De nombreux utilisateurs ne mâchent pas leurs mots quand ils parlent des Chatbots, qu’ils jugent décevants et manquants d’intelligence. Il est donc temps d’expliquer pourquoi les chatbots sont dépassés et quelle nouvelle direction stratégique nous recommandons. En effet, les entreprises se sont tournées dès 2021 vers les plateformes conversationnelles pour accélérer leur transformation digitale. Nous explorons dans cet article le potentiel de ces nouvelles plateformes.
Pourquoi le temps des Chatbots est révolu?
Un Chatbot est une technologie assez limitée qui répond à un cas d’usage très simple: répondre à des questions fréquentes. Même dans ce contexte apparemment assez simple, la plupart des projets de Chatbot sont finalement assez longs à mettre en œuvre. Les conséquences sont souvent la frustration des utilisateurs, et la rentabilité est très faible.
Une première explication tient à la technologie souvent basique qu’exploitent les Chatbots afin de comprendre le langage humain et identifier les bonnes réponses aux questions fréquentes. Les plateformes de Chatbot ne proposent souvent qu’un algorithme très simple d’apprentissage par similarité ou qu’un moteur de recherche basé sur des mots clés.
Or, le langage humain est une matière complexe à traiter, car les interactions en «langage naturel» font appel au sens plutôt qu’aux mots clés. On y trouve alors des acronymes, du jargon, et des tournures de phrase multiples qui peuvent être soit vagues soit très complexes.
Comprendre le langage humain implique aussi de savoir gérer les erreurs des utilisateurs, entre fautes d’orthographe et fautes de frappe.
Une seconde explication est que le Chatbot est rarement intégré au système d’informations de l’entreprise. Pour prétendre à avoir une valeur moins limitée, le chatbot doit être connecté :
- aux outils,
- aux connaissances
- aux applicatifs transactionnels,
- aux solutions d’authentification des utilisateurs,
- aux canaux de communication,
- aux données de l’entreprise.
La nouvelle génération de plateforme conversationnelle
Parallèlement, les exigences de simplicité et d’efficacité des self-care, dues au contexte du télétravail, ont augmenté. Les dirigeants ont expérimenté la bascule en télétravail de leur organisation. Ils ont vécu d’une manière beaucoup plus prégnante la relative faible qualité de l’expérience digitale, le manque d’automatisation. Ils se sont donc à nouveau penchés sur la stratégie, les budgets d’investissement en innovation et sur l’optimisation du coût de run du Service Desk.
Ces derniers mois, nous avons constaté que les entreprises comprennent de mieux en mieux la valeur de leurs données, et les multiples cas d’usage permettant d’accélérer leur shift-left. Celà se traduit par le processus permettant de déléguer des activités de support à une plateforme conversationnelle.
Ainsi, les entreprises se tournent, depuis 2021, vers les plateformes conversationnelles. Comme nous allons le voir dans cet article, elles possèdent les différentes technologies permettant de délivrer les cas d’usage clés pour accélérer le shift-left. En maîtrisant en interne leur plateforme conversationnelle, les entreprises peuvent alors définir de nouveaux objectifs d’amélioration :
- de la satisfaction utilisateurs (le NPS - Net Promoter Score),
- de réduction du temps moyen de résolution,
- de réduction du volume de tickets.
Plateforme conversationnelle: le champ des possibles
Les entreprises se sont mises à analyser leurs besoins d’une manière beaucoup plus précise et globale. En ne se laissant pas contraindre par une technologie limitative comme le Chatbot, l’éventail des cas d’usage est bien plus large. Pour le comprendre, examinons les différents besoins du service desk manager, de l’agent et de l’utilisateur.
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Pour le service desk manager
Ainsi, le service desk manager a besoin de fournir un service de support multicanal automatisé, disponible depuis Microsoft TEAMS, le portail de support, l’email ou le Service Vocal Interactif (SVI).
Il souhaite que son service desk digital devienne proactif et parfois multilingue au meilleur coût.
Dans un premier temps, il a besoin de comprendre les sujets récurrents exprimés par les utilisateurs dans leurs tickets, et ceux à automatiser à court et moyen terme.
Il a besoin de comprendre l’écart entre les connaissances digitales disponibles et ce qui est régulièrement demandé par les utilisateurs.
Il souhaite aussi dispatcher automatiquement les incidents vers les bons groupes de résolution au niveau 2.
Il cherche à faire évoluer rapidement les catégories et catalogues de services.
Enfin, le service desk manager doit pouvoir s’appuyer sur des indicateurs de performance de la Digital Workforce pour piloter son activité.
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Pour l’agent du help desk
L’agent souhaite déléguer à une plateforme conversationnelle les sujets récurrents. Quand cela est nécessaire, il souhaite obtenir de cette plateforme des informations qualifiées pour résoudre les incidents le plus rapidement possible pour l’utilisateur. L’agent a besoin de transformer rapidement ses connaissances en procédures digitales pour un agent virtuel et de superviser efficacement et simplement la plateforme conversationnelle.
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Pour les utilisateurs
Les utilisateurs recherchent des réponses pertinentes, dans leur langue, et adaptées selon leur parcours digital et leur contexte. Ils souhaitent aussi plus de simplicité, d’accès digitalisé au-delà du portail self-service, d’automatisation. Ils demandent un accompagnement pas-à-pas dans la résolution d’incidents complexes et la mise en relation efficace avec un expert lorsque c’est nécessaire.
La satisfaction client est une mesure qui peut être impactée par des algorithmes de machine learning, comme proposé par les plateformes conversationnelles. La gestion de la relation client passe par des interactions qui se veulent adaptées et personnalisées, ce que ne permettent pas certains types de chatbot.
Quelles sont les caractéristiques d’une plateforme conversationnelle ?
Pour répondre à l’ensemble de ces cas d’usage, l’entreprise aura besoin d’une plateforme conversationnelle.
Selon la définition du cabinet d’analyse Gartner, les plateformes conversationnelles ont comme capacités :
- automatisation de multiples cas d'utilisation au sein de l'entreprise, en permettant de créer des bots qui sont orchestrés et mis en œuvre dans plusieurs départements,
- gestion d’un large éventail de modes de conversation (la voix, le chat, la messagerie texte et le courrier électronique), y compris en environnement multilingue,
- recherche,
- analyse de texte,
- génération du langage naturel,
- traduction,
- réutilisation ultérieurs des efforts de modélisation du langage.
De plus, les plateformes conversationnelles s’intègrent de manière sécurisée au système d’information d’entreprise, dont dépendent de nombreux cas d’usage. On y trouve des fonctionnalités ciblées, des modèles d'intention spécifiques et des workflows modélisés. Cette intelligence augmentée permet d’améliorer la réponse aux incidents et la remédiation en passant par l’accès à un self-service étendu. Cela permet aussi l'automatisation, ou un meilleur routage des demandes vers des experts humains.
Plus largement, les plateformes conversationnelles permettent de renforcer la valeur ajoutée du service desk. Ils libèrent les équipes IT de nombreuses tâches comme la réinitialisation des mots de passe, le provisionnement des logiciels, et la vérification de l'état des tickets.
Cela permet d'améliorer l'expérience des employés. Enfin, l'entreprise peut gagner en agilité en créant et déployant rapidement des workflows multi-étapes capables de se connecter à divers systèmes. Cela peut par exemple être utilisé pour gérer rapidement le provisionnement à l'accueil des nouveaux employés.
La plateforme conversationnelle Konverso
La plateforme conversationnelle Konverso comprend toutes les briques pour répondre aux cas d’usage décrits précédemment :
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Une brique d’intelligence prédictive
Elle va permettre d’explorer et d’analyser l’historique des données issues notamment de l’ITSM, pour les regrouper selon leurs sens, apprendre à les classer, trier, dispatcher. La plateforme peut analyser les écarts entre les demandes récurrentes des utilisateurs et les connaissances digitales disponibles.
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Une brique d’automatisation intelligente
Elle inclut plus de 100 scénarios pré-entrainés (des workflows conversationnels) qui correspondent aux cas fréquemment rencontrés. Ceci permet de faire des actions similaires à du RPA, par exemple pour débloquer un mot de passe ou encore pour les connexions de VPN, de Wifi, les demandes d’impression dans des environnements de bureau nomades. Il est simple pour un client de personnaliser ou de créer un nouveau scénario conversationnel.
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Une brique conversationnelle
Elle permet de dialoguer en langage naturel en chat, en voix ou email. Elle gère la compréhension du langage (NLU/NLG) et la génération du langage, en multilingue. Notre plateforme moderne inclut de multiples algorithmes de compréhension du langage humain.
La plate-forme fournit également des analyses pour aider les clients à optimiser leur plateforme conversationnelle.
Traitement Automatique du Langage Interopérabilité
Plus largement, Konverso se positionne comme un leader français dans le domaine des plateformes conversationnelles. Nos ingénieurs en data sciences identifient, testent et ajoutent dans notre plateforme les meilleurs algorithmes de Deep Learning.
Par exemple, nous avons ajouté BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) et ses variantes (DistillBert et sa version française CamemBERT). Cette méthode a permis d'améliorer significativement les performances en traitement automatique des langues. Ces algorithmes sont entraînés sur 340 000 000 paramètres ce qui réduit les efforts d'entraînement spécifiques.
Nous avons également ajouté USE (Universal Sentence Encoder) qui nous permet de gérer le texte en 16 langues et donc de traiter le multilingue automatiquement.
Nous sommes par ailleurs intégrés dans de multiples solutions de digital workplace et plateformes collaboratives et plateformes ITSM. Vous pouvez donc nous retrouver dans Microsoft Office 365, Google G Suite, Slack, ou encore dans ServiceNow, Atlassian, Freshworks, et GLPI.
Nous pouvons nous connecter à de multiples bases de connaissances (ServiceNow, Confluence, SharePoint, Upland RightAnswers) ainsi qu’au web pour en extraire les réponses. De plus, les grands groupes qui ont déjà investi dans des bots apprécient notre capacité d’interopérabilité avec leurs solutions existantes.
Nous nous sommes ainsi récemment intégrés avec le Chatbot HR de ServiceNow ou encore un Chatbot custom réalisé sur Dialogflow.
Nous pouvons maintenant nous intégrer dans le parcours voix via Voice.AI Gateway (AudioCodes).
Konverso est également un membre actif de l'Alliance for Open Chatbot qui définit des normes d'interopérabilité pour permettre une communication efficace entre les Chatbots.
Retours d’expériences de clients Konverso
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Veolia UK Irlande
→ Automatisation du support IT (5 000 utilisateurs sur ServiceNow) pour réduire les contacts au Service desk et réduire les temps de résolution.
En février 2020, Veolia a décidé, après un benchmark de Konverso, ServiceNow et Google Dialog Flow, de mettre en place la plateforme conversationnelle de Konverso. Après un projet de 3 mois, le déploiement a été lancé en juin 2020.
Des données historiques issues du live chat ServiceNow ont été exploitées comme base d'entraînement pour la plateforme de Konverso. 900 éléments de réponses sont disponibles soit dans la base de connaissance, le catalogue de service, le web et d’autres sources validées par Veolia.
La plateforme de Konverso traite automatiquement 45% des demandes utilisateurs qui n’ont pas besoin d’être mis en relation avec un agent en live chat. Les agents Véolia consacrent environ 10 minutes par jour à la supervision de la plateforme. (Retour d’expérience Véolia)
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Colas
→ Automatisation du support IT (15 000 utilisateurs français sur ServiceNow et la digital workplace Microsoft) et améliorer l’exploitation des connaissances en self-service par les utilisateurs.
Colas a comparé la solution Konverso avec Microsoft Power Virtual agent et ServiceNow Virtual agent. Konverso Virtual Agent a été déployé en novembre 2021 auprès de 15 000 utilisateurs français qui ont accès à la solution depuis Teams uniquement.
Le projet a pu être réalisé en 3 mois, par la réutilisation de nombreux éléments pré-entraînés dans la plateforme Konverso. Le Knowledge manager de Colas est devenu le chef de projet Konverso et peut ainsi capitaliser sur les ressources existantes chez Colas. (retour d’expérience Colas)
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NowBrains(ESN / support IT externalisé)
→ Automatisation de la prise de contact, de la qualification de la demande et du routage. Ces actions concernent des redirection vers près de 70 groupes de résolution spécifiques (4 000 contacts par mois de plusieurs centaines de clients PME).
Cette ESN a choisi Konverso en février 2021, après avoir testé de nombreuses solutions du marché incluant les services cognitifs de Microsoft ou d’IBM Watson. Nous avons utilisé les fonctions de Prédictive Intelligence et un historique de données de 50 000 tickets pour entraîner et choisir le bon modèle. Près de 3 000 sessions sont réalisées chaque mois entre les clients de NowBrains et la plateforme Konverso.
Ce projet s’inscrit aussi dans une démarche de gestion du changement avec aujourd’hui 75% de taux d’adoption par les clients. Les professionnels du service client de NowBrains (20 experts IT) peuvent aussi évoluer vers de nouvelles missions et accompagner des projets technologiques. (Retour d’expérience NowBrains)
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