La conversation informatique désigne l’ensemble des échanges verbaux ou textuels entre un humain et un système informatique, tels qu’un chatbot, un assistant virtuel ou un agent conversationnel. Contrairement aux simples interactions homme-machine basées sur des commandes, elle s’appuie sur des techniques d’intelligence artificielle (IA) pour simuler une discussion naturelle, comprendre le contexte, l’intention et ajuster dynamiquement les réponses. Elle implique la compréhension du langage naturel (NLU), la gestion du dialogue (Dialogue Management) et la génération automatique de réponses (NLG). Les conversations informatiques se distinguent des systèmes de questions/réponses classiques par leur capacité à gérer des dialogues multi-tours, à s’adapter en fonction de l’historique et à personnaliser l’échange.
Cas d’usages et exemples d’utilisation
Les conversations informatiques sont utilisées pour le support client (chatbots sur sites web), l’assistance vocale (assistants personnels comme Alexa, Siri, Google Assistant), la gestion automatisée de réservations ou de transactions, la formation (tuteurs virtuels) ou encore dans la santé (accompagnement patient, triage symptomatique). Elles permettent d’automatiser des tâches répétitives, de fournir des réponses 24/7 ou de personnaliser l’interaction utilisateur.
Principaux outils logiciels, librairies, frameworks, logiciels
Parmi les outils de référence, on trouve Rasa (open source, Python), Dialogflow (Google), Microsoft Bot Framework, IBM Watson Assistant, Botpress, ou encore les modèles open source d’OpenAI (GPT), Meta (LLaMA) ou Cohere. Ces plateformes offrent des modules de compréhension du langage, de gestion des dialogues et d’intégration multicanale.
Derniers développements, évolutions et tendances
La sophistication croissante des modèles de langage (LLM) permet désormais des conversations plus naturelles, contextuelles et personnalisées. L’intégration de la modalité vocale, la gestion des émotions ou l’adaptation culturelle enrichissent l’expérience utilisateur. Les tendances incluent l’hybridation IA/humain, la sécurisation des échanges, la réduction des biais et l’usage dans des contextes professionnels et sensibles (santé, banque, administration).
