Les entreprises déploient des chatbots d'IA pour de nombreuses raisons. Pour certaines, cela fait partie d'une transformation numérique globale et d'une amélioration du self-service. Pour d'autres, il peut s'agir d'un moyen de créer un buzz ou - via Facebook Messenger - d'un test limité et restreint de la réaction des clients à ce canal de communication passionnant.
Selon le contexte dans lequel s'inscrit le projet de chatbot, et donc son périmètre d'action, sa mise en œuvre peut prendre plus ou moins de temps. D'après notre expérience, nous savons que 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 les différentes approbations pour démarrer les développements.
La coordination de l'équipe est cruciale lorsqu'il s'agit de définir les rôles de chaque membre de l'équipe au sein du projet et éventuellement de redéfinir ou de créer de nouveaux postes. Outre l'évaluation des ressources internes, il est également nécessaire de définir le produit en précisant le design, le mode d'accès, les fonctionnalités ainsi que le contenu.
Quel délai pour un projet de chatbot IA ?
Chez Inbenta, il nous faut environ 8 semaines pour déployer un chatbot IA, de la phase de cadrage à la date de lancement. Ce court délai est rendu possible par :
- Une API dotée d'une multitude de fonctionnalités éprouvées ;
- Une technologie propriétaire et brevetée de la PNL développée et perfectionnée pendant 15 ans par nos ingénieurs et linguistes internes ;
- Un processus de développement bien établi.
Comme pour tout projet, le calendrier d'un projet de chatbot d'IA peut s'avérer plus long pour de multiples raisons. En voici quelques exemples :
Les sept principaux obstacles au déploiement d'un chatbot d'IA dans un délai court
Voici une liste des sept principaux obstacles au maintien de votre emploi du temps initial :
Cadrage irréaliste du projet initial
- Des objectifs initiaux mal définis conduiront à un éparpillement dans le choix des fonctionnalités à développer ou à des priorités en constante évolution.
- Risques mal ou non identifiés dès le départ
- Instances du projet qui changent en cours de route
Solution: Prévoyez d'avoir un plan... avant de construire votre chatbot. Énoncez clairement vos objectifs, décrivez toutes les fonctionnalités nécessaires et identifiez les risques.
Soutien insuffisant de la part de votre fournisseur de services
- Absence de recommandations sur les arbres de décision mal construits
- Manque d'expertise sur les bonnes pratiques du chatbot en matière d'ergonomie ou d'éditorialisation.
- Manque d'expérience en matière de développement d'arbres de décision et d'une base de connaissances
La solution: Veillez à examiner minutieusement votre prestataire de services. Il doit avoir une grande expérience dans la construction d'arbres de décision et d'une base de connaissances, et il doit 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 bogues découverts au cours de 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. Incluez les éléments suivants dans le plan de test : les techniques de test appropriées, les ressources internes disponibles, le personnel adéquat disponible pour tester le chatbot au bon moment, et une liste de contrôle des éléments à tester, comme la compréhension de l'intention, le déroulement de la conversation et la gestion des erreurs, à l'attention des testeurs.
Une phase de bêta-test qui s'éternise
Il arrive souvent que la solution développée soit conforme aux spécifications initiales, mais que le client décide de continuer à améliorer le robot sans le mettre en service. Ce n'est pas quelque chose que nous recommandons de faire, car vous vous privez du retour d'information provenant d'utilisateurs réels. En effet, la mise en production de votre chatbot vous permet de tester l'intérêt de vos clients pour ce nouveau canal de communication et de recueillir de vraies questions. Vous devez choisir entre offrir quelque chose de simple et efficace rapidement ou quelque chose d'excellent et d'unique sans date de livraison définie.
Solution: Il est très important de tester les utilisateurs avant de lancer votre chatbot sur l'ensemble du marché. Les bêta-testeurs vous aideront à tester votre chatbot sur une plus grande échelle que ne peut le faire votre équipe interne - avec des utilisateurs différents et des personnes ayant des personnalités différentes.
Une base de connaissances qui n'est pas prête à temps
La base de connaissances est la partie fondamentale d'un chatbot et sa construction peut prendre un certain temps si l'on part de zéro. Il serait dommage d'avoir un outil techniquement prêt, mais vide de contenu. Il faut également veiller à ce que la base de connaissances ne soit pas trop exhaustive, c'est pourquoi il peut être utile de se faire conseiller par des linguistes professionnels. Ils vous aident à enrichir votre base de connaissances en fonction des demandes formulées par vos utilisateurs. C'est ce que seuls quelques fournisseurs, comme Inbenta, proposent.
Solution: Celle-ci est assez simple. Choisissez un prestataire de services qui comprend l'importance d'une base de connaissances et qui a déjà couvert la base. Ne partez pas de zéro. Découvrez comment Inbenta peut vous aider.
Un constructeur 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 vous demander de l'aide.
Solution: Pour les processus commerciaux complexes, l'arbre de décision d'un chatbot peut être extrêmement complexe. Il peut y avoir environ 25 000 nœuds potentiels dans un arbre de décision donné. Un bon fournisseur de services qui travaille dans le domaine des chatbots IA depuis des années 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 avec une documentation d'intégration précise et complète. Cela n'empêche pas l'équipe de support de votre prestataire d'être en renfort si nécessaire.
Solution: Une documentation technique approfondie permet de gagner du temps et de l'argent. Préparez-la à l'avance.
La meilleure façon d'éviter ces pièges est de travailler avec un fournisseur 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 calendrier initial. Avec 15 ans d'expérience et plus de 250 clients dans le monde, Inbenta peut vous aider à améliorer l'expérience de vos utilisateurs.