L’intelligence artificielle pour un chatbot : vraiment utile ?
Un chatbot basé sur des règles présente d’énormes avantages qu’il faut reconnaître. Il permet de contrôler l’interaction avec les utilisateurs en orientant l’audience vers un objectif précis. Cependant, un bot a besoin d’intelligence artificielle pour traiter des requêtes plus complexes et pour analyser une quantité importante de données. De plus, les nouveaux challenges et attentes des consommateurs requièrent un niveau de performance provenant des chatbots. Cependant, si l’utilité de l’IA pour un chatbot demeure réelle, elle varie en fonction des objectifs de création du bot et de son utilisation.
Les nouveaux challenges des chatbots
Bien que les chatbots disponibles sur le marché prouvent leur efficacité, les besoins des consommateurs augmentent de jour en jour et cela représente un véritable défi pour ces robots conversationnels. En effet, les usagers désirent plus qu’une simple calculatrice programmée pour leur fournir des réponses toutes faites. Désormais, les internautes et les clients souhaitent avoir à leur disposition un chatbot avec intelligence artificielle, hyperpersonnalisé, capable de communiquer parfaitement et d’adapter sa réponse à leur besoin.
Suivant cette logique, on pourrait dire que le nouveau challenge des chatbots est d’être en mesure d’apprendre et de progresser par lui-même de sorte à satisfaire aux exigences des utilisateurs. Ils doivent pouvoir identifier clairement l’intention de l’internaute dès l’instant où ce dernier effectue une recherche.
Pour pouvoir répondre à toutes ces attentes, le chatbot doit intégrer plusieurs programmes élémentaires de l’IA. Pour en citer les plus importants, vous avez :
- Le machine learning;
- Le deep learning;
- Le natural language understanding (NLU);
- Le natural language processing (NLP);
- Le robotic process automation (RPA).
Ces nouvelles technologies visent à mettre sur pied un assistant virtuel, complètement indépendant et capable de se doter d’une autonomie relative. Si cela reste possible dans le temps, c’est principalement grâce au machine learning de l’intelligence artificielle.
Les avantages du machine learning pour un chatbot
Les études et expériences permettent aujourd’hui d’affirmer que les robots conversationnels parviennent difficilement à répondre avec pertinence aux questions des utilisateurs. En effet, en raison d’une mauvaise compréhension ou d’une absence de questions dans les scripts (3), près de 70 % des demandes effectuées aux bots sur Messenger demeurent sans suite.
Le machine learning représente donc un atout majeur pour optimiser et améliorer les performances de même que l’efficacité des chatbots. Grâce à l’auto-apprentissage, ils seront en mesure de décrypter les intentions réelles qui se cachent derrière une question. Ainsi, ils pourront fournir à l’utilisateur une réponse satisfaisante et personnalisée selon ses attentes. En comprenant le langage naturel, le robot conversationnel ou l’assistant virtuel anticipe et s’adapte au comportement de l’internaute.
En outre, le machine learning fonctionne toujours sur la base des informations personnelles collectées, et ce, quelle que soit la méthode considérée. Que vous optez pour le deep learning, le traitement du langage naturel ou celui des réseaux neuronaux, le processus demeure le même. C’est d’ailleurs cette particularité qui permet au chatbot d’examiner les données à sa disposition, de les comparer puis de s’en servir pour prendre une décision et opposer une réponse.
Ainsi, plus les informations sont volumineuses et précises, plus le robot est performant. Alimenté par des volumes astronomiques de connaissances, le chatbot intelligence artificielle parvient à répondre à tout type de requête.
En résumé, le machine learning de l’IA est donc d’une importance capitale pour améliorer son service client virtuel. Notez qu’il ne représente en plus qu’une partie de l’intelligence artificielle qui en dispose de plusieurs.
Est-ce utile d’intégrer une intelligence artificielle à tous les bots ?
Certes, l’IA joue un rôle important dans le niveau de pertinence des réponses d’un chatbot, mais avant d’envisager son intégration, prenez le soin de vous assurer que votre bot en a réellement besoin. Selon le métier et la quantité de données gérées, l’utilisation d’un assistant virtuel, se limitant à des réponses scriptées préprogrammées, peut largement suffire. De plus, l’IA est peu recommandée pour les entreprises désireuses de contrôler régulièrement l’orientation des conversations avec les internautes.
Par ailleurs, un robot conversationnel traitant à 99 % uniquement des questions de premier niveau ne requiert pas d’être transformé en chatbot intelligence artificielle de haut niveau. En fonction du cas, l’installation d’API et d’une connexion au Web suffit pour lui permettre de trouver des informations en réponse à une demande inédite.
Par contre, si votre objectif est d’améliorer davantage l’autonomie de votre chatbot pour qu’il devienne progressivement indépendant, vous devez penser à recourir au machine learning. Grâce à lui, votre bot gagne en valeur ajoutée et vous permet d’automatiser la génération de réponses sur votre page ou votre site web.
On peut donc conclure que votre bot n’a pas nécessairement besoin d’une IA pour se montrer performant. En réalité, cette intégration dépend de votre projet, de vos objectifs d’utilisation et des fonctionnalités que vous désirez offrir à votre robot conversationnel. Notez cependant que pour une interface à interaction faible, il n’est pas recommandé que votre robot soit pourvu d’un sens de l’humour.
