Les chatbots et les assistants virtuels sont de plus en plus populaires dans le paysage commercial moderne. Les organisations s’appuient sur des robots pour fournir un support client de haut niveau. Ils font également appel à des assistants virtuels internes pour répondre aux questions des employés et rationaliser leurs opérations. Les chatbots sont alors situés au cœur même de votre stratégie : ils sont souvent les premières entités avec lesquelles vos utilisateurs entrent en contact et ils doivent ainsi absolument être à la hauteur des attentes.
Avec le bon chatbot à vos côtés, vous serez en mesure de répondre – et même de dépasser – les attentes de ces utilisateurs, qu’ils s’agissent de vos clients ou de vos employés. Mais à quoi ressemble ce « bon » chatbot ? Que peut faire un assistant virtuel et, de manière plus importante, que doit-il faire ?
Exploiter le traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel contribue à élever la technologie des chatbots et la technologie de l’intelligence artificielle (IA) à un tout nouveau niveau d’efficacité. En bref, le traitement du langage naturel imite la parole humaine et aide les machines à interagir et à converser avec les utilisateurs et les opérateurs humains de manière organique. Cela nécessite deux capacités clés : être capable de comprendre un discours humain ou une entrée de texte, puis être capable de répondre avec un discours généré par la machine (ou une sortie de texte).
Cet aspect est essentiel pour le succès de votre chatbot. L’une des frustrations traditionnellement associées à la technologie des assistants virtuels est le manque de compréhension – les utilisateurs ont souvent reçu une réponse erronée à leur demande, ou ont dû répéter leur demande plusieurs fois pour être compris. Une autre frustration est liée au manque d’empathie et d’engagement. Il est difficile de se sentir engagé ou satisfait par une entreprise lorsqu’on reçoit des réponses banales et artificielles.
La technologie moderne de traitement du langage naturel utilise le marquage grammatical pour reconnaître les différentes parties du discours, ainsi que la contextualisation pour trouver le sens des mots ayant plusieurs définitions. Elle s’appuie sur des aspects tels que la reconnaissance des entités nommées, ce qui permet d’enregistrer des informations de repère essentielles, par exemple des données de localisation ou des noms de produits spécifiques.
Tout cela est utilisé pour traiter de façon cognitive le sens et l’intention d’une entrée de texte avant de fournir une réponse empathique et organique.
Remplacer les modèles basés sur des règles par la technologie cognitive
À leurs débuts, les chatbots et les assistants virtuels se sont tout d’abord appuyés sur une IA rudimentaire, atteignant ainsi un certain degré de compréhension minimal qui leur permettait d’effectuer des interactions de base. En 2022, vos solutions doivent aller bien au-delà de ce niveau. L’IA basée sur des règles n’est tout simplement plus suffisante et doit être remplacée par une technologie plus avancée.
L’IA basée sur des règles désigne l’intelligence artificielle qui repose sur un ensemble de règles préprogrammées. Fondamentalement, l’IA est statique et s’appuie sur le cadre qu’un opérateur humain aura préalablement intégré dans la programmation. Par exemple, si le critère A est rempli, la réponse B est fournie. Le modèle peut être plus complexe que cela, mais cet exemple simple donne une bonne idée du fonctionnement de l’IA basée sur des règles.
Le problème de l’IA basée sur des règles est que celle-ci est peu flexible et inadaptée aux requêtes plus complexes. En effet, vos programmeurs humains devront saisir à l’avance toutes les phrases de déclenchement et les réponses préparées, ce qui ne laisse aucune place à la variation ou à la nuance. Cela fonctionne bien si vous n’avez à faire qu’à quelques entrées et questions auxquelles vous pouvez répondre avec un paragraphe de texte préparé à l’avance. En revanche, cela va provoquer de la frustration et de l’irritation chez les utilisateurs qui recherchent une assistance plus personnalisée. Votre chatbot doit utiliser la technologie cognitive, comprendre activement le problème du point de vue du client et fournir les réponses appropriées basées sur les informations récoltées.
Apprendre à partir des interactions
L’un des principaux inconvénients du modèle basé sur des règles est que le chatbot n’est pas en mesure d’améliorer sa compréhension au fil du temps. Comme il se contente de fournir des réponses préparées à partir d’une base de données centralisée, il n’apprend pas à connaître les besoins des clients. La technologie moderne des chatbots peut tirer des données de ses interactions avec les utilisateurs, ce qui permet d’améliorer la qualité de ses réponses.
Par exemple, si votre client a besoin d’aide pour un logiciel de montage vidéo et qu’il utilise le mot « clip ». Dans ce contexte, ce mot peut faire référence à un extrait particulier de la vidéo, ou le client peut en fait vouloir indiquer le processus de découpage ou de « clipping » de la vidéo. Cela peut entraîner une confusion sémantique pour le chatbot. Le logiciel peut ici utiliser le contexte pour comprendre l’intention du client. À partir de là, il conserve les données relatives à cette interaction et les utilise pour parvenir à une compréhension plus rapide et plus complète lors de futures interactions. Il en résulte un chatbot autonome qui augmente en efficacité pendant toute la durée de son déploiement.
Suivre une formation structurée
L’abandon d’un modèle d’IA basé sur des règles ne signifie pas que les interventions des programmeurs ne sont pas les bienvenues. Vous pouvez accélérer le processus d’apprentissage – et le rendre plus efficace – en travaillant avec votre chatbot, en le coachant et en le formant au fur et à mesure qu’il développe sa compréhension. Comme les assistants virtuels peuvent désormais reproduire les processus cognitifs des opérateurs humains, vous pouvez appliquer des processus de formation similaires à vos chatbots afin de les rendre plus efficaces.
À l’instar d’un opérateur humain, votre chatbot est toujours autonome. Il continuera à accroître son expérience et ses connaissances à chaque interaction en direct. Toutefois, une formation structurée garantit que le chatbot dispose des données nécessaires pour répondre aux besoins des clients et des autres utilisateurs dans des situations spécifiques. Il peut également y avoir des interactions hautement spécialisées dont votre chatbot doit être au courant à l’avance. Grâce à l’entraînement, vous pouvez vous assurer que le robot est capable de répondre à ces à questions et de naviguer dans ces interactions avec un haut degré de réussite. Un suivi et une évaluation continus vous aideront également identifier les domaines dans lesquels une formation supplémentaire doit être dispensée.
