Les entreprises déploient des chatbots IA pour de nombreuses raisons. Pour certaines, cela s'inscrit dans le cadre d'une transformation numérique globale et d'une amélioration du libre-service. Pour d'autres, cela peut être un moyen de créer le buzz ou, via Facebook Messenger, de tester de manière limitée et restreinte la réaction des clients à ce canal de communication passionnant.
Selon le contexte dans lequel s'inscrit le projet de chatbot, et donc son champ d'action, sa mise en œuvre peut prendre peu ou beaucoup de temps. D'après notre expérience, c'est la phase de cadrage qui prend le plus de temps, car il faut consulter toutes les équipes impliquées dans le projet et obtenir diverses autorisations pour lancer les développements.
La coordination de l'équipe est cruciale pour définir les rôles de chaque membre au sein du projet et éventuellement redéfinir ou créer de nouveaux postes. Outre l'évaluation des ressources internes, il est également nécessaire de définir le produit en décrivant sa conception, son mode d'accès, ses fonctionnalités et son contenu.
Quel est le délai pour un projet de chatbot IA ?
Chez Inbenta, il nous faut environ 8 semaines pour déployer un chatbot IA, de la phase de conception à la date de lancement. Ce délai court est rendu possible grâce à :
- Une API dotée d'une multitude de fonctionnalités éprouvées ;
- Une technologie NLP exclusive et brevetée, développée et perfectionnée au cours des 15 dernières années par nos ingénieurs et linguistes internes ;
- Un processus de développement bien établi.
Comme pour tout projet, le calendrier d'un projet de chatbot IA peut finir par prendre plus de temps que prévu pour plusieurs raisons. En voici quelques exemples :
Les sept principaux obstacles au déploiement rapide d'un chatbot IA
Voici une liste des sept principaux obstacles qui vous empêchent de respecter votre emploi du temps initial :
Cadrage irréaliste du projet initial
- Des objectifs initiaux mal définis conduiront à une dispersion dans le choix des fonctionnalités à développer ou à des priorités en constante évolution.
- Risques mal identifiés ou non identifiés dès le départ
- Les instances de projet qui changent en cours de route
Solution: prévoyez un plan... avant de créer votre chatbot. Définissez clairement vos objectifs, décrivez toutes les fonctionnalités nécessaires et identifiez les risques.
Assistance insuffisante de la part de votre fournisseur de services
- Absence de recommandations sur les arbres décisionnels mal construits
- Manque d'expertise sur les meilleures pratiques en matière de chatbot en termes d'ergonomie ou de rédaction
- Manque d'expérience en matière d'élaboration d'arbres décisionnels et de base de connaissances
Solution: veillez à sélectionner minutieusement votre prestataire de services. Il doit posséder une grande expérience dans la création d'arbres décisionnels et d'une base de connaissances, et comprendre les meilleures pratiques en matière de chatbot IA.
Une phase de test lente
- Lorsque tous les acteurs impliqués dans le projet ne travaillent pas à la même vitesse ; par exemple, un client teste le produit en deux jours, mais il faut deux semaines au développeur pour corriger les bugs découverts pendant cette phase de test bêta.
- Si le projet manque de ressources internes
Solution: Créez un plan de test AVANT de vous lancer dans votre projet de chatbot IA. Intégrez les éléments suivants dans votre plan de test : techniques de test appropriées, ressources internes disponibles, personnel adéquat disponible pour effectuer les tests au moment opportun, et liste de contrôle à fournir aux testeurs indiquant les éléments à tester, tels que la compréhension de l'intention, le déroulement de la conversation et la gestion des erreurs.
Une phase de test bêta qui dure éternellement
Il arrive souvent que la solution développée soit conforme au cahier des charges initial, mais que le client décide de continuer à améliorer le bot sans le mettre en production. Ce n'est pas quelque chose que nous recommandons, car vous passez à côté des retours d'expérience des utilisateurs réels. En effet, mettre votre chatbot en production vous permet de tester l'intérêt de vos clients pour ce nouveau canal de communication et de recueillir des questions réelles. Vous devez choisir entre proposer rapidement quelque chose de simple et efficace ou quelque chose d'excellent et d'unique sans date de livraison définie.
Solution: il est très important de réaliser des tests utilisateurs avant de lancer votre chatbot sur l'ensemble du marché. Les bêta-testeurs vous aideront à tester votre chatbot à plus grande échelle que ne peut le faire votre équipe interne, avec différents utilisateurs et des personnes aux personnalités variées.
Une base de connaissances qui n'est pas prête à temps
La base de connaissances est la partie fondamentale d'un chatbot et sa création peut prendre un certain temps lorsqu'on part de zéro. Il serait dommage d'avoir un outil techniquement prêt, mais vide de contenu. Il faut également veiller à ne pas créer une base de connaissances trop exhaustive. Il peut donc être utile de faire appel à des linguistes professionnels. Ceux-ci vous aideront à enrichir votre base de connaissances en fonction des demandes de vos utilisateurs. Seuls quelques fournisseurs, tels qu'Inbenta, proposent ce type de service.
Solution: Celle-ci est assez simple. Optez pour un prestataire de services qui comprend l'importance d'une base de connaissances et qui dispose déjà des bases nécessaires. Ne partez pas de zéro. Découvrez comment Inbenta peut vous aider.
Un générateur d'arbre de décision trop complexe
Il doit être utile, efficace et clairement compréhensible afin que vos clients puissent rapidement et facilement se familiariser avec lui et commencer à l'utiliser sans avoir à solliciter votre aide.
Solution: pour les processus métier complexes, l'arbre de décision d'un chatbot peut être extrêmement complexe. Un arbre de décision donné peut comporter environ 25 000 nœuds potentiels. Un bon prestataire de services présent depuis des années dans le secteur des chatbots IA devrait savoir comment développer des arbres de décision.
Documentation technique insuffisante
Si vous décidez d'intégrer une solution de chatbot via une API ou un SDK, votre équipe technique doit pouvoir le faire en toute autonomie grâce à une documentation d'intégration précise et complète. Cela n'empêche pas l'équipe d'assistance de votre fournisseur d'être disponible en cas de besoin.
Solution: une documentation technique détaillée vous permettra de gagner du temps et de l'argent. Prévoyez-la à l'avance.
La meilleure façon d'éviter ces pièges est de travailler avec un prestataire de services bien établi qui possède une grande expérience dans le développement de chatbots intelligents. Cela vous permettra de vous assurer que le calendrier de votre projet de chatbot IA respecte votre planning initial. Avec 15 ans d'expérience et plus de 250 clients à travers le monde, Inbenta peut vous aider à optimiser l'expérience utilisateur.
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