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Vos enjeux
Un vif intérêt et de grosses attentes les entourent

Ces applications de l’intelligence artificielle conçues pour interagir avec les utilisateurs de manière automatisée que ce soit par le biais d’appels téléphoniques ou chats en ligne sont en pleine expansion du fait de leur amplitude horaire (24h/24), de leur facilité de mise en place et du gain de temps généré.

Leurs parcours quelque peu chaotiques ces dernières années, essentiellement dûs à des technologies de reconnaissance du langage naturel avec sémantique encore en développement, se sont vus drastiquement améliorés par l’IA générative et les LLM (Large Language Models) comme GPT-4, le plus connu d’entre eux, qui associe à l’IA neuronale la puissance de calculs synchrones de multiprocesseurs (parallel computing).

Une multitude d’éditeurs se partagent le marché mondial et français et ont chacun une spécialisation ou une maîtrise plus ou moins complète des différents modules technologiques ou fonctionnels.

Une simplicité toute relative

Sous sa forme facilement accessible se cache une technologie complexe en pleine mutation et des besoins d’interfaçages forts avec l’écosystème IT.

Une satisfaction mesurée

Si les entreprises ont un fort engouement pour leur utilisation, les clients eux restent plus mitigés quant à leur efficacité et qualité.

Les erreurs à ne pas commettre

Sans une préparation minutieuse, un déploiement précis allant chercher les bonnes données et un suivi tant humain que technique, leur succès reste aléatoire.

Nos réponses
Une simplicité toute relative

L’un des principaux enjeux est de permettre aux bots de comprendre et de répondre de manière cohérente aux interactions humaines par le traitement du langage naturel (NLP), sa transcription écrite (Speech to Text) puis le cas échéant sa vocalisation (Text to Speech) en prenant soin de penser à l’expérience utilisateur vocale (VUX) pour une réponse naturelle et fluide.
Les bots doivent être capables d'apprendre et de s'adapter en fonction des interactions passées avec les utilisateurs au travers de l'apprentissage automatique (Machine Learning : plus ou moins rapide selon le type IA et d’algorithmes utilisés) et d’une supervision. Cet apprentissage joue un rôle essentiel pour améliorer la précision des réponses et la pertinence des suggestions au fil du temps.
De même les bots doivent être capables de comprendre et de communiquer dans différentes langues, et ils doivent également être sensibles aux différences culturelles pour éviter les malentendus et les réponses inappropriées.
Enfin la géolocalisation peut être incontournable pour certains bots traitant les indications de parcours.

La capacité d’apprentissage des bots dépend de leur utilisation au quotidien (Machine Learning) par les utilisateurs (clients, prospects ou internes) mais également de leur accès aux données en temps réel des systèmes IT pour personnaliser leur réponse en fonction du dossier client (produits, commandes, préférences, comportement d’achat, etc.) et de l’historique des interactions.
De plus, la consistance des informations est garantie en évitant les erreurs humaines et les incohérences des réponses tout en réduisant les délais de réponse et le traitement de certaines transactions.
En complément les données sur les interactions récoltées par le bot peuvent être utilisées pour l’analyse et l’amélioration continue de ses performances.
En résumé, l'intégration avec les systèmes de l'entreprise est cruciale pour fournir une expérience utilisateur optimale et pour tirer pleinement parti des capacités offertes par les callbots et chatbots.

Les utilisateurs s’attendent à ce que les interactions soient plus personnalisées et adaptées à leur contexte spécifique en s’adressant au bot, et plus spécialement dans le cas d’un callbot, car ils sont dans un mode d’échange oral rapide et de proximité (si c’est bien fait).
Tout l’enjeu technologique concerne l'identification précise du contexte et la fourniture de réponses pertinentes en fonction des informations spécifiques et parfois sensibles de chaque utilisateur tout en protégeant sa vie privée. La sécurité et la confidentialité s’invitent donc dans la gestion des bots.

Une satisfaction mesurée

La crise du COVID a fortement participé à l’essor des bots, en préservant les échanges à distance entre l’entreprise et ses clients/prospects. Ils ont largement gagné en popularité et en utilisation depuis cette période. Si la part des entreprises déclarant avoir recours à l’IA a augmenté de 24% à 45% en deux ans (source Salesforce Reseach, juin 2022), les avis sont plutôt partagés selon les utilisateurs.

Pour la Relation Client, les bots sont une véritable aubaine puisqu’ils augmentent la couverture horaire de l’entreprise par une assistance 24h/24 et 7j/7, délestent les conseillers de certaines tâches récurrentes et de faible valeur, tout en augmentant le taux de productivité. La plupart du temps installés dans les SVI (Serveur Vocal Interactif) ou au niveau des sites web, ils sont considérés faciles et rapides à installer.

Bien que les utilisateurs apprécient la liberté de self-service à toute heure offerte par les bots que leur rapidité de réponse quand tout se passe bien, ils sont souvent « échaudés » par leur manque de performance particulièrement dans le cas des callbots.
Répéter une phrase ou un mot plusieurs fois dans un SVI sans être compris génère une irritation au même titre qu’un chat sur le web qui préformate des questions et réfère aux FAQ du site web comme réponses prétendument « personnalisées ».
Ensuite vient le traitement de l’échec ! Souvent un chatbot se fige dans les mêmes réponses sans proposer d’alternatives et le callbot coupe l’appel sans proposer le routage vers un conseiller.
Ce type de comportement, dont l’objectif principal est de ne pas « s’encombrer » des interactions additionnelles des bots, altère copieusement la confiance dans les bots de la part des utilisateurs, sans parler de leur satisfaction, mais également celle des entreprises qui les retirent de la production alléguant qu’ils ne fonctionnent pas.

Les erreurs à ne pas commettre

La principale est la non-compréhension de sa valeur et de sa complexité, vu la « légèreté » de la solution, le peu de temps à la déployer et son faible coût (apparent). En découlent les erreurs suivantes :

Peu de recherches sont faites sur la compréhension approfondie des besoins des utilisateurs bien qu’une analyse préalable des scénarios d'utilisation (les cas d’usage) et des questions fréquentes des utilisateurs soient essentielles pour concevoir un bot utile.
La compréhension du langage naturel est complexe et la sous-estimer peut conduire à des réponses erronées ou déroutantes. Investir dans des solutions de traitement du langage naturel (NLP) de qualité est crucial pour améliorer la précision des réponses. Pas de bonne réponse possible sans une bonne compréhension et transcription du langage.
Ne pas interfacer les bots aux systèmes IT de l’entreprise, comme le CRM ou l’ERP, empêche l’échange de données en temps réel et limite le bot à des informations généralistes sans personnalisation liée au client.
Il convient par ailleurs de définir le design conversationnel macro en travaillant sur des maquettes à faire évoluer en ateliers avec les clients tests, les personnes du service client et du marketing… C’est particulièrement le cas pour le vocal (VUX) mais également pour le chat en affinant les textes pour s’adapter aux contraintes du conversationnel (penser à la taille de la fenêtre, mettre des émojis, ajouter des boutons…).
Autre erreur fréquente, ne pas tester suffisamment les maquettes par les clients. En effet les tests approfondis sont essentiels pour identifier et corriger les erreurs du bot. Mieux que cela, ces tests sont essentiels dans la courbe d’apprentissage du bot. Ne pas effectuer de tests adéquats peut entraîner des dysfonctionnements et des problèmes de performance.
Enfin comment ne pas tenir compte de la sécurité et de la confidentialité, les bots manipulant souvent des informations sensibles ? Ignorer les mesures de sécurité et de confidentialité peut exposer à des risques conséquents non seulement les utilisateurs mais également l’entreprise elle-même, « fournisseur » du service bot. Il est plus qu’essentiel de mettre en place des mécanismes pour protéger les données personnelles eu égard aux conséquences potentielles en termes juridique et de notoriété.

Mettre en place un bot ne signifie pas en avoir terminé avec la solution. Il doit toujours être optimisé et pas seulement par lui-même (Machine learning), ne serait-ce que pour le tenir à jour des évolutions de produits ou services proposés par l’entreprise. Il est indispensable de tenir compte des retours des utilisateurs sur l'efficacité du bot et ses lacunes. Ignorer ces retours et ne pas en tirer profit pour améliorer le bot peut entraîner une dégradation de l'expérience utilisateur.

Techniquement parlant, les bots doivent apprendre et s’améliorer régulièrement. Négliger les mises à jour et l’apprentissage continu peut conduire à des réponses dépassées et à des fonctionnalités obsolètes.

FAQ
Foire aux questions
Comment Viitamine peut vous aider à réussir la mise en place de votre callbot ou chatbot ?

En vous accompagnant sur :

  • L’évaluation des besoins comme les objectifs, les processus opérationnels, les irritants et les problèmes à résoudre
  • L’analyse des cas d’usage qui implique le choix de scénarios où un bot peut apporter une valeur ajoutée, tels que le support client, la prise de rendez-vous, etc
  • La sélection d’une solution adaptée aux contexte de l’entreprise, comprenant si nécessaire un benchmark des éditeurs
  • La personnalisation du bot en fonction de la marque, de la charte vocale, des préférences de l’entreprise et des scénarios de conversation conviviaux, ainsi que l’assistance à la mise en place de la maquette et des prompts (via GPT-4 ou équivalent).
  • L’intégration avec les systèmes existants tels que les bases de données, les systèmes CRM, les outils de support client, etc.
  • L’apprentissage initial pour améliorer sa précision tout au long de sa montée en puissance. Cela implique de fournir des ensembles de données pertinents pour l'entraînement du chatbot ou callbot, et de surveiller ses performances pour apporter des ajustements jusqu’à atteindre un bon taux nominal de transcription puis de pertinence des réponses
  • Les tests techniques approfondis du bot pour s'assurer de son bon fonctionnement et de sa conformité aux exigences de l'entreprise. Cela inclut des tests d'interactions, des tests de sécurité et des tests de charge
  • Le suivi en amélioration continue ; après le déploiement, Viitamine peut surveiller les performances du bot, recueillir des commentaires des utilisateurs et apporter des améliorations itératives pour optimiser ses résultats
  • La gestion du changement en aidant les équipes du service client à s'adapter à un nouveau mode de cofonctionnement avec le chatbot ou callbot, en animant notamment une formation métier avec des cas d’usage réels et des exercices de mise en situation.
Le vrai succès dépend de l’adéquation entre la performance de la solution, la pertinence et l’exhaustivité de la préparation ainsi que l’accessibilité des données essentielles

Quelle solution choisir ?

Il existe une pléthore de solutions présentes sur les marchés français et internationaux. Elles sont toutes plus ou moins spécialisées selon le type de bot (callbot ou chatbot) et dans des domaines et secteurs particuliers. Au-delà de la qualité intrinsèque des solutions et de leurs technologies sous-jacentes, certaines seront plus pertinentes dans le contexte de l’entreprise, notamment si l’on tient compte des autres solutions déjà présentes, de l’environnement SI, des intégrations avec telles applications tierces, des contraintes imposées en termes d’hébergement et de localisation des données, ou plus largement si l’on tient compte d’une stratégie plus large de plateformisation et d’orchestration de ces nouveaux outils, etc.