Les termes chatbot, chatbot IA et agent conversationnel sont souvent utilisés de manière interchangeable, ce qui peut prêter à confusion. Bien que les technologies auxquelles ces termes font référence soient étroitement liées, des distinctions subtiles représentent des différences importantes dans leurs capacités respectives.

Chatbot est le terme fourre-tout le plus inclusif. Tout logiciel simulant une conversation humaine, qu’il soit alimenté par une navigation traditionnelle par menu de type arbre de décision rigide ou par une IA conversationnelle de pointe, est un chatbot. Vous pouvez rencontrer des chatbots sur presque tous les canaux de communication, des chaînes téléphoniques aux réseaux sociaux, en passant par les applications et les sites web spécifiques.

Les chatbots IA sont des chatbots qui s’appuient sur diverses technologies d’IA, du machine learning, composé d’algorithmes, de caractéristiques et de jeux de données, qui optimise les réponses au fil du temps, au traitement automatique du langage naturel (NLP) et à la compréhension du langage naturel (NLU), qui interprètent avec précision les questions des utilisateurs et les associent à des intentions spécifiques. Grâce aux capacités d’apprentissage profond, les chatbots IA peuvent devenir plus précis au fil du temps, permettant aux êtres humains d’interagir avec eux de manière plus naturelle et plus fluide, sans jamais être mal compris.

Les agents conversationnels sont une évolution des logiciels de chatbot IA. Ils utilisent non seulement l’IA conversationnelle pour mener le dialogue et l’apprentissage profond pour s’auto-améliorer au fil du temps, mais ils associent également souvent ces technologies d’IA à l’automatisation robotisée des processus (RPA) dans une interface unique pour réagir directement en fonction de l’intention de l’utilisateur sans autre intervention humaine.

Pour illustrer ces distinctions, imaginez qu’un utilisateur souhaite connaître la météo du lendemain. Avec un chatbot traditionnel, l’utilisateur peut utiliser l’expression spécifique « donnez-moi les prévisions météorologiques ». Le chatbot répond qu’il va pleuvoir. Avec un chatbot IA, l’utilisateur peut demander : « Quel temps fera-t-il demain ? » Le chatbot, interprétant correctement la question, dit qu’il va pleuvoir. Avec un agent conversationnel, l’utilisateur peut demander : « Quel temps fera-t-il demain ? — ce à quoi l’agent lui répond qu’il va pleuvoir, en lui proposant également d’avancer son réveil pour anticiper les possibles retards sur le trajet en raison de la pluie.

Les consommateurs utilisent les chatbots IA dans de nombreux types de tâches, qu’il s’agisse d’interagir avec des applications mobiles ou d’utiliser des appareils spécialisés comme des thermostats et des appareils de cuisine intelligents. Les utilisations professionnelles sont tout aussi variées. Les spécialistes du marketing utilisent les chatbots alimentés par l’IA pour personnaliser l’expérience des clients et rationaliser les opérations de e-commerce. Les équipes informatiques et les RH les utilisent pour offrir des processus en libre-service aux employés. Les centres de contact s’appuient sur les chatbots pour rationaliser les communications entrantes et orienter les clients vers les ressources appropriées.

Les chatbots d’IA conversationnelle peuvent se souvenir des conversations qu’ils ont eues avec les utilisateurs et intégrer ce contexte dans leurs interactions. Lorsque cette technologie est associée à des capacités d’automatisation, notamment l’automatisation robotisée des processus (RPA), les utilisateurs peuvent accomplir des tâches complexes grâce au chatbot. Et lorsqu’un utilisateur n’est pas satisfait et qu’il souhaite s’adresser à une vraie personne, le transfert peut se faire de manière fluide. Au moment du transfert, l’agent d’assistance en direct peut avoir accès à l’historique complet de la conversation du chatbot.

Les interfaces conversationnelles peuvent varier elles aussi. Les chatbots IA sont couramment utilisés dans les applications de messagerie des réseaux sociaux, les plateformes de messagerie autonomes, les sites web et les applications propriétaires, et même dans les appels téléphoniques (où ils sont également connus sous le nom de réponse vocale interactive ou SVI).

Voici quelques cas d’utilisation types :

• Assistance rapide en continu pour les problèmes de service client ou de ressources humaines.

• Recommandations personnalisées dans un contexte de e-commerce.

• Promotion de produits et services avec le marketing par chatbot.

• Définition de champs de formulaires et d’applications financières. 

• Prise de rendez-vous pour les cabinets du secteur de la santé.

• Rappels automatisés pour des tâches liées à un horaire ou à un lieu.

La capacité des chatbots IA à traiter avec précision le langage humain naturel et à automatiser le service personnalisé offert en retour présente des avantages évidents pour les entreprises et les clients.

Améliorer l’engagement client et la fidélité à la marque
Avant l’arrivée des chatbots, toutes les questions, préoccupations ou plaintes des clients, quelle que soit leur importance, nécessitaient une réponse humaine. Naturellement, il arrive que les clients rencontrent des problèmes urgents en dehors des heures de travail, pendant le week-end ou pendant les vacances. Mais recruter du personnel au service client pour répondre à une demande imprévisible, de jour comme de nuit, est une tâche coûteuse et difficile.

Aujourd’hui, les chatbots peuvent gérer de façon continue les interactions avec les clients, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, tout en améliorant en permanence la qualité des réponses et en réduisant les coûts. Les chatbots automatisent les flux de travail et libèrent les employés des tâches répétitives. Un chatbot peut également éliminer les longs délais d’attente du service client par téléphone, ou même les délais d’attente encore plus longs pour l’assistance par e-mail, par chat et sur le web, car ils sont disponibles immédiatement pour un nombre illimité d’utilisateurs à la fois. Il s’agit d’une expérience utilisateur exceptionnelle, et les clients satisfaits sont plus susceptibles de rester fidèles à la marque.

Réduire les coûts et améliorer l’efficacité opérationnelle
Pourvoir un centre de support client en personnel jour et nuit coûte cher. De même, le temps passé à répondre à des requêtes répétitives (sans parler de la formation nécessaire pour donner une cohérence homogène à ces réponses) coûte cher également. De nombreuses entreprises étrangères proposent l’externalisation de ces fonctions, mais cela entraîne un coût tout aussi important et réduit le contrôle sur les interactions de la marque avec ses clients.

Mais un chatbot peut répondre aux questions 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Il peut fournir une nouvelle première ligne de support, compléter l’assistance pendant les périodes de pointe ou décharger les agents humains des questions répétitives fastidieuses pour qu’ils puissent se concentrer sur des problèmes plus complexes. Les chatbots peuvent contribuer à réduire le nombre d’utilisateurs nécessitant une assistance humaine, ce qui permet aux entreprises d’adapter plus efficacement le pourvoi du personnel pour répondre à une demande accrue ou à des demandes en dehors des heures de bureau.

Générer des leads et satisfaire les clients
Les chatbots peuvent contribuer à la génération de leads commerciaux et améliorer les taux de conversion. Par exemple, un client naviguant sur un site web à la recherche d’un produit ou d’un service pourrait avoir des questions sur différentes fonctionnalités, caractéristiques ou forfaits. Un chatbot peut fournir ces réponses in situ, permettant de diriger le client vers un achat. Pour les achats plus complexes dont l’entonnoir de vente compte plusieurs étapes, un chatbot peut poser des questions de qualification au prospect et même mettre directement le client en contact avec un agent commercial qualifié.

Tous les avantages des chatbots peuvent devenir des inconvénients si la plateforme, la programmation ou les données utilisées ne sont pas adaptées. Les chatbots IA traditionnels peuvent fournir un service client rapide, mais ils ont des limites. Nombre d’entre eux s’appuient sur des systèmes basés sur des règles qui automatisent les tâches et fournissent des réponses prédéfinies aux demandes des clients.

Les chatbots plus récents basés sur l’IA générative peuvent représenter des risques de sécurité : fuites de données, problèmes liés à des mécanismes de confidentialité et de responsabilité inférieurs aux normes, complexités liées à la propriété intellectuelle, licences incomplètes sur les données sources, et incertitudes quant au respect de la vie privée et à la conformité aux lois internationales. L’absence de données d’entrée appropriées entraîne un risque permanent d’« hallucinations » : des réponses inexactes ou non pertinentes obligent alors le client à faire remonter la conversation vers un autre canal.

Les problèmes de sécurité et les fuites de données constituent un risque lorsque des informations sensibles de tiers ou internes à l’entreprise sont saisies dans un chatbot d’IA générative. Ces informations sont intégrées au modèle de données du chatbot et peuvent être partagées avec d’autres personnes posant des questions pertinentes. Cela pourrait causer une fuite de données et enfreindre les stratégies de sécurité de l’organisation.

Le choix de la plateforme de chatbot adaptée peut avoir des retombées importantes, tant pour les entreprises que pour les utilisateurs. Les utilisateurs bénéficient d’une assistance immédiate en continu, tandis que les entreprises sont mieux à même de répondre aux attentes sans recrutements coûteux.

Par exemple, une entreprise de e-commerce pourrait déployer un chatbot pour fournir à ses clients des informations plus détaillées sur les produits qu’ils consultent. Le service RH d’une entreprise pourrait demander à un développeur de trouver un chatbot offrant aux employés un accès intégré à tous leurs avantages en libre-service. Les ingénieurs logiciels pourraient vouloir intégrer un chatbot IA directement dans leur produit complexe.

Quel que soit le cas ou le projet, voici cinq bonnes pratiques et conseils pour bien choisir sa plateforme de chatbot.

1. Choisissez une solution capable de vous faire atteindre vos objectifs immédiats, sans limiter votre expansion future. Pourquoi une équipe a-t-elle besoin de son propre chatbot ? Comment cet objectif est-il actuellement rempli et quels sont les défis qui motivent le besoin d’un chatbot ? La solution propose-t-elle des modèles qui permettraient aux organisations d’étendre et de diversifier leurs offres de chatbots ultérieurement, ou d’autres équipes devront-elles développer une autre solution de A à Z ? L’interface permet-elle de profiter d’une meilleure conception de chatbot ? La tarification permet-elle une expansion interne efficace ?
   
   
2. Prenez toute la mesure de l’impact de l’IA sur l’expérience client. Les chatbots sont une expression de la marque. L’IA adaptée peut non seulement comprendre avec précision les besoins des clients et la manière dont ces besoins sont exprimés, mais elle est également capable d’y répondre sans leur donner l’impression qu’ils s’adressent à un robot, ce qui donne une bonne image de l’entreprise. Sans les outils d’IA appropriés, un chatbot n’est qu’une FAQ glorifiée.
   
   
3. Posez-vous la question : quels sont les éléments nécessaires pour créer, entraîner et améliorer les chatbots au fil du temps ? L’organisation a-t-elle besoin d’une solution simple et prête à l’emploi, ou d’un accès API sophistiqué pour une mise en œuvre personnalisée ? L’IA ne s’entraîne pas toute seule. Les organisations ont besoin de savoir clairement quel contenu sera préconfiguré et ce qui devra être créé en interne. Certains chatbots permettent d’utiliser l’historique des journaux de chat et des transcriptions à cette fin, un vrai gain de temps. Les chatbots qui s’appuient sur le machine learning peuvent également ajuster et améliorer automatiquement leurs réponses au fil du temps.
   
   
4. Recherchez des moyens de tirer parti des investissements existants, et non de les remplacer. Nous avons souvent l’impression que les technologies ou canaux émergents vont remplacer l’existant. Mais, ils deviennent simplement un autre support que l’organisation doit gérer. Un chatbot qui se connecte à ces canaux et systèmes de gestion de dossiers client peut offrir le meilleur des deux mondes : moderniser l’expérience client tout en dirigeant plus précisément les utilisateurs vers les informations et les personnes à même de résoudre leurs problèmes.
   
   
5. Déterminez si le chatbot répond à vos exigences en matière de déploiement, d’évolutivité et de sécurité. Chaque organisation et chaque secteur a ses propres exigences et besoins en matière de conformité, il est donc important que ces critères soient clairement définis. De nombreux chatbots sont fournis via le cloud pour tirer parti des enseignements et des résultats des autres conversations avec les clients. Donc si cela implique une solution sur site ou un environnement d’infrastructure d'hébergement dédiée à un locataire unique, la liste des fournisseurs disponibles est beaucoup plus restreinte. Il est également important de savoir si les données sont utilisées et comment, car cela peut avoir des répercussions majeures dans des secteurs très réglementés.