Chatbots : ce qu’il faut savoir avant de se lancer

Les chatbots font rêver bon nombre d’entreprises. Mais attention tout n’est pas rose dans le monde des agents conversationnels. Budget, protection des données et risque de biais : il vaut mieux connaître les risques avant de se lancer.

La chatbot-mania aura fait des victimes. A l’instar de Nice-Matin et de Facebook, de nombreuses entreprises se sont essayées aux agents conversationnels et se sont cassé les dents ! Déployer un chatbot utile et fonctionnel n’est pas chose aisée. Voici les points à considérer avant de se lancer dans l’aventure.

Pour un chatbot efficace, il ne faut pas lésiner sur les données

Les chatbots basiques sont souvent utilisés pour automatiser des tâches répétitives à faible valeur ajoutée. Ils peuvent, par exemple, désengorger les centres d’appel de certains bureaux en fournissant des réponses scriptées et pré-enregistrées aux questions des clients. Pour gagner encore plus en efficacité, les chatbots vont devoir apprendre à  personnaliser leurs conversations, à anticiper les besoins de la clientèle. Pour cela, les entreprises auront à leur fournir un maximum de données.

« Prenons un chat conseiller client. Avec des données récupérées lors des conversations passées, le chatbot peut devenir plus complexe. Sans données, il restera en revanche sur des interactions très scriptées », explique Amandine Prou, responsable business et transformation du Pôle data IA de La Poste, lors d’une conférence de l’Adetem.

Ce choix, bien que prometteur, reste risqué car les entreprises doivent pouvoir assurer la protection des données récupérées, une question brûlante depuis la récente mise en place du RGPD. Les entreprises doivent donc absolument collaborer avec le pôle juridique pour mettre en place des chatbots personnalisés.

Un chatbot demande du temps… et un sacré budget

Mais les données ne sont pas les seuls éléments essentiels au développement d’une IA, elle a aussi besoin de temps et d’argent. L’entreprise doit pouvoir mobiliser des ressources humaines en interne. Développeurs, data scientists ou encore créatifs doivent collaborer pour développer un bot qui soit capable de faire mieux qu’indiquer la météo d’une voix hachée et robotique.  

Le développement de chatbots complexes est donc plus facilement accessible aux grandes entreprises qui bénéficient d’importantes ressources financières et humaines et dont les besoins justifient l’effort. « Cela s’adresse à des entreprises qui ont un volume déjà conséquent de demandes à traiter, car c’est un investissement. C’est pourquoi, aujourd’hui, nos clients sont plutôt des entreprises de taille imposante qui peuvent tester des solutions avec les chatbots », affirme Cyril Texier, cofondateur de la société Do You Dream Up, spécialisée dans le développement de chatbots.

groupe de développeurs au bureau

Pour développer un chatbot de qualité, une entreprise devra s’appuyer sur l’expertise de différents acteurs. Image par vgajic

Mais avoir de l’argent et des moyens n’est pas toujours suffisant. Le cas de Facebook est un parfait exemple. Après plus d’un an de test, le géant américain a dû mettre fin aux activités d’assistant virtuel de son chatbot M qui guidait les internautes dans leur vie quotidienne sur Messenger. 70% des tâches était en effet effectué par le personnel de Facebook. M n’est pas mort pour autant. S’il a arrêté les conversations, il fait toujours des recommandations simples aux membres de Facebook. « Nous savions qu’il s’agirait d’un énorme challenge, mais c’était bien plus compliqué que ce que j’imaginais », avait admis Alex Lebru, à l’initiative du projet, au MIT Tech Review.

Il faudra donc encore quelques années pour que les bots puissent opérer des tâches complexes en toute autonomie.

Attention, risque d’image

Les chatbots ont horreur du langage SMS, des fautes d’orthographe, des différences de formulation et surtout de l’argot, qui les empêchent de comprendre les requêtes des utilisateurs. Au mieux inefficace, au pire ridicule, un chatbot qui répond à côté risque d’entacher l’image de marque et de professionnalisme de l’entreprise.


Lire aussi : Nice-Matin enterre son chatbot et en tire une leçon

Encore plus risqué pour l’entreprise : une IA qui perd la tête. L’exemple de Tay, le bot de Microsoft devenu raciste en seulement 24 heures sur Twitter, est rentré dans les annales. Le chatbot avait appris des conversations qu’il avait eues avec les utilisateurs du réseau social et s’était mis à poster des messages haineux et discriminatoires.

« Cet épisode de Microsoft a fait peur à nos clients. Bon nombre d’entre eux sont du CAC 40 et veulent maîtriser leur communication. Une IA qui apprend tout et n’importe quoi risque de ne pas leur plaire. Ils nous demandent donc d’avoir des réponses pré-enregistrées qu’ils peuvent maîtriser », explique Thomas Dufermont, directeur de marketing et de communication chez Do You Dream Up.

Le risque d’un chatbot incontrôlable peut cependant être évité si les entreprises traitent en amont la qualité de leur base de données pour assurer ainsi un machine learning efficace.

Reste la question du développement de la solution : en interne ou en externe ? En développant son chatbot avec des ressources internes, une entreprise s’assure une souveraineté totale sur les données collectées mais développer un bot en interne n’est pas à la portée de toutes les entreprises. Celles qui n’ont pas les moyens financiers, technologiques et humains peuvent se tourner vers des agences ou des startups, et parfois même élaborer une solution en open innovation.

L’IA conversationnelle demande encore de nombreuses améliorations, mais déployée avec précaution, elle peut déjà permettre à une entreprise de se différencier de ses concurrents et de gagner en productivité.

 

Image d’en-tête par wickedberlin

La rédaction HOW

par L'ADN

Linkedin

A lire aussi

La communauté des leaders de l'innovation

Innovating in good company

Rejoignez-nous