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IBM Watson pour remplacer les vendeurs et les télévendeurs démarchés ? – ExtrêmeTech

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Après avoir conquis Jeopardy! et faisant des incursions dans le diagnostic des maladies médicales, la prochaine application d’IBM pour Watson est la revitalisation à grande échelle de deux marchés très lucratifs : les ventes et le support client. Pensez-y : combien de fois avez-vous posé une question à un vendeur sur un produit, pour vous retrouver avec un sourire vide ou une réponse désinvolte ? Même les bons vendeurs peuvent être déconcertés par des questions délicates et spécifiques à l’application. Dans les deux cas, une réponse lente ou faible entraînera la perte de la vente par le vendeur. Imaginez maintenant si IBM Watson était là pour vous aider.

Un répondeur automatique comme Watson pourrait être appliqué à presque tous les niveaux du commerce. Vous pourriez avoir un Watson sur le sol chez Best Buy, ou les services d’assistance des grandes entreprises pourraient garder un Watson pour animaux de compagnie pour répondre aux questions les plus délicates. Les télévendeurs, qui sont notoirement mauvais pour traiter les questions hors script, pourraient être sauvés par Watson. Dans une belle tournure prophétique auto-réalisatrice, la première application de Watson dans un rôle de vente et de support se fera en interne chez IBM, pour aider IBM à vendre d’autres Watson à d’autres entreprises.

IBM Watson, qui est alimenté par le logiciel DeepQA de Big Blue, est fondamentalement un énorme moteur de recherche qui peut être utilisé pour répondre aux questions. Vous le remplissez avec des gigaoctets ou des téraoctets de données brutes – telles que des connaissances générales sur Jeopardy, des symptômes pour un diagnostic médical ou des spécifications de produit pour les ventes et l’assistance – et DeepQA les transforme en données utiles et exploitables. les faits; il effectue analytique, autrement dit. Comme vous le savez bien, cependant, les moteurs de recherche comme Google le font avec succès depuis longtemps. DeepQA, cependant, a un autre tour dans sa manche : il est aussi exceptionnellement bon pour comprendre le langage naturel.

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Le langage naturel est le discours de tous les jours. Il adhère généralement à certaines règles syntaxiques de base, mais pas toujours. Maintenant, il n’est pas difficile pour les ordinateurs de comprendre le langage structuré (« go north », « open file »), ou de traduire littéralement ce que nous disons, mais en réalité comprendre le langage naturel est difficile. Non seulement l’ordinateur doit comprendre chacun des mots individuellement, mais il doit aussi tenir compte du contexte. La question est-elle rhétorique ? Ironique? Référentiel ? DeepQA, comme en témoigne son victoire fulgurante dans Jeopardysemble avoir le traitement du langage naturel comme un art.

IBM précise que Watson, du moins dans son incarnation actuelle, n’est conçu que pour augmenter et aider les humains – mais en réalité, Watson pourrait presque certainement fonctionner sans intervention humaine. Une fois que vous aurez rempli DeepQA, il répondra aux questions toute la journée. Vous pourriez être un peu terrifié la première fois que vous décrochez votre téléphone pour entendre les tonalités suaves mais indéniablement informatisées de Watson disant « Bonjour, puis-je vous intéresser à une assurance habitation bon marché ? », mais lorsque vous réalisez que vous avez affaire à un ordinateur capable de répondre toutes vos questions, et d’une manière neutre sans chantage émotionnel, vous serez probablement chaud à l’idée. L’attrait d’une équipe de vente entièrement informatisée doit certainement être une proposition attrayante pour de nombreuses grandes entreprises également.

L’autre application est le commerce électronique : au lieu d’ouvrir une fenêtre de chat avec un humain, vous pouvez utiliser DeepQA à la place. Vous pouvez même brancher Watson sur Twitter : les clients peuvent tweeter leurs problèmes et les clients potentiels peuvent tweeter leurs questions sur vos produits. Dans tous les cas, DeepQA répondra joyeusement aux questions.

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Le seul vrai problème, bien sûr, est que DeepQA – ou plutôt le matériel derrière – est incroyablement cher pour le moment, à la fois à l’achat et à l’exécution. Bien que sa présence sur scène soit assez réduite, IBM Watson se compose en fait de pas moins de 10 racks de serveurs remplis de serveurs Power 750, avec un total de 2 880 cœurs de processeur et 15 téraoctets de RAM (voir image). Le coût exact de Watson n’est pas connu, mais étant donné qu’un serveur Power 750 à 32 cœurs coûte environ 350 000 $ et que Watson a utilisé 90 de ces serveurs, le coût d’installation de votre propre Watson serait d’environ 32 millions de dollars.

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