<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=195247104584020&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">
(SizeLimitingPyMap: {})

Chatbot NLP vs Chatbot IA générative : quelles différences ?

Posté par

 Yacine Bakir

Les chatbots jouent aujourd’hui un rôle prépondérant dans le service client moderne. Ils sont devenus des outils incontournables pour les entreprises qui cherchent à offrir à leurs clients une expérience utilisateur innovante, avec une assistance continue et personnalisée.

Historiquement, les chatbots utilisaient le traitement du langage naturel et des arbres de décision pour répondre aux attentes des clients en se basant sur des réponses prédéfinies. Aujourd’hui le chatbot devient un outil adaptatif, qui ajuste sa réponse en fonction de la demande du client, aussi diversifiée et complexe soit-elle.

Si les demandes des clients ne cessent de se diversifier, les chatbots eux aussi évoluent en conséquence, avec l’introduction de nouvelles technologies comme l’IA générative, pour donner naissance à de nouveaux chatbots, plus puissants, plus précis et plus naturels dans la génération de leurs réponses.

Dans cet article, nous vous expliquons comment l’IA générative révolutionne l’intégration des chatbots pour votre service client en mettant en évidence les avantages et inconvénients des chatbots traditionnels, et ceux des chatbots IA générative.

Chatbots : quels enjeux pour la relation client ?

En matière de relation client, rester compétitif devient un défi de taille dans un secteur en constante évolution. Les clients sont de plus en plus exigeants. Leurs demandes se complexifient. Devant certaines problématiques clients, apporter des solutions rapides et satisfaisantes devient difficile pour les entreprises.

Elles rencontrent de nombreuses problématiques liées à leurs clients, et en interne avec leurs conseillers : 

  • le service client fait face à une masse de requêtes, qui peut être particulièrement pénible à gérer et à maîtriser
  • les conseillers font face à beaucoup de demandes à faible valeur ajoutée, qui leur prennent du temps et qui réduisent leur efficacité pour des requêtes plus complexes
  • les clients perdent également du temps à chercher les informations dont ils ont besoin, et n’arrivent parfois jamais au bout du parcours d’achat
  • les agents du service client ne trouvent pas toujours la bonne information pour répondre aux attentes des clients, ce qui génère de la frustration et une baisse de la satisfaction.

En conséquence, la satisfaction globale diminue, ce qui a un impact direct sur la réputation et l’image de marque des entreprises, et mène à terme à une baisse des ventes.

Pour répondre à ces problématiques, savoir organiser et gérer la connaissance en entreprise et adopter des outils avancés pour la relation client comme les chatbots devient une nécessité pour les entreprises. Le traitement du langage naturel et l’IA générative sont des technologies qui accompagnent les entreprises pour la gestion de la connaissance, en soutenant le travail des agents du service client, et en apportant une assistance continue pour les clients tout au long de leur parcours d’achat.

Pour en savoir plus sur la gestion de votre service client et de votre connaissance, découvrez nos articles dédiées :

Nouveau call-to-action

Avant l’IA générative : l’ère de la NLP

Avant l’IA générative, les chatbots traditionnels utilisaient la technologie de Traitement du Langage Naturel, ou NLP (Natural Language Processing) et des arbres de décision pour répondre aux utilisateurs et les guider pour résoudre leurs problèmes. Cette forme d’IA permet d’analyser et de comprendre les demandes des utilisateurs, avant de choisir une action à effectuer pour répondre le plus précisément aux requêtes clients.

Automatisation permanente et analyse de l’intention

Initialement, l’approche menée par les chatbots NLP visait à automatiser le service client pour offrir un service 24/7 en répondant aux demandes des clients. Cette technologie permet au chatbot de recueillir des données pour affiner l’expérience des utilisateurs. C’est un chatbot qui permet de répondre aux clients à n’importe quel moment.

Lorsqu’un client rédige sa requête auprès du chatbot NLP, ce dernier cherche à détecter l’intention exprimée par le client. Une fois cette intention capturée, le chatbot va l’analyser et choisir la réponse la plus adaptée parmi un nuage de réponses prédéfinies. Ces réponses sont des éléments créés pour répondre à toutes les requêtes supposées du client, et qui sont injectées dans le chatbot.

Par exemple, dans la question suivante posée par un client : « Comment puis-je effectuer un retour ? »

Le chatbot est capable de détecter l’intention qui est naturellement d’effectuer un retour, et de répondre au client en le redirigeant vers le bon service, ou en lui apportant rapidement les ressources nécessaires pour répondre à sa problématique.

Les problèmes rencontrés avec la NLP

Fondamentalement, l’approche plus traditionnelle des chatbots NLP n’est pas une mauvaise méthode de traitement pour le service client. Cependant, devant la complexité de certaines requêtes et leurs formulations parfois très singulières, les chatbots NLP ne sont désormais plus des outils suffisamment fiables et cohérents pour apporter la meilleure réponse.

Les Problèmes Rencontrés avec la NLP

Dans l’analyse et la reconnaissance de l’intention, il se peut que le chatbot NLP se trompe. Pour une requête donnée, le moteur NLP peut reconnaître une mauvaise intention. Il est donc nécessaire de corriger le chatbot afin qu’il ne refasse plus l’erreur.

  • Les erreurs dans la reconnaissance de l’intention implique une phase d’entraînement et de correction qui représente le principal « point noir » du chatbot NLP. En effet, cette technologie est efficace pour les demandes dites simples, et pour traiter les demandes les plus courantes des clients, mais lorsqu’il s’agit de résoudre des problématiques plus complexes et plus personnalisées, le chatbot peine à reconnaître l’intention du client et à répondre de manière précise.
  • Le chatbot NLP nécessite un long travail de correction et d’entraînement pour qu’il soit efficace, et pour qu’il écrase toutes les erreurs dans son analyse de l’intention. Ces erreurs commises par le chatbot peuvent avoir des répercussions négatives sur le client, et sur l’entreprise : une intention non reconnue se traduit par une requête client non résolue, et par conséquent par l’insatisfaction du client. Cette insatisfaction peut déteindre sur la réputation et l’image de marque de l’entreprise.
  • Nous observons aujourd’hui que les chatbots NLP sont des chatbots limités, et qu’il est nécessaire de les entraîner régulièrement afin qu’ils puissent répondre à toutes les intentions des clients. Si une intention n’était pas configurée dans le chatbot, il lui était impossible de la détecter et d’y répondre. Pour pallier ce manque d’entraînement, nous utilisons aujourd’hui des technologies plus avancées et plus intuitives.

Pourquoi s’orienter vers l’IA générative pour son chatbot ?

Les chatbots nourris à l’intelligence artificielle générative sont une nouvelle version de chatbots. Ce sont des chatbots plus rapides, plus précis dans leur capacité à analyser et comprendre la demande, et à apporter des réponses parfaites pour les clients. L’IA générative permet aujourd’hui d’apporter des solutions face aux « pain points » rencontrés avec l’utilisation des chatbots traditionnels.

Pourquoi IA générative ?

Absence d’entraînement manuel intensif

Grâce à l’IA générative, le chatbot est déjà surentraîné sur un plus large modèle de données. Quand il fallait consacrer de nombreuses ressources et un temps précieux pour l’entraînement et la programmation d’un chatbot à l’ère NLP, désormais il n’en est plus question. Cette étape qui prenait auparavant plusieurs mois, ne prend aujourd’hui plus que quelques semaines voire quelques jours et permet ainsi de soulager le travail des équipes.

Caractère « naturel » et fiabilité des réponses

L’IA générative ne répond pas seulement aux lacunes liées à l’entraînement des chatbots NLP. Elle répond aussi aux faiblesses de ces chatbots à formuler des réponses personnalisées, et plus naturelle auprès des clients.

Nous parlons de réponse « naturelle » quand celle-ci exprime une forme de bienveillance, d'empathie auprès du client, afin de le rassurer dans sa problématique. L’IA générative est capable par exemple de cerner un sentiment d’urgence dans une demande, ou l’inquiétude de l’utilisateur quant à son problème. C’est cet aspect plus humain et plus chaleureux que l’IA générative apporte dans la formulation des réponses du chatbot : des réponses plus cohérentes, plus personnalisées et humaines.

Au-delà de sa capacité à analyser et comprendre les sentiments du client, l’IA générative améliore la fiabilité des chatbots. En comprenant le contexte de la demande du client, l’IA générative permet de minimiser les erreurs dans la communication avec le client.

Ainsi, les interactions entre le chatbot et l’utilisateur deviennent plus précises et plus fiables, ce qui renforce la confiance des clients envers le service et l’outil automatisé.

Renforcer la qualité des échanges avec les clients tout en minimisant les risques de mauvaise compréhension permet d’augmenter la satisfaction des clients, et de d’améliorer l’image qu’ont les clients de la marque et de son service client.

L’importance d’une base de connaissance fiable

L’IA générative a besoin d’une base de connaissance fiable pour exploiter son plein potentiel. En se basant sur une base de connaissance structurée et organisée, le chatbot IA générative est capable de fournir des réponses textuelles plus précises pour répondre aux demandes des clients.

Votre base de connaissance englobe toutes vos sources de vérités, qui peuvent être matérialisées par votre FAQ, vos articles de blog, ainsi que des données et documents concernant vos clients. Ce sont toutes ces informations qui permettent au chatbot IA générative d’être performant.

Une base de connaissance complète permet d’apporter les informations essentielles au chatbot IA générative, afin qu’il puisse fournir la meilleure réponse à vos clients, quelles que soient leurs demandes et leurs exigences. En fin de compte, la base de connaissance représente un outil clé pour le chatbot afin d’améliorer la satisfaction client.

Défis liés au coût et à la maîtrise des données

L’IA générative marque une évolution majeure pour les chatbots. Cependant, cette technologie présente elle aussi ses contraintes et nuances qu’il est nécessaire d’évaluer. Si l’IA générative semble parfaitement répondre aux lacunes des chatbots traditionnels, certains points cruciaux doivent être abordés.

Adopter l’IA générative pour son chatbot implique des coûts différents par rapport à un chatbot NLP, notamment en raison du coût significatif associé à l'IA générative. Les modèles d’IA générative comme ceux d’OpenAI demandent une puissance de calcul très élevée pour leur entraînement, et du personnel qualifié avec des compétences spécialisées en IA en raison de la complexité de cette technologie.

L’IA générative est une technologie puissante mais qui nécessite d’être mesurée et encadrée. Le chatbot IA générative peut, s’il n’est pas parfaitement programmé, fournir des réponses en dehors du cadre qui lui est prévu ou ternir la réputation de l’entreprise. C’est un point crucial à ne pas négliger, tant pour les marques que pour les clients.

FAQ sur les différents types de chatbots

1. Qu'est ce qu'un chatbot NLP ?

Un chatbot NLP (Natural Language Processing) est un chatbot qui utilise le traitement du langage naturel pour comprendre et répondre aux questions des utilisateurs. Il détecte l'intention derrière les questions et choisit la meilleure réponse parmi des réponses prédéfinies. Ce type de chatbot est principalement utilisé pour les demandes simples et courantes, et permet une automatisation permanente du service client.

2. Qu'est ce qu'un chatbot IA générative ?

Un chatbot IA générative est un chatbot qui utilise des modèles avancés d'IA pour générer des réponses instantanées. Le chatbot IA peut analyser le contexte, détecter les émotions et la complexité de la demande du client pour fournir une réponse plus naturelle, proche de l'humain, sans nécessité un entraînement manuel intensif.

3. Quelle est la différence entre un chatbot traditionnel et un chatbot IA ?

Un chatbot traditionnel utilise des arbres de décision et des réponses prédéfinies ou la NLP, tandis qu'un chatbot IA génère des réponses plus dynamiques et contextuelles. Les chatbots traditionnels sont idéaux pour répondre à des requêtes simples et récurrentes, tandis qu'un chatbot IA permet un meilleur traitement pour des demandes plus complexes, tout en offrant une interaction plus fluide et naturelle qu'avec un chatbot traditionnel. 

4. Les chatbots IA peuvent-ils remplacer les chatbots NLP ?

Bien que les deux technologies soient complémentaires et puissent coexister pour répondre à différents types de demandes, à terme, l'IA générative est destinée à surpasser les chatbots NLP pour proposer des interactions plus riches, plus dynamiques et plus précises pour la résolution des demandes clients. Contrairement aux chatbots NLP, les chatbots IA générative sont des chatbots proactifs qui ne nécessite pas d'entraînement manuel intensif, et sont capables de répondre à des problématiques plus complexes en proposant des réponses personnalisées.

Pour conclure

L’évolution des chatbots a marqué une avancée majeure pour le service client. Depuis l’utilisation de la NLP jusqu’à l’avènement de l’IA générative, les chatbots se sont imposés comme des outils indispensables pour contribuer à la satisfaction client.

Bien que les chatbots NLP permettaient une automatisation constante du service client pour résoudre les problèmes des utilisateurs, ces chatbots ont rapidement montré des lacunes dès lors que les demandes des clients se diversifiaient et se complexifiaient. Les faiblesses des chatbots traditionnels se révélaient dans leur incapacité à comprendre précisément les besoins des clients, et cette absence de compréhension menait à des requêtes non abouties et donc à une baisse de la satisfaction.

L’IA générative balaye aujourd’hui les faiblesses des chatbots traditionnels pour apporter des réponses plus précises grâce à une capacité d’analyse plus fine des requêtes des clients. L’IA générative permet surtout d’interagir de manière plus naturelle avec le client afin de mieux comprendre son besoin, et en adaptant un style et un ton personnalisé en puisant directement dans votre base de connaissance pour apporter la meilleure réponse.

Investir dans un chatbot IA générative devient un standard pour les entreprises qui souhaitent moderniser leur service client, revaloriser leur image de marque et augmenter la satisfaction de leurs clients. Smart Tribune propose des solutions de chatbot IA générative pour accompagner les entreprises qui souhaitent bénéficier d’un service client de premier ordre. Vous souhaitez connaître nos solutions de chatbots pour le service client ? Prenons contact pour définir ensemble la meilleure stratégie à adopter pour vos projets.

chatbot ia

 

 

Yacine Bakir

Yacine est expert en transformation digitale des équipes de relation client. Il accompagne les entreprises de tout secteur en les aidant à améliorer leur satisfaction et leur expérience client grâce à la mise en place de dispositifs de selfcare à succès. Fort de plusieurs années d'expérience dans les domaines du selfcare, de la gestion de la connaissance, et de la relation client, il vous partage ses meilleurs conseils.

Restez au courant des nouveaux articles