6 types de chatbots et comment choisir le bon pour votre entreprise

Aujourd’hui, différents types de technologies de chatbot jouent un rôle de plus en plus prépondérant dans nos vies, de la manière dont nous recevons un support client ou décidons d’acheter un produit à la manière dont nous effectuons nos tâches quotidiennes. Beaucoup d’entre nous ont déjà eu affaire à ces chatbots ou assistants virtuels sur nos téléphones, sur des applications de messagerie ou par l’intermédiaire d’appareils dans nos maisons, comme Siri d’Apple, Alexa d’Amazon et Google Assistant. Vous pouvez également les rencontrer par le biais des SMS, des réseaux sociaux ou d’applications de messagerie sur votre lieu de travail.

Les chatbots nous ont facilité la vie en apportant des réponses rapides à nos questions sans avoir à attendre un interlocuteur humain. Dans cet article, nous aborderons les différents types de chatbots et leurs divers degrés de sophistication technologique, puis nous verrons lequel est le plus adapté à votre entreprise. Avant d’aborder ces questions, commençons par les fondamentaux du chatbot.

Un chatbot est un outil conversationnel qui cherche à rationaliser les demandes des clients et à y répondre automatiquement, en simulant des conversations humaines écrites ou orales. Certains chatbots sont rudimentaires et présentent de simples options de menu sur lesquelles les utilisateurs peuvent cliquer. Cependant, les chatbots plus avancés peuvent utiliser l’intelligence artificielle (IA) et le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour comprendre les données fournies par l’utilisateur et participer facilement à des conversations humaines complexes. 

Les chatbots de menus ou de boutons sont les plus élémentaires : les utilisateurs interagissent avec eux en cliquant sur l’option de bouton d’un menu scénarisé qui correspond le mieux à leurs besoins. En fonction du bouton cliqué, le chatbot propose une nouvelle série d’options jusqu’à ce que l’utilisateur trouve l’option la plus pertinente et la plus spécifique. Ces chatbots fonctionnent essentiellement comme un arbre de décision et conviennent bien aux tâches transactionnelles.

Ces chatbots offrent des fonctionnalités simples et sont utiles pour répondre aux questions répétitives et directes, mais ils peuvent éprouver des difficultés face à des demandes plus nuancées, car ils sont limités à des options de réponse prédéfinies. Ils peuvent prendre plus de temps pour comprendre les besoins des clients, en particulier si les utilisateurs doivent passer par plusieurs séries de boutons avant d’arriver à l’option recherchée. De plus, si le besoin d’un utilisateur n’est pas inclus dans une option de menu, le chatbot sera inutile puisqu’il n’offre pas de champ de saisie de texte libre

S’appuyant sur la fonctionnalité d’arbre de décision simple des chatbots de menu, le chatbot basé sur des règles utilise la logique conditionnelle « si/alors » pour générer des flux d’automatisation de conversation. Ces bots agissent essentiellement comme des sections de questions fréquentes (FAQ) interactives où un concepteur de conversation programme des combinaisons prédéfinies d’options de questions-réponses afin que le chatbot puisse comprendre les données de l’utilisateur et y répondre avec précision.

Exploitant la détection basique de mots-clés, ces types de chatbots sont relativement faciles à entraîner et sont efficaces lorsqu’on leur pose des questions prédéfinies courantes, notamment à propos de tarifs et de fonctionnalités. Cependant, comme les chatbots de menu rigides, ils ne sont pas à la hauteur lorsqu’ils sont confrontés à des requêtes complexes. Ils ont du mal à répondre aux questions qui n’ont pas été prévues par le concepteur de conversation, car leur production dépend du contenu pré-écrit programmé par leurs développeurs.

Comme il est impossible pour le concepteur de conversation de préprogrammer le chatbot pour tous les types de requêtes des utilisateurs, les chatbots limités basés sur des règles se retrouvent souvent bloqués, car ils ne comprennent pas la demande de l’utilisateur. Ils passent alors à côté de détails importants et demandent à l’utilisateur de répéter des informations déjà partagées, entraînant une expérience frustrante pour l’utilisateur. Souvent, le chatbot transfère l’utilisateur vers un agent d’assistance en direct. Toutefois, si ce transfert n’est pas activé, le chatbot empêche l’utilisateur d’accéder aux informations souhaitées, le frustrant encore plus.

Alors que le flux conversationnel du chatbot basé sur des règles ne prend en charge que les options de questions-réponses prédéfinies, les chatbots IA comprennent les questions de l’utilisateur, quelle que soit la manière dont elles sont formulées. Grâce aux capacités de l’IA et du natural language understanding (NLU), le chatbot IA peut rapidement détecter toutes les informations contextuelles pertinentes partagées par l’utilisateur, pour que la conversation se déroule de manière plus fluide et plus conversationnelle.

Lorsque le chatbot alimenté par l’IA n’est pas sûr de ce que demande une personne et qu’il trouve plusieurs actions susceptibles d’y répondre, il peut poser des questions plus précises. Il peut également afficher une liste d’actions possibles à partir de laquelle l’utilisateur peut sélectionner l’option qui correspond à ses besoins. 

Les algorithmes de machine learning qui sous-tendent les chatbots IA leur permettent d’apprendre automatiquement et de développer une base de connaissances de plus en plus intelligente de questions-réponses basées sur les interactions avec l’utilisateur. Grâce à l’apprentissage profond, plus un chatbot IA fonctionne depuis longtemps, mieux il peut comprendre les objectifs de l’utilisateur et fournir des réponses plus détaillées et plus précises, contrairement à un chatbot dont les connaissances sont basées sur un algorithme récemment mis en place.

Les chatbots d’IA conversationnelle peuvent se souvenir des conversations qu’ils ont eues avec les utilisateurs et intégrer ce contexte dans leurs interactions. Lorsqu’ils sont associés à des capacités d’automatisation telles que l’automatisation robotisée des processus (RPA), les utilisateurs peuvent accomplir des tâches par le biais du chatbot.

Ainsi, pour une commande de pizza, le chatbot du restaurant peut reconnaître un client fidèle qui revient passer commande, le saluer par son nom, mémoriser sa commande « habituelle » et utiliser l’adresse de livraison et la carte bancaire enregistrées pour finaliser la commande. Profondément intégré aux systèmes métier, le chatbot IA peut extraire des informations de plusieurs sources contenant l’historique des commandes des clients et créer un processus de commande rationalisé. 

Si un utilisateur n’est pas satisfait et souhaite parler à un agent humain, le transfert peut se faire de façon fluide. Dans ce cas, l’agent d’assistance en direct dispose de l’historique de la conversation avec le chatbot et peut reprendre l’appel en étant bien informé.

Le temps nécessaire pour concevoir un chatbot IA peut varier en fonction de plusieurs facteurs tels que la pile technologique et les outils de développement que vous utilisez, la complexité du chatbot, les fonctionnalités souhaitées, la disponibilité des données et la nécessité éventuelle de l’intégrer à d’autres systèmes, bases de données ou plateformes. Avec une plateforme conviviale, no-code/low code, vous pouvez créer des chatbots IA plus rapidement. 

Avec IBM watsonx Assistant, les chatbots peuvent être entraînés à partir de peu de données pour mieux comprendre l’utilisateur, et ils peuvent être enrichis de capacités de recherche pour examiner le contenu existant et fournir des réponses qui vont au-delà de la programmation initiale du concepteur de la conversation du chatbot. 

IBM watsonx Assistant accélère le déploiement des agents conversationnels par le biais de :

• L’amélioration de la reconnaissance de l’intention grâce à l’utilisation de grands modèles de langage (LLM) et aux technologies de NLP et de NLU avancées.
• Capacités de recherche intégrées.
• Kits de démarrage ou intégrations avec des canaux, des applications tierces, des systèmes métier ou des centres d’appels en tant que service (CCaaS) comme Nice CXone.

Selon l’étude Forrester 2023 The Total Economic Impact sur IBM watsonx Assistant, l’interface low code/no-code d’IBM permet à un nouveau groupe d’employés non techniques d’obtenir et d’améliorer des compétences en IA conversationnelle. L’organisation composite a connu des gains de productivité en créant des compétences 20 % plus rapidement que si elles étaient réalisées à partir de zéro.

Un chatbot vocal est un autre outil de conversation qui permet aux utilisateurs d’interagir avec le bot en lui parlant plutôt qu’en écrivant. Certains chatbots vocaux peuvent être plus rudimentaires. Certains utilisateurs peuvent être frustrés par la technologie de serveur vocal interactif (SVI), en particulier lorsqu’elle ne parvient pas à récupérer l’information demandée à partir des options de menu préprogrammées et qu’elle met l’utilisateur en attente. Toutefois, ce système évolue grâce à l’intelligence artificielle et améliore la satisfaction client.

Les chatbots vocaux pilotés par l’IA peuvent offrir les mêmes fonctionnalités avancées que les chatbots IA, mais ils sont déployés sur des canaux vocaux et utilisent la technologie text-to-speech et speech-to-text. Avec l’aide du NLP et en s’intégrant aux technologies informatiques et téléphoniques, les chatbots vocaux peuvent désormais comprendre les questions posées oralement, analyser les besoins professionnels des utilisateurs et fournir des réponses pertinentes sur le ton de la conversation. Ces éléments peuvent accroître l’engagement client et la satisfaction de l’agent humain, améliorer les taux de résolution des appels et réduire les temps d’attente.

Les chatbots et les bots vocaux visent tous deux à identifier les besoins des utilisateurs et à fournir des réponses utiles, mais les chatbots vocaux peuvent constituer une méthode de communication plus rapide et plus pratique, dans la mesure où il est plus facile d’obtenir une réponse en temps réel sans avoir à saisir du texte ou à cliquer sur les options d’un menu déroulant.

Dotée de capacités d’IA générative, la prochaine génération de chatbots offre des fonctionnalités encore plus avancées. En effet, ils comprennent le langage courant, peuvent s’adapter au style de conversation de l’utilisateur et faire preuve d’empathie dans leurs réponses aux questions des utilisateurs. Alors que les chatbots basés sur l’IA conversationnelle peuvent assimiler les questions ou les commentaires d’un utilisateur et générer une réponse « humaine », les chatbots alimentés par l’IA générative peuvent aller plus loin en générant du nouveau contenu en sortie.

Ce nouveau contenu peut inclure du texte, des images et du son de haute qualité basés sur les LLM sur lesquels ils ont été entraînés. Les nouveaux logiciels de chatbot peuvent fournir des expériences personnalisées aux utilisateurs et aider les équipes d’assistance à atteindre plus rapidement un plus grand nombre de clients. Les interfaces de chatbot dotées de l’IA générative peuvent reconnaître, résumer, traduire, prédire et créer du contenu en réponse à la requête d’un utilisateur sans nécessiter d’interaction humaine.

Un chatbot hybride est un système d’IA conversationnelle qui associe une logique basée sur des règles avec des capacités de machine learning. Cette association permet de proposer une expérience utilisateur polyvalente qui gère une de nombreuses tâches dont la difficulté varie en raison de l’intégration de la technologie d’IA.

Les chatbots basés sur des règles fonctionnent sur un ensemble de règles et de scripts prédéfinis fournissant ainsi plus de structure, tandis que l’IA présente un potentiel d’apprentissage pour des interactions plus complexes. Le chatbot hybride offre le meilleur des deux systèmes en une seule technologie et propose une expérience utilisateur simple et personnalisée.

Lorsque vous évaluez les différents types de chatbots à la recherche de ceux qui conviendraient le mieux à votre entreprise, n’oubliez pas de placer l’utilisateur final au cœur de votre décision. Quels sont les objectifs de vos utilisateurs et leurs attentes vis-à-vis de votre entreprise, et quelles sont leurs préférences en matière d’expérience utilisateur avec un chatbot ? Préfèrent-ils choisir une option dans un simple menu de boutons, ou ont-ils besoin de pouvoir dialoguer de manière ouverte pour obtenir des réponses à des questions plus nuancées ? 

Tenez compte de la situation de votre entreprise et des cas d’utilisation dans lesquels vous déploieriez un chatbot, qu’il s’agisse d’un chatbot de génération de leads, de commerce électronique ou d’assistance aux clients ou aux employés. Si vous travaillez pour une petite entreprise ou une start-up, avec un nombre limité d’utilisateurs actifs et peu de questions fréquemment posées FAQ, un chatbot plus simple peut suffire. Dans ce cas, un chatbot basé sur des règles ou sur la reconnaissance des mots-clés peut répondre aux besoins de votre entreprise et facilement satisfaire vos clients.

Cependant, pour les moyennes et grandes entreprises qui possèdent de vastes volumes de données utilisateur à partir desquelles un chatbot peut apprendre automatiquement, un chatbot IA peut fournir des réponses détaillées et précises aux utilisateurs et améliorer l’expérience client. On peut citer comme exemple son utilisation dans le secteur de la santé et des produits pharmaceutiques, où il peut aider les patients à prendre rendez-vous et à gérer les retraits d’ordonnance.

Lorsque vous étudiez l’impact de l’IA générative sur les chatbots, réfléchissez à la manière dont votre entreprise peut tirer parti de réponses créatives et conversationnelles. Tenez également compte du moment où cette technologie est la plus adaptée à vos objectifs commerciaux et aux besoins de vos clients.