Qu’est-ce qu’un chatbot ?

Les chatbots sont disponibles sur les sites Web, dans les applications de messagerie, par SMS, sur WhatsApp, sur les portails de service client et sur de nombreux autres canaux numériques.

Tous les chatbots n’utilisent pas l’intelligence artificielle (IA). Les traditionnels suivent des règles prédéfinies, des arbres de décision et des flux de conversation préétablis. Ceux alimentés par l’IA utilisent des technologies telles que le traitement automatique du langage naturel (TALN), l’IA générative et les grands modèles de langage (LLM) pour comprendre l’intention des utilisateurs, générer des réponses plus naturelles et s’adapter à un éventail plus large de conversations.

Les chatbots traditionnels conviennent bien pour les demandes prévisibles, mais peinent à répondre aux questions qui sortent du cadre pour lequel ils ont été programmés. Les chatbots d’IA actuels sont capables de bien plus que fournir de simples réponses. Beaucoup se connectent à des applications professionnelles, des bases de données et des bases de connaissances afin de récupérer des informations, d’effectuer des transactions ou de guider les utilisateurs tout au long d’un processus. Ils peuvent également assister les agents humains en traitant les demandes courantes et en leur transférant les conversations plus complexes lorsqu’une aide supplémentaire est nécessaire.

Les entreprises de nombreux secteurs utilisent des chatbots pour accompagner leurs clients, leurs collaborateurs et leurs partenaires. Ceux-ci s’avèrent utiles pour le service client, les ventes, l’assistance technique, le partage interne des connaissances, la prise de rendez-vous et bien d’autres tâches quotidiennes.

Bien que chaque chatbot dispose de capacités différentes, l’objectif reste le même : permettre aux utilisateurs d’obtenir plus facilement des informations et d’accomplir des tâches par le biais d’une conversation, plutôt que de naviguer dans des menus ou de fouiller du contenu.

Les chatbots sont importants car ils aident les entreprises à fournir une assistance plus rapide, à améliorer l’accès à aux informations et à étendre leurs services sur l’ensemble des canaux numériques. Ils reflètent une évolution majeure dans la mise à disposition des expériences numériques.

Les clients d’aujourd’hui s’attendent à des interactions omnicanales plus rapides et plus personnalisées. Les employés souhaitent également accéder rapidement aux connaissances de l’entreprise et aux ressources internes. Les chatbots contribuent à répondre à ces attentes en rendant les informations et les services accessibles via une interface conversationnelle familière.

L’idée que des ordinateurs puissent entretenir des conversations avec des personnes remonte à plusieurs décennies. En 1950, Alan Turing a proposé ce qui est devenu le « test de Turing » afin d’évaluer si une machine pouvait faire preuve d’une intelligence semblable à celle d’un être humain. Dans les années 1960, ELIZA est devenu l’un des premiers chatbots connus en simulant des conversations avec les utilisateurs grâce à une simple mise en correspondance de modèles : il identifiait des mots-clés et répondait par des réponses prédéfinies plutôt que de comprendre le sens des propos.

Les chatbots sont aujourd’hui bien plus évolués, mais ils s’appuient sur le même objectif : permettre aux ordinateurs de communiquer en langage naturel. Ils jouent un rôle central dans la manière dont les entreprises interagissent avec les individus. Au lieu de se limiter aux appels téléphoniques, aux e-mails ou aux pages Web statiques, ces dernières proposent des expériences conversationnelles qui aident les utilisateurs à trouver des informations et à accomplir des tâches de manière plus directe. En effet, la conversation est devenue un moyen courant d’interagir avec la technologie.

Les entreprises découvrent de nouvelles façons d’utiliser les chatbots à mesure que ceux-ci évoluent. Ils sont désormais un élément essentiel de l’engagement client, du soutien aux employés, de l’expérience client et de la transformation numérique.

Beaucoup de gens pensent que le terme chatbot désigne systématiquement un chatbot alimenté par l’IA, mais cette technologie existait bien avant l’IA générative.

Le terme IA conversationnelle est parfois utilisé à la place de chatbot, bien que les deux ne soient pas synonymes. Alors que l’IA conversationnelle désigne une vaste catégorie de technologies permettant aux systèmes de comprendre le langage humain et d’y répondre, un chatbot n’est qu’une application parmi d’autres de cette technologie. En d’autres termes, l’IA conversationnelle est à la base de nombreux chatbots, mais elle peut également être à la base d’assistants d’IA, d’agents d’IA, d’assistants virtuels et d’autres systèmes conversationnels.

Certaines entreprises utilisent les termes agent conversationnel et chatbot de manière interchangeable, souvent dans le domaine du service client. D’autres utilisent le terme agent conversationnel pour désigner des systèmes de chatbot plus avancés, capables d’accéder à des applications métier, d’effectuer des tâches ou de prendre en charge des interactions plus complexes. En l’absence de définition universelle d’agent conversationnel, ce terme peut varier selon le fournisseur ou le produit.

Tout chatbot d’IA est un chatbot, mais tout chatbot n’est pas nécessairement un chatbot d’IA. Les chatbots traditionnels et ceux alimentés par l’IA communiquent tous deux par le biais de conversations, mais ils diffèrent dans leur manière de comprendre les utilisateurs et d’y répondre.

• Les chatbots traditionnels, également appelés chatbots basés sur des règles, suivent des règles prédéfinies, des arbres de décision ou des réponses préprogrammées. Ils conviennent bien aux interactions prévisibles, mais leur flexibilité est limitée. De nombreuses entreprises utilisent ce type de chatbots sur leurs sites Web pour répondre aux FAQ ou guider les utilisateurs dans des tâches courantes.
  
  
• Les chatbots d’IA utilisent des modèles d’IA pour interpréter le langage naturel, garder le contexte à l’esprit et générer des réponses. Ils peuvent traiter une plus grande variété de questions et de conversations. Parmi les exemples bien connus, on peut citer ChatGPT et Claude, qui permettent aux utilisateurs de poser des questions ouvertes et de recevoir des réponses sous forme de conversation.

De nombreux assistants d’IA intègrent des capacités de chatbot, mais tous les chatbots d’IA ne fonctionnent pas comme des assistants d’IA à part entière. Les deux utilisent l’IA conversationnelle, mais leurs objectifs diffèrent.

• Les chatbots d’IA sont avant tout conçus comme des chatbots conversationnels qui interagissent avec les utilisateurs par le biais de conversations naturelles. Ils répondent aux questions, fournissent des informations et aident les utilisateurs à accomplir des tâches spécifiques.
  
  
• Les assistants d’IA ont un rôle plus large. Outre la réponse aux questions, ils peuvent aider les utilisateurs à gérer leur agenda, à programmer des rappels, à créer du contenu, à rechercher des informations et à travailler sur plusieurs applications. Citons par exemple Amazon Alexa, Siri d’Apple, l’Assistant Google, Google Gemini et des assistants professionnels tels que Microsoft Copilot.

Les chatbots d’IA et les agents d’IA peuvent tous deux communiquer en langage naturel, mais les seconds jouent un rôle plus actif dans l’exécution des tâches.

Certains agents d’IA intègrent une interface de chatbot, mais la conversation ne constitue qu’une partie de leurs fonctionnalités.

• Les chatbots d’IA répondent aux demandes des utilisateurs et orientent les conversations. Ils répondent généralement à des questions ou aident les utilisateurs à accomplir des tâches spécifiques, étape par étape.
  
  
• Les agents d’IA sont capables de planifier, de prendre des décisions spécifiques à une tâche et d’exécuter des workflows en plusieurs étapes avec une intervention humaine limitée. Ils utilisent souvent des outils, interagissent avec d’autres logiciels et adaptent leurs actions en fonction de l’évolution des conditions.

Par exemple, un chatbot d’IA peut aider un client à échanger un produit ou répondre à des questions sur les avantages sociaux. Un agent d’IA peut quant à lui atteindre un objectif plus large en coordonnant l’échange, en mettant à jour les stocks, en informant d’autres systèmes d’entreprise et en confirmant la transaction avec un minimum d’intervention de la part de l’utilisateur.

La frontière entre chatbot, assistant d’IA et agent d’IA devient de plus en plus floue. De nombreuses plateformes combinent désormais des éléments de ces trois types de solutions, même si leur vocation première continue de déterminer à quelle catégorie elles appartiennent.

Les chatbots traditionnels s’appuient sur des règles prédéfinies, tandis que ceux alimentés par l’IA combinent plusieurs technologies d’IA pour comprendre les demandes, générer des réponses naturelles et accomplir des tâches plus complexes.

Les technologies suivantes se complètent généralement les unes les autres tout au long d’une conversation plutôt que de fonctionner de manière indépendante. Par exemple, un chatbot d’IA peut utiliser le TALN et la compréhension du langage naturel (NLU) pour interpréter la demande d’un utilisateur et extraire les informations pertinentes, puis recourir à un LLM associé à l’IA générative pour produire une réponse conversationnelle.

Algorithmes : tout chatbot s’appuie sur des algorithmes pour traiter les informations et déterminer comment répondre. Les chatbots traditionnels suivent généralement des algorithmes prédéfinis basés sur des règles et des arbres de décision, tandis que ceux alimentés par l’IA combinent des algorithmes avec le machine learning et des modèles de langage afin de générer des réponses plus flexibles.

IA générative : elle permet aux chatbots modernes de créer des réponses originales au lieu de se contenter de réponses prédéfinies. Cette technologie permet aux chatbots d’IA de répondre de manière plus naturelle et de s’adapter à un éventail plus large de questions.

Grands modèles de langage (LLM) : il s’agit des modèles d’IA qui alimentent de nombreux chatbots. Ils sont entraînés sur de grandes quantités de texte afin de pouvoir reconnaître des schémas linguistiques, comprendre les prompts et générer des réponses permettant des conversations proches de celles des humains.

Machine learning : cette technologie permet aux systèmes d’IA de reconnaître des schémas lors de l’entraînement et d’améliorer leurs performances. De nombreux chatbots d’IA modernes s’appuient également sur l’apprentissage profond, une forme de machine learning qui aide les modèles de langage à reconnaître des schémas complexes dans le texte et à générer des réponses plus naturelles.

Traitement automatique du langage naturel (TALN) : le TALN permet aux chatbots d’interpréter le langage écrit ou parlé. Ils peuvent ainsi identifier le sens des demandes des utilisateurs, même lorsque les questions sont formulées de différentes manières.

Compréhension du langage naturel (NLU) : la NLU est un domaine spécialisé du TALN qui se concentre sur l’interprétation de l’intention et du contexte de l’utilisateur. Plutôt que de se contenter de reconnaître des mots-clés, la NLU aide les chatbots d’IA à comprendre ce que l’utilisateur cherche à accomplir.

Qu’un chatbot suive des règles prédéfinies ou utilise l’IA, chaque conversation suit le même processus de base. Le programme informatique reçoit le message ou la commande vocale d’un utilisateur, interprète la demande, sélectionne la réponse appropriée, puis répond ou effectue une action. La différence réside dans la manière dont chaque type de chatbot comprend la demande et décide de la suite à donner.

Un chatbot traditionnel compare la saisie de l’utilisateur à des règles, à des mots-clés ou à des flux de conversation prédéfinis. S’il reconnaît la demande, il renvoie une réponse programmée ou guide l’utilisateur vers l’étape suivante. Par exemple, un client peut sélectionner « Suivre une commande » dans un menu ou répondre « oui » pour poursuivre une conversation scriptée. Si la demande ne correspond à aucune des réponses programmées du chatbot, celui-ci est souvent incapable de poursuivre, et doit alors rediriger l’utilisateur ou le transférer à un conseiller humain.

Les chatbots d’IA suivent un processus plus flexible. Ils sont capables de comprendre l’intention et le contexte des demandes des utilisateurs. Ils peuvent également mémoriser des informations issues des échanges précédents, ce qui permet aux utilisateurs de poser des questions complémentaires ou de changer de sujet de manière naturelle.

Par exemple, un client pourrait taper ou dire : « J’ai commandé une veste la semaine dernière, mais j’aimerais l’échanger contre une autre taille. » Au lieu de demander au client de choisir parmi un menu d’options, un chatbot d’IA peut comprendre la requête, demander le numéro de commande, récupérer les détails de l’achat et guider le client tout au long du processus d’échange.

De nombreux chatbots d’IA s’intègrent également à diverses sources de données, telles que des bases de connaissances et des applications professionnelles. Cela leur permet de répondre à des questions, d’effectuer des tâches et de réaliser des actions. Ils peuvent ainsi créer des tickets d’assistance, prendre des rendez-vous, mettre à jour les dossiers clients ou récupérer des informations sur les commandes, le tout au cours d’une même conversation.

Les entreprises peuvent déployer des chatbots dans de nombreux services afin d’améliorer les interactions avec leurs clients et leurs collaborateurs. La plupart de ces cas d’utilisation s’appliquent aussi bien aux chatbots traditionnels qu’à ceux alimentés par l’IA, bien que ces derniers soient mieux adaptés aux conversations plus complexes.

Les chatbots d’IA plus avancés peuvent automatiser certaines parties de ces workflows. Les agents d’IA peuvent souvent mener à bien des workflows entiers avec une intervention encore plus réduite de la part des utilisateurs.

Le service client reste l’une des utilisations les plus courantes des chatbots. Ils répondent aux questions, fournissent des conseils et aident les clients à résoudre leurs problèmes sans qu’ils aient toujours besoin de faire appel à un conseiller. Parmi les tâches courantes, on peut citer :

• répondre aux questions concernant les produits, les services ou les conditions générales ;
• aider les clients à suivre leurs commandes, à traiter leurs retours ou à gérer leur compte ;
• fournir des conseils de dépannage ;
• transmettre les demandes complexes à l’équipe d’assistance appropriée.

Par exemple, un détaillant peut utiliser un chatbot pour aider ses clients à vérifier l’état de leurs commandes, tandis qu’un éditeur de logiciels peut s’en servir pour répondre à des questions techniques de base avant de mettre les utilisateurs en relation avec un conseiller du service d’assistance.

Au sein des entreprises, les chatbots peuvent servir de point central d’accès aux ressources et à l’assistance internes. Ils aident les employés à accéder à des informations et à accomplir des tâches courantes liées à leur travail. Parmi les utilisations typiques, on peut citer :

• répondre aux questions concernant les politiques et les avantages sociaux de l’entreprise ;
• faciliter l’intégration des nouveaux employés ;
• apporter une aide pour les demandes informatiques courantes ;
• mettre les employés en relation avec les ressources internes.

Un employé peut utiliser un chatbot pour trouver des informations sur les règles relatives aux congés, ou une nouvelle recrue peut s’en servir pour obtenir des conseils sur la configuration des logiciels de l’entreprise.

Les chatbots peuvent faciliter la recherche d’informations stockées sur divers sites Web, dans des documents et au sein des systèmes internes. Ce cas d’utilisation s’est généralisé à mesure que la compréhension des questions en langage naturel par les chatbots d’IA s’est améliorée. Parmi les utilisations courantes, on peut citer :

• trouver des réponses dans la documentation de l’entreprise ;
• effectuer des recherches dans la documentation produit, les ressources techniques ou les bases de connaissances ;
• localiser des politiques et procédures internes ;
• résumer des informations issues de documents.

Un client peut utiliser un chatbot pour trouver des informations spécifiques dans un guide produit, tandis qu’un employé peut lui demander de localiser une politique d’entreprise.

Les chatbots peuvent soutenir les équipes commerciales en aidant les clients à s’informer sur les produits et les services, en leur fournissant des recommandations et en les guidant tout au long du processus d’achat. Ils peuvent notamment :

• répondre aux questions sur les produits ;
• recommander des produits ou des services ;
• qualifier les prospects et collecter des informations sur les clients ;
• planifier des réunions ou des démonstrations de produits.

Une entreprise d’e-commerce peut utiliser un chatbot pour aider les acheteurs à choisir des produits. Un éditeur de logiciels s’en servir pour répondre aux questions de clients potentiels.

Au lieu de se contenter de fournir des réponses, certains chatbots aident les utilisateurs à effectuer des actions courantes. Ils se connectent souvent aux systèmes d’entreprise pour traiter les demandes courantes. Les tâches peuvent inclure :

• Prise de rendez-vous
• Réservations
• Mise à jour des informations de compte
• Remplissage de formulaires ou envoi de demandes

Par exemple, un professionnel de santé peut utiliser un chatbot pour la prise de rendez-vous, tandis qu’une banque peut s’en servir pour aider ses clients à mettre à jour les informations relatives à leur compte.

Les logiciels de chatbot plus avancés peuvent automatiser certaines étapes des processus métier en collectant des informations, en se connectant à d’autres systèmes et en effectuant des tâches spécifiques. Ils peuvent par exemple :

• créer des tickets d’assistance ;
• transmettre les demandes à l’équipe compétente ;
• mettre à jour les dossiers de l’entreprise ;
• lancer des processus de validation.

Un chatbot RH pourrait recueillir les informations d’une nouvelle recrue et lancer le processus d’intégration, tandis qu’un chatbot informatique pourrait créer automatiquement un ticket d’assistance et le transmettre à l’équipe compétente.

Certains chatbots d’IA automatisent une partie de ces workflows, tandis que les agents d’IA sont souvent capables de les gérer de manière plus autonome.

Les chatbots traditionnels et ceux alimentés par l’IA améliorent tous deux la manière dont les entreprises interagissent avec les utilisateurs. Quelle que soit la technologie sur laquelle ils reposent, les chatbots offrent plusieurs avantages communs.

Cohérence des informations : les chatbots répondent en s’appuyant sur un contenu validé et des règles métier, ce qui contribue à fournir des réponses plus cohérentes d’une conversation à l’autre.

Plus grande rapidité de réponse : les chatbots peuvent apporter des réponses immédiates aux questions courantes, réduisant ainsi le temps que les utilisateurs passent à rechercher des informations ou à attendre une assistance.

Disponibilité supérieure : contrairement aux équipes dont les horaires de travail sont limités, les chatbots peuvent répondre à toute heure du jour et de la nuit. Cette flexibilité permet aux entreprises d’accompagner les utilisateurs dans différents fuseaux horaires et selon des horaires variés.

Amélioration de la productivité : les collaborateurs peuvent trouver rapidement les politiques, les procédures et d’autres ressources internes sans avoir à effectuer de recherches dans plusieurs systèmes ni à contacter des collègues pour des questions courantes.

Assistance client plus efficace : les chatbots traitent les demandes courantes, ce qui permet aux équipes d’assistance de se concentrer sur les problèmes nécessitant davantage de temps, d’expertise ou d’attention personnalisée.

Soutien à la croissance de l’entreprise : les chatbots permettent aux entreprises de gérer le volume croissant de demandes des clients et des employés sans augmenter proportionnellement les effectifs du service d’assistance, ce qui améliore l’efficacité opérationnelle.

Les capacités conversationnelles et la connectivité des chatbots d’IA offrent d’autres avantages, notamment :

Informations exploitables : les conversations avec les chatbots d’IA peuvent faire apparaître des questions courantes, des problèmes récurrents et des lacunes en matière d’information. Ces observations peuvent être utilisées pour améliorer les produits, les services et les ressources d’assistance.

Automatisation des tâches courantes : de nombreux chatbots d’IA peuvent se connecter aux systèmes d’entreprise pour effectuer des actions telles que la prise de rendez-vous, la mise à jour des dossiers ou la création de tickets d’assistance. Cette capacité réduit le travail manuel et contribue à rationaliser les processus courants.

Interactions plus personnalisées : les chatbots d’IA peuvent adapter leurs réponses en fonction des préférences des utilisateurs, des conversations précédentes ou des informations disponibles sur leur compte. Cette personnalisation permet des interactions plus pertinentes sans que les utilisateurs aient à répéter les mêmes informations à chaque fois.

Si l’intérêt des chatbots est indéniable, leur utilisation soulève toutefois des enjeux importants. Les entreprises doivent voir au-delà de la technologie elle-même et mettre en place des processus de gouvernance, de maintenance et de supervision humaine. Avec une planification adéquate, de nombreux défis courants peuvent être atténués, voire évités.

Biais et équité : les chatbots d’IA peuvent refléter les biais présents dans les données d’entraînement ou dans les informations auxquelles ils ont accès. Des tests, des mises à jour et un suivi réguliers permettent d’identifier les problèmes potentiels et d’améliorer la qualité des réponses des chatbots au fil du temps.

Demandes complexes : les chatbots ne peuvent pas gérer toutes les conversations. Certaines situations nécessitent un jugement humain, de l’empathie ou une expertise spécialisée. Un chatbot bien conçu doit reconnaître ses limites et proposer un moyen clair de contacter un interlocuteur humain lorsque cela s’avère nécessaire.

Réponses incorrectes ou trompeuses : les chatbots d’IA peuvent parfois générer des réponses inexactes, incomplètes ou trompeuses. On parle alors d’hallucinations ; celles-ci sont plus fréquentes lorsqu’un chatbot n’a pas accès à des informations fiables ou qu’on lui pose des questions hors de son domaine de compétence. Connecter les chatbots à des sources de données fiables et évaluer régulièrement leurs performances permet d’améliorer leur précision.

Maintenance continue : les chatbots nécessitent des mises à jour régulières à mesure que les informations métier, les politiques d’entreprise et les besoins des clients évoluent. Les chatbots d’IA bénéficient également d’une surveillance et d’un affinage continus afin de maintenir leur précision, d’améliorer leurs performances et de prendre en charge de nouveaux cas d’utilisation.

Confidentialité et sécurité : les chatbots traitent souvent des informations relatives aux clients, aux employés ou aux activités. Les entreprises doivent mettre en place des politiques visant à protéger les données sensibles, à contrôler l’accès aux systèmes d’entreprise et à se conformer aux réglementations applicables en matière de confidentialité.

Confiance des utilisateurs et transparence : les utilisateurs doivent savoir quand ils interagissent avec un chatbot et comprendre à quelles données celui-ci a accès. Définir des attentes claires contribue à susciter un climat de confiance et à offrir une meilleure expérience utilisateur.