Quelle est l'intelligence des chatbots aujourd'hui ? Votre robot est-il aussi intelligent que vous le souhaiteriez ? Qu'est-ce qui rend votre agent virtuel plus ou moins intelligent que celui de votre concurrent ? Il n'y a jamais eu autant d'écart entre les solutions de chatbot sur le marché et autant de défis pour les décideurs d'entreprise pour savoir quel agent virtuel choisir.
Chez Konverso, nous travaillons sur les agents IA d'entreprise depuis 2017, et nous avons relevé de nombreux défis allant de l'apprentissage automatique et de la compréhension du langage naturel, à la gestion du contexte, à la personnalisation, à l'automatisation et à la communication de bot à bot.
Sur la base de l'analyse de implémentations réussies de notre technologie sur le marché des entreprises, voici comment nous voyons les agents d'IA évoluer au cours de la prochaine décennie. Nous avons identifié 5 niveaux de maturité, des chatbots FAQ de base aux chatbots conversationnels multicanaux et multironds, en passant par les chatbots proactifs, non linéaires et même coopératifs.
Découvrez quel type de chatbot d'intelligence artificielle est le plus pertinent pour la transformation numérique de votre organisation aujourd'hui... et pour l'avenir.
Niveau 1 : Chatbot FAQ ou conversation à tour de rôle
La plupart d'entre nous se sont habitués aux capacités de base des chatbots, ce que nous appelons le "niveau d'intelligence 1" ou le chatbot FAQ. Il s'agit du type d'agent virtuel le plus couramment utilisé sur le marché, qu'il s'agisse de sites de commerce électronique ou de l'aide en ligne des administrations publiques.
Cet assistant permet à l'utilisateur de poser une question simple pour obtenir une réponse, ce qui constitue une légère amélioration par rapport à la recherche dans les pages FAQ de base.
Cependant, même dans cette catégorie, les capacités des différents vendeurs diffèrent déjà grandement. Pour distinguer clairement les différences entre ces fournisseurs et ces plateformes, vous pouvez poser les questions suivantes : mon agent virtuel peut-il trouver des réponses dans différentes bases de connaissances, à l'intérieur et à l'extérieur de l'entreprise ?
Comment mon chatbot clarifie-t-il la question en cas d'ambiguïté dans le langage utilisé ? Mon chatbot est-il pré-entraîné à gérer la similarité sémantique? Comment mon chatbot gère-t-il la sémantique au-delà des fonctionnalités de base fournies par un moteur de compréhension du langage naturel (NLU) et de traitement du langage naturel (NLP) ?
Comment mon chatbot apporte-t-il des réponses différentes en fonction du rôle de l'utilisateur dans l'organisation (un utilisateur occasionnel a besoin d'une réponse différente extraite d'une source différente de celle d'un expert) ?
Niveau 2 : chatbot à conversations multiples
Certains chatbots permettent un dialogue à plusieurs tours, ce qui signifie que vous pouvez avoir une conversation à plusieurs étapes avec un niveau de base de va-et-vient. En outre, il n'est pas possible de répondre à certaines questions en un seul tour.
Le chatbot doit alors poser des questions de clarification, sans script prédéfini. Dans cette catégorie, le robot d'entreprise peut classer plusieurs intentions (ce que l'utilisateur veut réaliser) afin de sélectionner les actions suivantes.
Ces conversations entre un robot et un utilisateur impliquent souvent de demander (d'inviter) l'utilisateur à fournir des informations, d'analyser la réponse de l'utilisateur (une traduction "d'humain à chatbot"), puis d'agir sur la base de ces informations pour obtenir la meilleure réponse (dans la bonne langue).
Cependant, dans cette catégorie, il existe également des écarts importants entre les fournisseurs. Différentes formations peuvent être nécessaires pour qu'un chatbot résolvant des problèmes comprenne les nombreuses façons dont les utilisateurs expriment leurs intentions. En effet, les systèmes d'IA devront gérer les fautes d'orthographe, les synonymes, les entités nommées, etc.
Certains chatbots s'appuient sur des algorithmes d'apprentissage profond pré-entraînés et peuvent être testés sur les utilisateurs dès le premier jour, tandis que d'autres ont besoin d'être entièrement entraînés pour être opérationnels. Vous devez également vérifier si votre chatbot peutrecommander du contenu en fonction du contexte et de l'utilisation de l'utilisateur.
Si vous anticipez déjà des usages croissants pour votre agent virtuel, vous voudrez peut-être vérifier s'il peut aussitirer parti de l'apprentissage actif pour accélérer son autonomie et sa valeur pour votre organisation.
Niveau 3 : Chatbot contextualisé / proactif
Lesinterfaces hautement conversationnelles et leschatbots contextuels peuvent exploiter les préférences de l'utilisateur et d'autres types de données telles que l'utilisation et les conversations précédentes afin d'offrir de meilleurs services et de simplifier l'expérience de l'utilisateur.
Ces self-services sont capables d'impliquer les utilisateurs de manière proactive et d'envoyer des notifications pour déclencher un flux de travail. Un chatbot connecté aux applications d'entreprise pourra utiliser les données pour comprendre les problèmes affectant l'utilisateur final. Sur la base des données provenant de l'outil d'analyse de l'utilisateur final, le chatbot apparaîtra pour alerter l'utilisateur final qu'une action doit être effectuée (exécuter une automatisation, vérifier les mises à jour...).
Lacontextualisation n'est peut-être pas en tête de votre liste d'achats aujourd'hui. Mais si vous considérez l'importance d'interactions efficaces pour l'adoption par les utilisateurs et l'accélération de la résolution des incidents, vous commencez à voir comment elle peut avoir un impact positif sur les résultats.
Niveau 4 : conversation non linéaire
Les gens trouvent frustrant d'utiliser des chatbots, car les agents virtuels de base s'appuient sur des arbres de décision développés manuellement pour gérer des conversations "scénarisées". Mais les conversations naturelles vont souvent au-delà des chemins de résolution d'intention prédéfinis et linéaires créés par les développeurs.
Pour compliquer encore les choses, les utilisateurs ne parviennent souvent pas à suivre une tâche jusqu'à sa conclusion logique avant d'en initier une autre, ce qui signifie que le chatbot doit être capable de guider la conversation dans une nouvelle direction pour atteindre le résultat souhaité - sans perdre le contexte initial de la conversation.
Unegestion efficace du contexte est importante car elle permet aux chatbots d'interagir avec les utilisateurs d'une manière plus facile, plus rapide et plus utile. Ce chatbot de niveau 4 devrait démontrer sa capacité à gérer des initiatives et des tâches mixtes et à prendre des mesures basées sur l'inférence. Ces robots robustes peuvent gérer les interruptions et changer de contexte .
Parce que les utilisateurs ne suivront pas toujours votre flux de conversation défini, étape par étape, ils peuvent essayer de poser une question au milieu du processus, ou simplement vouloir l'annuler au lieu de le terminer.
Niveau 5 : coopération entre chatbots
Dans un avenir proche, les agents d'IA seront capables d'en savoir plus sur le contexte de l'utilisateur final et interviendront dans de multiples parties des opérations d'une entreprise - du service d'assistance informatique au marketing, aux ventes, aux ressources humaines ou à la finance. Nous soutenons totalement cette vision de l'évolution de la communication par chatbot, mais elle nécessite une collaboration entre les acteurs du marché.
C'est pourquoi Konverso est un membre actif de l'Alliance for Open Chatbot, qui définit des normes d'interopérabilité pour permettre une communication efficace entre les chatbots.
L'enjeu est une meilleure expérience utilisateur et, à long terme, la création de valeur commerciale et d'innovation grâce à la coopération entre les chatbots .
Quel niveau de chatbot êtes-vous prêt à construire ou à acheter ?êtes vous prêt à construire ou à acheter ?
D'ici 2022, 70 % des cols blancs interagiront quotidiennement avec des plateformes conversationnelles (source Gartner). Cette dynamique de collaboration entre le chatbot et l'homme est déjà en marche, mais de nombreux fournisseurs ne sont toujours pas en mesure de proposer des solutions de chatbot de qualité professionnelle.
Vous pouvez décider de de créer votre propre chatbot si vous disposez de l'équipe et des compétences nécessaires pour fournir un chatbot de niveau 3 de haute qualité. Une approche alternative, voire complémentaire, consiste à se tourner vers des fournisseurs tiers, tels que Konverso, qui se spécialisent dans les assistants d'entreprise IA préconstruits.
Parce que la collaboration fonctionne pour les chatbots et peut également fonctionner entre les équipes internes et l'équipe de Konverso composée de spécialistes de l'apprentissage automatique et du NLU/NLP. C'est ainsi que nous avons construit une plateforme de chatbot robuste et évolutive, avec une feuille de route solide pour l'avenir.
