Conception de chatbot : tout ce qu’il faut pour créer de meilleurs bots en 2025

Quand j’étais enfant, je passais des heures à imaginer des villes en Lego : petites boutiques, routes sinueuses et figurines toujours souriantes. À l’époque, je pensais qu’il suffisait d’un seau de briques. Mais même les Legos ont besoin d’une vraie réflexion sur la conception.

En fait, ce même instinct d’enfance est à la base de mon métier aujourd’hui : créer des chatbots IA.

Avec une expérience en UI/UX et aujourd’hui chercheur en IA chez Botpress — la plateforme derrière des centaines de milliers de chatbots déployés, dont plusieurs primés — j’ai constaté que la technologie seule ne suffit pas.

Ce qui distingue les meilleurs chatbots, c’est leur conception.

Cet article partage la méthode éprouvée que j’utilise pour concevoir des chatbots qui fonctionnent vraiment. Je vais expliquer comment la conception transforme un bot basique en un excellent assistant, ce qui rend une conversation fluide, et comment créer des chatbots que les gens aiment utiliser.

Qu’est-ce que la conception de chatbot ?

La conception de chatbot est le point de rencontre entre l’expérience utilisateur (UX), l’interface utilisateur (UI) et les technologies d’IA comme l’IA conversationnelle, pour créer des chatbots IA et assistants IA efficaces.

L’objectif de la conception de chatbot est de rendre les conversations plus fluides, pour que l’utilisateur obtienne facilement ce dont il a besoin sans se sentir perdu.

Pourquoi la conception de chatbot est-elle importante ?

La conception de chatbot est essentielle car chaque interaction avec un chatbot influence la perception de votre produit par l’utilisateur.

Si l’expérience est confuse, l’utilisateur abandonne. Pire, il garde une mauvaise image de votre marque. À l’inverse, un bon design fidélise les clients.

Et c’est plus vrai que jamais, car 67 % des personnes ont utilisé un chatbot pour le support client au cours de l’année écoulée.

Chez Botpress, nous avons aidé VR Bank à créer un chatbot IA pour gérer des parcours complexes de prêts immobiliers et de retraite — deux processus très réglementés et historiquement manuels.

En combinant expertise UX, connaissances métier et compréhension du langage naturel, nous avons conçu un chatbot qui guide les utilisateurs dans des décisions financières sensibles et transmet les données directement au CRM.

Grâce à ce chatbot, nous avons permis à VR Bank d’économiser plus de 530 000 € par an.

C’est ça, l’impact d’une bonne conception de chatbot : rendre l’interaction utile et avoir un effet direct sur les résultats de l’organisation.

Quelle est la différence entre la conception UI et UX d’un chatbot ?

La conception UI d’un chatbot concerne ce que l’utilisateur voit, tandis que la conception UX concerne ce que l’utilisateur ressent pendant l’échange.

L’UI (interface utilisateur) comprend la fenêtre de chat, les boutons, les couleurs, les icônes et les bulles de messages.

En résumé : l’UI rend le chatbot attrayant visuellement.

L’UX (expérience utilisateur) couvre tout le parcours. Cela inclut la clarté des messages du bot, l’efficacité pour guider l’utilisateur d’un point A à un point Z, et la façon dont le bot réagit aux erreurs.

En résumé : l’UX rend le chatbot simple et agréable à utiliser.

Bonnes pratiques pour la conception UX de chatbot

La façon dont les utilisateurs interagissent avec votre bot détermine s’ils trouvent une solution ou s’ils abandonnent.

Voici les pratiques qui, selon mon expérience, font la plus grande différence lors des déploiements réels. Elles sont concrètes et essentielles pour mettre en place un chatbot.

Intégrer le bot dans le parcours utilisateur

L’erreur la plus fréquente que je vois, c’est de traiter le chatbot comme une simple fonctionnalité ajoutée.

Un chatbot n’apporte de la valeur que s’il s’intègre au parcours utilisateur, en guidant les personnes là où elles veulent déjà aller.

Un exemple parfait (et gourmand) : Fromeo, un chatbot que nous avons conçu pour Les Producteurs de lait du Québec.

Fromeo est placé au centre de la page d’accueil de Fromages d’ici, jouant le rôle de « majordome du fromage » numérique qui invite l’utilisateur à vivre une expérience inattendue.

La mission de Fromeo ? Aider à explorer des centaines de fromages québécois en proposant des recommandations personnalisées via une conversation. Plutôt que de forcer l’utilisateur à parcourir des catégories interminables, Fromeo propose une expérience simple : « Qu’avez-vous envie de goûter aujourd’hui ? »

C’est un exemple parfait d’intégration du chatbot dans le parcours utilisateur. On transforme une simple navigation en une expérience interactive et enrichissante.

Poser des attentes claires dès le début

Ruby Labs a adopté cette approche pour gérer le support sur six applications par abonnement.

Dès l’ouverture du chatbot de support, l’utilisateur voit quatre options simples :

• Résilier mon compte
• Questions sur la facturation
• Résoudre un problème technique
• Poser une question générale

Ces boutons guident les utilisateurs vers des résultats positifs en mettant en avant les besoins les plus courants dès le départ.

Ce n’est pas une question de technologie avancée. Il s’agit simplement de montrer clairement ce que le bot peut faire.

C’est l’une des raisons pour lesquelles Ruby Labs a pu automatiser plus de 4 millions de sessions de support chaque mois avec un taux de résolution de 98 %.

Il est aussi important d’être transparent sur ce que le chatbot ne peut pas faire. S’il ne gère pas les remboursements ou l’assistance détaillée sur les comptes, il faut le dire dès le départ.

Concevoir un flux conversationnel naturel

L’une des raisons pour lesquelles j’utilise souvent ChatGPT, c’est que les échanges paraissent naturels.

ChatGPT marque des pauses et répond d’une manière qui ressemble à une vraie conversation. Ce rythme permet de mieux assimiler les informations et de rester concentré, surtout pour des questions complexes.

Voilà à quoi ressemble un bon flux conversationnel, et c’est ainsi que je rends les chatbots plus humains.

Voici quelques astuces que j’utilise pour concevoir un bon flux conversationnel :

• Garder les réponses courtes et précises
• Ajouter de légères pauses entre les messages pour laisser le temps à l’utilisateur de lire

Comment structurer l’UX d’un chatbot

1. Approfondir la recherche utilisateur et l’analyse des intentions

Avant de dessiner un flux ou d’écrire un message, il faut savoir pour qui vous concevez. Pas de persona vague : de vrais utilisateurs, de vrais objectifs, de vrais points de friction.

C’est là que la plupart des bots échouent : ils sont conçus sur des suppositions, pas sur des faits.

Commencez par répondre à trois questions fondamentales :

• Qui sont les utilisateurs types ? (ex : nouveaux visiteurs, clients réguliers, employés ?)
• Quels sont leurs objectifs ? (ex : obtenir de l’aide, acheter, suivre une commande, résilier un abonnement ?)
• Qu’est-ce qui les frustre dans l’expérience actuelle ?

Vous ne trouverez pas ces réponses lors d’un simple brainstorming. Parlez aux équipes support, vente et produit pour comprendre où les utilisateurs rencontrent le plus de difficultés.

Analysez ensuite les tickets de support, les historiques de chat ou les recherches dans le centre d’aide pour repérer les tendances.

Cette recherche vous permet de construire une carte des intentions : la liste de ce que votre bot doit gérer, et comment les utilisateurs formulent naturellement leurs demandes.

2. Définir un objectif clair pour votre chatbot

Votre chatbot n’a pas besoin de tout faire. Il doit juste exceller sur un point précis.

Avant d’écrire le moindre message, identifiez le cas d’usage le plus impactant : un besoin réel des utilisateurs et un processus que votre équipe peut automatiser sans risque.

Cherchez un processus qui coche ces critères :

• Fréquent
• Irritant pour les utilisateurs
• Suit un schéma prévisible

Par exemple, dans l’e-commerce, il s’agit souvent du suivi de commande ou de la recherche de produit : deux cas fréquents, structurés et faciles à automatiser.

Une fois votre objectif défini, rédigez une mission en une phrase pour le bot. Par exemple : « Aider les utilisateurs à annuler leur compte sans intervention humaine, en moins de deux minutes. »

Définissez maintenant le succès de façon chiffrée. Visez-vous 80 % d’automatisation ? Une baisse du temps moyen de traitement ? Moins d’escalades ?

3. Concevez le parcours conversationnel de bout en bout

Planifiez tout le parcours utilisateur avant d’écrire le moindre message. C’est la base de l’expérience utilisateur d’un chatbot.

Comment cartographier un parcours chatbot comme un pro

Voici le processus que je suis à chaque projet, que ce soit pour du support client, de l’onboarding ou de la génération de leads :

1. Où l’utilisateur rencontre-t-il le bot ? Page d’accueil ? Centre d’aide ? Page de paiement ?
2. Comment le bot va-t-il comprendre ce que veut l’utilisateur ? (mots-clés, boutons, saisies utilisateur)
3. Que se passe-t-il après chaque intention ? Dessinez toutes les variantes possibles
4. Quand et comment le parcours se termine-t-il ? Y a-t-il une escalade, une tâche finalisée, ou un retour de données ?
5. Que se passe-t-il en cas de problème ?

Exemple de parcours : Bot de suivi de commande

Voici un flux de base à titre d’exemple :

1. [Message de bienvenue] : « Bonjour 👋 Vous souhaitez suivre une commande, vérifier un statut de livraison ou poser une question ? »
   → Réponses rapides : « Suivre ma commande », « Infos livraison », « Contacter le support »‍
2. [L’utilisateur choisit ‘Suivre ma commande’]
3. [Le bot demande le numéro de commande] : « Bien sûr ! Pouvez-vous saisir votre numéro de commande ? »‍
4. [Vérification dans la base de données]
   → Si trouvé : « Votre commande est en cours de livraison et devrait arriver avant 16h aujourd’hui. »
   → Si non trouvé : « Hmm, je ne trouve pas ce numéro. Voulez-vous réessayer ou contacter le support ? »‍
5. [Action utilisateur]
   → Réessayer ou transférer à un agent‍
6. [Fin de la conversation] : « Ravi d’avoir pu vous aider. Autre chose avant de partir ? »

4. Rédigez et testez des dialogues exemples

Une fois le parcours du chatbot défini, il est temps de s’attaquer aux détails qui comptent vraiment : les messages que votre bot va prononcer.

Ma règle d’or : si vous n’arrivez pas à écrire une conversation réaliste pour une intention, vous n’êtes pas prêt à la construire.

Commencez par rédiger 3 à 5 dialogues exemples pour vos principaux cas d’usage : des scénarios concrets, inspirés de vos recherches utilisateurs. Utilisez le langage réel des gens, pas du texte commercial aseptisé.

Par exemple :

• Un utilisateur qui vient d’être débité deux fois et qui est frustré.
• Quelqu’un qui essaie de réinitialiser son mot de passe mais ne reçoit pas l’email.
• Un nouvel utilisateur qui ne sait pas comment annuler son essai.

Rédigez toute l’interaction, y compris les cas limites et les détours inattendus. Si quelqu’un répond à moitié ou sort du script, comment le bot réagit-il ?

Gardez les messages courts et clairs. Découpez les explications en étapes logiques et utilisez des retours à la ligne pour faciliter la lecture.

Une fois rédigés, jouez les dialogues avec votre équipe, ou mieux, avec de vrais utilisateurs.

Lisez-les à voix haute.

En analysant les logs des utilisateurs avec le bot, repérez où ils hésitent, se trompent ou posent des questions imprévues. C’est sans doute la meilleure façon d’améliorer vos parcours.

5. Construisez votre chatbot

Votre parcours et vos contenus sont prêts : il est temps de créer votre chatbot IA.

Vous aurez besoin de :

• Message de bienvenue
• Intentions principales (FAQ, aide compte, suivi commande, etc.)
• Logique de transfert au support
• Gestion des échecs et des relances

Votre équipe doit aussi décider comment le bot stockera des données comme les numéros de commande ou les préférences utilisateur. Devra-t-il appeler des API pour récupérer des infos de livraison ou des disponibilités ? Faut-il qu’il se souvienne des interactions passées ?

Intégrez des outils comme Calendly ou Google Agenda pour la prise de rendez-vous, Zendesk pour le support, et Stripe ou Shopify pour les transactions. Des API sur mesure peuvent connecter le bot à vos systèmes internes.

6. Testez et améliorez en continu

Une fois le bot en ligne, vous verrez vite ce qui fonctionne ou non.

Et pour ça, on peut dire merci aux statistiques du chatbot.

Rien ne vaut les données réelles des utilisateurs pour améliorer votre bot.

Quelques indicateurs clés à suivre après le lancement :

• Intentions les plus fréquentes
• Nœuds où les utilisateurs quittent le parcours
• Phrases répétées qui déclenchent les relances
• Temps par session / taux de réussite

Astuce : créez un « journal d’amélioration du bot ».

Je recommande de le relire toutes les deux semaines. Suivez les mises à jour et leur impact. Réentraînez la reconnaissance d’intentions au fil de l’apparition de nouveaux schémas.

Meilleurs outils pour concevoir l’UX d’un chatbot

Outils de planification et de cartographie

Ils vous aident à dessiner la logique d’un chatbot avant d’écrire la moindre ligne de code. Parfaits pour visualiser les parcours et repérer les cas limites.

Lucidchart

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En tant que passionné de chatbots (et travaillant dans une entreprise d’IA), c’est de loin mon outil préféré pour planifier des conversations.

Idéal pour créer des arbres de conversation détaillés, des chemins de secours et la logique de décision.

J’aime particulièrement l’utiliser avec des ingénieurs ou des équipes support : tout est très visuel et facile à synchroniser.

Bonus : la collaboration en temps réel est parfaite pour le travail en équipe asynchrone.

Miro

Je démarre souvent mes ateliers de conception de chatbot dans Miro. C’est idéal pour y jeter des idées brutes, comme des intentions ou des exemples de formulations, dans un espace visuel.

Si Lucidchart sert à formaliser, Miro est l’endroit où la créativité s’exprime. C’est aussi parfait pour les premiers brainstormings d’équipe ou pour recueillir des retours après la recherche utilisateur.

Whimsical

C’est mon choix quand je veux rapidement esquisser un brouillon de conversation ou dessiner un petit parcours.

Parfait en solo ou pour présenter un concept sans avoir à installer un gros outil.

C’est aussi idéal pour garder une vue d’ensemble sans entrer trop tôt dans les détails.

Outils de test et de recherche

Aucune stratégie chatbot n’est complète sans tester avec de vrais utilisateurs. Ces outils valident la conception des conversations et recueillent des retours avant le lancement.

PlaybookUX

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J’ai utilisé PlaybookUX pour des tests non modérés sur des prototypes de chatbot, et j’ai toujours obtenu des retours précieux.

Vous obtenez les réactions et comportements des utilisateurs sans avoir à organiser d’entretiens.

C’est particulièrement utile pour repérer les moments où les utilisateurs ne comprennent pas le bot ou prennent des chemins inattendus.

Maze

J’aime utiliser Maze pour des tests rapides de validation.

Quand vous voulez simplement savoir : ce parcours avait-il du sens ?

Lookback

Lookback permet des entretiens en direct et des enregistrements d’écran pour observer les réactions et problèmes d’utilisabilité en temps réel.

Personnellement, j’ai repéré de petits soucis de timing ou des formulations floues juste en voyant un utilisateur hésiter trois secondes en pleine conversation.

Plateformes de chatbot IA

Ce sont des plateformes complètes utilisées pour construire et déployer des expériences conversationnelles. Elles incluent souvent des outils pour la logique, les intégrations et le traitement du langage naturel.

Botpress

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Je construis tout sur Botpress : c’est l’équilibre parfait entre le no-code et la flexibilité développeur.

Botpress propose une plateforme complète pour créer des IA conversationnelles avec prise en charge du NLU, RAG et des parcours personnalisés.

Le concepteur visuel est intuitif pour les designers, et la plateforme permet de tester et déboguer en temps réel.

C’est aussi un excellent choix pour les équipes qui veulent passer du concept à la production avec peu de code.

Le meilleur dans tout ça ? C’est gratuit !

Rasa

Venant d’un profil non technique, je dirais que Rasa demande plus d’ingénierie. Je l’ai utilisé pour des bots très personnalisés, avec beaucoup de machine learning, quand j’avais besoin d’un contrôle total sur les modèles d’intention.

Mais si votre équipe maîtrise Python et veut aller au-delà du glisser-déposer, Rasa est extrêmement puissant.

Dialogflow

Dialogflow est idéal pour des bots simples ou si votre stack est déjà très orientée Google Cloud.

Je l’ai utilisé une fois pour créer un helpbot IT vocal relié à Google Agenda et Sheets.

Ce n'est pas aussi flexible pour des flux avancés ou une logique personnalisée, mais c'est vraiment fluide si vos besoins sont simples.

Outils d’analyse et d’optimisation

Une fois votre chatbot en ligne, vous aurez besoin d’informations sur ses performances. Les outils d’analyse suivent le comportement des utilisateurs, le succès des conversations, les points d’abandon, et plus encore.

Botpress (intégré)

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Un autre aspect de Botpress que j’apprécie est l’onglet d’analyse intégré.

Il est très facile de déboguer les flux dans leur contexte et de voir ce que les utilisateurs ont tapé avant que le bot ne se trompe.

Dashbot

Si vous gérez plusieurs bots ou souhaitez un tableau de bord dédié à l’engagement et aux performances, Dashbot est une excellente option.

Il offre une vue structurée sur des éléments comme la rétention des utilisateurs et les déclencheurs de secours.

Google Analytics (événements personnalisés)

Je recommande vivement Google Analytics aux équipes marketing qui veulent voir comment le bot influence les conversions, le taux de rebond ou l’engagement global sur la page.

Ce n’est pas conçu spécifiquement pour les chatbots, mais c’est très utile pour une analyse plus large du parcours utilisateur.

Concevez des chatbots plus intelligents

La conception du chatbot est la base de toute bonne expérience conversationnelle.

Botpress est une plateforme d’agents IA qui offre à chacun les outils pour créer et déployer des agents intelligents capables de dialoguer naturellement.

Avec des outils de conception intégrés, des modèles réutilisables et un puissant moteur NLU, Botpress facilite la création de bots qui non seulement fonctionnent, mais semblent humains.

Commencez à créer dès aujourd’hui. C’est gratuit.

FAQ

Combien de temps faut-il pour concevoir et lancer un chatbota?

La conception et le lancement d’un chatbot performant peuvent prendre de quelques heures à plusieurs semaines, selon la complexité. Un bot FAQ simple peut être mis en ligne en 2 à 3 heures, tandis qu’un bot plus avancé gérant des tâches complexes demandera quelques jours ou plus pour garantir sa qualité et sa fiabilité.

Ai-je besoin de compe9tences en programmation pour concevoir un chatbota?

Les compétences en programmation ne sont pas strictement nécessaires grâce aux éditeurs visuels et aux outils no-code proposés par des plateformes comme Botpress (ou Dialogflow). Cependant, pour des intégrations complexes ou des fonctionnalités spécifiques, l’aide d’un développeur peut être utile pour étendre les capacités du bot.

Un chatbot peut-il ge9rer plusieurs langues ou dialectes dans un meame bota?

Un chatbot peut gérer plusieurs langues ou dialectes dans un même bot s’il est conçu avec des modèles NLU multilingues et dispose de données d’entraînement spécifiques à chaque langue. De nombreuses plateformes modernes proposent des fonctionnalités multilingues intégrées, mais il reste important de bien planifier les traductions et de tester les nuances de formulation, le contexte culturel et les attentes des utilisateurs selon les régions.

Comment mesurer le succès de la conception de mon chatbot après son lancement ?

Le succès de la conception d’un chatbot se mesure après le lancement grâce à des indicateurs comme le taux d’accomplissement des tâches, la satisfaction des utilisateurs, le taux de recours aux messages de secours et le temps moyen de résolution. Les journaux de conversation et les retours des utilisateurs permettent d’identifier les points de friction et l’efficacité globale.

Quelles erreurs courantes dois-je éviter lors de la conception des conversations d’un chatbot ?

Les erreurs fréquentes dans la conception d’un chatbot incluent un langage trop robotique ou trop formel, le manque de clarté sur les capacités du bot, des flux trop rigides qui ne gèrent pas les entrées inattendues, et l’absence de messages de secours efficaces. Tester avec de vrais utilisateurs permet d’assurer des conversations naturelles et des interactions fluides et utiles.