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B. Rizzo | 30 août 2021
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.
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.
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.
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 :
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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Bob Rizzo occupe actuellement le poste de Product Marketing Director chez EasyVista, où il est aujourd’hui en charge de l'évangélisation en interne et sur le marché de la solution EasyVista Self Help. Après avoir occupé différentes fonctions au sein de directions commerciales et marketing, Bob a une parfaite connaissance des enjeux auxquels les nombreux clients et partenaires du marché de l'IT Service Management sont confrontés. Bob est également un passionné de sport ; il s'intéresse particulièrement au golf, au billard et au football.