peut s’appuyer sur ces données et cette compréhension pour rédiger un nouveau texte en réponse.

Ces modèles couvrent le texte, la vidéo, l’audio, les images et le code, et permettent de créer du contenu à partir d’instructions en langage naturel. Les LLM, construits sur une architecture Transformer, prennent en charge l’essentiel de cette tâche pour le texte et le code, tandis que les modèles de diffusion gèrent une grande partie de la création de vidéos, d’images et d’audio. 

IA conversationnelle vs IA générative : 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 sert à produire de nouveaux contenus à partir d’entrées en langage naturel.

Voici une analyse 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 utilisent des LLM, ce qui leur permet de traiter des sujets dépassant leur périmètre initial. Un agent vocal reposant sur un LLM peut mener une conversation naturelle et répondre à des questions de suivi au-delà d’un script fixe, de la même manière qu’un modèle d’IA générative traite une requête imprévisible. Mais sa mission principale reste de converser avec précision, tandis que celle 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 se répartissent largement en trois catégories : l’IA faible, l’IA générale (intelligence artificielle générale, 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 à machines réactives : réagit à une entrée actuelle sans conserver la mémoire des conversations précédentes, en ne travaillant qu’avec les données disponibles à cet instant.
2. IA à mémoire limitée : utilise des données récentes pour éclairer la prise de décision. C’est le groupe de systèmes d’IA le plus courant 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 : cette IA possède sa propre conscience et une pleine conscience d’elle-même. Il s’agit d’une autre catégorie possible, mais indisponible aujourd’hui.

Du point de vue des capacités et des 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 en dehors d’une fenêtre de contexte définie. Elles diffèrent toutefois 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 l’IA conversationnelle et l’IA générative dépend de la tâche principale à accomplir. Si vous devez traiter un volume élevé de demandes entrantes, par exemple d’utilisateurs cherchant des informations ou vérifiant leurs commandes, l’IA conversationnelle est le choix naturel.

Si vous souhaitez produire de nouveaux contenus, pour une campagne marketing personnalisée ou des contenus localisés, l’IA générative est plus adaptée.

Ces outils n’ont toutefois pas besoin de fonctionner de manière isolée. Vous pouvez combiner différents modèles d’IA dans un workflow. Par exemple, l’IA conversationnelle peut interagir avec un prospect entrant, puis l’IA générative produire une proposition de suivi personnalisée à l’issue de la conversation.

Cas d’usage de l’IA conversationnelle

Les cas d’usage de l’IA conventionnelle se concentrent généralement sur l’assistance aux utilisateurs ou la fourniture d’un service spécifique.

Voici quelques exemples courants :

• Agents du service client : les agents vocaux et de chat peuvent résoudre les litiges clients entrants, répondre aux questions liées à vos documents internes, traiter les retours ou les 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 professionnels peuvent gérer des workflows, comme recevoir l’appel d’un client et prendre rendez-vous pour lui, ou qualifier un prospect commercial avant l’intervention d’un représentant. 

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 requêtes. Par exemple :

• Art et design : créez une œuvre pour un produit, concevez des publicités complètes à partir d’une requête, réalisez une affiche pour votre prochain spectacle et créez des visuels marketing.
• Rédaction de contenu : élaborez des idées, recherchez des accroches pour une campagne de 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 requêtes 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