Qu’est-ce que la conception de chatbot ?

Un processus de conception de chatbot sophistiqué dans le contexte de l’entreprise intègre également la gestion des processus métier et l’explication de processus pour identifier où et comment les implémentations de chatbots peuvent améliorer l’expérience utilisateur et les résultats commerciaux, en mappant des actions spécifiques à effectuer pendant ou après les interactions de chatbot.

Dans la conception de chatbots, comme dans toute autre discipline de conception orientée utilisateur, la conception de l’UI et l’UX sont deux concepts distincts, bien qu’interconnectés.

La conception de l’interface utilisateur (UI)fait référence à l’apparence: éléments visuels tangibles tels que les mises en page, les boutons, les bascules, les couleurs, les champs de texte et les polices, soit les aspects d’un produit, d’une application ou d’un site Web avec lesquels l’utilisateur interagit le plus directement (ou « interface »). La conception de l’interface utilisateur de chatbot éclaire des décisions telles que l’endroit où un utilisateur saisit une entrée textuelle ou la taille et l’emplacement de la fenêtre de chatbot.

La conception de l’expérience utilisateur (UX) fait référence à la façon dont les choses fonctionnent : des préoccupations stratégiques et logistiques telles que les actions qui peuvent être effectuées à chaque étape, les informations fournies ou recueillies auprès de l’utilisateur et le déroulement de son parcours utilisateur idéal. Les considérations de l’expérience de chatbot comprennent les questions qu’un chatbot posera, comment il répond à des entrées spécifiques ou quand faire remonter des requêtes à un agent humain.

En substance, la conception d’interface utilisateur met la conception d’expérience utilisateur en mouvement. Ce que dit un chatbot (et pourquoi) relève de la conception UX, mais la manière dont ce dialogue de chatbot est affiché aux utilisateurs relève de la conception de l’interface utilisateur ; les informations demandées par un chatbot à une étape donnée relèvent de la conception UX, mais le fait que les utilisateurs saisissent leur réponse ou la sélectionnent dans une liste déroulante relève de la conception de l’interface utilisateur.

Bien que les détails de l’interface utilisateur de votre propre chatbot puissent varier en fonction de la nature unique de votre marque, des utilisateurs et des cas d’utilisation, certaines considérations en matière de conception d’interface utilisateur sont assez universelles.

Dans tous les contextes, l’interface utilisateur de votre chatbot doit être :

• Facile à utiliser : un bon chatbot est un chatbot intuitif. La section de recherche, les éléments à cliquer et les processus doivent être évidents.
• Réactif : l’interface utilisateur de votre chatbot doit offrir une expérience cohérente sur tous les appareils concernés, que ce soit sur un grand moniteur de bureau ou sur le petit écran d’une application mobile.
• Engageant : tout, des boutons aux animations, en passant par la copie (ou la « microcopie ») sur les étiquettes et les listes déroulantes, doit être conçu avec soin pour la forme et la fonction.
• Le reflet de votre marque : qu’il s’agisse des couleurs, des polices ou de l’avatar que vous attribuez au personnage de votre chatbot, celui-ci doit être traité comme une extension de votre marque.

Pour certaines implémentations de chatbot, telles que les intégrations dans des applications de messagerie tierces telles que Slack, WhatsApp ou Facebook Messenger, l’interface conversationnelle ne peut pas être personnalisée. Ces éléments d’interface utilisateur fixes doivent être pris en compte dans la planification de l’expérience utilisateur.

Pour de nombreuses entreprises, en particulier celles qui ne disposent pas des ressources nécessaires pour développer une interface utilisateur sur mesure à partir de zéro, il est plus efficace d’utiliser un créateur de chatbot avec des modèles et des workflows par glisser-déposer qui rationalisent les décisions en matière d’interface utilisateur. Les principaux fournisseurs de chatbots offrent la possibilité de personnaliser les éléments stylistiques en fonction de votre image de marque, mais l’adhésion à des modèles de conception d’interface utilisateur éprouvés vous permet de vous concentrer sur les priorités UX uniques de votre organisation.

Pour en savoir plus sur la conception de l’expérience utilisateur de chatbot, nous utiliserons certains termes ayant des significations spécifiques dans ce contexte.

• Intention : l’intention est la raison pour laquelle l’utilisateur interagit avec votre chatbot : un objectif ou un problème spécifique à résoudre, comme payer une facture ou obtenir une réponse à une question.
• Énoncé : un énoncé est toute déclaration faite au cours d’un échange, comme « Bonjour ! » ou « Je souhaite payer ma facture » ou « Oui ».
• Échange : un échange se compose de deux ou plusieurs énoncés. Ce terme désigne essentiellement la conversation entre l’utilisateur et le chatbot.
• Contact : chaque instance d’un utilisateur mobilisant un chatbot est un contact. Le contact n’est pas tout à fait attenant à l’échange : si un utilisateur initie un contact en ouvrant la fenêtre du chatbot mais ne répond pas au message d’accueil du chatbot, aucun échange n’a eu lieu ; si un utilisateur redémarre une conversation, ce contact inclut désormais plusieurs échanges.
• Domaine : le domaine est une description générale de la portée de votre chatbot, comme le support client ou les ressources humaines. Chaque domaine comprend plusieurs thèmes. Les chatbots conçus pour discuter de n’importe quel sujet, comme ChatGPT, sont appelés chatbots à domaine ouvert.
• Thème : un thème est un sujet spécifique ou un ensemble de tâches faisant partie d’un domaine. Par exemple, le domaine du support client peut contenir des thèmes tels que le paiement des factures, les heures d’ouverture des magasins ou les retours. Chaque thème correspond à des intentions utilisateurs spécifiques.
• Entité : une entité est un nom pertinent par rapport à l’intention de l’utilisateur, comme un produit, un document ou un service, mentionné dans un énoncé. Une identification appropriée des entités est un élément important du traitement automatique du langage naturel (NLP).
• Escalade : l’escalade est un transfert du chatbot vers un agent humain. Il peut s’agir d’une escalade « planifiée » ou d’une escalade de secours (lorsqu’un bot n’est pas en mesure de reconnaître ou de résoudre l’intention de l’utilisateur).
• Étape : chaque interaction entre le chatbot et l’utilisateur est une étape. Les étapes peuvent être un message d’accueil, des questions de clarification, des actions, des transferts ou même des conversations courantes.
• Logique de flux : la logique de flux régit la façon dont les bots réagissent à chaque énoncé et passent à l’étape suivante. Il peut s’agir d’instructions conditionnelles simples, d’arbres de décision, d’algorithmes complexes ou d’une logique probabiliste fondée sur le machine learning.
• Réponse préférée : un énoncé qui permet à l’échange de résoudre les intentions de l’utilisateur de manière positive.
• Réponse non préférée : un énoncé qui ne fait pas progresser l’échange vers la résolution de l’intention.

Une bonne expérience de chatbot nécessite une compréhension approfondie des besoins des utilisateurs finaux et de ceux qui sont les mieux satisfaits par une expérience conversationnelle. Utilisez des chatbots non seulement parce que vous le pouvez, mais aussi parce que vous êtes convaincu qu’un chatbot offrira la meilleure expérience utilisateur possible.

Vos FAQ constituent une excellente base de connaissances pour les requêtes, les tâches et les problèmes qui surviennent fréquemment et de manière prévisible. Vos équipes de service client sont également une source importante d’informations. Une gestion des processus métier robuste peut permettre d’identifier plus précisément les opportunités et les inefficacités, ainsi que de délimiter les différents centres de connaissances, canaux de communication et niveaux de complexité, de sécurité et de confidentialité propres à chaque domaine.

Les chatbots offrent la plus grande valeur ajoutée lorsqu’une conversation bidirectionnelle est nécessaire ou lorsqu’un bot peut accomplir quelque chose plus rapidement, plus facilement ou plus souvent que les moyens traditionnels. Certains domaines peuvent être mieux servis par des articles d’aide ou des assistants de configuration. D’autres, comme ceux qui nécessitent une assistance très technique ou des informations personnelles sensibles, seront plus volontiers gérés par un être humain.

Pour votre premier chatbot, il est préférable de progresser par étapes. Moins vous avez de données, moins vous pouvez faire de prédictions fiables : les entreprises qui passent des mois à créer un chatbot inaugural couvrant de nombreux thèmes apprennent souvent (trop tard) que les hypothèses clés sur le comportement des utilisateurs étaient fausses et doivent pratiquement recommencer à zéro. Le traitement efficace d’une liste plus courte de thèmes et d’intentions garantit une meilleure expérience utilisateur que des résultats incohérents dans un domaine plus large.

Cela dit, choisissez un domaine avec un potentiel de croissance. Une stratégie de chatbot vraiment réussie ne produit pas des solutions autonomes, mais des outils conversationnels déployés sur tous les canaux pertinents (sites Web, applications de messagerie, systèmes téléphoniques) qui s’enrichissent mutuellement en générant des données partagées pour la formation et l’optimisation.

D’une manière générale, les offres de chatbots se répartissent en deux categories : les chatbots basés sur des règles et les chatbots IA.

Les chatbots basés sur des règles sont simples et économiques. Ils fonctionnent selon les règles du si-alors-sinon (if-then-else) : chaque étape (ou branche d’un arbre de décision) se voit attribuer des entrées spécifiques que le chatbot peut reconnaître, chacune étant associée à un script. En l’absence de traitement automatique du langage naturel (NLP), les bots basés sur des règles doivent limiter les expressions des utilisateurs à des phrases simples ou à des options prédéfinies. Cela peut limiter le succès, sauf si les besoins de vos utilisateurs sont très prévisibles, répétitifs et simples et ne changent pas au fil de votre évolution.

Les chatbots basés sur l’IA sont plus robustes, plus polyvalents et plus évolutifs. Les fonctionnalités d’intelligence artificielle, telles que l’IA conversationnelle, permettent à ces chatbots d’interpréter les énoncés uniques des utilisateurs et d’identifier avec précision leurs intentions. Le machine learning peut compléter ou remplacer la programmation basée sur des règles, en découvrant au fil du temps quels énoncés sont les plus susceptibles de donner lieu à des réponses préférées. L’IA générative, entraînée à partir d’énoncés passés et d’échantillons, peut générer des réponses de bots en temps réel. Les agents virtuels sont des chatbots AI capables d’une automatisation robotisée des processus (RPA) qui améliore encore leur fonctionnalité.

De nombreuses situations peuvent bénéficier d’une approche hybride, et la plupart des bots IA sont également capables de programmation basée sur des règles.

Avant de définir les détails de votre expérience client, planifiez les bases de votre chatbot.

• Déterminez les canaux de départ : les canaux sur lesquels les utilisateurs interagissent avec votre bot doivent naturellement correspondre aux fonctions qu’il propose. Chaque canal affecte la façon dont les utilisateurs s’expriment, comment votre bot doit réagir et quels systèmes sont disponibles pour l’intégration. Une fois que vous avez choisi un domaine, assurez-vous de pouvoir travailler avec des canaux pertinents. Par exemple, n’automatisez pas les questions de paiement si l’équipe qui gère la page de paiement de votre site Web ne vous permet pas d’y ajouter le client chatbot.

• Identifiez les thèmes principaux : l’objectif fondamental de la planification des chatbots est de déterminer les « connaissances minimales viables » (MVK) de votre bot. Les MVK incarnent la couverture minimale que le bot doit être capable de traiter pour remplir son objectif. Cela implique à la fois l’étendue du thème (l’ensemble des différents sujets à couvrir) et la profondeur du thème : dans quelle mesure chaque thème sera abordé. Commencez par l’étendue du thème : listez tous les thèmes possibles en rapport avec le domaine choisi, puis hiérarchisez-les. L’étendue ciblée des thème contribue à la profondeur du thème, augmentant ainsi vos chances de succès.

• Regroupez toutes les bases de connaissances pertinentes : votre bot doit être en mesure d’accéder à toutes les informations nécessaires pour comprendre et répondre aux intentions des utilisateurs qui entrent dans son champ de compétence. Ces informations ne sont pas toujours au même endroit : elles sont souvent réparties dans des sources disparates telles que des pages Web, des bases de données, des documents, des FAQ, des plateformes CRM et des systèmes de traitement transactionnel en ligne (OLTP) . La recherche intelligente est le moyen idéal pour regrouper toutes les sources de données pertinentes et hiérarchiser la collecte d’informations.

De manière inconsciente, les utilisateurs associent une personnalité à votre bot. Celui-ci doit transmettre les caractéristiques positives que nous recherchons dans la conversation humaine (empathie, curiosité, patience, affabilité) tout en conservant la transparence propre à un bot. Ce dernier point est essentiel pour gérer les attentes des utilisateurs et éviter l’effet de « vallée étrange » : une impression étrange associée à des objets anthropomorphiques créant un sentiment de malaise. Un choix judicieux en termes de nom, d’avatar et de bienvenue permet d’y remédier facilement.

La personnalité de votre chatbot a une incidence sur la plupart des éléments de la conception d’une conversation. Il doit refléter votre marque et être adapté aux utilisateurs et à la fonction auxquels il est destiné : un bot assistant de fitness doit utiliser un langage actif ; une application de diagnostic de soins de santé doit éviter les plaisanteries.

Définissez votre chatbot selon différents spectres :

• Amusant ou sérieux
• Enthousiaste ou calme
• Formel ou informel
• Chaleureux ou sobre
• Expert ou Proche

Un chatbot ne fournit que la moitié d’une conversation. Vous ne pouvez pas contrôler ou prévoir entièrement la partie de l’utilisateur. Une conception de conversation robuste garantit une expérience utilisateur positive en abordant le flux de conversation de manière à ce que, quelle que soit l’expression de l’utilisateur, la réponse du chatbot soit naturelle, crédible et productive.

Pour couvrir véritablement un thème, il faut non seulement concevoir des schémas de conversation optimaux, mais aussi envisager tous les schémas uniques d’une conversation, y compris les confusions, les détours et les impasses potentielles. Vous pouvez programmer votre bot de planification pour qu’il reconnaisse « Je souhaite modifier mon rendez-vous », mais un utilisateur peut dire : « Je ne peux pas être là mardi ». Vous avez probablement un schéma optimal, mais existe-t-il un plan B en cas d’échec du plan A ? Si le plan B échoue, votre bot peut-il expliquer le problème à l’utilisateur ? Si l’utilisateur ne comprend pas une requête, le bot peut-il formuler l’énoncé différemment ?

Même si votre logique de flux est irréprochable, des erreurs peuvent survenir, mais les petites lacunes ne doivent pas compromettre un échange. Là encore, les chatbots IA présentent un avantage majeur : au lieu de prédire et de planifier manuellement chaque faute de frappe pour éviter les interruptions, l’intelligence artificielle peut formuler des hypothèses éclairées et faire avancer les choses. Par exemple, IBM watsonx Assistant propose un correctif automatique pour les fautes d’orthographe, ainsi qu’une logique floue pour faciliter la reconnaissance des intentions et des entités. De même, les bots IA dotés de la technologie Speech to Text peuvent être entraînés pour interpréter correctement les accents, les erreurs de prononciation et le jargon dans les entrées vocales.

Comme dans une conversation entre humains, l’utilisateur veut se sentir compris. La conception des chatbots peut y parvenir en veillant à ce que toutes les réponses des bots, même les réponses non préférées, soient informatives et pertinentes par rapport à l’énoncé de l’utilisateur. Lorsque la rédaction d’un dialogue de chatbot, veillez à reconnaître ce que l’utilisateur a dit et à éviter les changements soudains de thème, les sauts aléatoires dans la conversation ou « l’oubli » des informations fournies plus tôt lors de ce contact.

Les chatbots ont des limites. La capacité d’échouer élégamment et de fournir des pistes pour réparer la conversation est essentielle : un bot a le droit de se tromper, mais le fait d’avoir tort et d’être non pertinent peut condamner l’échange et saper la confiance placée dans le chatbot. Les bots doivent être conçus pour gérer avec élégance le harcèlement, reconnaître les déclarations absurdes ou non pertinentes, réagir aux changements de sujet et remettre la conversation sur les rails.

Réduire au minimum les contraintes pour l’utilisateur.

• Demandez moins : au lieu d’un long numéro de commande, les quatre derniers chiffres suffiraient-ils ? Son nom et une information supplémentaire simple (par ex., la date de commande) peuvent-ils permettre d’éliminer complètement le numéro de commande ?
• Des choix clairs : rédigez chaque question avec soin. À la question « Souhaitez-vous un rendez-vous mercredi ou jeudi ? », un utilisateur peut répondre « oui », soit une réponse non préférée. En revanche, le choix est clair si le bot dit : « veuillez choisir mercredi ou jeudi ».
• Boutons : lorsqu’il y a une petite liste d’options potentielles, choisir une option prédéfinie ou, pour les systèmes téléphoniques, un numéro de clavier, facilite les choses et élimine la possibilité d’une réponse non préférée.

Un texte clair et concis réduit les frictions et respecte le temps de l’utilisateur. Repensez votre flux de conversation s’il nécessite des instructions longues.

La conception efficace d’un chatbot impose un cycle continu de tests, de déploiement et d’amélioration. Les individus peuvent se comporter de manière imprévisible, mais l’analyse des données de contacts passés peut révéler des flux défectueux et des opportunités d’améliorer et d’étendre votre conception de conversation.

Les chatbots génèrent, analysent et s’appuient sur une grande quantité de données utilisateur. Ces données doivent être traitées avec précaution. Dans le cas contraire, il y aura non seulement des conséquences éthiques, mais potentiellement juridiques et financières.

Elle peut également avoir un impact sur l’adoption de votre chatbot : selon Pew Research¹, plus de la moitié des Américains ont déjà refusé d’utiliser un produit en raison des méthodes de collecte des données personnelles et du volume de données collectées.

• Les données des utilisateurs doivent être protégées contre le vol, l’utilisation abusive ou la corruption des données.
• Les politiques doivent être conformes au Règlement général sur la protection des données de l’UE (lien externe à ibm.com) (et aux réglementations équivalentes telles que la CCPA).
• Les paramètres de confidentialité et les autorisations doivent être clairs, facilement accessibles et ajustables.
• Les utilisateurs doivent être informés et contrôler quelles données sont utilisées et dans quel contexte.