Chatbot IA : définition, avantages et guide pour créer un assistant conversationnel intelligent

1. Qu’est-ce qu'un chatbot IA ?

A. Définition du chatbot IA

Un chatbot IA est un assistant conversationnel intelligent capable d’échanger dans un langage naturel avec une personne afin de répondre à une question, de le guider dans son parcours, ou de réaliser une action. On le retrouve aussi sous le nom d’agent virtuel, agent conversationnel ou bot conversationnel.

Il utilise des techniques d’IA conversationnelle (NLP/NLU) et des modèles de langage de grande taille (LLM) issus de l’IA générative pour comprendre l’intention exprimée, tenir compte du contexte, et délivrer une réponse claire, intelligible et pertinente. L’interaction peut s’effectuer via différents canaux digitaux, le tout dans une logique omnicanale.

Un chatbot IA n’a pas seulement pour but d’informer, il doit surtout répondre aux besoins et résoudre des problématiques. Il peut expliquer une procédure, orienter vers la bonne démarche, automatiser des opérations simples, ou encore collecter les éléments utiles à la qualification d’une demande. Selon le contexte, il peut être utilisé comme outil de selfcare côté client, ou comme copilote pour les conseillers pour accélérer la recherche d’informations et la rédaction de réponses.

B. Fonctionnement général

Le fonctionnement d’un chatbot IA peut être schématisé en une suite d’étapes coordonnées qui transforment un message en réponse utile ou en action concrète. Chacune de ces étapes a pour but d’éviter les ambiguïtés, de garantir la fiabilité et la qualité des réponses, mais aussi de se conformer strictement aux règles et aux scénarios qui ont été déterminés.

– Prétraitement de la requête et identification du contexte

Le message est d’abord normalisé, avec les corrections légères qui sont effectuées ou la transcription qui est réalisée s’il s’agit d’une interaction vocale. Les éléments de contexte y sont ensuite associés, tels que l’historique des échanges, le statut d’authentification, le canal utilisé, ou encore les préférences linguistiques. Cette étape est une forme de préparation qui permet de poser les jalons pour la suite du processus de traitement de la demande.

– Compréhension de la demande

Le chatbot détermine l’intention du client ou de l’utilisateur, c’est-à-dire ce qu’il souhaite accomplir, et repère les entités nécessaires pour y parvenir, comme le numéro de dossier, la référence produit, la date ou le lieu. Quand la formulation est incomplète ou ambiguë, il demande des précisions plutôt que de risquer de délivrer une réponse erronée.

– Sélection de la source d’information

Selon l’intention identifiée, le bot choisit la bonne source sur laquelle s’appuyer. Cela peut être une base de connaissances, des documents internes, ou des outils métiers quand l’action implique des données « vivantes », à l’instar d’un suivi de commande, du statut d’un ticket ou de la disponibilité d’un service. Ce mécanisme de recherche privilégie les contenus fiables et à jour, et prend en compte toutes les métadonnées qui peuvent être utiles.

– Décision et application des règles

Avant de répondre ou d’agir, le chatbot applique des règles métier et des contrôles. Il vérifie les prérequis, les seuils d’autorisation, les limites d’accès liées au profil, ainsi que les conditions de sécurité, par exemple la nécessité d’une authentification pour afficher une information sensible. En cas d’incertitude, il propose d’autres options ou oriente le client ou l’utilisateur vers le canal adéquat.

– Exécution d’actions lorsqu’elles sont appropriées

Si la demande l’exige et que les conditions sont réunies, l’assistant exécute une action dans l’outil avec lequel il est synchronisé, par exemple le CRM. Il peut alors créer ou mettre à jour un ticket, prendre un rendez-vous, générer un document, ou encore modifier un paramètre. Chaque action est journalisée dans une optique de traçabilité, et pour permettre des contrôles a posteriori.

– Génération d’une réponse claire et actionnable

La réponse est rédigée dans un langage naturel et compréhensible, avec un niveau de détail adapté à la demande. Elle peut également inclure une explication pas-à-pas, des liens utiles, ou des champs à compléter à partir d’un modèle. Si la demande ou la problématique est résolue, la confirmation est délivrée de manière explicite, alors que, si l’utilisateur doit encore effectuer des actions ou donner des renseignements, des instructions rigoureusement hiérarchisées lui sont communiquées.

– Gestion des limites et transfert vers un conseiller

Pour les sujets sensibles, hors périmètre ou qui doivent faire l’objet de l’appréciation d’un humain, le chatbot redirige la conversation vers l’interlocuteur compétent. L’utilisateur en est bien entendu informé, et les éléments pertinents sont transmis à l’agent ou au responsable désigné pour éviter toute redite, et accélérer la prise en charge.

– Conformité, sécurité et confidentialité

À chaque étape, le chatbot IA applique des principes de minimisation des données, de masquage des informations personnelles lorsque c’est nécessaire, et de journalisation des actions conformes aux politiques de l’entreprise. Les contenus affichés sont encadrés par des règles de communication, que ce soit au niveau de la tonalité, du niveau de certitude ou des champs interdits, afin d’éviter les débordements et d’assurer la conformité du traitement de la demande.

C. Différence entre chatbots classiques et chatbots IA

Chatbots classiques et chatbots IA se distinguent par leur logique de fonctionnement, leurs capacités de compréhension, et la manière dont ils sont configurés et mis à jour. Pendant que le premier se comporte davantage comme un système basé sur des règles, et qu’il est optimisé pour des scénarios prédéfinis, le second est une interface conversationnelle qui comprend des formulations très variées, et qui sait produire des réponses très complètes et contextualisées.

Plusieurs éléments soutiennent ainsi leur différenciation :

2. Les avantages et cas d’usage des chatbots IA

A. Les bénéfices pour les entreprises

Un chatbot IA est vecteur de bénéfices sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la relation client. Il permet notamment de réduire les coûts, d’améliorer la qualité de service, de mieux absorber les pics d’activité, et d’optimiser l’exploitation des données conversationnelles pour renforcer les performances.

– Disponibilité continue et résilience opérationnelle

L’assistant conversationnel fonctionne 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Il absorbe les pics de demandes, qui peuvent survenir lors de lancements de produits, d’incidents techniques, ou au cours de certaines périodes clés, sans dégradation du délai de réponse. Il a également pour atout d’assurer la continuité du service en cas d’indisponibilité de certaines équipes.

– Réduction du coût par contact

En automatisant les demandes récurrentes et à faible valeur ajoutée, l’entreprise réduit son coût par interaction. De leur côté, les conseillers peuvent se concentrer sur les cas plus complexes et qui nécessitent une vraie expertise, ce qui permet une meilleure allocation des ressources tout en valorisant le travail que les équipes ont à effectuer.

– Productivité et soulagement des équipes

Dans les centres de contact, le chatbot IA prend en charge le prétraitement des demandes en les qualifiant, en collectant les premiers éléments et en effectuant les vérifications de base, ce qui diminue le temps moyen de traitement et évite de surcharger la file d’attente. Pour ce qui est du back-office, il soutient l’accélération du traitement des tâches répétitives, et réduit ainsi la charge cognitive et le risque d’erreurs.

– Amélioration de la qualité et de la cohérence des réponses

L’agent virtuel restitue un discours homogène, aligné sur la base de connaissances et en phase avec les politiques internes. La véracité des réponses ne varie pas d’un interlocuteur à l’autre, ce qui renforce la confiance globale des clients.

– Accélération des revenus et aide à la conversion

En phase d’avant-vente, le chatbot IA qualifie les besoins, propose des recommandations pertinentes, lève les freins à l’achat ou à la souscription, et guide vers les actions qui doivent permettre de convertir. Le parcours d’achat assisté augmente les taux de transformation sans avoir à démultiplier les ressources humaines.

– Exploitation stratégique de la donnée conversationnelle

Les échanges anonymisés sont riches en informations, puisqu’ils mettent en exergue les motifs de contact, les irritants récurrents, et les tendances émergentes. Les enseignements qu’il est possible d’en tirer soutiennent les prises de décisions, indiquent quels contenus doivent être enrichis, et donnent des orientations claires en matière de relation client.

– Standardisation, conformité et maîtrise des risques

En encadrant ce qui peut être dit ou fait, le chatbot IA participe directement à l’effort de conformité tout en limitant les dérives. La traçabilité des interactions simplifie les contrôles internes et la gestion des incidents. Les sujets sensibles sont quant à eux confiés aux équipes qui sont les plus à même de les traiter.

– Harmonisation de l’expérience omnicanale

L’assistant conversationnel est le gage d’une expérience cohérente et uniforme d’un canal de communication à l’autre, car il garde notamment connaissance du contexte. Les utilisateurs retrouvent les mêmes informations et la même logique, ce qui atténue nettement les risques de ruptures dans les parcours.

– Développement international et couverture multilingue

Le déploiement sur de nouveaux marchés et l’intégration de nouvelles langues se fait plus rapidement avec un chatbot IA, que lorsque les scripts doivent être créés pour chaque pays. L’entreprise peut donc plus facilement s’installer sur de nouveaux marchés à l’étranger, le tout en conservant un socle documentaire commun et en s’adaptant aux spécificités locales quand cela est nécessaire.

– Réduction du temps de mise sur le marché

Lorsqu’une offre évolue ou qu’une procédure change, la mise à jour de la base de connaissances est immédiatement prise en compte dans les réponses. Les équipes ont donc moins besoin de devoir suivre de longs cycles de formation, mais ont pour autant à leur disposition les bonnes informations.

– Amélioration des indicateurs de performance

Une automatisation bien cadrée contribue à la hausse du taux de résolution au premier contact, à la baisse du temps d’attente, à la réduction des réouvertures de demandes, et à l’augmentation de la satisfaction client. Le retour sur investissement se voit donc amélioré à court comme à long terme.

– Optimisation du pilotage de la relation client

Les tableaux de bord liés au chatbot IA permettent un suivi continu du volume de requêtes, des motifs de demandes et des tendances, ce qui facilite les arbitrages budgétaires, la planification des effectifs, et le déploiement d’améliorations ciblées en termes de contenu ou de parcours client.

B. Les bénéfices pour les clients

Pour les clients, les bénéfices du chatbot IA sont également nombreux, car il améliore leur expérience et leur demande moins d’efforts dans leur parcours, leur délivre des réponses plus rapides, et facilite les démarches qu’ils ont à effectuer. Les principaux gains sont ainsi :

• Des réponses immédiates, à toute heure : les questions simples trouvent des réponses instantanées, même le soir ou le week-end ;
• Un accompagnement complet : les étapes à suivre sont expliquées clairement, avec des formulations simples, la mise à disposition de liens utiles, et des messages de confirmation quand les demandes sont traitées ;
• Moins d’efforts et plus d’autonomie : au lieu de parcourir des pages ou des menus, les utilisateurs formulent leur demande dans un langage naturel, et obtiennent directement l’information qu’ils souhaitent ou voient l’action dont ils ont besoin être réalisée ;
• Une continuité du parcours : quand l’intervention d’un conseiller est nécessaire, les éléments déjà fournis sont transmis pour éviter de répéter les informations et accélérer la prise en charge de la demande ;
• Une personnalisation pertinente : le niveau de détail, les termes employés et certains éléments de contexte sont adaptés au profil du client et à la situation rencontrée ;
• L’accessibilité : le chatbot IA est disponible sur plusieurs canaux, et délivre des messages lisibles, bien construits, compatibles avec les bonnes pratiques de communication ;
• Une grande transparence : les réponses sont cohérentes et issues de sources connues, ce qui permet à l’utilisateur de toujours savoir où il en est ;
• Le respect de la vie privée : les données personnelles ne sont demandées que lorsqu’elles sont nécessaires, avec des explications claires quant à leur usage et à la protection des informations partagées ;
• La maîtrise des différents idiomes et la prise en compte des préférences : les échanges peuvent se faire dans la langue de l’utilisateur et sur le canal de communication qu’il préfère, ce qui limite les incompréhensions et les blocages ou les ruptures dans le parcours client.

3. Comment créer et déployer un chatbot IA performant ?

A. Définir les objectifs et les cas d’usage

Avant même d’envisager sa mise en œuvre, un projet de chatbot IA doit être cadré en définissant des objectifs clairs et des cas d’usage précis. Il est essentiel de déterminer le « pourquoi ? », le « pour qui ? », le « comment ? » et le « comment mesurer ? », ceci pour éviter toute dérive, et surtout pour concentrer les efforts là ou les impacts seront les plus positifs et notables.

– Formuler des objectifs mesurables

La première étape est de définir des objectifs en les associant à des indicateurs de performance. Les KPI les plus couramment suivis sont :

• Le FCR (First Contact Resolution), ou taux de résolution au premier contact ;
• Le temps moyen de traitement et le délai de réponse ;
• Le taux de déviation, soit la part des demandes résolues par le biais du selfcare ;
• Le CSAT et le NPS pour mesurer la satisfaction client ;
• Le taux de conversion sur les parcours d’avant-vente ;
• Le coût par contact et par volume de demandes traitées.

Chaque objectif doit ensuite être corrélé à un cas d’usage, ainsi qu’à des échéances pour évaluer les bénéfices et la progression.

– Prioriser les cas d’usage de façon rationnelle

En partant d’un inventaire des motifs de contact et des volumes de demandes observés, un classement doit être effectué selon :

• L’impact attendu, c’est-à-dire la valeur pour l’utilisateur et pour l’entreprise ;
• Les risques, que ce soit en termes de réglementation, de besoins d’authentification ou de conséquences en cas d’erreur ;
• La complexité de la mise en place du chatbot IA ;
• La faisabilité, en contrôlant la qualité des contenus disponibles et le niveau de complexité des parcours.

Cette priorisation doit permettre d’identifier 3 à 5 cas d’usage, qui sont à la fois fréquents et à faible risque, pour enregistrer de premiers bénéfices rapides sans s’exposer à des sujets sensibles.

– Définir les publics cibles et les canaux

Il faut ensuite déterminer qui utilisera le chatbot IA (clients, prospects, partenaires, collaborateurs), et par quel type de canal de communication il sera accessible. Il est aussi indispensable de préciser à quelles étapes du parcours il est destiné, ainsi que les langues qui pourront être employées.

– Délimiter le périmètre et déterminer les règles clés

Un autre élément important est de choisir ce que le chatbot peut et ne peut pas traiter. Il faut ainsi formaliser pour chaque cas d’usage :

• Les prérequis en matière d’authentification, de documents et de droits d’accès ;
• Les limites en ce qui concerne les données et les sujets exclus ;
• Les critères qui établissent la résolution d’une demande ;
• Les règles d’escalade, c’est-à-dire quand et à qui la demande doit être transférée.

Ce cadrage est primordial pour fixer le périmètre d’intervention, et pour faciliter les arbitrages au fil du projet.

– Rédiger une fiche par cas d’usage

Pour éviter les mauvaises interprétations, il est préférable d’établir un listing exhaustif des objectifs, des personas, des canaux, des parcours attendus, des données utilisées, des sources d’information, des messages clés, des KPI suivis, des risques et des méthodes de test. Les équipes auront ainsi à leur disposition un document commun qui leur servira de référence.

B. Construire la base de connaissances et personnaliser le bot

Un chatbot IA ne peut être performant que si une base de connaissances complète et correctement structurée y est associée. Elle garantit la fiabilité des réponses et la pertinence des actions proposées. Aussi, la personnalisation du bot joue un rôle prépondérant, car elle permet de l’aligner avec l’identité de l’entreprise, et de créer des relations de qualité avec les clients.

– Collecter et organiser les sources d’information

La première action à réaliser est de recenser toutes les ressources existantes, qui peuvent être des FAQ, des documents d’aide, guides produits, des conditions générales, ou encore des scripts déjà utilisés par les équipes. Ces contenus doivent ensuite être triés, simplifiés et homogénéisés, afin d’éviter les doublons et de s’assurer que chaque réponse est claire et facilement exploitable par l’IA.

– Structurer la base de connaissances

Un contenu efficace doit être rigoureusement construit. Chaque élément doit être enrichi avec des métadonnées dans l’optique de faciliter les recherches, mais aussi d’optimiser la pertinence des résultats générés. Cette organisation méticuleuse permet d’éviter les approximations et d’améliorer la précision des réponses.

– Définir le style et le ton du chatbot

Un chatbot IA doit avoir une personnalité conversationnelle en phase avec l’image de marque de l’entreprise. Il faut donc définir la tonalité employée, le niveau de détail des explications, ou encore la manière de proposer des choix ou de formuler des relances. Il est ainsi possible de renforcer la cohérence des interactions, la crédibilité de la marque, et l’expérience utilisateur.

– Encadrer le champ d’action

Pour éviter les dérives, il est nécessaire de fixer des règles claires sur ce que le chatbot est autorisé à dire ou à faire. Certaines thématiques sensibles doivent être exclues, ou faire systématiquement l’objet d’une redirection vers un agent humain. En cas d’incertitude, le bot doit savoir proposer une alternative ou demander une précision, plutôt que de risquer de délivrer une réponse erronée.

– Intégrer les systèmes d’information

Quand cela est pertinent, le chatbot doit pouvoir interagir avec les autres outils de l’entreprise, comme le CRM, l’ERP ou la plateforme e-commerce, pour pouvoir effectuer des actions concrètes et ne pas seulement délivrer des informations. Il est essentiel que ces interactions soient sécurisées et strictement encadrées, en veillant notamment au respect des droits d’accès et à la bonne traçabilité des opérations.

C. Appliquer les bonnes pratiques

La conception, le déploiement et la maintenance d’un chatbot IA jouent un rôle charnière dans l’efficacité et la réussite du projet. Un certain nombre de bonnes pratiques doivent être suivies pour garantir une excellente expérience utilisateur, ainsi que pour une bonne maîtrise des risques.

– Effectuer un déploiement progressif

Il est préférable de lancer le chatbot sur un nombre limité de cas d’usage, qui auront été choisis pour leur fréquence et leur faible complexité. Cela permet de tester le dispositif, de collecter des retours concrets, et d’apporter rapidement des ajustements avant d’étendre son périmètre d’action. Cette approche évite les déploiements trop ambitieux qui peuvent s’avérer déceptifs.

– Utiliser un langage naturel, clair et compréhensible

Les messages doivent être rédigés dans un langage simple, direct, et sans jargon inutile. Le chatbot doit savoir poser des questions de clarification lorsqu’il y a ambiguïté, proposer des choix lorsque plusieurs options sont possibles, et émettre une confirmation claire lorsqu’une action a été réalisée. La fluidité de la conversation est un élément central de la satisfaction client.

– Mettre en place des règles d’escalade efficaces

Un chatbot IA n’a pas pour rôle de couvrir tous les besoins et de traiter l’intégralité des demandes. Pour les sujets sensibles, complexes ou hors périmètre, il doit orienter l’utilisateur vers un conseiller compétent. Cette transition doit se faire en toute transparence, et toujours en transmettant tous les éléments déjà collectés pour assurer la continuité des interactions.

– Garantir la conformité et la sécurité

La protection des données personnelles et le respect des réglementations doivent être strictement considérés dès la conception de l’outil. Le chatbot doit appliquer des principes de minimisation des données, assurer le masquage des informations sensibles, et conserver un historique complet des interactions pour cultiver la confiance des utilisateurs, et limiter autant que possible les risques.

– Surveiller et mesurer les performances

L’efficacité d’un chatbot IA doit être continuellement suivie via les différents indicateurs de performance qui auront été définis en lien avec les objectifs fixés. Les résultats obtenus permettent d’évaluer les bénéfices, mais aussi de déterminer et de prioriser les améliorations qui sont à réaliser.

– Prendre en compte l’accessibilité et l’inclusion

Pour que le chatbot soit réellement utile, il doit être accessible au plus grand nombre. Il faut donc qu’il adopte un langage facile à comprendre, que les messages soient bien structurés, et que des formats alternatifs soient proposés quand cela est nécessaire, ceci en prenant en compte les spécificités de chaque canal de communication.

C. Assurer l’apprentissage continu

Les performances d’un chatbot IA dépendent nécessairement de sa capacité à évoluer en permanence en s’adaptant aux retours d’expérience, aux nouvelles données, et aux changements dans l’offre ou dans les attentes des clients. L’apprentissage continu est donc une condition essentielle pour garantir la pertinence des réponses, et conserver un haut niveau de qualité.

– Collecter et analyser les interactions

Chaque échange doit être enregistré et étudié afin d’identifier les éléments positifs et les points de blocage. Les analyses portent sur les motifs d’échec, les demandes récurrentes non couvertes, le taux d’escalade, ou encore les abandons de conversation. Les observations menées permettent de déceler les manques et les problèmes récurrents, et d’anticiper les évolutions nécessaires.

– Enrichir et mettre à jour la base de connaissances

Les contenus doivent être continuellement révisés pour rester alignés avec l’actualité de l’entreprise, ses offres, ses procédures, ou encore la réglementation. Les questions fréquentes nouvellement identifiées doivent être ajoutées, tandis que les informations obsolètes doivent être supprimées ou archivées. Cette rigueur est indispensable pour éviter les réponses imprécises ou erronées.

– Optimiser la compréhension et la formulation des réponses

Il est important que le chatbot IA soit régulièrement réentraîné à partir de nouveaux exemples et scénarios. Les variations dans les formulations des utilisateurs, les fautes de frappe ou encore les cas ambigus doivent être intégrés dans les données d’entraînement pour renforcer la compréhension de l’outil. Les formulations de réponses doivent elles aussi être ajustées en continu pour gagner en clarté et en efficacité.

– Mettre en place des boucles de feedback

Les retours des utilisateurs, mais aussi des équipes, sont particulièrement intéressants pour identifier des axes de progression. Recueillir ces feedbacks de manière systématique et les intégrer dans un cycle d’amélioration continue permet d’affiner la pertinence des réponses délivrées par le chatbot, et d’adapter le ton ou le niveau de détail selon les besoins exprimés.

– Revoir les objectifs et les performances périodiquement

Les indicateurs de performance définis au lancement du projet doivent être régulièrement réévalués. Au-delà des résultats bruts, l’idée est de détecter les tendances, telles que l’évolution du taux de résolution ou l’amélioration de la satisfaction client. Ces observations permettent de mesurer les progrès, de savoir quelles optimisations sont à mener, mais aussi de fixer de nouveaux objectifs pertinents.

Pour aller plus loin :

Puisqu’elle est indubitablement le sujet chaud du moment et qu’il serait désavantageux de se priver de ses possibilités, nous vous proposons un autre dossier sur l’IA au service client. Nous vous expliquons notamment comment et pourquoi l’adopter, notamment en détaillant ses différents atouts et en listant les bonnes pratiques pour s’en doter.