L’arrivée de ChatGPT dans le paysage technologique grand public a chamboulé les projets d’innovation des entreprises. L’IA générative est devenue en quelques mois le sujet incontournable dans tous les secteurs, de l’énergie à l’assurance, en passant par l’éducation et la défense. Pourtant, une étude récente rapporte qu’au moins 30% des projets lancés seront bientôt abandonnés.
Mais cela ne doit pas être vécu comme une fatalité : les opportunités sont réelles pour de nombreux cas d’usage sur le terrain. Au contact des clients comme des collaborateurs, la juste dose d’IA générative permet des gains de productivité et de performance opérationnelle significatifs. Nous vous donnons quelques clés pour faire passer vos projets d’IA générative de confiance à l’échelle.
Sommaire:
- Définissez clairement votre cas d’usage
- Dimensionnez votre architecture LLM pour maîtriser les réponses
- Validez la preuve de concept en conditions réelles
- Peut-on passer un projet d’IA générative à l’échelle en toute confiance ?
- FAQ sur les chatbots IA
Nous commençons tout de suite !
Définissez clairement votre cas d’usage
Avant de vouloir utiliser des grands modèles de langage pour créer des chatbots IA de confiance, il faut se poser la question du cas d’usage et du service attendu par les utilisateurs finaux. Pourquoi et pour quoi proposer ce nouveau canal de contact pour apporter une expérience différente et plus conversationnelle que la FAQ ? Quelles briques technologiques utilisées pour rendre ce service en ayant confiance dans les réponses générées ?
L’ouverture d’un canal de discussion automatisée avec vos prospects, vos clients, ou vos équipes internes, est un projet de conception d’expérience à part entière. Les problématiques soulevées sont nombreuses : de la découverte du chatbot par vos cibles à la qualité des réponses IA. C’est une bonne occasion pour auditer des points de douleurs qui vont au-delà du service client afin de détecter des opportunités auxquelles répondre grâce au conversationnel.
1. Analyse de données
Pour mener une phase de découverte et bien saisir les contours et enjeux d’un projet de chatbot IA, l’analyse des données disponibles est incontournable. Quels sont les sujets sur lesquels les utilisateurs ont besoin d’aide ?
2. Travail sur les personas
Créer une connexion avec les utilisateurs via la conversation n’est pas automatique et nécessite de bien comprendre qui ils sont. La construction de profils type, ou persona en marketing, permet de bien définir à qui l’on parle pour concevoir une conversation fluide au cœur des préoccupations de l’interlocuteur. C’est le bon moment pour créer la charte éditoriale de votre chatbot afin de poser les bases rédactionnelles pour les contenus scriptés récurrents, mais aussi pour entraîner l’IA générative pour les réponses automatisées.
3. Mise en place de KPIs/success plan
Grâce à l’analyse concrète des besoins utilisateurs et à la définition de leurs profils types, il est possible de se projeter un peu plus facilement sur les objectifs de son expérience chatbot IA de confiance. C’est le bon moment pour identifier ce que serait une conversation réussie : remplissage de formulaire conversationnel, réponse factuelle et exacte à une questions précise, recommandation produit et conversion, escalade rapide et efficace… En définissant ces indicateurs de succès, passez sereinement à la conception des parcours et à l’entraînement de votre séquence IA qui permettront de les atteindre.
4. Conception des parcours principaux
Lorsque l’analyse des sujets et la définition des personas ont été réalisées, la conception des parcours de conversation coule de source. Sur le fond comme sur la forme, tout est réuni pour concevoir efficacement des expériences de qualité, agréables à l’usage, dont les utilisateurs se souviennent.
5. Définition des process d’escalade
Le chatbot IA n’a pas vocation à savoir répondre à tous les sujets : remonter le bon contact au bon service en interne pour faciliter la résolution est primordial. Selon les sujets, la criticité analysée par l’IA ou selon des critères propres au fonctionnement de l’organisation, la complexité du processus d’escalade vers un opérateur humain peut être très variable. Prendre le temps de définir ces cas pour gagner en efficacité dans la prise en main d’interlocuteurs humains au-delà de l’intervention du chatbot est un facteur clé de succès pour une expérience client fluide et sans couture.
6. Conception de la séquence IA
Chez Smart Tribune nous accompagnons nos clients dans la mise en place de leur séquence IA générative sur mesure. Plusieurs agents IA interviennent tout au long du parcours, chacun pouvant être évalué individuellement pour comprendre le chemin que prend l’IA pour délivrer une réponse. Les étapes d’analyse et de conception sont essentielles pour configurer la tonalité des agents mais aussi les sujets sensibles et encadrer les réponses de l’IA.
Pour ne rien oublier, téléchargez dès maintenant, et gratuitement, notre guide de cahier des charges pour mettre en place votre projet chatbot IA.
Dimensionnez votre architecture LLM pour maîtriser les réponses
Utilisez l’IA générative en support d’un projet bot plus complet (sans être forcément complexe) pour apporter des réponses contextualisées et personnalisées afin d’augmenter l’expérience utilisateur globale.
Attention, le chatbot omniscient capable de gérer une conversation “comme un humain” de A à Z n’existe pas. Si ChatGPT peut donner l’illusion d’une conversation fluide et personnelle, ce n’est qu’une illusion. Les LLMs sont des perroquets statistiques qui prédisent le mot suivant, puis le mot suivant, jusqu’à créer des phrases correctes d’un point de vue syntaxique et grammatical. Par contre, il n’est pas imaginable de les utiliser sans contraintes, sans contrôle et sans données spécifiques à chaque métier et chaque cas d’usage.
L’objectif des concepteurs de chatbots IA est de créer les bons agents pour réaliser une partie des tâches permettant de répondre aux questions des utilisateurs. Certains font appel à des grands modèles de langage (LLMs), d’autres non. Le choix et le dimensionnement de ces briques s’effectue pour des questions de performance, de coûts et d’impact environnemental.
L’expertise basée sur la gestion de la connaissance et les techniques de NLP permet de proposer les séquences les mieux adaptées pour répondre au mieux aux besoins des utilisateurs en réalisant une ou plusieurs tâches :
- extraction de données de contexte
- alerte sur des sujets controversés ou risqués (réputation, insultes)
- recherche dans la base documentaire spécifique (pdf, sites, CRM, PIM…)
- masquage des données personnelles ou sensibles de l’utilisateur
- formulation de la réponse
- personnalisation de la réponse aux contraintes et ton de marque
En savoir plus : Chatbot NLP vs Chatbot IA générative : quelles différences ?
Validez la preuve de concept en conditions réelles
L’IA générative n’est pas une science exacte. Pour éviter l’échec d’un projet au moment de la mise en production, il faut passer beaucoup de temps sur les étapes de conception, de configuration et d’évaluation. Ce contrôle sur les réponses et leur traçabilité est indispensable au démarrage du projet puis tout au long de son exploitation une fois mis à disposition du public.
Mettre en place les bons agents pour minimiser les erreurs de fond comme de forme permet d’imaginer des solutions d’IA génératives au service de l’expérience chatbot globale. Cela demande beaucoup de tests techniques et fonctionnels avant la mise en production. Des phases de test réalisées par les équipes Smart Tribune puis par les équipes client, mais aussi avec des utilisateurs finaux de la solution. Ce sont eux qui peuvent valider in fine la qualité des messages générés en réponse à leurs questions.
Ce testing en conditions réelles d’utilisation n’est pas simple à mettre en place, mais il est indispensable pour mettre en production un chatbot dans lequel l’utilisateur comme la marque peut avoir confiance. Pour ne pas rater votre mise en production de projet d’IA générative, entourez vous d’experts à même de vous accompagner sur la mise en place de la connaissance, socle majeur du bon fonctionnement de votre agent conversationnel.
L’objectif : valider les parcours guidés proposés à l’utilisateur, le ton et la charte éditoriale, mais aussi les réponses générées automatiquement par l’IA.
Peut-on passer un projet d’IA générative à l’échelle en toute confiance ?
Chaque brique d’un projet de chatbot IA de confiance augmenté à l’IA générative est très sensible aux modifications des modèles, aux changements de versions et aux versions de prompts utilisées. Tous les éléments de cette chaîne peuvent avoir un impact sur le résultat final. Il faut donc mettre en place une infrastructure permettant d’auditer toutes les étapes au sein de chaque agent de la séquence, pour identifier d’éventuelles hallucinations ou approximations.
Pour pouvoir passer à l’échelle il faut être attentif à :
- l’infrastructure d’intégration des parcours bots (bot builder)
- les modèles LLMs utilisés
- les modalités de pré-entraînement de ces modèles
- la consommation et le coût des modèles utilisés
- l’optimisation des tâches avec des modèles (LLM ou non) adaptés
- suivre et évaluer les expériences avant et après mise en production
Pour lancer des projets d’IA générative performants et pérennes, il faut se poser les bonnes questions et être bien accompagné. Plus que jamais, il est important d’imbriquer au mieux ces solutions technologiques au cœur des process métier et canaux de contact existants pour en faciliter l’adoption et le succès.
La structuration de la connaissance est indispensable pour nourrir les modèles de langage en données de qualité pour les exploiter avec des utilisateurs, clients ou conseillers. Avec une phase de conception pensée pour le conversationnel et le bon accompagnement sur l’IA de confiance, votre projet d’IA générative sera un succès ! Si vous en doutez encore, n’hésitez pas à nous en parler pour imaginer le chatbot IA sur-mesure pour répondre à vos enjeux de transformation.
FAQ sur les chatbots IA
1. Quel est le rôle d’un chatbot ?
Un chatbot est un robot conversationnel qui discute avec vos prospects ou vos clients via une fenêtre de chat, sur votre site ou votre application mais aussi via les messageries des réseaux sociaux. Il peut automatiser de nombreuses tâches à faible valeur ajoutée en avant-vente et en après-vente pour s’intégrer au mieux dans vos problématiques d’organisation et de performance.
2. Pourquoi utiliser l’IA générative dans un chatbot ?
L’intelligence artificielle générative augmente les capacités des chatbots pour offrir des conversations plus fluides et plus personnalisées. La combinaison de toutes les techniques modernes de traitement du langage naturel permet d’aller plus loin dans la compréhension des besoins des utilisateurs et dans la qualité des réponses apportées.
3. L’IA générative peut-elle donner des réponses fiables ?
L’intelligence artificielle générative, notamment ChatGPT, peut halluciner ou inventer certains éléments. Pour éviter cela il faut l’encadrer et l’entraîner pour réaliser une tâche précise sans risque. Chez Smart Tribune nous travaillons avec des modèles d’IA générative que nous maîtrisons, sur des bases de connaissances de qualité, avec des technologies et des méthodes nous permettant d’assurer cette fiabilité des réponses données par l’IA.
4. Qu’est-ce qu’un LLM ?
Un LLM, large language model, est un grand modèle de langage utilisé pour générer du contenu textuel sur la base des données sur lesquelles il a été entraîné. Ce modèle statistique révolutionne l’analyse de données à grande échelle et a été popularisé par ChatGPT pour un usage grand public depuis sa sortie. Cette technologie est très utilisée dans de nombreux produits utilisant de l’intelligence artificielle pour produire du texte.
