Comment fonctionnent les chatbots - guide ultime des chatbots 2024.

Tu te souviens du bon vieux temps où "Clippy" de Microsoft ornait nos écrans de bureau, répondant aux questions et faisant des suggestions de manière ludique ?

Tu peux l'appeler la première version d'un chatbot. Il était utile mais basique et limité dans sa capacité à répondre aux questions. Les chatbots modernes ont parcouru un long chemin depuis. Ils sont plus rapides, plus précis et disposent d'une base de connaissances beaucoup plus vaste.

En raison de leur efficacité accrue, les chatbots sont devenus un outil essentiel pour les entreprises. D'après les statistiques :

• Les chatbots ont désormais pris en charge près de 65 % des interactions B2C des entreprises.
• Les chatbots de vente au détail ont permis d'économiser plus de 11 milliards de dollars en coûts de transaction en 2023.
• Chaque aide du service client sur six que tu as peut-être obtenue cette année, l'a été par l'intermédiaire d'un chatbot.

Alors, comment fonctionnent les chatbots ? Quelle est la science qui se cache derrière eux ? Dans cet article de blog, nous abordons les coulisses des chatbots. Nous découvrirons comment fonctionnent les chatbots d'IA, apprendrons ce qu'est le NLP et conclurons sur la meilleure solution de chatbot d'IA du marché pour ton entreprise.

Alors, es-tu prêt ? Commençons à lire !

Qu'est-ce qu'un chatbot ?

Un chatbot est essentiellement un robot avec lequel tu peux discuter (comme son nom l'indique). Imagine que tu aies une question ou que tu aies besoin d'aide pour quelque chose, et qu'au lieu d'attendre en attente ou de chercher dans des FAQ interminables, tu tapes simplement ta requête dans une fenêtre de chat. Le chatbot répond instantanément - presque comme si tu avais une conversation avec un représentant du service clientèle compétent.

Un chatbot est programmé pour simuler une conversation entre humains. Il est conçu pour comprendre tes questions et fournir des réponses utiles, souvent en imitant une conversation humaine. Qu'il s'agisse de commander une pizza, de réserver un vol ou d'obtenir des conseils sur ce qu'il faut porter pour un jour de pluie, un chatbot peut s'en charger. 

Certains sont simples et répondent à des questions directes, tandis que d'autres sont plus avancés, capables d'interactions complexes et même d'apprendre des conversations passées pour s'améliorer au fil du temps.

En raison du mode de fonctionnement des chatbots, leur superpouvoir est leur disponibilité. Ils sont toujours allumés, prêts à t'aider, que ce soit le jour ou la nuit. Et comme ils sont conçus pour être conviviaux, tu n'as pas besoin d'être calé en technologie pour interagir avec eux.

📖 RELATIF : Les meilleurs chatbots IA pour ton entreprise + comment choisir celui qui te convient le mieux.

Quels sont les principaux types de chatbots ?

Le savais-tu ? Un chatbot bien conçu peut traiter sans problème 80 % des demandes simples du service client.

Mais avant d'aborder le fonctionnement d'un chatbot, apprenons quels sont leurs types.

1. Chatbots basés sur des règles :

Ce sont les plus simples - ils suivent un ensemble de règles prédéfinies pour guider la conversation. Vois-les comme un organigramme en action. Si tu demandes les heures d'ouverture du magasin, ils te les donneront. Si tu demandes quelque chose pour lequel ils ne sont pas programmés, ils te guideront poliment vers un humain. 

Avantages : Ils sont parfaits pour gérer des tâches spécifiques et routinières et sont assez faciles à développer.

Inconvénients : ils ne peuvent répondre qu'à un nombre limité de questions.

Exemple : Imaginons que tu sois sur un site web de vente au détail, et que tu ouvres la fenêtre de chat pour poser des questions sur leur politique de retour. Le chatbot pourrait répondre par un message direct et préprogrammé :

"Notre politique de retour autorise les retours dans les 30 jours suivant l'achat avec un reçu. Veux-tu commencer un retour ?"

2. Les chatbots alimentés par l'IA

Ce sont les cousins plus avancés des bots basés sur des règles. Les chatbots alimentés par l'IA utilisent l'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel pour comprendre et répondre à des requêtes plus complexes. Ils peuvent traiter un plus grand nombre de sujets, apprendre des interactions passées et même proposer des recommandations personnalisées. C'est comme si tu discutais avec quelqu'un qui te comprend vraiment.

Pour : Ils peuvent traiter un large éventail de requêtes.

Inconvénients : ils sont beaucoup plus avancés et nécessitent un développement technique.

Exemple : Disons que tu utilises une application de voyage pour planifier tes vacances. Tu demandes au chatbot des recommandations d'hôtels à Paris. Au lieu de se contenter de te donner une liste, le bot alimenté par l'IA prend en compte tes préférences passées, ton budget et même les conditions météorologiques pour te suggérer les meilleures options :

"D'après tes séjours précédents et la météo actuelle à Paris, je te recommande l'Hôtel de Paris. Il est dans ton budget et a d'excellentes critiques pour ses agréments hivernaux accueillants."

3. Chatbots hybrides

Ensuite, nous avons les chatbots hybrides. Ceux-ci combinent le meilleur des deux mondes : ils commencent par des interactions basées sur des règles, mais passent de façon transparente à l'IA lorsque les choses deviennent plus compliquées. Ils sont parfaits pour les entreprises qui ont besoin de la fiabilité des bots basés sur des règles, mais qui veulent aussi offrir une expérience plus sophistiquée.

Avantages : Ils combinent les forces des chatbots basés sur des règles et des chatbots alimentés par l'IA.

Inconvénients : la maintenance des scripts basés sur des règles et la formation du composant IA peuvent demander beaucoup de ressources.

Exemple : Tu réserves un vol en ligne, et tu commences par demander au chatbot quels sont les vols disponibles. La conversation commence par une interaction basée sur des règles :

"Saisis ta ville de départ".

À mesure que tu avances et que tu poses des questions plus complexes comme "Quel est le meilleur siège pour quelqu'un qui a le mal des transports ?", le chatbot passe de façon transparente à son composant d'IA :

"Je te recommande un siège au-dessus de l'aile. Il a tendance à subir moins de turbulences. Veux-tu que je le sélectionne pour toi ?"

Qu'est-ce qu'une architecture de chatbot ?

Pour comprendre le fonctionnement d'un chatbot, tu dois comprendre le principe de base de son fonctionnement.

L'architecture d'un chat bot fait référence au cadre et aux composants sous-jacents qui permettent à un chatbot de fonctionner. C'est comme un plan ou une conception de système qui détermine comment le chatbot comprend, traite et répond aux entrées de l'utilisateur. Une architecture bien conçue garantit le bon fonctionnement du chatbot, qui traite les conversations d'une manière qui semble naturelle et efficace.

À la base, l'architecture d'un chatbot comprend généralement plusieurs éléments clés :

1. Système de questions et réponses

Comment un chatbot répond-il à tes questions ?

Les chatbots ont un système de questions-réponses qui les aide à comprendre tes questions et à générer une réponse appropriée. Leur système de questions-réponses peut être construit en les formant de deux manières :

• Formation manuelle : Le chatbot est nourri des questions les plus fréquemment posées et de leurs réponses précises. La formation manuelle permet aux chatbots de répondre à ces questions rapidement et avec des réponses prédéfinies que tu peux modifier à ta guise.
• Formation automatisée : Tu télécharges un ensemble de documents de l'entreprise dans le système du chatbot et tu lui demandes de se former lui-même. Le bot utilisera la base de données de l'entreprise pour proposer des questions possibles et leurs réponses automatiquement.

2. Moteur de traitement du langage naturel (NLP)

Ce composant est le cerveau du chatbot. Il est chargé de comprendre et d'interpréter le langage de l'utilisateur. Le moteur NLP décompose le message de l'utilisateur en parties compréhensibles, identifie l'intention et extrait les informations pertinentes, comme les noms, les dates ou les préférences.

Le moteur est composé de deux parties :

• Le classificateur d'intention évalue ce que l'utilisateur demande et comment on peut répondre à sa requête de façon appropriée.
• L'extracteur d'entités met en correspondance les mots-clés de la requête de l'utilisateur et les utilise pour générer une réponse.

Les chatbots peuvent également intégrer les commentaires des utilisateurs et les utiliser pour améliorer leurs performances. Ils utilisent également l'apprentissage des politiques pour détecter les conversations qui se terminent par des résultats heureux pour l'utilisateur.

3. Interface utilisateur (UI)

Il s'agit de la partie frontale où les utilisateurs interagissent avec le chatbot. Il peut s'agir d'une fenêtre de discussion sur un site Web, d'une appli de messagerie ou même d'une interface vocale comme un haut-parleur intelligent. L'interface utilisateur capture les entrées des utilisateurs, qu'elles soient tapées ou parlées.

4. Stockage des données

Ce composant stocke les historiques de conversation, les préférences des utilisateurs et d'autres données pertinentes. Il permet au chatbot de maintenir le contexte au fil des sessions, de personnaliser les interactions et de s'améliorer grâce aux analyses.

5. Intégrations personnalisées

Tu as besoin d'adapter ton chatbot en fonction de tes besoins particuliers ? Les intégrations personnalisées permettent d'intégrer ton chatbot à ton CRM, à la base de données de ton entreprise, à ton calendrier, aux voies de paiement et à plusieurs autres outils.

Comment fonctionnent les chatbots ?

Les chatbots fonctionnent en ayant une conversation avec toi, comme tu le ferais avec une vraie personne, mais par l'intermédiaire d'un ordinateur ou d'un smartphone.

Voici une explication simple de la façon dont les choses fonctionnent :

• Comprendre ton message : Lorsque tu tapes ou dis quelque chose à un chatbot, sa première tâche est de comprendre ce que tu demandes. Par exemple, si tu tapes "Quel temps fait-il aujourd'hui ?", le chatbot doit reconnaître que tu poses une question sur le temps qu'il fait.

• Déterminer ce que tu veux : Après avoir compris ton message, le chatbot essaie de comprendre ce que tu veux. Cela peut paraître simple, mais c'est comme résoudre un petit puzzle. Le chatbot examine les mots que tu as utilisés et détermine ton "intention". Dans ce cas, ton intention est d'obtenir une mise à jour de la météo.

• Trouver les bonnes informations : Une fois que le chatbot sait ce que tu demandes, il se met au travail pour trouver la bonne réponse. Il peut consulter une base de données météorologiques, regarder les conversations précédentes ou se connecter à d'autres services en ligne pour obtenir les informations dont tu as besoin.

• Te répondre : Après avoir recueilli les informations nécessaires, le chatbot élabore une réponse. Si tu as posé une question sur le temps qu'il fait, il pourrait dire : "Les prévisions pour aujourd'hui sont ensoleillées avec un maximum de 75°F." L'objectif est de te donner une réponse claire et utile.

• Maintien de la conversation : Le chatbot garde également une trace de la conversation afin de pouvoir répondre de manière appropriée si tu poses une question complémentaire. Par exemple, si tu demandes ensuite "Et demain ?", le chatbot se souvient que tu es toujours en train de parler de la météo et te donne les prévisions pour le lendemain.

• Apprendre avec le temps : De nombreux chatbots s'améliorent avec le temps. Ils apprennent de chaque interaction, remarquent des schémas et améliorent leurs réponses. Par exemple, si beaucoup de personnes posent des questions sur des sujets spécifiques, le chatbot peut commencer à donner des réponses plus détaillées sur ces sujets.

Les étapes ci-dessus peuvent sembler simples, mais il y a beaucoup de détails techniques qui font fonctionner le processus. Décortiquons le fonctionnement des chatbots en expliquant trois concepts clés : les outils de recherche de motifs, les algorithmes et les réseaux neuronaux artificiels.

1. Correspondance de modèles : repérer les phrases familières

As-tu déjà résolu un puzzle ? Le truc fonctionne lorsque tu repères des pièces qui s'emboîtent et que tu continues à le faire. Semblable à ce que font les spécialistes des correspondances de motifs dans les chatbots.

• Comment fonctionnent-ils ? Les pattern matchers recherchent des phrases ou des mots spécifiques dans ce que tu tapes. Par exemple, si tu demandes à un chatbot "Quelle heure est-il ?", le pattern matcher reconnaît le mot "heure" et l'associe à une réponse prédéfinie comme "Il est 14 heures".

• Exemple : Imaginons que tu tapes "Raconte-moi une blague". Le chatbot dispose d'un outil de recherche de motifs qui reconnaît le mot "blague". Il fait correspondre ce motif à une réponse stockée comme "Pourquoi les scientifiques ne font-ils pas confiance aux atomes ? Parce qu'ils composent tout !"

Les comparateurs de motifs sont parfaits pour traiter les questions simples et directes, mais ils sont limités parce qu'ils ne répondent qu'aux correspondances exactes. Si tu formules la même question différemment, le chatbot risque de ne pas la reconnaître.

2. Algorithmes : résolution de problèmes étape par étape

Alors, comment un chatbot peut-il répondre à des questions plus complexes ? Le secret réside dans les algorithmes. Tout comme une recette étape par étape que tu suis pendant la cuisson d'un gâteau, un algorithme est un ensemble d'instructions détaillées qui indiquent au chatbot ce qu'il doit faire avec les informations qu'il reçoit.

• Comment ils fonctionnent : Lorsque tu poses une question, le chatbot utilise des algorithmes pour traiter tes mots, comprendre ton intention, puis décider de la meilleure réponse. Ces algorithmes décomposent ta saisie en éléments plus petits, les analysent et suivent un processus logique pour trouver la réponse.

• Exemple: Si tu demandes "Quel temps fera-t-il demain ?", un algorithme du chatbot commence par repérer des mots-clés comme "temps" et "demain". Ensuite, il utilise une série d'étapes (ou de règles) pour rechercher les prévisions météorologiques de demain et te les présenter de façon claire.

Les algorithmes sont plus souples que les outils de recherche de motifs parce qu'ils n'ont pas besoin d'une correspondance exacte mot à mot. Ils sont parfaits pour gérer les tâches qui demandent un peu plus de réflexion, comme la recherche d'informations spécifiques ou l'exécution de calculs simples.

3. Réseaux neuronaux artificiels : comme le cerveau humain mais dans un robot.

Les comparateurs de modèles et les algorithmes, c'est cool, mais comment fonctionnent les chatbots d'IA ? Les réseaux de neurones artificiels sont ce qui rend un chatbot avancé "avancé". Inspirés par l'une des plus grandes créations de la nature, ces réseaux fonctionnent comme le cerveau et le système nerveux d'un humain.

Tout comme notre cerveau apprend de ses expériences, les réseaux neuronaux aident les chatbots à apprendre des conversations passées pour mieux comprendre et répondre.

• Comment ils fonctionnent : Un réseau neuronal est constitué de couches de "nœuds" (considère-les comme de minuscules décideurs). Lorsque tu envoies un message, le chatbot le fait passer par ces couches. Chaque nœud traite un peu l'information, en déterminant le sens le plus probable de tes mots. Le réseau apprend au fil du temps en ajustant sa compréhension selon que les réponses passées étaient bonnes ou mauvaises.

• Exemple : Supposons que tu demandes souvent à un chatbot "Quoi de neuf ?" pour vérifier les actualités. Au début, il se peut qu'il ne réponde pas correctement. Mais au fur et à mesure qu'il apprend de chaque interaction, le réseau neuronal commence à reconnaître que "Quoi de neuf ?" signifie que tu cherches des mises à jour de l'actualité. Bientôt, il sera en mesure de fournir une réponse pertinente comme "Voici ce qui se passe aujourd'hui : [faits marquants de l'actualité]."

Les réseaux de neurones artificiels peuvent gérer des conversations plus complexes, s'adapter à différentes façons de poser la même question, et même comprendre le contexte et les nuances subtiles du langage.

Qu'est-ce que le NLU (Natural Language Understanding) ?

Le NLU est la façon dont un chatbot comprend ce que tu demandes. C'est un élément clé de la façon dont les chatbots et autres systèmes d'IA comprennent le langage humain et y répondent.

Le NLU permet au chatbot de ne pas se contenter d'entendre ou de lire tes mots, mais de saisir réellement ce que tu veux dire par là.

Pour schématiser, le NLU fonctionne grâce à ces trois concepts :

• Identifier les entités : NLU identifie les détails importants de ton message, appelés "entités". Si tu dis "Réserve un vol pour New York vendredi", les entités sont "New York" (destination) et "vendredi" (date). Ces détails sont cruciaux pour que le chatbot exécute ta demande avec précision.

• Comprendre l'intention : Lorsque tu parles à un chatbot, tu as généralement un objectif ou une "intention" spécifique. Par exemple, si tu dis "J'ai besoin d'une pizza", ton intention est de commander de la nourriture. Le NLU aide le chatbot à comprendre quel est cet objectif. Il reconnaît que ta demande n'est pas constituée de mots aléatoires, mais d'une action spécifique que tu veux que le chatbot entreprenne, comme passer une commande.

• Traiter avec le contexte : Parfois, un seul message ne suffit pas pour comprendre ce que tu veux. Le NLU aide le chatbot à garder une trace du contexte d'une conversation. Si tu demandes "Samedi ?" après avoir parlé de réserver un vol, le chatbot utilise NLU pour savoir que tu es toujours en train de discuter de tes projets de voyage.

Pourquoi l'université nationale de technologie est-elle importante ?

Le NLU est ce qui permet aux chatbots de ressembler davantage à des humains. Sans cela, le chatbot ne répondrait qu'à des phrases spécifiques et préprogrammées. Le NLU permet au chatbot d'être flexible et de comprendre un large éventail de questions, même lorsqu'elles sont posées de différentes manières. C'est ce qui permet au bot de répondre avec précision et de faire en sorte que l'interaction semble naturelle.

Qu'est-ce que le NLP (Natural Language Processing) ?

Le traitement du langage naturel (TLN) est le vaste domaine d'étude et de technologie qui se concentre sur la façon dont les machines, comme les ordinateurs et les chatbots, peuvent comprendre, interpréter et répondre au langage humain d'une manière à la fois significative et utile. Considère le NLP comme le pont qui permet aux humains de communiquer avec les machines en utilisant le langage de tous les jours, qu'il soit parlé ou écrit.

Pourquoi la PNL est-elle importante ?

La PNL est essentielle parce qu'elle permet aux machines d'interagir avec nous dans notre langue, et non dans la leur. Sans la PNL, nous devrions communiquer avec les ordinateurs d'une manière qu'ils peuvent facilement comprendre, par exemple en utilisant un code ou des commandes. La PNL rend l'interaction plus humaine, nous permettant de parler aux machines comme nous le ferions avec une autre personne.

Par exemple, lorsque tu demandes à ton smartphone : "Quel temps fait-il aujourd'hui ?" La PNL traite ta question, comprend que tu veux une mise à jour de la météo, vérifie les données pertinentes, puis génère une réponse comme "Il fait beau avec un maximum de 75°F."

Une vue d'ensemble : NLP vs. NLU

Alors que la NLU (Natural Language Understanding) est une partie du NLP axée spécifiquement sur la compréhension et l'interprétation du sens, le NLP couvre un champ d'application plus large. Il comprend non seulement la compréhension mais aussi la génération de langage, la traduction de langues, le résumé de textes, et bien plus encore. Essentiellement, le NLP englobe toutes les techniques et tous les processus qui permettent aux machines de travailler avec le langage humain de manière intuitive et efficace.

Chatbots vs. chatbots d'IA

L'avènement de puissants chatbots comme Chat GPT et Gemini a mélangé les termes de chatbot et de chatbot d'IA. Mais il y a quelques années, lorsque la technologie n'était pas aussi avancée qu'aujourd'hui, ces termes ne pouvaient pas être utilisés de manière interchangeable.

Un chatbot standard suit des règles et des scripts préprogrammés pour répondre aux entrées de l'utilisateur. Il fait correspondre des mots-clés ou des phrases spécifiques à des réponses définies. Ces chatbots sont parfaits pour les tâches simples et répétitives, comme répondre à des questions courantes ou guider les utilisateurs dans des processus de base, mais ils peuvent avoir du mal avec des requêtes plus complexes ou inattendues.

D'autre part, un chatbot IA utilise l'intelligence artificielle, en particulier le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique, pour comprendre les entrées des utilisateurs et y répondre de manière plus souple. Les chatbots IA peuvent gérer des conversations plus complexes, apprendre des interactions passées et fournir des réponses personnalisées. 

Voici une comparaison côte à côte du fonctionnement des chatbots d'IA et de celui des chatbots standards :

Intégrer les chatbots aux canaux de messagerie numérique.  

Les chatbots jouent un rôle crucial dans le marketing numérique d'une marque en engageant les clients, en améliorant l'expérience client et en favorisant les conversions. Les canaux de messagerie comme WhatsApp, Facebook Messenger, Instagram DMs et le chat en direct sur les sites Web sont quelques moyens par lesquels ces bots peuvent exercer leur magie.

• Grâce aux canaux de messagerie, les chatbots peuvent interagir avec les clients potentiels en temps réel, répondre à leurs questions, les guider dans le processus d'achat et même faire des recommandations personnalisées basées sur le comportement de l'utilisateur.
• En fournissant des réponses instantanées et une assistance 24/7, les chatbots aident à maintenir l'engagement des clients, à réduire les taux de rebond et à augmenter les chances de convertir les visiteurs en prospects ou en ventes.
• Ils peuvent également tirer parti de ces canaux pour collecter des données précieuses sur les préférences et le comportement des clients, qui peuvent être utilisées pour adapter les stratégies de marketing et améliorer le ciblage.

Trengo : La solution ultime de chatbot IA pour ton site web et plus encore.

Alors maintenant que tu sais comment fonctionne un chatbot IA, es-tu prêt à en obtenir un pour ton site web ? Parce que Trengo a la solution parfaite pour toi !

Avec le chatbot de Trengo alimenté par l'IA "AI HelpMate", tu peux réunir tous tes canaux de messagerie sous un même toit. Que tes clients te tendent la main via WhatsApp, le chat du site Web ou les médias sociaux, toutes les demandes de ton service client se retrouvent dans une seule boîte de réception.

AI HelpMate t'aide :

• Traite les conversations de routine tout en favorisant le soutien et les ventes.
• Offre une assistance en 26 langues avec 6 langues par défaut en cas d'incertitude.
• Génère des suggestions de réponses que les membres de l'équipe peuvent utiliser et modifier.
• Passe de manière transparente la conversation à des agents humains lorsque c'est nécessaire.
• Adapte-toi aux directives de la marque et aux connaissances que tu utilises pour la former.

Alors, es-tu prêt à apprendre comment fonctionnent les chatbots lorsqu'ils sont intelligents et fiables comme Trengo ? Réserve une démo dès aujourd'hui pour le vérifier par toi-même.