Time-To-Market de l’IA conversationnelle : Les chatbots en valent-ils la peine ?

L’une des premières questions qui se pose lorsqu’on envisage un nouveau projet d’IA conversationnelle concerne le temps nécessaire pour le mettre en place et le rendre opérationnel. 

Certaines entreprises sous-estiment les délais de mise en œuvre des solutions de chatbot, mais également le temps nécessaire pour obtenir de bons résultats. Bien que le retour sur investissement (ROI) constitue toujours une mesure clé, il est possible que la valeur de l’investissement diminue si votre projet prend des mois ou un an avant d’être complètement fonctionnel. 

Un délai de mise sur le marché lent peut incontestablement conditionner ou non son succès.

Pourquoi certains projets d’IA conversationnelle prennent-ils autant de temps à être lancés ?

Il existe de nombreuses raisons expliquant pourquoi certains projets d’IA prennent plus de temps que prévu avant de produire les résultats escomptés. 

La première : planification du projet Chatbot

Si certains clients disposent déjà d’un plan de mise en œuvre conçu qui définit l’équipe en charge du projet, le budget, les objectifs et les résultats attendus, d’autres ne commencent à y penser qu’après avoir acheté le logiciel. Cette situation a pour effet de repousser le moment où l’on peut constater des résultats concrets.

La deuxième : contenu de soutien pour le Chatbot

Il peut s’agir de FAQ, de réponses, de flux de conversation et d’autres sources de contenu. Vous pouvez certes avoir mis en place une solution d’IA conversationnelle très robuste, mais si vous n’avez pas élaboré de contenu pour répondre aux questions courantes de vos utilisateurs, tout cela n’aura servi à rien.

Troisièmement, et c’est le plus important : la technologie proprement dite.

En fonction de l’approche utilisée par votre IA conversationnelle il se peut qu’il faille plus ou moins de temps pour que votre projet fonctionne correctement selon de bonnes normes. C’est pourquoi vous devez impérativement savoir ce que vous pouvez attendre des différentes technologies d’IA conversationnelle disponibles sur le marché. Nous allons les analyser ci-dessous.

Les chatbots valent-ils vraiment l’investissement et le temps qu’on leur consacre ? 

Malgré certains obstacles, il est très rare qu’une entreprise estime qu’un chatbot ne justifie pas son investissement. Les taux actuels de libre-service peuvent atteindre jusqu’à 90 %, mais même avec un chatbot très peu optimisé, l’IA conversationnelle peut facilement répondre à 40-50 % des demandes par elle-même. 

Lire aussi : Nous avons analysé 4 millions de conversations de chatbot. Voici ce que nous avons découvert.

Pourquoi les chatbots à apprentissage automatique échouent-ils ?

L’une des technologies les plus couramment utilisées pour les chatbots est l’apprentissage automatique, qui adopte une approche statistique pour résoudre les requêtes. 

Cela signifie qu’un chatbot ou un assistant virtuel ne sera capable de répondre à une question que s’il a déjà vu une demande similaire auparavant. C’est la raison pour laquelle le chatbot doit être alimenté en données, c’est-à-dire en différentes formulations et énoncés de demandes de clients. C’est ce que nous appelons « l’entraînement » de l’IA.

Les entraînements à l’apprentissage automatique nécessitent des tonnes de données, afin que les algorithmes décident statistiquement de la meilleure façon de répondre à une question spécifique. Au cours de ces dernières années, le battage médiatique et les promesses de l’apprentissage automatique n’ont pas permis de résoudre ce problème majeur. Pour produire des résultats décents, les clients ont besoin de beaucoup de données.

Lorsque nous ne disposons pas de ces données, les chatbots alimentés par l’apprentissage automatique manquent de contexte et ne savent pas comment résoudre les problèmes d’ambiguïté, ce qui entraîne des résultats non optimaux et la frustration des utilisateurs.

De plus, les formations nécessitent beaucoup de temps et de ressources : des ingénieurs en apprentissage machine, et des semaines et des semaines de collecte de données pour que la solution puisse enfin commencer à répondre aux demandes avec précision.

Lire aussi : Inbenta figure dans le « Conversational AI Hot Vendor Report » d’Aragon Research

L’IA sans entraînement : comment lancer rapidement un chatbot

Pour résoudre le problème de l’entraînement, quelques solutions d’IA conversationnelle ont choisi de miser sur des approches différentes. 

L’objectif ? Éliminer les formations interminables et accélérer la mise sur le marché des chatbots, assistants virtuels et autres projets d’IA conversationnelle. Il s’agit également de faciliter la vie des utilisateurs et de réduire la recherche de nouveaux énoncés potentiels. 

L’IA neuro-symbolique est une approche hybride qui utilise les relations sémantiques pour établir des liens entre la requête de l’utilisateur et l’intention. 

Imaginons que nous dirigeons une compagnie d’assurance et que nous mettons en place un chatbot pour aider les clients existants et potentiels. Par exemple, dans le cas où une personne aurait besoin d’une assurance, elle pourrait demander : « Je cherche à assurer ma propriété », « J’ai besoin d’une assurance habitation » ou même « Comment protéger ma maison des voleurs ». 

L’assureur peut envisager de répondre à toutes ces questions par la même réponse, afin de guider les utilisateurs dans le choix de l’assurance habitation qui leur convient le mieux. Cependant, comment faire en sorte de ne pas avoir à envisager toutes les formulations possibles ?

L’IA neuro-symbolique d’Inbenta est dotée d’un lexique pré-entraîné capable de faire correspondre « propriété » avec « maison » ou « logement », ainsi que « assurer » avec « assurance » et même « protéger ». Ainsi, le chatbot peut trouver la bonne réponse, peu importe laquelle de ces trois requêtes est utilisée, sans aucun entraînement. 

En outre, nous ajoutons quelques couches d’apprentissage automatique pour exploiter au mieux les informations fournies par le comportement des utilisateurs, tout en continuant à fournir des résultats immédiats.

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Alors… Les chatbots sont-ils suffisamment efficaces ?

Pour répondre en un mot : oui. Les chatbots peuvent fortement impacter les performances de vos équipes, en leur allouant davantage de temps à consacrer aux demandes complexes tout en automatisant une grande partie des demandes et en répondant jusqu’à 90 % des demandes de vos clients.

Cependant, si vous voulez qu’ils soient efficaces tout de suite, il est préférable de choisir une technologie déjà pré-entraînée, capable de fournir des réponses sans besoin de tonnes de données et suffisamment intelligente pour comprendre le contexte et l’intention réelle derrière les requêtes. 

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