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chatbot: comment choisir votre Virtual Agent AI

8 mars 2021 09:50:56

À quel point les chatbots sont-ils maintenant intelligents ? Votre bot est-il aussi intelligent que vous le souhaiteriez ? Qu'est-ce qui rend votre agent virtuel plus intelligent ou moins performant que celui de vos concurrents ? Il n'y a jamais eu un tel écart entre les solutions de chatbot sur le marché et plus de défis pour les décideurs d'entreprise pour vraiment savoir quel agent virtuel choisir.

Chez Konverso, nous travaillons sur les agents d'intelligence artificielle d'entreprise depuis 2017 et nous avons relevé de nombreux défis allant de l'apprentissage automatique, la compréhension du langage naturel à la gestion du contexte, à la personnalisation, à l'automatisation et à la communication Bot to Bot.

Sur la base de l'analyse des implémentations réussies de notre technologie sur le marché des entreprises, voici comment nous voyons les agents conversationnels évoluer au cours de la prochaine décennie. Nous avons identifié 5 niveaux de maturité, des chatbots FAQ basiques aux robots conversationnels multicanaux et multirounds, en passant par les chatbots proactifs, non linéaires et même coopératifs.

Découvrez quel type de chatbot intelligent est le plus pertinent pour la transformation numérique de votre organisation pour aujourd'hui… Et pour l'avenir.

 

chatbot levels : how to choose your AI virtual agent ?

Niveau 1: FAQ chatbot ou conversation à un tour

La plupart d'entre nous se sont habitués aux capacités de base des robots, ce que nous appelons le «niveau d'intelligence 1» ou la FAQ Chatbot. Il s'agit du type d'agent virtuel le plus couramment utilisé sur le marché, des sites de commerce électronique à l'aide en ligne des administrations publiques.

Cet assistant permet à l'utilisateur de poser une simple requête pour obtenir une réponse, ce qui constitue une légère amélioration par rapport à la recherche dans les pages de FAQ de base.

Cependant, même dans cette catégorie, les capacités des différents fournisseurs diffèrent déjà considérablement. Pour repérer clairement la différence entre ces fournisseurs et plates-formes, vous pouvez poser les questions suivantes: mon agent virtuel peut-il récupérer les réponses dans diverses bases de connaissances à l'intérieur et à l'extérieur de l'entreprise?

Comment mon chatbot clarifie-t-il la question lorsqu'il y a ambiguïté dans la langue utilisée? Mon chatbot est-il pré-formé pour gérer la similitude 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 bot 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 de conversation à plusieurs tours

Certains chatbots permettent un dialogue à plusieurs tours, ce qui signifie que vous pouvez avoir une conversation en plusieurs étapes avec un niveau de base de va-et-vient. De plus, il est impossible de répondre à certaines questions en un seul tour.

Il oblige le chatbot à poser des questions de clarification, sans script prédéfini. Dans cette catégorie, le bot d'entreprise peut classer plusieurs intentions (ce que l'utilisateur souhaite réaliser) afin de sélectionner les actions suivantes.

Ces conversations entre un bot et un utilisateur impliquent souvent de demander (inciter) l'utilisateur à fournir des informations, d'analyser la réponse de l'utilisateur (une traduction «humain à chatbot»), puis d'agir sur cette information pour récupérer la meilleure réponse (dans la bonne langue) .

Cependant, dans cette catégorie, il existe également des lacunes importantes parmi les fournisseurs. Différentes formations peuvent être nécessaires pour qu'un chatbot résolvant des problèmes comprenne les nombreuses façons dont les utilisateurs expriment leurs intentions. Parce que les systèmes d'IA devront faire face aux fautes d'orthographe, aux synonymes, aux entités nommées, etc.

Certains chatbots utilisent des algorithmes d'apprentissage pré-entraînés et peuvent être testés sur les utilisateurs dès le premier jour, d'autres doivent être entièrement formés pour être opérationnels. Vous devez également vérifier si votre chatbot peut recommander du contenu en fonction du contexte de l'utilisateur et de son utilisation.

Si vous prévoyez déjà des utilisations croissantes de votre agent virtuel, vous voudrez peut-être vérifier s'il peut également tirer parti de l'apprentissage actif pour accélérer son autonomie et sa valeur pour votre organisation.

Niveau 3: Chatbot contextualisé / proactif

Une interface hautement conversationnelle et des chatbots comprenant mieux le contexte peuvent tirer parti des préférences de l'utilisateur et d'autres types de données tels que l'utilisation et les conversations précédentes afin d'offrir de meilleurs services et de simplifier l'expérience utilisateur.

Ces self-services sont capables d'engager proactivement les utilisateurs et d'envoyer des notifications pour déclencher un workflow. Un chatbot connecté aux applications Enterprise pourra utiliser les données pour comprendre les problèmes affectant l'utilisateur final. Sur la base des données de l'outil Analytics de l'utilisateur final, le chatbot apparaîtra pour alerter l'utilisateur final qu'une action doit être effectuée (exécuter une automatisation, rechercher des mises à jour…).

La contextualisation n'est peut-être pas en tête de votre liste d'achats maintenant. 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 cela 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 les conversations «scriptées». Mais les conversations naturelles vont souvent au-delà des chemins de résolution d'intention prédéfinis et linéaires créés par les développeurs.

Pour compliquer davantage cela, les utilisateurs ne parviennent souvent pas à suivre une tâche jusqu'à sa conclusion logique avant d'en lancer une autre, ce qui signifie que le chatbot doit être capable de guider la conversation dans une nouvelle direction pour obtenir le résultat souhaité - sans perdre le contexte d'origine de la conversation.

Une gestion efficace du contexte est importante car elle permet aux robots d'interagir avec les utilisateurs d'une manière qui est plus facile, plus rapide et plus utile. Ce chatbot de niveau 4 doit 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.

Étant donné 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.

Level 5: La cooperation de chatbot

Dans un proche avenir, les agents conversationnels pourront en savoir plus sur le contexte de l'utilisateur final et agiront dans plusieurs parties des opérations d'une entreprise, du centre de service informatique au marketing, aux ventes, aux ressources humaines ou aux finances. Nous soutenons totalement cette vision de l'évolution de la communication chatbot, mais cela 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 sur le long terme la création de valeur supplémentaire grâce à la coopération des chatbots.

Quel niveau de chatbot êtes-vous prêt à construire ou acheter ?

D'ici 2022, 70% des cols blancs interagiront quotidiennement avec les plateformes conversationnelles (source Gartner). Cette dynamique de collaboration chatbot-humain est déjà en marche, mais de nombreux fournisseurs sont toujours incapables de fournir des solutions de chatbot de niveau entreprise.

Vous pouvez décider de créer votre propre chatbot si vous avez la bonne équipe et les bonnes compétences 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 sur des Chatbots spécialisés et pré-construits.

Parce que la collaboration fonctionne pour les chatbots et peut également fonctionner entre les équipes internes et l'équipe de Konverso de spécialistes en apprentissage automatique et NLU / NLP. C’est ainsi que nous avons construit une plate-forme de chatbot robuste et évolutive, avec une feuille de route solide pour l’avenir.

Bertrand Lafforgue

Written by Bertrand Lafforgue

Bertrand has co-founded Konverso where he leads strategy, sales, partnerships and business development. Konverso has developed a vertical chatbot powered by artificial intelligence to augment the Service Desk team to better support millions of employees everyday.