Chatbots : pourquoi et comment les adopter ?

Cet exemple fictif illustre bien l’attrait des chatbots pour l’entreprise, avec des fonctions allant de la réponse à des questions pratiques jusqu’à l’assistance dans les tâches quotidiennes d’un employé de bureau.

Les chatbots sont devenus une réalité incontournable dans le paysage numérique. En effet, selon une étude réalisée par Oracle, 80% des entreprises interrogées utilisent ou prévoiraient d’implémenter un chatbot d’ici 2020. Cette tendance s’explique par les bénéfices non négligeables à utiliser un bot, à commencer par les gains économiques : selon McKinsey, 29% des services de relation client pourraient être automatisés via les chatbots, ce qui représenterait 23 milliards de dollars d’économies annuelles potentielles et ce, rien qu’aux Etats-Unis. 

Le développement des chatbots arrive donc à point nommé pour les entreprises confrontées à une profonde transformation des modes de travail. L’employé est amené à travailler dans un environnement mobile, complexe et gère une multitude de tâches à valeur ajoutée variable. En parallèle, le chef d’entreprise souhaite s’appuyer sur des processus ayant un excellent rapport coût-qualité. Enfin, ces deux types d’acteurs sont concernés par une nouvelle façon d’appréhender les échanges et les moyens d’une communication plus digitale et connectée, tout en ayant toujours le besoin d’une information fiable et immédiate.

Dans un tel cadre, le chatbot constitue une formidable opportunité, génératrice de nombreux bénéfices pour l’organisation dans son ensemble : réduction des tâches à faible valeur ajoutée, gain de temps, amélioration de la marque employeur, facilitation de la conduite du changement lors des phases de transformation, et plus généralement, l’occasion de faire un pas supplémentaire dans sa transformation digitale.

Puisque la fonction centrale d’un robot conversationnel est celle de la communication, il est nécessaire de se pencher sur son fonctionnement, que nous déclinons ici selon 3 modes de communication. 

• Le mode « push » ou « proactif » : le chatbot va communiquer activement des informations de manière spontanée (avec un élément déclencheur qui ne dépend pas de l’utilisateur). Par exemple, il peut être utilisé pour envoyer au fil de l’eau des campagnes de sondage sur le bien-être des employés de l’entreprise.
• Le mode « dialogue » : ici le chatbot est conçu pour répondre aux questions posées par l’utilisateur sur une thématique spécifique en s’appuyant sur une base de connaissances ; à noter que la conversation n’est pas forcément unilatérale et le chatbot peut être amené à poser des questions de manière autonome pour répondre au besoin initial. Ce sera par exemple le cas d’un robot utilisé en tant que « Support niveau 0 » pour répondre aux questions administratives et RH des employés ou bien aux questions génériques des clients.
• Le mode « automatisation» : selon ce mode, le chatbot est capable de collecter et d’interpréter les informations nécessaires afin d’exécuter d’une tâche, comme la réservation de billets ou le conseil sur une gamme de produits.

Ces différents modes ont pour socle commun une interface utilisateur et un moteur de traitement d’informations adossé à une base de données. Le degré d’intelligence artificielle de la solution joue également pleinement son rôle : il est déterminé par la combinaison entre « Natural Langage Processing (NLP) » et « machine learning ». La première technologie concerne le traitement du langage naturel et permet au chatbot de dialoguer avec l’utilisateur tandis que la seconde constitue la capacité d’auto-apprentissage du bot, qui va pouvoir améliorer sa pertinence sur la base des précédentes conversations. En fonction de ce degré d’IA, il reste à déterminer le format de la conversation : si la plupart des cas d’usages actuels s’appuient sur une conversation textuelle via une plateforme de messagerie, la reconnaissance d’image ou la reconnaissance vocale (call bots) peuvent initier des modes de communication complémentaires, et ce grâce à une intelligence artificielle poussée. 

La maîtrise d’un chatbot peut se mesurer à travers deux axes : l’impact en termes d’image et la technologie. Tout d’abord, l’agent conversationnel est potentiellement un point de contact préférentiel entre la marque et ses utilisateurs internes ou externes. Cette propriété peut avoir un impact extrêmement négatif sur l’image de l’entreprise si elle est négligée. 

Ensuite, la maîtrise de la technologie support au chatbot est la condition sine qua non pour que la solution soit réussie. En effet, adossés au concept d’intelligence artificielle qui concentre les rêves les plus fous, les robots conversationnels peuvent générer plus de déception que d’engouement. Or, si les bénéfices sont bien réels, ils restent à la marge lorsqu’ils sont comparés aux attentes en matière d’IA. À cela s’ajoute une technologie qui en est à ses balbutiements en terme de qualité : pertinence des réponses aux utilisateurs, notifications trop nombreuses, incompréhension des questions posées… les illustrations ne manquent pas ; en février 2017, Facebook reconnaît d’ailleurs un taux d’échec de 70% de de sa plateforme de messagerie dédiée aux chatbots.

Dès lors, pour faire de son chatbot un outil maîtrisé, certaines étapes clés ne doivent pas être négligées en amont du projet : 

Définir un cas d’usage spécifique et unique auquel répond le chatbot, pour ne pas amoindrir la pertinence de la solution voire sa performance globale ; cette problématique est notamment adressée lors du choix du service de messagerie qui doit adhérer à la cible utilisateur du bot.

Ne pas négliger la présentation du dialogue du bot et sa personnalité, pour embarquer les utilisateurs ; cet aspect peut sembler trivial voire évident, il n’en est pas moins central dans l’expérience proposée par le chatbot, afin que ce dernier soit davantage considéré comme un humain qu’un robot.

S’assurer de la qualité et de la fiabilité des données concernées, pour que le bot soit pertinent dans son exécution ; ce volet est d’autant plus crucial que le bot peut être amené à gérer des sources de données internes mais aussi externes, d’où la nécessité de bien les identifier et les traiter.

Ne pas sous-estimer l’entraînement du bot en amont de la mise en production, afin de lui donner un niveau de qualité inégalable dès son lancement ; en effet, il ne faut pas oublier que la phase d’apprentissage peut être longue et que le chemin parcouru doit être bien entamé avant le lancement pour proposer un service pertinent – et qui puisse apporter de la valeur aux utilisateurs dès la première conversation.

Anticiper les conséquences sur les processus en place et sur l’image de l’entreprise, pour une conduite du changement efficace et une bonne intégration du bot dans son environnement, que ce soit à destination des employés, des partenaires, ou des clients.

Adopter une approche pragmatique tout au long du projet, afin d’éviter les déceptions ; l’amalgame avec les attentes de l’intelligence artificielle est tentant d’autant plus que celles-ci sont fortes ; avec une telle dépendance, une approche réaliste n’est donc pas un moindre mal.

Avec des technologies de bot en phase avec les besoins actuels et à venir des entreprises, le projet d’intégrer un agent conversationnel est donc loin d’être cosmétique. Outre des contraintes propres à l’intelligence artificielle, celles liées au déroulement d’un projet peuvent être aisément contournées avec un usage ciblé et des impacts maîtrisés. Conjugués au choix pertinent des acteurs prenant part au projet, ces éléments rendent le chatbot apte au véritable succès digital.