IA Générative et le futur des Chatbots IA

Contexte et marché du chatbot

Les chatbots existent depuis des décennies. Alors qu’il s’agissait d’une innovation de rupture à l’époque, l’outil est aujourd’hui controversé et peine à faire peau neuve.

Nos usages et nos attentes ont largement évolué. Les résultats obtenus avec les chatbots traditionnels ne sont plus à la hauteur et l’expérience est souvent décevante.

Mais le développement des techniques de traitement du langage naturel et les progrès technologiques en matière de machine learning – ces dernières années – ont permis de réveiller les intérêts à l’égard des chatbots.

L’avènement des Large Langage Modèles et de l’IA Générative est un point d’inflexion qui relance totalement le marché. Le sujet est devenu prioritaire pour de nombreuses entreprises et de nombreuses industries tant les opportunités sont énormes.

ChatGPT, sorti le 30 novembre 2022 par la société Open AI, a déclenché une avalanche de nouveaux projets basés sur l’intelligence artificielle – notamment depuis qu’ils ont rendu leur modèle accessible via API.

Tous les géants s’y mettent : Microsoft a intégré ChatGPT dans Edge et Bing, Salesforce dans Einstein Bot Builder, ou encore IBM a intégré son modèle NeuralSee dans Watson Assistant.

Google n’a pas non plus tardé à sortir son propre modèle et son chatbot Bard en mai 2023.

De la finance au retail, en passant par la santé et bien d’autres industries, les chatbots vont devenir incontournables à la fois pour les entreprises mais aussi pour les utilisateurs. Leur capacité à générer des réponses proches de celles d’un humain, de parler différentes langues, de comprendre le contexte et les intentions fait de cette nouvelle génération de chatbots un indispensable dans les années à venir. C’est une véritable assistance disponible 24/7.

D’ailleurs, le marché du chatbot – estimé à 526 millions de dollars en 2021 – repasse à la haute et devrait atteindre 3,62 milliards d’ici 2030. Soit un taux de croissance annuel composé de 23,9%.

Qu’est-ce qu’un chatbot ?

Pour partir sur de bonnes bases pour la suite de l’article, revoyons ensemble la définition de ce qu’est un chatbot.

Un chatbot est un programme informatique conçu pour simuler une conversation humaine en temps réel avec les utilisateurs, généralement via une interface de messagerie ou de chat.

Les fournisseurs technologiques vont généralement se connecter aux différents services de communication comme Messenger, Instagram, Slack ou WhatsApp pour permettre de déployer leurs bots sur le plus de points de contacts possibles et ainsi améliorer l’expérience globale.

Mais comme tout programme informatique, il existe des chatbots très basiques et d’autres beaucoup plus avancés. C’est ce que nous allons maintenant voir. 

Évolution des chatbots traditionnels aux chatbots IA

Les chatbots ont été une magnifique invention pour tenter de répondre aux questions des utilisateurs. Mais face à des attentes toujours plus hautes de leur part, ces outils ont dû évoluer avec leur temps.

Chatbot traditionnel

Il s’agit du type de chatbot le plus simple car il est basé sur des règles et n’a pas d’IA embarquée. Dans un premier temps, plusieurs choix sont proposés à l’utilisateur. Puis en fonction, des réponses pré-écrites lui sont envoyées. Le CRM HubSpot ou d’autres plateformes ont largement contribué à l’essor de cette technologie.

Une version améliorée de ces bots consiste à intégrer un outil de NLP (Natural Language Processing) afin d’identifier certains mots-clés dans la question et ensuite aller chercher la réponse déjà conçue la plus pertinente dans une base de données.

Cela peut être du texte ou encore une proposition d’articles déjà présents dans une base de connaissances.

Bien que ces premières versions de chatbots aient été très utiles (et le sont parfois encore), ils montrent tout de même de nombreux désavantages – à savoir le manque d’IA et cette expérience très robotisée.

Agent conversationnel

À partir de 2010, nous avons commencé à voir apparaître de véritables agents conversationnels – capables de comprendre des conversations humaines complexes, traiter des formats audio et prendre en compte des paramètres et données des utilisateurs. Ce sont les avancées faites en NLP et machine learning (ML) qui permettent de répondre à un humain même lorsque la question diffère d’un script préprogrammé.

C’est la première fois qu’on parle réellement d’assistant virtuel ou de robots conversationnels.

Ces agents peuvent également effectuer des tâches. Nous pouvons prendre l’exemple de Siri, de Google Home ou encore de Alexa d’Amazon.

Generative AI Chatbot

Encore très récemment, développer un chatbot sur-mesure nécessitait de mobiliser beaucoup de ressources humaines, financières et de larges corpus de données. Le temps d’entraînement était également très long (plusieurs mois).

Mais l’arrivée des Large Language Models (LLM) change totalement la donne. Ces modèles permettent aux assistants virtuels basés sur l’IA générative de prédire les intentions des utilisateurs et de leur répondre de façon très spécifique et personnalisée. Ces modèles apprennent de chaque interaction pour être toujours le plus pertinent possible. Bard, Jasper AI et Bard en sont de bons exemples.

Comment construire son chatbot sur-mesure ?

Il existe différents chemins pour construire son chatbot. Il est important d’en avoir connaissance afin de s’orienter vers la méthode qui correspond le mieux à vos besoins. Cela va dépendre de nombreux critères.

Développer son propre chatbot (from scratch)

Sans étonnement, développer son propre bot la méthode la plus coûteuse car elle nécessite de mobiliser beaucoup de ressources et notamment des talents comme des software engineers, data scientists, designers et d’autres spécialisés en intelligence artificielle (IA) et en product. De plus, il faudra tester le modèle et l’affiner au fil du temps pendant plusieurs mois.

Ces projets peuvent coûter plusieurs centaines de milliers d’euros.

ChatGPT, Bard ou autres modèles bien installés

Un autre moyen est de pouvoir se connecter à l’API de modèles bien installés comme GPT ou encore Bard afin de pouvoir bénéficier des modèles d’intelligence artificielle déjà entraînés sur d’immenses jeux de données publiques et open source comme WikiQA Corpus or Ubuntu Dialogue Corpus ou CommonCrawl.

Pour de nombreux projets, développer ses bots sur ces modèles est à privilégier car la valeur perçue par l’utilisateur peut être très rapide – pour des coûts réduits : pas besoin d’injecter de données et pas de besoin en ressources humaines en interne.

Attention tout de même à bien analyser la consommation de token pour chaque opération effectuée et étudier si vous devez adapter votre modèle de prix en fonction. Soit vous décidez d’apporter de la valeur en plus pour l’utilisateur afin d’être plus compétitif. Ou bien vous décidez de créer une offre supplémentaire pour faire facturer des opérations au client final.

Pour d’autres entreprises ou projets, ces modèles ne sont pas suffisamment précis étant donné qu’ils sont entraînés sur d’immense quantité de données publique (CommonCrawl dans le cas de ChatGPT). Ils sont donc très bons pour répondre à des questions généralistes mais beaucoup moins pour des questions très spécifiques.

Autre point important à souligner : ces solutions sont souvent associées à d’énormes groupes comme Google, Microsoft ou Facebook. Tout n’est pas toujours très transparent donc pensez bien à consulter votre équipe légale pour être sûr de vos choix stratégiques.

Utiliser des modèles de ML existants mais sur une base propriétaire ou très spécifique

La dernière méthode – de plus en plus populaire – est un parfait entre-deux.

Vous pouvez recourir à des modèles de machine learning (ML) préconçus dans lesquels vous allez pouvoir injecter des données spécifiques basées sur votre industrie par exemple, ainsi que des données propriétaires comme :

1. Les données issues de votre site web
2. Les données issues de votre base de connaissances (help desk)
3. Les données historiques basées sur les échanges avec vos utilisateurs.

Cette solution permet d’obtenir des réponses beaucoup plus fines et précises mais en contrepartie, il faut un certain moment d’entraînement avant d’obtenir des résultats satisfaisants.

Il faut également être vigilant et mettre des processus de contrôle de d’approbation tout au long de la phase d’entraînement.

Un bon moyen est de pouvoir d’abord utiliser ces modèles en tant qu’assistant pour votre équipe “Customer Success” par exemple – afin d’avoir un contrôle mais tout de même améliorer leur productivité.

Puis une fois sûr des résultats attendus, vous pouvez déployer la solution.

Quels avantages offrent ces chatbots IA ?

Avantages pour les entreprises

• Assistance client 24/7 : Les chatbots sont disponibles à tout moment, ce qui permet aux entreprises de fournir un support client 24h/24 et 7j/7 sans interruption.

• Réduction des coûts : Que ce soit par la disponibilité du service ou encore par sa capacité à traiter un volume plus important de demandes simultanément, l'utilisation de chatbots peut réduire considérablement les coûts de main-d'œuvre associés au service client.
• Amélioration de l'efficacité des collaborateurs : Les chatbots sont capables de fournir des réponses rapides et précises aux questions courantes, ce qui améliore l'efficacité du service client. Les employés responsables du service clients peuvent alors se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
• Collecte de données : Les interactions des clients avec les chatbots peuvent fournir des données précieuses qui peuvent être utilisées pour améliorer les produits et services, ainsi que pour personnaliser les interactions futures.
• Fidélisation des clients : L’IA générative permet de générer des réponses à tout moment de la journée de façon personnalisée et spécifique aux besoins et au profil de chaque utilisateur – ce qui favorise sa satisfaction et donc sa rétention.

Avantages pour les utilisateurs

Les avantages des entreprises sont pour la plupart les avantages des utilisateurs (du moins, on l’espère ! 😉)

• Disponibilité : Les chatbots sont disponibles à tout moment, ce qui permet aux utilisateurs de recevoir de l'aide à tout moment, jour et nuit.
• Rapidité de réponse : Les chatbots sont capables de fournir des réponses instantanées, ce qui peut améliorer la satisfaction des utilisateurs.
• Facilité d'utilisation : Dans de nombreux cas, les chatbots peuvent être plus faciles à utiliser que les alternatives traditionnelles. Par exemple, un utilisateur peut simplement poser une question à un chatbot au lieu de chercher une réponse sur un site web.
• Expérience personnalisée : Certains chatbots sont capables d'apprendre des interactions précédentes et de personnaliser leurs réponses en conséquence, ce qui peut améliorer l'expérience utilisateur.

Il est important de noter que bien que les chatbots IA générative présentent de nombreux avantages, ils ne remplacent pas complètement l'intervention humaine. Par exemple, ils peuvent avoir du mal à comprendre des questions complexes ou ambiguës et à gérer des situations émotionnellement sensibles.

Les différents cas d’usage

On pourrait en faire un article complet tant les chabots IA disposent de nombreuses fonctionnalités et peuvent répondre aux besoins de chaque équipe d’une entreprise. On va donc essayer d’être synthétique ici.

Service client

C’est le premier cas d’usage auquel on pense lorsqu’on parle de chatbot. Nous avons tous pu déjà interagir avec un bot branché sur un site web ou encore aux réseaux sociaux.

Nous avons aussi tous pu vivre beaucoup de frustrations pour des infos impossibles à trouver ou bien avoir ce sentiment qu’on nous jette des articles très longs à lire issus d’une FAQ.

Mais les chatbots basés sur l’IA générative sont différents. Ils peuvent être entraînés sur des données spécifiques et sur données propriétaires comme une FAQ et sur les données clients – et ainsi générer une réponse concise et précise. Et donc satisfaisante.

Imaginez un bot Ryanair ou SFR qui répond parfaitement à vos demandes depuis le chat. Un rêve bientôt devenu réalité ? 😉

Ressources Humaines (HR)

Vous pouvez demander à votre équipe RH et vous verrez : le nombre de questions récurrentes et déjà documentées dans la base de connaissances interne est énorme. Les questions relatives aux salaires et aux congés par exemple.

Mettre à disposition un chatbot interne qui est entraîné sur ces questions/réponses ainsi que sur la documentation interne permettrait de faire gagner du temps à tout le monde et d’améliorer la concentration globale des employés.

Autre point très important à souligner. Ces chatbots peuvent apporter un environnement de confiance. Dans certains cas, les employés peuvent préférer s’adresser à un outil plutôt que de devoir redemander une information à ses supérieurs.

Marketing & Génération de leads

En intégrant un conseiller IA à votre site web, comme un chatbot personnalisé ChatGPT, vous pouvez guider efficacement vos clients à travers votre contenu, leur fournissant des informations précises en fonction de leurs besoins.

Au-delà de la simple distribution d'informations, cet assistant virtuel peut aussi générer des prospects, en proposant par exemple un rendez-vous pour faire avancer le processus. Cela offre une expérience personnalisée tout en capturant de potentiels nouveaux clients pour votre entreprise.

Voici un aperçu ce que ce qu’il est possible de faire. Bien entendu, nous pourrions nous étendre sur de nombreux autres cas d’usage.

Quelles industries sont les plus concernées ?

Le retail

La plupart des questions dans le retail sont relatives aux politiques de remboursements, aux conditions de retours produits ou pour obtenir des informations sur une commande.

Le chatbot permettrait au service client de gagner énormément de temps et d’assister les consommateurs 24/7.

La santé

Les chatbots IA peuvent être utilisés pour fournir des informations sur les symptômes, aider à la prise de rendez-vous, ou donner des rappels pour prendre des médicaments. Ils pourraient également fournir un soutien en matière de santé mentale, par exemple en aidant les utilisateurs à gérer le stress ou l'anxiété.

La banque, assurance et les services financiers (BFSI)

Les chatbots peuvent aider à automatiser de nombreuses tâches courantes, telles que la vérification du solde, le transfert de fonds, ou la réponse à des questions sur des produits financiers spécifiques. Ils peuvent également aider à détecter et à prévenir la fraude en surveillant les comportements suspects.

Le tourisme

Les chatbots peuvent faciliter le processus de réservation en permettant aux clients de rechercher et de réserver des vols, des hôtels et des expériences touristiques en temps réel. Les clients peuvent également utiliser les chatbots pour obtenir des informations actualisées sur les conditions de voyage, ce qui est particulièrement utile en période de perturbations.

Les challenges et risques

Toute nouvelle opportunité vient avec son lot de challenges et de risques.

L’IA générative de manière générale fait bouger les différentes institutions de régulation pour mieux la contrôler et exige plus de transparence de la part de certains acteurs.

Parmi ces risques, on peut trouver des problèmes liés à l’étique, à la protection des données personnelles, à l’influence via de la mauvaise information. Il est donc important de choisir les bons outils ou d’appliquer des bonnes pratiques en matière de sécurité et d’éthique.

Les chatbots IA n’échappent pas à la règle. Il est important de s’assurer que le produit est calibré de façon à éviter toutes fuites de données personnes entre les différents utilisateurs.

Entraînés sur des données historiques comme les conversations passées, les chatbots peuvent apprendre beaucoup en complément d’une FAQ bien fournie. Mais il faut pouvoir également identifier l’ensemble des données personnelles qui sont propres à chaque utilisateur.

C’est pour cela qu’un chatbot ne peut pas être clé en main si vous souhaitez injecter ces échanges et interactions provenant des utilisateurs.

Il est conseillé de se faire accompagner pour bien mapper et gérer les risques inhérents à l’IA générative embarqué dans ces chatbots.

Un autre risque concerne la fiabilité et la précision des réponses générées. Les chatbots basés sur l’intelligence artificielle générative peuvent “halluciner”, certifier certains propos qui sont manifestement faux. L’IA peut rapidement prendre des raccourcis et prétendre certaines choses sans que cela soit vrai.

Conclusion

Le paysage des chatbots a connu une évolution radicale au cours des dernières années, passant d'outils basiques à règles fixes à des modèles d’IA générative – offrant des capacités de conversation quasi humaines. Cette métamorphose, soutenue par l'essor des technologies de traitement du langage naturel et du machine learning, a redéfini la valeur des chatbots, propulsant leur marché à de nouveaux sommets.

Il convient cependant de souligner qu'il n'existe pas de solution universelle pour tous les besoins. L'approche appropriée pour développer un chatbot dépend fortement de la situation et des exigences spécifiques de chaque entreprise. Que ce soit le développement d’un chatbot sur-mesure avec ses propres règles d’entraînement et données, ou d’un chatbot basé sur GPT, chaque stratégie a ses propres avantages et inconvénients.

C'est un moment passionnant pour les chatbots IA. Avec leur capacité à rendre les interactions avec les machines plus naturelles et efficaces, ils sont prêts à remodeler notre façon de communiquer avec la technologie.

https://www.techtarget.com/searchcustomerexperience/infographic/The-evolution-of-chatbots-and-generative-AI

‍