Introduction aux chatbots

« Chatbot » est un terme générique regroupant tous les logiciels qui imitent une conversation humaine lors de leurs échanges avec les utilisateurs. On les retrouve sur les sites Internet, les applications, les réseaux sociaux et les appareils intelligents. Les chatbots accomplissent des tâches comme le support client, la navigation dans les logiciels et l'assistance personnelle, par exemple la mémorisation de listes d'achats ou l'envoi de rappels.

Dans cet article, nous allons explorer les sujets suivants :

• Termes, définitions et cas d'utilisation relatifs aux chatbots
• Différences entre les chatbots, les chatbots d'IA, les copilotes et les technologies similaires
• Avantages et risques en lien avec l'adoption de chatbots d'IA
• Conseils de mise en œuvre d'un chatbot

En règle générale, les chatbots sont divisés en deux grandes catégories : les chatbots fondés sur des règles et les chatbots d'IA.

Chatbot fondé sur des règles : définition

Les chatbots fondés sur des règles communiquent selon un ensemble de règles programmé par leur concepteur. Ces règles consistent souvent à reconnaître des mots-clés dans les propos des utilisateurs et à les associer à une réponse spécifique. C'est ce qu'on appelle la correspondance des modèles.

L'un des premiers chatbots, ELIZA, était fondé sur des règles. Créé en 1966 au MIT, il utilisait la correspondance des modèles pour déclencher des réponses préprogrammées censées imiter celles d'un psychothérapeute.

Les chatbots fonctionnant par correspondance de modèles génèrent certes des réponses préparées sur un ton conversationnel. Cependant, ils ne comprennent pas le langage humain et sont incapables d'interpréter le contexte, l'intention ou tout propos qui ne correspond à aucun de leurs modèles.

Ils restent tout de même utiles pour les tâches simples impliquant des propos utilisateurs limités et prévisibles, par exemple pour aider un client à créer un ticket ou orienter un appel. Compte tenu de ces limites, le déploiement et la mise en œuvre de ces chatbots demandent moins de temps et d'investissements que les chatbots d'IA.

Chatbot d'IA : définition

Les chatbots d'IA modernes tels que Siri, Alexa et ChatGPT se fondent sur une technologie d'intelligence artificielle (IA) leur permettant de comprendre, traiter et répondre au langage humain de façon naturelle et pertinente.

Grâce au Machine Learning (ML), au traitement du langage naturel (NLP), aux grands modèles de langage (LLM) ainsi qu'au Deep Learning, les chatbots alimentés par l'IA comprennent des propos utilisateurs complexes et génèrent des réponses non préparées, nuancées. L'expérience conversationnelle gagne en profondeur et en fluidité.

Certains chatbots d'IA sont capables d'apprendre en continu des interactions passées, optimisant au passage leurs modèles de langage afin de répondre à un plus large éventail de demandes et de les anticiper avec plus de précision.

Contrairement aux chatbots fondés sur la correspondance de modèles, les chatbots d'IA conversationnels sont sensibles au contexte. Ils s'appuient sur la compréhension du langage naturel (NLU) pour interpréter les propos utilisateurs plus ouverts, tout en tenant compte de variables telles que les fautes de frappe ou les difficultés de traduction.

Les chatbots d'IA se prêtent idéalement aux tâches avec un haut degré de personnalisation et de variabilité dans les interactions, notamment les environnements de service client dynamiques et les copilotes d'IA.

Chatbots versus agents d'IA versus copilotes : différences

Comme mentionné, « chatbot » est le terme générique qui désigne tout programme conçu pour simuler une conversation humaine. Il désigne aussi bien les bots avec correspondance de modèles que les chatbots d'IA conversationnels et les sous-types de chatbot d'IA plus spécialisés comme les copilotes et les agents d'IA.

Bien que ces termes soient étroitement liés, il existe quelques nuances subtiles, mais importantes, dans leurs fonctionnalités et leurs objectifs.

Qu'est-ce qu'un agent d'IA ?

Les chatbots communiquent généralement à l'écrit, par message ou par e-mail notamment. Les agents d'IA, aussi appelés agents virtuels ou assistants virtuels, ne sont pas limités sur ce plan.

Ils peuvent générer des réponses orales conversationnelles comme des réponses textuelles. Les agents d'IA sont couramment utilisés dans les centres d'appels comme seuls interlocuteurs pour le support client et l'assistance technique.

Qu'est-ce qu'un copilote ?

Les copilotes d'IA constituent une évolution de la programmation des chatbots d'IA, puisqu'ils offrent des fonctionnalités spécialisées d'orientation en fonction de la tâche. Les agents d'IA ou les assistants digitaux fournissent des informations ou des ressources personnalisées aux utilisateurs, tandis que les copilotes orientent les utilisateurs dans des logiciels complexes ou les assistent dans l'accomplissement de tâches.

Contrairement aux chatbots plus classiques, les copilotes sont capables d'utiliser le programme dans lequel ils ont été intégrés au nom de l'utilisateur. Rédaction d'e-mails, création d'images, analyse de données, génération de rapports... les possibilités sont infinies.

Comment fonctionnent les chatbots ?

Le fonctionnement des chatbots varie considérablement en fonction des types. Les chatbots fondés sur des règles s'appuient sur un certain nombre de réponses ou d'actions préprogrammées.

Imaginons qu'un utilisateur écrive « J'ai besoin de réinitialiser mon mot de passe » dans le chat du support. Le bot analyse le texte à la recherche de mots-clés connus, ici « réinitialiser » et « mot de passe ». Le chatbot fait ensuite le lien entre ces mots-clés et les réponses pertinentes dans sa base de données. S'il ne trouve pas de mot-clé, le chatbot demandera à l'utilisateur de reformuler sa question ou transférera sa demande à un agent humain.

Les chatbots d'IA conversationnels ont un mode de fonctionnement bien plus complexe que les bots de type arbre de dialogue ou règles.

Processus clés dans le fonctionnement des chatbots d'IA

Bien que les chatbots d'IA fournissent des réponses sans délai, derrière cette instantanéité se cache un certain nombre de processus importants et interconnectés :

• Interprétation des données d'entrée : tout d'abord, l'IA du bot interprète les propos écrits ou oraux de l'utilisateur, et convertit les discours en textes grâce à la technologie de reconnaissance de la parole.
• NLP, NLU et Deep Learning : l'IA utilise le NLP pour décomposer et analyser le texte, puis le NLU pour en comprendre le contexte et l'intention. Le Deep Learning aide l'IA à interpréter les éventuelles nuances et ambiguïtés, ainsi que l'utilisation des mots dans leur contexte.
• Gestion du dialogue : à cette étape, le chatbot analyse le flux conversationnel d'après l'intention, le contexte et la capacité du système. Ce processus comprend l'orientation de l'interaction, l'interrogation des bases de données ou l'exécution des actions nécessaires pour générer des réponses plus précises et pertinentes.
• Génération des réponses : l'IA fournit ensuite la réponse la plus appropriée, soit en choisissant une réponse parmi les options prédéfinies, soit en utilisant le ML pour générer une nouvelle réponse à la volée.
• Apprentissage et adaptation continus : grâce au ML, le système d'IA qui alimente le chatbot s'améliore en continu ; il apprend de chaque conversation à mesure qu'il améliore sa capacité à anticiper et à répondre à diverses demandes.
• Boucle de feedback : les retours des utilisateurs sont intégrés dans le système afin de recalibrer les modèles conversationnels et, à terme, affiner ses performances et sa précision dans les interactions.

Quels sont les avantages d'un chatbot ?

Un chatbot d'IA s'avère particulièrement utile pour les consommateurs et les entreprises, car il est capable de traiter les entrées en langage naturel humain et de fournir des services personnalisés et autonomes.

Comme tous les outils cependant, l'exploitation de son plein potentiel suppose une utilisation en bonne et due forme. Les chatbots livrent de meilleures performances lorsqu'ils sont créés à l'aide de LLM entraînés sur des données de grande qualité, dans un objectif précis et avec des fonctionnalités répondant aux besoins des utilisateurs.

Les avantages des chatbots pour les consommateurs

• Les personnes à la recherche d'un support client pour une question, une réclamation ou une urgence n'attendent pas des heures ou des jours pour obtenir une réponse. Les chatbots peuvent gérer de grands volumes d'interactions simultanées, réduisant les temps d'attente grâce à des réponses instantanées.
• En combinant des fonctionnalités multilingues et un support mondial 24 h/24 et 7 j/7, les chatbots fournissent aux utilisateurs les informations ou les services requis à tout moment, n'importe où.
• Les chatbots d'IA analysent les données et les préférences des utilisateurs pour proposer des services personnalisés, par exemple des recommandations de chaussures de course ou un entraînement sur mesure avec un coach virtuel.
• Avec leur large éventail de méthodes de communication et de styles d'interaction, les chatbots proposent de meilleures options d'accessibilité pour les utilisateurs en situation de handicap ou qui peinent à utiliser une interface web standard.

Les avantages des chatbots pour les entreprises

• Les entreprises peuvent utiliser des chatbots pour rationaliser leurs opérations en automatisant l'approbation des workflows, des demandes de congé et d'autres processus internes.
• Puisque les agents d'IA se chargent des questions ou problèmes de service client les plus courants, les agents humains ont du temps pour les problèmes plus complexes.
• Les chatbots sont susceptibles d'accroître le taux de conversion en répondant à des questions sur un produit ou un service, ce qui incite le client à acheter.
• Les chatbots gèrent des interactions avec des clients à tout moment, ce qui élimine les frais coûteux de personnel en dehors des heures du bureau.

Les défis et les risques des chatbots

Même si les chatbots offrent de nombreux avantages, la technologie a aussi ses limites. Il est important d'être conscient des défis et des risques liés à la création, l'entraînement et l'utilisation de chatbots d'IA.

Données

La qualité d'un modèle d'IA pour un chatbot dépend de la qualité des données d'entraînement. En effet, la qualité des jeux de données pendant la phase d'entraînement détermine la qualité des résultats du bot ainsi que le comportement du modèle.

Des données de qualité médiocre limiteront considérablement les performances et la fonctionnalité du chatbot. Des données d'entraînement incomplètes ou inexactes augmentent aussi le risque d'« hallucination de l'IA », c'est-à-dire lorsque le chatbot fournit des réponses incorrectes ou absurdes.

Formation

La capacité d'un chatbot alimenté par l'IA à s'améliorer en continu après chaque interaction est séduisante à l'achat. Toutefois, le processus de formation continue nécessite certaines ressources d'envergure, entre autres des fonctionnalités avancées de Machine Learning, un suivi des performances en continu et des mises à jour des données d'entraînement.

Sécurité

Une entreprise pourrait juger les fonctionnalités des chatbots fondés sur les règles trop limitées, mais les copilotes ou chatbots d'IA générative plus puissants peuvent représenter un risque de sécurité et de conformité plus important.

La fuite de données (lorsque les données d'entraînement d'un LLM comprennent sans le vouloir des informations supplémentaires, potentiellement sensibles) compte parmi les principales préoccupations de sécurité aujourd'hui. Un bot pourrait accidentellement divulguer les informations privées d'une entreprise ou de ses clients.

Cas d'utilisation courants du chatbot

Les chatbots d'IA transforment les interactions et les processus pour les consommateurs comme les entreprises sur de multiples plateformes et dans divers secteurs. Outre des services et un support personnalisés 24 h/24, 7 j/7, les chatbots offrent aussi des fonctionnalités d'automatisation de tâches, par exemple la prise de rendez-vous, le reporting d'incidents, la génération de sous-titres et de légendes.

Voici d'autres cas d'utilisation pertinents :

E-commerce : recommandations clients personnalisées, rationalisation des processus d'achat, réengagement des clients ayant abandonné leur panier.

Santé : recherche de professionnels de santé, réservation d'examens, rappels de prise de médicaments, notification des rendez-vous à venir.

Éducation : soutien aux étudiants dans la classe avec un tutorat personnalisé et des aides à l'apprentissage, et en dehors de la classe avec un accompagnement lors de l'inscription aux cours (mention de la disponibilité, des exigences).

Secteur bancaire : suivi des dépenses, mise en place automatique de paiements, conseils financiers intelligents d'après les habitudes de dépenses, l'historique des transactions et les objectifs financiers de l'utilisateur.

Production : automatisation des processus de Supply Chain et des échéanciers d'entretien, suivi des équipements, interaction avec d'autres appareils industriels IoT.

RH : accompagnement des nouveaux collaborateurs lors de processus tels que l'adhésion aux avantages sociaux, fourniture de réponses instantanées sur la paie ou les politiques de l'entreprise, et même recommandations de formation personnalisées.

Gouvernement : accompagnement des usagers dans le cadre de leur demande d'avantages sociaux et de services, de l'inscription sur les listes électorales et de l'accès aux informations sur les programmes publics, les licences, les permis et la réglementation.

Conseils et bonnes pratiques pour choisir une plateforme de chatbot

Pour mettre en œuvre et déployer un chatbot, commencez par décider si vous souhaitez utiliser une plateforme de chatbot ou créer un bot sur mesure à partir de zéro.

La création d'un chatbot d'IA ou d'un assistant digital de A à Z vous laisse plus de liberté dans la personnalisation et vous offre un contrôle total sur le chatbot. Ce processus peut cependant s'avérer chronophage et coûteux, en particulier si l'on tient compte des points suivants :

• Tâches à accomplir par le chatbot
• Complexité du chatbot en fonction de ces tâches
• Nécessité d'une infrastructure évolutive
• Temps et coûts du travail en interne versus recruter des développeurs externes
• Présence ou non des outils et des ressources de formation nécessaires dans l'entreprise

Le recours à une plateforme élimine bien des obstacles. Une bonne plateforme de chatbot d'IA dispose des ressources de formation, de l'infrastructure et des outils requis pour créer, déployer et optimiser les chatbots.

Comment choisir une plateforme de chatbot

Si vous cherchez principalement à faire des expériences ou si votre entreprise n'a pas toute l'expertise technique nécessaire, envisagez une plateforme avec des options no-code et low-code, ainsi que des ressources de formation fiables.

Les plateformes no-code et low-code présentent généralement les caractéristiques suivantes :

• Interfaces glisser-déposer simplifiant la conception et le lancement de chatbots
• Modèles préconfigurés pour les cas d'utilisation sectoriels courants accélérant le développement des bots
• Composantes personnalisables à des fins d'intégration des bots aux systèmes existants

Les entreprises avec de plus grands projets, qui souhaitent créer une solution à l'échelle de l'entreprise, ont tout intérêt à rechercher une plateforme offrant un support complet en matière d'évolutivité, de sécurité, de gouvernance et de tests.

Autres caractéristiques clés d'une plateforme de chatbot

• Fonctionnalités NLP et NLU pour comprendre l'intention de l'utilisateur et le contexte
• Intégration multicanal pour le déploiement sur le web, sur mobile et les réseaux sociaux
• Outils de personnalisation pour adapter les conversations aux besoins spécifiques des utilisateurs ou de l'entreprise
• Analytique et reporting pour obtenir des insights sur les interactions utilisateurs et les performances des bots
• Outils de sécurité et de conformité à des fins de protection des données et de respect des normes réglementaires
• Guide en faveur de l'IA responsable pour s'assurer de la mise en œuvre d'une IA éthique

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