Un chatbot fonctionne en trois temps : il lit la question, détermine ce que veut le visiteur et y associe une réponse. Un chatbot simple le fait avec des règles fixes, un chatbot IA avec un modèle de langage et les connaissances propres à l’entreprise. La justesse de la réponse dépend moins de la technique que de deux éléments qui l’entourent : la source de connaissances dans laquelle le chatbot puise et le moment où il fait appel à un humain.
Vous découvrez ci-dessous ce qui se passe exactement entre la question et la réponse, ce qui distingue un chatbot à base de règles d’un chatbot IA et ce dont un chatbot a besoin pour bien répondre.
Comment fonctionne un chatbot, en bref ?
Un chatbot reçoit une question, en identifie l’intention et donne une réponse, ou transfère la conversation à un collaborateur. Cela se fait en quelques secondes, en six étapes :
- Le visiteur tape une question dans la fenêtre de chat.
- Le chatbot détermine ce que veut le visiteur : l’intention.
- Il cherche la réponse dans les connaissances de l’entreprise.
- Il formule une réponse en langage courant.
- Si besoin, il récupère des données ou enregistre une action, comme un rendez-vous.
- S’il ne peut pas répondre correctement, il transfère la conversation à un humain.
Contrairement à un assistant vocal comme Siri, un chatbot travaille avec des messages écrits, sur un site ou dans une messagerie. Ce qu’est un chatbot et les types qui existent sont expliqués dans qu’est-ce qu’un chatbot.
L’architecture d’un chatbot : six briques, de la question à la réponse
L’architecture d’un chatbot, c’est l’ensemble des composants qui transforment une question en réponse. Tout chatbot de site web repose sur les mêmes six briques. La différence entre un chatbot qui aide et un chatbot qui agace se joue presque toujours dans l’une d’elles.
L’entrée. La question arrive par la fenêtre de chat du site, par WhatsApp ou par un autre canal. Le chatbot ne lit pas seulement la dernière phrase, mais aussi ce qui a été dit plus tôt dans la conversation.
La reconnaissance d’intention. Le chatbot détermine ce que veut le visiteur. « Je peux passer samedi ? » et « Vous êtes ouverts le week-end ? » se ressemblent, mais la première est une demande de rendez-vous et la seconde une question d’horaires. C’est ce qu’on appelle la reconnaissance d’intention, le cœur de tout chatbot.
La source de connaissances. La réponse vient des informations de l’entreprise : fiches produits, conditions, délais de livraison et questions fréquentes. Un chatbot n’est jamais plus intelligent que cette source.
Le modèle de langage. Dans un chatbot IA, un modèle de langage formule la réponse en langage courant, à partir de ce que contient la source de connaissances. Un chatbot à base de règles saute cette étape et affiche un texte rédigé à l’avance.
Les intégrations. Grâce aux connexions avec un agenda, un CRM ou un système de stock, le chatbot peut agir : planifier un rendez-vous, consulter le statut d’une commande ou enregistrer une demande.
Le transfert. Quand le chatbot ne connaît pas la réponse, ou que la question appelle un humain, il transfère la conversation à un collaborateur, avec tout l’historique.
Comment fonctionne un chatbot à base de règles ?
Un chatbot à base de règles fonctionne avec des règles fixes : s’il reconnaît un mot-clé ou si le visiteur clique sur un bouton, il affiche une réponse rédigée à l’avance. Il n’y a pas de compréhension du langage derrière, seulement un arbre de décision établi par l’entreprise.
Si un visiteur tape « horaires », le chatbot reconnaît le mot et affiche les horaires. Si le même visiteur demande « Jusqu’à quelle heure je peux encore passer ce soir ? », aucun mot-clé connu n’apparaît et le chatbot bloque. La forme la plus connue est le clickbot, où le visiteur choisit uniquement parmi des boutons.
Un chatbot à base de règles est prévisible, rapide à configurer et ne dit jamais rien que vous n’y ayez mis vous-même. En revanche, il ne fonctionne que tant que les visiteurs posent leur question comme vous l’aviez prévu, et chaque nouvelle question demande d’adapter le script à la main.
Comment fonctionne un chatbot IA ?
Un chatbot IA comprend les questions libres, même formulées autrement que prévu ou avec des fautes de frappe. Il utilise le traitement automatique du langage naturel (TALN, ou NLP en anglais) pour déterminer le sens d’une phrase, et un modèle de langage pour formuler la réponse.
Un visiteur écrit : « J’ai vu hier un escalier noir avec éclairage sur votre site, il existe en chêne ? » Aucun mot-clé fixe, mais un chatbot IA comprend qu’il s’agit d’un produit précis et d’une question de finition. Il cherche la réponse dans les fiches produits et demande au besoin les dimensions de l’escalier.
Un chatbot IA s’utilise donc bien plus largement qu’un chatbot à base de règles. Il demande en revanche plus de préparation : la source de connaissances doit être à jour, et il faut des limites claires sur ce que le chatbot traite seul ou non.
Règles ou IA : les différences point par point
La différence tient à la façon dont le chatbot comprend une question et à l’origine de la réponse.
- Compréhension de la question. Règles : mots-clés et boutons. IA : sens de la phrase entière.
- Origine de la réponse. Règles : textes rédigés à l’avance. IA : la source de connaissances de l’entreprise, reformulée.
- Questions inattendues. Règles : le chatbot bloque. IA : il comprend la plupart des variantes.
- Configuration. Règles : rapide, mais chaque parcours à part. IA : plus de préparation, usage plus large.
- Maintenance. Règles : mettre le script à jour à la main. IA : mettre à jour la source de connaissances et contrôler les réponses.
- Risque. Règles : le visiteur reste bloqué. IA : une réponse inexacte si la source est insuffisante.
Où un chatbot IA trouve-t-il ses réponses ?
Un bon chatbot IA tire ses réponses des informations propres à l’entreprise, pas de ce que le modèle de langage sait par hasard. À chaque question, il cherche d’abord les passages pertinents, par exemple le délai de livraison d’un produit ou les conditions de reprise, puis formule la réponse à partir de ces informations précises. Cette approche s’appelle la génération augmentée par récupération, ou RAG (retrieval augmented generation).
La différence est de taille. Un modèle de langage sans source propre donne une réponse générale ou inventée, avec la même assurance qu’une réponse juste. Un chatbot doté d’une bonne source de connaissances donne le vrai délai de livraison, et dit honnêtement qu’il ne sait pas si l’information manque. C’est à ce moment qu’il doit faire appel à un humain.
C’est pourquoi la source de connaissances est la brique la plus importante. Prendre au sérieux le fait de configurer et entraîner votre chatbot sur votre propre offre, c’est éviter la plupart des mauvaises réponses avant même la mise en ligne.
Comment un chatbot apprend-il ?
Un chatbot n’apprend pas tout seul. Quelqu’un doit relire les conversations, repérer où le chatbot a bloqué ou mal répondu, et adapter la source de connaissances ou les instructions.
Pour un chatbot à base de règles, apprendre veut dire ajouter de nouvelles règles et réponses. Pour un chatbot IA, il s’agit surtout de compléter la source de connaissances, de réécrire les informations peu claires et d’ajuster les limites. La méthode est détaillée dans entraîner un chatbot.
Les premières semaines après la mise en ligne sont les plus importantes. C’est là qu’arrivent les questions que personne n’avait prévues, et elles montrent ce qui manque encore dans la source de connaissances.
Quand un chatbot passe-t-il la main à un humain ?
Un chatbot doit transférer la conversation dès qu’il a un doute, en cas de réclamation, pour une question qui sort du cadre habituel, pour une question d’achat concrète et quand le visiteur demande lui-même un collaborateur. Un bon transfert est annoncé et transmet toute la conversation, pour que le visiteur n’ait rien à répéter.
Ce n’est pas un détail : un chatbot qui laisse le visiteur tourner en rond fait perdre des clients. Le droit européen va dans le même sens : le règlement européen sur l’IA impose d’indiquer clairement à une personne qu’elle échange avec une IA.
La place respective d’un chatbot et du chat en direct avec des humains est expliquée dans chatbot ou chat en direct.
Notre façon de configurer un chatbot
Chez Bconnect, nous consacrons l’essentiel du temps aux deux briques où les choses se gâtent en pratique : la source de connaissances et le transfert.
Nous construisons la source de connaissances avec le client, à partir du site, des fiches produits, des conditions et des questions qui arrivent déjà. Après la mise en ligne, nos spécialistes du chat relisent les conversations et affinent les réponses. Le transfert dépend du modèle : avec Operator Assisted AI, nos spécialistes du chat mènent la conversation, assistés par l’IA ; avec AI First + Human Handoff, l’IA mène la conversation et un spécialiste ou l’équipe du client prend le relais si nécessaire.
Un exemple dans l’automobile. Un visiteur demande le soir l’autonomie d’une voiture électrique. L’IA répond à partir de la source de connaissances de la concession. Le visiteur demande ensuite si sa voiture actuelle peut être reprise et s’il peut faire un essai routier samedi. Un spécialiste prend alors le relais, enregistre l’essai et transmet la demande, avec toute la conversation, à la bonne concession.
D’autres exemples par secteur figurent dans les exemples de chatbots. Ce qu’un chatbot rapporte à votre entreprise est détaillé dans les avantages d’un chatbot. Vous hésitez à le construire vous-même ? Lisez créer un chatbot.
Un chatbot vaut ce que valent ses connaissances et ses limites
Un chatbot lit une question, reconnaît l’intention et donne une réponse, avec des règles fixes ou un modèle de langage. Pour la plupart des entreprises, la technique n’est pas le problème. La différence se joue dans la source de connaissances où puise le chatbot et dans le moment où il fait appel à un humain. Bien régler ces deux points, c’est avoir un chatbot qui aide vraiment les visiteurs. Tous les articles sur ce sujet se trouvent dans le guide des chatbots.
Questions fréquentes sur le fonctionnement d’un chatbot
Peut-on expliquer en une phrase comment fonctionne un chatbot ?
Un chatbot reconnaît ce qu’on lui demande et y répond automatiquement, à partir de règles fixes ou grâce à l’intelligence artificielle et aux connaissances de l’entreprise.
Comment fonctionne un chatbot IA ?
Un chatbot IA utilise le traitement du langage naturel pour déterminer ce que veut le visiteur, cherche la réponse dans la source de connaissances de l’entreprise et la formule en langage courant avec un modèle de langage. S’il ne connaît pas la réponse, il doit transférer la conversation à un humain.
Quelle différence entre un chatbot à base de règles et un chatbot IA ?
Un chatbot à base de règles réagit à des mots-clés et à des boutons avec des réponses rédigées à l’avance. Un chatbot IA comprend le sens des questions libres et formule lui-même la réponse, à partir des connaissances de l’entreprise.
Un chatbot apprend-il de ses conversations ?
Pas tout seul. Quelqu’un doit relire les conversations, corriger les mauvaises réponses et ajouter les informations manquantes à la source de connaissances. Le chatbot répond ensuite mieux aux mêmes questions.
Un chatbot peut-il donner de mauvaises réponses ?
Oui. Un chatbot IA sans bonne source de connaissances peut donner une réponse convaincante mais fausse. Un chatbot bien configuré ne travaille qu’avec les informations de l’entreprise et dit honnêtement quand il ne sait pas.
Un chatbot fonctionne-t-il sans Internet ?
Un chatbot sur un site ou dans une messagerie a besoin d’une connexion Internet, car la question part vers un serveur où le chatbot détermine la réponse.
Comment créer soi-même un chatbot ?
Choisissez une plateforme, rassemblez les questions des clients avec les bonnes réponses, construisez la source de connaissances et testez le chatbot avec de vraies questions. Quelqu’un doit ensuite relire les conversations et mettre le chatbot à jour.