Gartner prévoit que d’ici 2022, 70 % des interactions avec les clients feront appel à des technologies émergentes telles que le machine learning (ML), les chatbots et les agents virtuels, contre 15 % en 2018. Le développement des technologies d’intelligence artificielle (IA) a transformé la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients, internes comme externes.
Derrière les termes chatbots et agents virtuels, parfois utilisés à tort comme synonymes, se cachent en réalité deux approches distinctes du service assisté par l’intelligence artificielle. Capable d’accélérer le traitement d’une requête à un Service Desk, de qualifier les besoins, voire d’orienter les utilisateurs vers un Self-Service s’il correspond mieux aux attentes de l’utilisateur, l’IA vient fluidifier l’expérience client. Et pour l’incarner, le chatbot et l’agent virtuel répondront toujours présents, 24 heures sur 24 et 365 jours par an.
Chatbot ou agent virtuel : quelles sont les différences ?
Avant de rentrer dans le détail des différences, commençons par un retour rapide aux fondamentaux. Le chatbot et l’agent virtuel ont tous les deux pour vocation de répondre aux questions des utilisateurs, quelle que soit la plateforme utilisée. Depuis un smartphone ou un ordinateur, une application de messagerie instantanée, un portail interne, un site marchand ou un intranet, ils sont là pour guider, orienter, et parfois, engager directement la conversation. Cela fait quelques années que les chatbots se sont démocratisés. 67 % des consommateurs dans le monde ont eu une interaction avec un chatbot au cours des 12 derniers mois. Ils font partie du paysage et s’inscrivent comme un outil d’aide, de conseil et de support totalement intégré.
Alors, comment les différencier ?
La première chose à retenir est qu’un chatbot est souvent vu comme un outil plus basique qu’un agent virtuel. La capacité à communiquer est donc différente. L’agent virtuel repose souvent sur le NLP (pour natural language processing) qui est un outil de base pour tout projet d’intelligence artificielle en matière d’interactions linguistiques. Le NLP analyse les entrées de l’utilisateur, détecte son intention et identifie la réponse, la connaissance ou le processus automatisé le plus pertinent. Cela permet de fournir des réponses contextualisées et de communiquer les informations appropriées aux personnes, où qu’elles se trouvent dans le monde ou quelle que soit leur langue préférée. Bien structuré, le NLP doit être capable de comprendre les expressions familières et le contexte d’utilisation, et d’être dans un mode d’apprentissage continu grâce au machine learning.
Ainsi le chatbot s’inscrit davantage dans une interaction unique. Vous avez une question précise et il apporte la réponse, ou le moyen de la trouver via une base de connaissances par exemple. L’agent virtuel va être capable de vous identifier et de contextualiser la demande selon votre rôle, votre service ou les logiciels et matériels utilisés par exemple. Il est capable de rebondir sur votre question, de demander des précisions et de comprendre le sens global de votre requête.
Un agent virtuel doit pouvoir déterminer quand il convient de creuser davantage ou non. Il doit savoir qu’il y a souvent un problème plus important et être prêt à passer à un niveau supérieur d’échange. Parfois, il doit même aider les utilisateurs finaux à comprendre eux-mêmes quel est le problème. En effet, il n’est pas rare de se contenter de poser une question sans savoir ce que le client recherche.
Ce qu’il faut savoir pour faire le bon choix
Le choix entre chatbot et agent virtuel dépend de la profondeur des interactions souhaitées, de la qualité de votre base de connaissances, mais aussi de la manière dont vos données et vos processus internes sont organisés. Pour autant, il faut aussi garder en tête des fonctionnalités et sujets clés, comme :
- un accès omnicanal : il doit être accessible depuis n’importe quel terminal et n’importe quelle plateforme
- une interface conversationnelle : le traitement du langage naturel est indispensable lorsque les utilisateurs écrivent en termes moins techniques ou utilisent une terminologie modifiée, créant des conversations cohérentes et offrant une expérience utilisateur homogène
- des réponses précises : grâce aux techniques de machine learning, les réponses peuvent être générées avec plus de précision et de pertinence pour les utilisateurs
- des scénarios d’automatisation : tous les robots ne peuvent pas exécuter automatiquement les requêtes des utilisateurs sans avoir besoin d’un script préprogrammé. Les fonctionnalités d’automatisation permettent de minimiser l’implication de l’agent humain
- une bonne intégration logicielle : la communication avec des outils tiers comme des plateformes CRM ou les logiciels de gestion des connaissances permet d’échanger facilement des informations entre les applications et entre les services de votre organisation.
Bien utilisés, chatbot et agents virtuels peuvent faire une grande différence dans votre organisation. Capable de créer une nouvelle expérience client, de réduire vos coûts, d’accélérer le traitement des requêtes à votre service desk, et d’encourager l’utilisation d’un self-service, ce sont des outils à considérer pour une transformation digitale au service de vos clients.
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