Avec l’évolution de l’intelligence artificielle (IA) et l’amélioration des réponses automatisée, l’utilisation des chatbots est devenue indispensable pour les entreprises souhaitant améliorer leur expérience utilisateur et augmenter leur taux de conversion. En effet, ces agents conversationnels sont capables aujourd’hui non seulement de dialoguer avec les visiteurs de votre site web, mais aussi de les guider durant leur visite et de répondre à leur besoin d’une manière efficace et personnalisée.
Qu'est-ce qu'un chatbot?
Un chatbot (appelé aussi agent conversationnel ou assistant virtuel) est un programme informatique conçu grâce à des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) et l'intelligence artificielle (IA) pour simuler la conversation humaine. Il est capable de comprendre le langage humain et de répondre aux requêtes des utilisateurs d’une manière pertinente et personnalisée.
Les chatbots peuvent être intégrés dans divers canaux de communication digitale tels que les sites web, les applications mobiles et les plateformes de messagerie.
Comment fonctionne un chatbot?
Le fonctionnement des chatbots est basé sur l’intelligence artificielle dont principalement la traitement du langage naturel (NLP), le machine learning (ML) et le deep learning (DL). Lors d’une conversation avec un chatbot, ce dernier passe principalement par 4 étapes :
1. Compréhension du langage naturel (NLP)
Grâce au développement avancé de l'intelligence artificielle et la compréhension du langage naturel (NLP), le chatbot peut analyser le texte émis par l’utilisateur, reconnaître ses intentions et extraire les informations nécessaires pour formuler des réponses pertinentes. Les algorithmes du NLP permettent aux chatbots de décomposer les phrases en éléments compréhensibles pour la machine, d’identifier les mots clés et le contexte.
2. Traitement de l'information
Une fois le message de l’utilisateur reçu et interprété, le chatbot effectue ensuite un traitement de l’information afin de trouver la réponse la plus appropriée, susceptible de répondre parfaitement au besoin de l’utilisateur. Cela nécessite l’accès à des bases de données, l’utilisation de scripts et d’algorithmes prédéfinis, l’apprentissage automatique continue et l’application des modèles de machine learning afin de prévoir la meilleure réponse possible.
3. Génération de la réponse
Le chatbot génère ensuite une réponse en formulant un message compréhensible et pertinent pour l'utilisateur. Pour cela, il utilise des modèles de langage avancés afin de pouvoir produire des réponses naturelles et contextuelles. Ils sélectionnent d’abord les informations pertinentes à partir des bases de données ou des résultats de l'apprentissage automatique puis formulent des phrases d’une manière naturelle
4. Apprentissage et amélioration
Grâce au machine learning (ML), les chatbots peuvent apprendre de chaque interaction avec l'utilisateur, ce qui leur permet d’améliorer continuellement leur performance. Ils adaptent leurs réponses en fonction des retours des utilisateurs et des nouvelles données, ce qui permet de rendre les conversations de plus en plus fluides et pertinentes. Cet apprentissage supervisé et non supervisé permet aux chatbots de s'améliorer continuellement et de mieux répondre aux requêtes des utilisateurs.
Quels sont les avantages d'un chatbot ?
L’utilisation des chatbots offre de nombreux avantages pour les entreprises dont principalement :
Une disponibilité en permanence
La mise en place des chatbots offre aux visiteurs une assistance permanente 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Cela permet aux utilisateurs d’obtenir à tout moment des réponses à leurs questions et d’améliorer l’expérience utilisateur
Une optimisation des coûts et du temps
Les chatbots permettent d’automatiser les tâches répétitives du service client telles que les réponses aux questions les plus fréquentes, la réservation des rendez-vous, …. Cela permet aux entreprises de gagner du temps, d’alléger la charge de travail et d’optimiser leur besoin en ressources humaines.
Une gestion simultanée des requêtes
Les chatbots ont la capacité de gérer un grand nombre de conversations en même temps, éliminant ainsi les délais d'attente des utilisateurs. Cela permet d’améliorer considérablement l'efficacité du service client et de réduire le temps de résolution des problèmes.
Des réponses rapides et précises
Les chatbots permettent également de répondre aux requêtes des utilisateurs d’une manière instantanée et précise. cependant le degré de précision et la qualité des réponses dépendent du type de la nature du chatbot et de sa conception
Quel impact sur l'expérience utilisateur et le taux de conversion
Grâce à ces avantages et à l’évolution continue de l’intelligence artificielle, les chatbots sont capables d’accompagner les utilisateurs en les guidant lors de leur visite, en répondant à leurs questions d'une manière rapide et précise. Cela permet d’offrir une meilleure expérience utilisateur et de booster le taux de conversion, et d'optimiser la génération des leads en leur proposant les produits ou les services les plus adaptés à leurs besoins.
Quels sont les différents types de chatbots ?
Les chatbots peuvent être classés en plusieurs types en fonction de leurs capacités techniques, leurs méthodes de réponses et leurs applications :
Les chatbots basés sur des boutons et des menus (Button-based and Menu-based chatbots)
Ce sont des chatbots qui utilisent des interfaces graphiques avec des éléments interactifs tels que les boutons et des menus déroulants pour permettre à l’utilisateur de choisir des réponses aux questions posées.
La conception de ces chatbots repose sur des scénarios prédéfinis, où les questions et les réponses sont présentées à l’utilisateur sous forme de titres et de boutons interactifs (choix), permettant ainsi une navigation simple et intuitive, une réduction des erreurs.
Ce type de chatbot est souvent utilisé dans les applications de service client, les systèmes de réservation, et les processus de commande
Les chatbots simples basés sur des règles (Rule-based chatbots):
Les chatbots basés sur des règles utilisent des arbres de décision prédéfinis et des scripts programmés pour répondre aux requêtes simples des utilisateurs. Ces chatbots sont souvent utilisés dans les tâches simples comme les FAQ, le support client basique, ou les systèmes de réponse automatique.
Les chatbots basés sur des règles offrent à l’utilisateur la possibilité de saisir des questions ou des commandes en texte libre. Lorsqu’un utilisateur envoie un message ou une question au chatbot, ce dernier analyse le texte reçu afin d’identifier les mots-clés et l’intention de l’utilisateur et le compare avec un ensemble de règles et de scripts prédéfinis. Si une règle correspondante est trouvée, le chatbot sélectionne la réponse associée à cette règle et la transmet à l'utilisateur.
Cependant même si ce type de chatbot peut fournir des réponses aux questions saisies par l’utilisateur, il reste incapable de gérer les requêtes les plus complexes et les conversations naturelles.
Les chatbots intelligents (AI Chatbots):
Ce sont des chatbots qui utilisent l’intelligence artificielle( AI) notamment le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique, pour comprendre et répondre aux requêtes des utilisateurs.
Les chatbots basés sur l’intelligence artificielle sont capables de comprendre le contexte, d’apprendre de nouvelles informations et de gérer des conversations plus complexes que les chatbots simples et d’une manière plus naturelle et de fournir des réponses plus personnalisées et dynamiques. Cependant, elles peuvent rencontrer des difficultés à fournir des réponses parfaitement personnalisées dans des situations plus complexes.
Ce type de chatbots est utilisé dans des cas plus complexes comme la création d’un service client plus avancé, les assistants virtuels personnels (comme Siri ou Google Assistant) ou les interfaces de conversation dans les applications métier (ex. Microsoft Azure Bot Service).
Les chatbots basés sur le machine learning (ML chatbots) :
Ce type de chatbots représente une sous-catégorie des chatbots intelligents (AI Chatbots). Les chatbots basés sur le machine learning(ML) utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour améliorer et personnaliser leurs réponses au fil du temps grâce à l'analyse des interactions passées.
D’une façon plus simple, le traitement d’une requête par un chatbot basé sur l’intelligence artificielle et le machine learning passe par 6 étapes :
- Collecte des données : Les interactions des utilisateurs sont collectées sous forme de données textuelles. Ces données comprennent les questions posées par les utilisateurs et les réponses fournies par le chatbot ou les agents humains.
- Prétraitement des données : Les données collectées sont nettoyées et préparées pour l'analyse. Cela inclut la suppression des caractères spéciaux, la correction des fautes d'orthographe, et la normalisation du texte (mise en minuscule, lemmatisation, etc.).
- Formation du modèle : Un modèle du machine learning est formé à l’aide des données collectées. Ces données servent à entraîner le modèle pour reconnaître les schémas et à effectuer des prédictions en se basant sur des algorithmes dont les plus utilisés sont les réseaux de neurones et Les modèles de langue pré-entraînés (comme BERT ou GPT)
- Compréhension du Langage Naturel (NLP) : Le modèle formé utilse le langage le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les intentions des utilisateurs grâce à l’analyse syntaxique, la reconnaissance des entités nommées, et l'extraction des intentions.
- Génération de Réponses : En se basant sur les intentions identifiées et le contexte de la conversation, le modèle génère des réponses dynamiquement ou en les sélectionnant parmi un ensemble de réponses pré-formulées
- Amélioration Continue : Le modèle apprend continuellement à partir des nouvelles interactions des utilisateurs, cette amélioration continue permet d’affiner et d’améliorer les performances du modèle.
Les chatbots à reconnaissance vocale (Voice-enabled chatbots) :
Ces chatbots sont capables de comprendre et de répondre aux commandes vocales en utilisant des technologies de reconnaissance vocale comme, ils offrent une interaction plus naturelle et accessible pour les utilisateurs.
Ce type de chatbots est utilisé dans des assistants domestiques intelligents (comme Amazon Alexa ou Google Home) ou les systèmes de réponse vocale interactive (IVR) dans les centres d'appels.
Les chatbots transactionnels (Transactional chatbots) :
Ce sont des chatbots conçus pour aider les utilisateurs à effectuer des transactions spécifiques (réserver un billet d'avion, commander un menu, acheter des produits en ligne.
Les chatbots transactionnels sont très utilisés en e-commerce, ils facilitent les transactions, améliorent l’expérience utilisateur et le taux de conversion.
Les chatbots sociaux et de divertissement (Social and entertainment chatbots) :
Ce type de chatbots permet principalement de divertir et d’interagir d’une manière ludique avec les utilisateurs, améliorant ainsi l’engagement des utilisateurs. Ces chatbots sont utilisés dans les jeux interactifs, les réseaux sociaux et même dans des campagnes de marketing viral.
Comment créer un chatbot?
La performance d’un chatbot dépend essentiellement de son type et de sa conception. La création d'un chatbot passe par plusieurs étapes :
1. Définir les objectifs et les fonctionnalités
Cette étape consiste à définir clairement les objectifs que vous souhaitez atteindre à travers ce chatbot ex. répondre aux questions, guider l’utilisateur dans son achat, fournir une assistance technique, …) puis d’identifier les tâches qu’il doit accomplir pour atteindre ces objectifs ( gestion des FAQ, recommandation de produits, traiter des transactions, …)
2. Choisir une plateforme ou un framework
Une fois les objectifs et les fonctionnalités déterminés, choisissez une plateforme ou un framework de création de chatbots. Plusieurs outils permettent aujourd’hui la création, le déploiement et la gestion de chatbots tels que Dialogflow, Microsoft Bot Framework, Rasa, ou Chatfuel, …
En outre, le développement rapide de l’intelligence artificielle a permis de développer des modèles de langue plus sophistiqués comme ChatGPT. Cela offre aujourd'hui des capacités conversationnelles avancées, rendant ainsi les interactions avec le chatbot plus naturelles et contextuellement pertinentes.
Pour une meilleure expérience utilisateur, votre chatbot doit prendre en compte ces avancées mais également vos besoins spécifiques (par exemple, le type de tâches que votre chatbot doit accomplir) et les ressources disponibles (budget, temps, les compétences techniques de votre équipe).
3. Concevoir les dialogues
Cette étape est très importante dans la création des chatbots pour anticiper les interactions des utilisateurs et fournir des réponses adaptées… Concevez les différents flux de conversation tout en prenant en compte les différents scénarios de conversation possibles et les réponses appropriées à chaque scénario. Il est important d'anticiper les différentes manières dont les utilisateurs peuvent interagir avec le chatbot et de prévoir des réponses adaptées.
N’hésitez pas également à intégrer des éléments interactifs, comme des boutons, des menus déroulants … afin de guider les utilisateurs de manière intuitive à travers les options disponibles et à rendre les interactions plus engageantes.
4. Entraîner le chatbot
Cette étape consiste à aider votre nouveau chatbot à répondre correctement aux requêtes des utilisateurs, en utilisant des exemples de conversations réelles. Utilisez l'apprentissage supervisé pour améliorer continuellement le chatbot en intégrant de nouvelles données et en ajustant ses réponses.
La collecte de données de formation pertinentes est essentielle pour couvrir une large gamme de scénarios possibles et garantir que votre chatbot peut gérer efficacement les différentes requêtes des utilisateurs. Un bon entraînement permet au chatbot de comprendre et de répondre de manière appropriée et contextuelle.
5. Tester et affiner
Avant de déployer votre chatbot, il est crucial de le tester rigoureusement pour identifier et corriger les bugs ou les incohérences. Utilisez des scénarios de test variés pour évaluer ses performances dans différentes situations. Les tests A/B peuvent être utilisés pour comparer différentes versions du chatbot et optimiser les réponses en fonction des retours des utilisateurs.
Cette phase de test et d'affinement est essentielle pour s'assurer que le chatbot offre une expérience utilisateur fluide et satisfaisante, en répondant d’une manière précise et rapide aux besoins des utilisateurs.
Et si vous manquez de ressources ou d'expertise en interne pour la création de votre chatbot, vous pourriez faire appel à des agences de marketing digital ou des agences web spécialisées dans la création de chatbot. Ces agences offrent des services complets, allant de la conception à la mise en œuvre et à la maintenance continue de votre chatbot. Elles peuvent vous accompagner à développer un chatbot personnalisé qui répond aux besoins spécifiques de votre entreprise, tout en bénéficiant de leur expertise et de leurs connaissances des meilleures pratiques dans le domaine.
Quels sont les défis du chatbot ?
Même si les chatbots offrent aujourd’hui de nombreux avantages aux entreprises, ils présentent également certains défis dont on peut citer :
La compréhension précise des requêtes
Les chatbots ont parfois du mal à interpréter correctement les questions des utilisateurs surtout dans les langues complexes. Les nuances linguistiques, les dialectes et les erreurs typographiques peuvent compliquer la tâche des chatbots.
La gestion des conversations ambiguës
Les chatbots sont incapable de gérer les conversations qui sortent du cadre prévu lors de leur création. Les réponses inadéquates ou les boucles conversationnelles peuvent frustrer les utilisateurs et réduire leur satisfaction.
La sécurité des données
Les chatbots doivent être conçus avec des protocoles de sécurité qui garantissent la protection des informations personnelles des utilisateurs lors de leur communication ces assistants conversationnels.
Intégration avec d'autres systèmes
Afin de maximiser les performances des chatbots, ces derniers doivent être liés aux autres systèmes existants (CRM, bases de données, …) pour fournir aux utilisateurs des réponses plus précises et contextuelles.
Quel avenir pour les chatbots ?
Avec l’évolution continue de l'intelligence artificielle, les chatbots deviendront de plus en plus sophistiqués et performants. Les améliorations en Compréhension du Langage Naturel (NLP) , en machine learning (ML) et l’évolution des modèles de langage permettront aux chatbots de mieux gérer les conversations même les plus complexes et de fournir des réponses plus personnalisées.
Les chatbots joueront un rôle clé dans la transformation numérique des entreprises, en améliorant le taux de conversion et en offrant des expériences utilisateur de haute qualité. À mesure que les attentes des clients évoluent, les chatbots devront s'adapter et intégrer des fonctionnalités avancées pour rester pertinents.