Développer un chatbot opérationnel est (très) complexe et (très) coûteux. Tirant ce constat lucide, beaucoup d’entreprises renoncent à développer leur bot et à se lancer dans l’aventure de l’intelligence artificielle.
Saviez-vous qu’il existe une alternative aux chatbots, qui intègre les avantages des chatbots sans leurs inconvénients et limitations : les interfaces conversationnelles ?
Qu’est-ce que qu’est ? Quels bénéfices pour votre entreprise ? Comment ça marche ? On fait le point avec vous sur cette nouvelle tendance des MarTech en s’appuyant sur l’excellent article sur le sujet publié par Jiaqi Pan sur ChatbotsMagazine.com.
L’émergence des interfaces conversationnelles, fruit de 3 tendances
L’arrivée sur le devant de la scène des interfaces conversationnelles est le fruit de trois tendances lourdes dans l’industrie des chatbots.
Du NLP au NLU
NLP est l’acronyme de Natural Language Processing et désigne toutes les techniques & technologies permettant d’opérer le traitement automatique du langage naturel. L’un des grands arguments avancé par Facebook pour promouvoir les chatbots sur Messenger a consisté à dire que les technologies NLP étaient suffisamment matures pour comprendre n’importe quel type de requêtes utilisateurs. Sauf que cela est en fait loin d’être vrai. Il suffit d’avoir soi-même expérimenté des chatbots sur Facebook Messenger pour s’en rendre compte.
Le passage du NLP au NLU est l’une des grandes tendances actuelles. Il résulte de la prise de conscience des limitations actuelles de l’IA. NLU est l’acronyme de Natural Language Understanding et désigne les technologies de traitement et d’analyse du langage humain. Il s’agit, dans cette nouvelle optique, de se concentrer sur la compréhension des schémas syntaxiques, et, derrière, des intentions des utilisateurs. Le NLU peut être considéré comme une des deux briques du NLP, l’autre brique étant le NLG – Natural Langage Generation, qui désigne les technologies permettant au chatbot de répondre de manière structurée et adaptée au client.
Beaucoup d’entreprises investissent des sommes colossales dans le NLU, pour développer par exemple de nouvelles technologies d’apprentissage (machine learning). La priorité, pour les MarTech, c’est aujourd’hui de comprendre les intentions des utilisateurs plus que de vouloir à tout prix faire parler le chatbot comme un humain.
Découvrez notre guide complet sur l’intelligence artificielle et comment s’y préparer.
Les interfaces vocales
On se rend compte progressivement que les chatbots ne suppriment pas toutes les frictions et qu’ils ne sont pas toujours synonymes de fluidité de l’expérience utilisateur. La preuve : certains utilisateurs n’aiment pas les chatbots. Ils les trouvent trop complexes à utiliser. Ils ne les comprennent pas.
Comme l’a formulé Golden Krishna, un ancien de chez Google, « the best interface is no interface » : la meilleure interface, c’est l’absence d’interface. C’est pour cette raison que se développent depuis quelques années des interfaces vocales, dont l’objectif est de réduire au maximum les frictions liées aux chatbots. L’utilisation de la voix parlée dans l’univers des interfaces de chatbot conversationnelles est une deuxième grande tendance à l’oeuvre. On citera quelques exemples : Amazon Echo, Google Home, Apple Homepod…
Les approches hybrides
La capacité pour un chatbot de générer un langage humain naturel (et donc de participer à des conversations au plein sens du terme) est encore très limitée, d’où le recentrage actuel sur le NLU. Mais il y a une autre approche permettant de contourner ces limitations actuelles. Elle consiste à proposer à l’utilisateur une expérience plus riche et plus dynamique, qui ne passe pas par le langage.
Un des meilleurs exemples de cette approche est le bot platform de Slack, qui a fait le pari de mettre l’accent sur les images, les boutons interactifs, les menus…L’idée est de renforcer les interactions avec l’interface du bot et par là même de passer outre les limites de l’approche « conversationnelle » pure. Facebook semble de plus en plus prendre ce virage, comme en témoignent les évolutions de sa plateforme de chatbots qui permet maintenant d’intégrer des boutons, des images, des vidéos, etc.
On peut à ce stade mettre en évidence ce qui différencie une interface conversationnelle d’un chatbot. Une interface conversationnelle fait appel à une technologie hybride, combinant :
- Une interface de traitement du langage (langage parlé ou langage écrit).
- Des éléments graphiques d’UI : boutons, images, menus, vidéos…
Il s’agit en fait d’un mixte entre un chatbot et une interface interactive classique (celles que l’on trouve sur les sites web par exemple.)
Pourquoi utiliser des interfaces conversationnelles ?
A notre avis, il y a trois principaux bénéfices.
#1 Augmenter l’attention et l’engagement des utilisateurs
La faculté d’attention des internautes et autres utilisateurs de plateformes digitales se réduit d’année en année. Aucun internaute n’accordera plus de quelques secondes de son temps pour comprendre la proposition de valeur d’un site web sur lequel il a cliqué. Cette faible faculté d’attention est indubitablement liée à l’augmentation des sollicitations et distractions auxquelles les utilisateurs sont soumis. Les internautes par exemple qui atterrissent sur la page d’un site web sont soumis d’un seul coup à un nombre considérable d’informations. Cela génère de la confusion, un sentiment désagréable qui réduit la disponibilité des internautes. L’homme est programmé pour fuir la douleur et les expériences désagréables.
Ce qu’il y a de très intéressants avec les interfaces conversationnelles, c’est qu’elles permettent d’éviter la surcharge d’informations. Les utilisateurs de ces interfaces reçoivent les informations progressivement, une à une, au fil de la « conversation ». Le rythme de réception des informations est contrôlé par l’utilisateur. L’utilisation des CTA dans ces interfaces permet à l’utilisateur de savoir très clairement ce qu’il doit faire, ce que l’on attend de lui. Tout cela concourt à améliorer la faculté d’attention des utilisateurs, et donc l’engagement.
L’utilisation des chatbots permet également d’optimiser les process internes aux entreprises, il est ainsi possible de déclencher rapidement des actions sans grande valeur ajoutée, comme poser un RTT ou obtenir de l’aide sur l’utilisation d’un outil. Pour ces raisons, nombre d’entreprises intègrent leur chatbot à Microsoft Teams par exemple.
#2 Réduire les frustrations des utilisateurs
Comme nous l’avons à plusieurs reprises rappelé, les technologies NLP sont encore dans leur enfance. D’un autre côté, les utilisateurs ont des attentes très élevées à l’égard de l’intelligence artificielle – Hollywood et les films de science-fiction n’y sont pas pour rien. Si bien que les utilisateurs sont très peu tolérants vis-à-vis du taux d’erreur des chatbots.
Les interfaces conversationnelles permettent de résoudre ce problème en limitant les possibilités d’interaction de l’utilisateur à un nombre limité d’options. Au lieu de demander dans une question ouverte ce que veut l’utilisateur, l’interface conversationnelle lui propose un certain nombre de choix possible. Tout le monde est gagnant : l’interface peut comprendre facilement ce que veut l’utilisateur sans risque d’erreur d’interprétation, l’utilisateur de son côté obtient les informations ou offres qu’il veut en quelques clics. On pourra objectif que cela réduire la liberté de l’utilisateur et que c’est donc moins intéressant. Mais la vérité c’est qu’il est préférable d’offrir un choix limité d’options à un utilisateur que de ne pas comprendre ce qu’il veut et de répondre à côté de la plaque à ses demandes.
#3 Réduire les coûts de développement
Le troisième bénéfice des interfaces conversationnelles, c’est que cela permet d’optimiser les coûts. Développer une technologie NLP est particulièrement coûteux. Il faut compter facilement entre 10 000 et 20 000 euros pour une implémentation initiale – sans compter tous les coûts cachés que de tels projets engendrent (coûts de support, de maintenance, d’entraînement de l’IA…).
Le coût de développement d’une interface conversationnelle se situe plutôt aux alentours de 5 000 à 10 000 euros et les coûts de post-développement sont largement inférieurs. Une fois déployée, l’interface conversationnelle peut « travailler » de manière autonome dès le premier jour sans assistance humaine. Les coûts de développement nécessaires à l’amélioration de l’interface (et à la réduction des frictions) ne représentent qu’une petite fraction des coûts d’entraînement d’une technologie NPL.
Découvrez notre article complet sur les applications de l’intelligence artificielle au marketing digital.
3 exemples d’interfaces conversationnelles
Pour vous aider à bien comprendre ce qu’est une interface conversationnelle en acte, son mode de fonctionnement, nous avons sélectionné pour vous 3 exemples concrets.
#1 Le K2 Bank bot de K2 Agency
Cette interface a été développée par l’agence K2, spécialisée dans le design et le développement de projets innovants à destination des FinTech. On n’entrera pas ici dans les détails du fonctionnement de cette interface conversationnelle pour la simple et bonne raison que l’agence a publié un article très complet dessus. Nous vous invitons à le découvrir. Plusieurs points peuvent être relevés dans cet article :
- L’importance de travailler la gestion des erreurs dans le développement d’un chatbot – c’est-à-dire la manière dont vous permettez à l’utilisateur de modifier ses données dans l’interface après les avoir envoyées. Le fait de ne pas pouvoir revenir en arrière est un gros point de friction des chatbots.
- Le travail sur les mots-clés pour réduire les efforts « mentaux » déployés par les utilisateurs.
- Le fait que le bot soit accessible sur tous types d’appareils (PC, mobile, internet des objets), intègre plusieurs systèmes de langage (texte et voix) et soit déployé sur plusieurs plateformes (Amazon Alexa, Facebook Messenger).
Découvrez notre comparatif des principaux chatbot builders.
#2 Typeform – un modèle d’article conversationnel
Les lecteurs réguliers de La Fabrique du Net se souviennent peut-être de cette interface. Nous l’avions présenté en détail dans l’article « 5 exemples de chatbots vraiment inspirants« . Il s’agit d’un exemple d’application très original des interfaces conversationnels. On le doit à Typeform, une solution qui permet de créer et de déployer des formulaires de haut niveau.
Dans cet exemple, l’interface conversationnelle s’intègre dans un article de blog. Les paragraphes de cet article sont entrecoupés de boîtes de dialogue, créant une forme d’interactivité avec le lecteur vraiment originale. Le lecteur, en interagissant avec le bot, peut personnaliser le contenu de l’article ou obtenir des informations complémentaires sur qu’il vient de lire.
Nous vous invitons vraiment à découvrir cet exemple par vous-même. L’article est accessible sur le blog de Typeform, à cette adresse. Si cet exemple vous intéresse, nous vous invitons aussi à lire l’article dans lequel Typeform explique comment les équipes ont développé cette interface. Cette interface
#3 Landbot.io – ou l’art de concevoir une landing page comme un chatbot
Les lecteurs attentifs de La Fabrique du Net se rappelleront peut-être que nous avons également présenté ce cas d’utilisation dans notre article consacré aux « 30 exemples de landing pages« . La page d’accueil de Landbot.io est construite comme un chatbot. Lorsque vous atterrissez dessus, un module de dialogue se déclenche qui permet de capter avec efficacité l’attention de l’internaute et donc de créer de l’engagement. L’utilisation de cette interface permet – comment toutes les interfaces conversationnelles – de personnaliser les interactions, aussi appelé hypersonnalisation IA et de proposer directement à l’internaute ce qu’il recherche. Dans ce cas précis, le bot permet de qualifier les leads en temps réel.
Les interfaces conversationnelles permettent finalement d’avoir les avantages des chatbots classiques sans leurs inconvénients (qui sont liés aux limitations de l’IA). Bien sûr, des progrès restent à faire au niveau de ces interfaces mais les trois exemples que nous avons vus montrent que l’on peut d’ores et déjà les utiliser pour améliorer l’expérience utilisateur, créer de l’engagement et améliorer la relation clients.