7 étapes pour une mise en œuvre stratégique des chatbots [2025]

Vous souhaitez déployer un chatbot ?

Vous avez de la chance.

Nous avons aidé des entreprises à déployer plus de 750 000 agents d'intelligence artificielle (oui, pour de vrai).

Nous savons donc très bien ce qui fait la réussite d'un projet de mise en œuvre d'un chatbot.

L'utilisation d'un chatbot d'entreprise est un sujet brûlant, et pour cause. Les chatbots constituent le canal de communication qui connaît la plus forte croissance pour les marques.

Comme le dit Paul Daugherty, directeur de la technologie et de l'innovation chez Accenture : « Le terrain de jeu est sur le point de devenir beaucoup plus compétitif, et les entreprises qui ne déploient pas l'IA et les données pour les aider à innover dans tout ce qu'elles font seront désavantagées. »

En d’autres termes, si vous n’utilisez pas activement l’IA, vous allez prendre du retard.

Mais c'est difficile. Les entreprises commettent beaucoup d'erreurs dans le déploiement des chatbots. En réalité, il s'agit d'un projet logiciel complexe dans lequel votre équipe doit s'investir correctement. 

Laissez-moi vous guider à travers les étapes que notre équipe de réussite client utilise pour nos clients de chatbot d'entreprise.

1. Évaluer l'alignement stratégique avec le projet d'IA

La première étape doit toujours consister à déterminer comment un chatbot s'alignera sur les objectifs stratégiques existants de votre entreprise. 

Nous voyons souvent cette erreur : "Nous avons besoin d'un chatbot parce que nous avons l'IA sur notre feuille de route".

Vouloir l'IA pour le plaisir ne vous met pas sur la voie du succès. C'est bien de commencer par là, mais il faut en comprendre l'intérêt.

Heureusement, si vous avez des objectifs stratégiques, ce n'est pas difficile à faire.

Identifier les objectifs stratégiques

Vous pouvez commencer par dresser la liste des objectifs stratégiques de votre entreprise (si vous ne disposez pas d'un document existant).

Les objectifs pourraient être les suivants :

• Efficacité et productivité accrues
• Une meilleure expérience client
• Réduction des coûts
• Amélioration de la conformité réglementaire
• Amélioration de la prise de décision

Évaluer la contribution de l'IA aux objectifs stratégiques

Une fois que les objectifs de l'entreprise ont été approuvés par les personnes concernées, vous pouvez procéder à un bref audit pour déterminer comment votre investissement dans l'IA aura un impact tangible sur ces objectifs.

C'est ce que fait souvent notre équipe chargée de la réussite des clients. Toute la journée, tous les jours. 

Ils ont décomposé cet audit d'alignement en 6 questions sur lesquelles votre équipe doit s'aligner.

1) Identification du problème 

Posez la question: Quels sont les problèmes ou les opportunités spécifiques auxquels l'IA répondra ?

Par exemple, nous avons audité une entreprise technologique du Global 2000 qui connaissait d'importantes baisses de productivité d'une année sur l'autre.

Ils ont identifié cinq domaines clés qui sapent la productivité : l'expérience et l'engagement des employés, le support technique interne, la gestion globale des connaissances et l'accueil des clients.

Grâce à une identification correcte des problèmes, ils ont pu lutter contre la baisse de productivité en automatisant la diffusion de l'information et la fourniture de services dans l'ensemble de ces processus.

2) Impact financier

Posez la question: Quelles sont les implications financières de l'adoption de l'IA ? Comment le retour sur investissement sera-t-il mesuré ?

La mesure des coûts par rapport aux économies et aux gains d'efficacité permet une analyse claire de l'impact financier.

Par exemple, nous avons vu une entreprise de logistique qui a projeté le retour sur investissement de la mise en œuvre de l'optimisation des itinéraires pilotée par l'IA pour préparer sa présentation initiale à la direction. 

(Ils ont constaté que l'investissement initial était compensé par une réduction de 20 % des coûts de carburant au cours de la première année).

3) Gestion des risques

Posez la question: Quels sont les risques potentiels et comment seront-ils atténués ?

Exemple ? Un prestataire de soins de santé a identifié la confidentialité des données comme un risque majeur dans son plan de mise en œuvre de l'IA. Il a mis au point des protocoles de cryptage robustes et des programmes de formation du personnel pour atténuer ces risques et garantir la sécurité des données des patients.

4) Faisabilité de la mise en œuvre

Posez la question: Quel est le calendrier de déploiement de l'IA ? Quelles sont les ressources nécessaires ?

Par exemple, l'un de nos clients a constaté qu'une mise en œuvre progressive sur 18 mois, avec des tests et des ajustements itératifs, était essentielle pour le succès de son chatbot de service à la clientèle piloté par l'IA.

5) Adaptation à la culture et à l'organisation

Posez la question suivante : comment l'IA affectera-t-elle la culture organisationnelle et les rôles des employés ?

Prenons l'exemple d'une entreprise automobile qui a mis en œuvre l'IA pour la maintenance prédictive. 

Ils ont organisé des formations et des ateliers approfondis pour s'assurer que les employés étaient à l'aise avec la nouvelle technologie, ce qui a permis de faciliter la transition et d'accroître l'engagement des employés.

6) Préparation à la technologie et aux données

Posez la question: L'infrastructure technologique et les données actuelles sont-elles prêtes pour la mise en œuvre de l'IA ?

Une entreprise de télécommunications a constaté que ses données existantes étaient cloisonnées et incohérentes. 

Ils ont entrepris un processus complet de nettoyage et d'intégration des données avant le déploiement de l'IA, en veillant à ce que les modèles d'IA aient accès à des ensembles de données fiables et complets.

2. Procéder à une évaluation de l'état de préparation à l'IA

Votre entreprise veut l'IA - mais y êtes-vous préparé ?

Une évaluation de l'état de préparation à l'IA aidera votre équipe à identifier les points à améliorer avant d'investir dans l'IA. 

Nous voyons beaucoup d'entreprises qui commencent à dépenser de l'argent avant d'être vraiment prêtes à accomplir quoi que ce soit. 

Alors, mettez toutes les chances de votre côté en procédant à une évaluation formelle.

1) Stratégie

Avant de se lancer dans l'aventure de l'IA, il est essentiel de disposer d'une stratégie claire et cohérente qui s'aligne sur les objectifs généraux de l'entreprise.

Il s'agit de définir les problèmes spécifiques que vous souhaitez résoudre grâce à l'IA, d'identifier les cas d'utilisation potentiels et de comprendre l'impact attendu sur votre entreprise. 

Une stratégie bien définie doit exposer la vision à long terme de l'intégration de l'IA, y compris la feuille de route pour la mise à l'échelle des initiatives d'IA dans l'ensemble de l'organisation (je peux vous aider à ce sujet ci-dessous).

Veiller à ce que les dirigeants s'engagent fermement et à ce que les projets d'IA soient stratégiquement alignés sur les objectifs de l'entreprise.

Questions relatives à l'analyse des lacunes de la stratégie :

• Qui est responsable de la stratégie de l'entreprise en matière d'IA ?
• L'initiative en matière d'IA est-elle alignée sur les objectifs stratégiques ?
• Existe-t-il une feuille de route pour l'extension de l'IA à l'ensemble de l'organisation ?

2) Infrastructure

Une infrastructure robuste et évolutive comprend les bases technologiques nécessaires au développement, au déploiement et à la maintenance continue de l'IA. 

L'infrastructure doit prendre en charge les outils et les plateformes nécessaires au développement, à l'essai et au déploiement des modèles d'IA. Les composants clés peuvent être la puissance de calcul, le stockage et les capacités de réseau.

En investissant dans une infrastructure adaptée, votre entreprise est en mesure de répondre aux exigences de calcul de l'IA et d'adapter ses opérations en fonction des besoins.

Questions relatives à l'analyse des lacunes en matière d'infrastructures :

• L'organisation dispose-t-elle de ressources suffisantes et dédiées au GPU ?
• Sont-ils disponibles et intégrés pour traiter les charges de travail d'IA ?

3) Données

L'évaluation de l'état de préparation des données consiste à étudier la disponibilité, la qualité et l'accessibilité des données nécessaires à l'entraînement et au déploiement des modèles d'IA.

Cela inclut les pratiques de gestion des données et les politiques de gouvernance des données, non seulement pour le déploiement initial, mais aussi pour la maintenance au fil du temps.

Cela inclut également toutes les bases de connaissances qui seront synchronisées avec votre solution d'IA. Le principe du "garbage in, garbage out" peut être évité en fournissant des données de haute qualité à vos agents d'intelligence artificielle.

Questions relatives à l'analyse des lacunes dans les données :

• Existe-t-il suffisamment de données pour former et déployer des agents d'intelligence artificielle ?
• Les données sont-elles disponibles et accessibles ?
• Les pratiques de gestion des données sont-elles à jour ?
• Les politiques de gouvernance des données sont-elles à jour ?
• Existe-t-il un plan pour maintenir à jour les bases de connaissances qui seront utilisées par les agents d'intelligence artificielle ?

4) Gouvernance

Une gouvernance efficace est essentielle pour gérer les aspects éthiques, juridiques et opérationnels du déploiement de l'IA. Une gouvernance solide permet d'atténuer les risques, de favoriser la confiance dans les systèmes d'IA et de promouvoir l'adoption durable de l'IA.

Cette étape implique la mise en place de politiques et de cadres pour garantir une utilisation responsable de l'IA, la confidentialité des données et le respect des réglementations en vigueur.

Les structures de gouvernance devraient inclure des lignes directrices claires sur l'utilisation des données, la transparence du modèle et la responsabilité.

En outre, votre équipe doit mettre en place des mécanismes de contrôle et d'évaluation des performances de l'IA afin de s'assurer qu'elles sont conformes aux objectifs de l'organisation et aux normes éthiques.

Questions relatives à l'analyse des lacunes en matière de gouvernance :

• Qui est responsable de chaque aspect du projet ?
• Existe-t-il des politiques et des cadres pour l'utilisation de l'IA et la confidentialité des données ?
• Existe-t-il un engagement fort de la part des dirigeants pour faire avancer les initiatives en matière d'IA ?

5) Talents

Votre organisation dispose-t-elle des compétences et de l'expertise nécessaires pour mener à bien et maintenir une initiative d'IA ? 

Cela peut impliquer l'identification des lacunes en matière de compétences, ainsi que la formation ou l'embauche si nécessaire.

Sinon, envisagez de faire appel à un partenaire pour construire pour vous. Je reviendrai sur cette option un peu plus loin.

Questions relatives à l'analyse des lacunes en matière de talents :

• Quelles sont les compétences nécessaires à cette initiative d'IA, tant en matière de développement que de déploiement commercial ?
• Ces compétences sont-elles présentes chez les employés actuels ? Les employés actuels peuvent-ils être formés par des ressources externes au développement et au déploiement de l'IA ?
• Si ce n'est pas le cas, l'embauche en interne ou l'association avec une organisation partenaire correspondrait-elle le mieux à la vision et aux besoins de l'entreprise ?

6) Culture

Si une solution d'IA est souvent axée sur la technologie, la composante humaine est tout aussi importante. 

Toutes les organisations ou tous les employés ne sont pas ouverts à l'adoption de l'IA, ce qui nuira au retour sur investissement de votre solution.

Évaluez votre culture organisationnelle pour vous assurer qu'il existe une volonté d'adopter et de s'adapter aux technologies de l'IA. Il s'agit notamment d'évaluer le soutien des dirigeants, l'ouverture des employés au changement et l'alignement sur l'innovation axée sur l'IA.

De nombreux employés ou départements se sentent souvent menacés par l'IA. Compte tenu du coût de l'embauche et de la pénurie actuelle de main-d'œuvre, les organisations peuvent facilement faire comprendre que l'IA sera utilisée pour améliorer la production, plutôt que pour remplacer les employés.

Questions relatives à l'analyse du fossé culturel

• La culture de l'organisation est-elle prête à se pencher sur l'adoption de l'IA ?
• Les principaux dirigeants sont-ils tous prêts à adopter l'IA ?
• S'il y a des hésitations, pourquoi ? Ces inquiétudes sont-elles fondées ?
• Comment l'organisation peut-elle faire de l'IA un élément positif pour ses employés et le leur faire comprendre ?

3. Constituer une équipe de chatbots 

Qui va travailler sur votre projet de chatbot ?

Cela peut paraître évident, mais il s'agit d'un problème récurrent pour un grand nombre de nos clients.  

La meilleure méthode consiste à attribuer des responsabilités (comme pour tout autre projet). Et comme un projet de chatbot est complexe et de longue haleine, vous devrez probablement le diviser en plusieurs rôles.

Si vous créez un agent d'IA pour votre petite entreprise avec un seul employé - c'est cool, faites tout ce que vous pouvez. 

Si vous disposez de ressources, voici quelques conseils pour les décomposer.

Rôles clés

Il y a trois rôles clés dans un projet de chatbot : une partie prenante exécutive, un chef de projet et un développeur.

Selon l'ampleur de votre projet, il se peut qu'une seule personne assume les trois rôles (bonne chance) ou qu'une équipe entière de développeurs travaille sur votre solution. 

La partie prenante exécutive pose les bases stratégiques et veille à ce que le projet bénéficie du soutien nécessaire à sa réussite. Il peut assurer le financement, établir des mesures de performance et se faire le champion de l'adhésion de l'organisation.

Le gestionnaire de projet fait avancer le projet au jour le jour. Il gère le cycle de vie du projet, fixe les délais, identifie les risques, gère le champ d'application et coordonne les communications interfonctionnelles.

Enfin, le développeur est responsable de la construction de la solution. Il s'occupe de tout ce qui est technique : la mise en œuvre de la logique commerciale, l'intégration avec les systèmes existants et l'optimisation des performances.

Même si vous êtes une équipe de deux personnes, définissez clairement les responsabilités de chacun.

Si votre projet est plus complexe, vous pouvez envisager d'attribuer d'autres rôles. 

Rôles supplémentaires

Qu'en est-il des cadres réglementaires ? Qu'en est-il de la manière de servir vos patients ? Qu'en est-il de l'utilisation réelle du robot par les utilisateurs ?

Oui, le déploiement d'une IA est beaucoup plus complexe qu'il n'y paraît à première vue. 

Là encore, plus votre projet est important (ou si vous créez quelque chose de sérieux comme un chatbot financier ou un bot de santé), plus cela est pertinent.

Elles peuvent être prises en charge par une seule personne, attribuées à l'un des rôles clés ou prises en charge par plusieurs personnes.

• Assurance qualité : Fournir une expérience organisationnelle pour s'assurer que le chatbot est conforme aux normes de l'industrie. 
• Concepteur de conversation : Créer un dialogue clair et engageant
• Analyste de données : Traduire les exigences et les résultats du chatbot en mesures de retour sur investissement.
• Spécialiste de la cybersécurité : Garantir des pratiques adéquates en matière de protection des données
• Responsable de la conformité : Respecter les lois et règlements applicables
• Spécialiste du marketing : Communiquer la présence et l'objectif du chatbot aux utilisateurs
• Administrateurs de sites web et de systèmes : Maintenance des serveurs et des conteneurs

4. Choisir une solution de chatbot

Vous avez peut-être déjà choisi votre solution technique. 

Mais si votre équipe est encore dans une phase exploratoire, il y a 3 types d'outils de chatbot à considérer. 

La portée et la capacité de votre projet d'IA varieront considérablement en fonction de l'option que vous choisirez. 

Bricolage ou source ouverte

L'option "bricolage" implique la recherche, la conception, le prototypage, la construction, le test, la configuration, le déploiement, l'hébergement, la maintenance, l'assistance et l'évolution d'une solution.

Cela peut être fait à partir de zéro, mais la plupart des développeurs utiliseront une variété de matériaux open-source pour construire un agent à partir de la base.

Cette option offre un maximum de contrôle et de personnalisation, ce qui permet d'élaborer des solutions sur mesure qui répondent précisément aux besoins spécifiques de l'entreprise.

Toutefois, cette approche exige des ressources de développement, une expertise technique et des efforts de maintenance considérables.

Plate-forme extensible

Les plateformes se situent à l'intersection d'une solution fermée et d'une solution bricolée. 

Ces plateformes de chatbot offrent généralement des conseils et une expertise en matière de CSM, d'hébergement, d'infosécurité, d'aide au développement et d'intégrations préconstruites pour rationaliser la conception et la configuration des solutions.

Les plates-formes extensibles offrent un moyen terme avec des fonctionnalités de type routeur, des couches hautement configurables et des capacités d'intégration. Elles permettent un déploiement plus rapide et une plus grande flexibilité, bien qu'elles requièrent toujours certaines compétences techniques pour la configuration et la personnalisation.

Ces plateformes peuvent offrir un équilibre entre la personnalisation et la facilité d'utilisation. Elles peuvent être étendues de manière plus transparente que les autres options à l'ensemble des départements ou des processus d'entreprise.

Solution propriétaire fermée 

De nombreuses solutions fermées sont spécifiques à un secteur (par exemple, une société de chatbot pour le service à la clientèle ou une plateforme de chatbot pour les médias sociaux), ou offrent une solution "copier-coller" (par exemple, un chatbot générique).

Pour autant qu'ils répondent aux exigences essentielles, qu'ils se connectent de manière transparente aux systèmes existants et que la feuille de route du fournisseur s'aligne sur les ambitions de l'organisation, leur déploiement et leur maintenance peuvent s'avérer extrêmement rentables.

Toutefois, si les solutions propriétaires fermées sont plus rapides à mettre en œuvre, elles ont pour contrepartie une extensibilité limitée, des cas d'utilisation limités, un verrouillage potentiel des fournisseurs, une flexibilité moindre pour s'adapter aux exigences uniques de l'entreprise et une capacité limitée à s'intégrer à d'autres systèmes.

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5. Choisir des partenaires pour le chatbot (facultatif)

Toutes les entreprises ne sont pas en mesure de créer des chatbots en interne. Vous êtes peut-être une équipe de 5 personnes qui n'a pas de bande passante, ou vous voulez un agent IA complexe qui dépasse les capacités de votre équipe.

Quelle que soit la raison, l'utilisation d'un partenaire externe présente quelques avantages :

• Vous n'avez pas besoin d'acheter le logiciel vous-même
• Les délais sont accélérés
• Ils ont déjà de l'expérience et de l'expertise
• Ils peuvent être rentables si vous ne disposez pas de l'expertise nécessaire en interne.

Nous disposons d'une liste assez solide de partenaires et d'indépendants dans le domaine de l'IA - mais quelle que soit la solution que vous utilisez, assurez-vous de trouver une organisation partenaire qui connaît bien cette solution spécifique (et idéalement, votre cas d'utilisation spécifique ou votre secteur d'activité).

La clé de partenariats solides

Il s'agit d'accords de niveau de service solides. C'est tout.

Les accords de niveau de service (SLA) doivent définir clairement les prestations à fournir, y compris les étapes, les délais et les indicateurs de réussite. 

Vous devez également préciser les exigences en matière de temps de disponibilité, de temps de réponse et de résolution des problèmes.

Enfin, vous devez disposer d'une stratégie de sortie. Comment le transfert de connaissances, la propriété intellectuelle et l'accès au système seront-ils gérés après la fin du partenariat ? Qui sera responsable de la maintenance ? Tous ces éléments doivent être signés à l'avance.

6. Élaborer un plan de mise en œuvre

Lorsque nous déployons des chatbots d'IA, nous sommes de grands adeptes de la méthode Crawl-Walk-Run. 

Nous l'utilisons avec nos clients, nous l'utilisons en interne - c'est notre étoile polaire pour la stratégie de mise en œuvre.

Détaillons chaque étape.

Phase 1 : Ramper

Objectif: établir les bases d'un projet et répondre aux besoins immédiats de l'entreprise : Établir les bases d'un projet et répondre aux besoins immédiats de l'entreprise.

Commencez par des solutions d'IA simples pour accomplir des tâches de base à fort impact. Par exemple, un chatbot peut être déployé pour traiter les questions fréquemment posées (FAQ) et fournir un support client de base. 

L'objectif de cette étape est de collecter des données. Que demandent les utilisateurs ? Quelles sont les actions qu'il serait utile d'accomplir ?

La règle du jeu est de gagner rapidement. Valeur du spectacle.

(Veillez également à tester votre solution auprès d'une partie des utilisateurs et à collecter des données avant de la déployer auprès de tous les utilisateurs).

Phase 2 : Marche

Objectif: Améliorer progressivement les capacités de l'IA sur la base des données collectées.

Utilisez maintenant les données de la phase 1. Affinez et développez les capacités de votre chatbot.

Créez des flux de travail plus sophistiqués, éliminez les éléments conversationnels qui font décrocher vos utilisateurs. Continuez à itérer pour améliorer la précision et les performances.

Phase 3 : Exécution

Objectif: Intégrer pleinement l'IA dans les opérations de votre entreprise - et la faire évoluer.

Vous saurez que vous êtes dans la dernière ligne droite lorsque l'IA sera profondément ancrée dans le tissu opérationnel de votre entreprise.

Bien sûr, un projet de chatbot n'est jamais terminé. Comme tout logiciel, il s'agit d'un investissement à long terme qui s'améliore au fur et à mesure des itérations.

Lorsque vous aurez étendu vos activités à la plupart des endroits où vous voyez des possibilités de gains, assurez-vous que l'équipe dispose d'une boucle de retour d'information pour un apprentissage continu. Vous devrez mettre à jour et recycler vos modèles au fur et à mesure que vous obtiendrez de nouvelles données et que les besoins de l'entreprise évolueront.

7. Mesurer le succès

La mesure du succès est trop souvent négligée, alors qu'il s'agit de la partie la plus importante. Les investissements doivent être rentables.

Nous allons parler des indicateurs clés de performance (configurer un chatbot pour qu'il réussisse) et du retour sur investissement (mesurer ce succès).

Indicateurs clés de performance

Vos ICP doivent être définis dès le début de votre projet d'agent d'intelligence artificielle. Chacun d'entre eux doit pouvoir être rattaché à un objectif stratégique que votre agent d'intelligence artificielle est censé résoudre.

Les indicateurs clés de performance de votre agent d'IA doivent :

• Soyez franc
• Inclure les résultats à court et à long terme
• Utiliser des résultats quantifiables, comme des pourcentages exacts.
• Inclure des comparaisons de référence pour montrer clairement les mesures "avant" et "après".

Chaque ICP doit être lié à une valeur monétaire spécifique. Il ne suffit pas de dire qu'un projet permettra d'économiser 10 heures par semaine. Calculez combien d'argent votre investissement dans l'IA vous permettra d'économiser chaque mois ou chaque année, en tenant compte du montant que vous payez à vos employés pour ces 10 heures.

Commencer à un niveau bas, puis augmenter

Bien qu'il soit tentant de maximiser l'impact de votre robot dès le départ, notre équipe Customer Success recommande de viser un retour sur investissement minimal dans un premier temps.

Concentrez-vous sur les gains progressifs. Une fois que le robot a prouvé son efficacité avec cette charge initiale, augmentez progressivement son champ d'application, afin de minimiser les risques et de maximiser le succès à long terme.

Exemples d'indicateurs de performance clés

À quoi ressemblent les indicateurs clés de performance d'un chatbot ?

Si vous cherchez à mesurer l'adoption et l'engagement, les indicateurs clés de performance peuvent inclure le nombre de requêtes traitées, la qualité du retour d'information ou la durée des sessions.

Si vous souhaitez mesurer le chiffre d'affaires et les ventes, vos indicateurs clés de performance peuvent être les taux de conversion, les résultats moyens des ventes incitatives ou croisées, ou les taux de qualification des prospects.

Je n'entrerai pas dans les détails ici - juste assez pour donner une idée de ce à quoi vos ICP devraient ressembler. J'espère que votre équipe sait déjà ce qu'est un indicateur de performance clé. 

Retour sur investissement

Si vous ne l'avez jamais fait auparavant, mesurer le ROI du chatbot peut être plein de récompenses et de coûts cachés.

Nous avons une liste complète de ce qu'il faut prendre en compte lorsque vous essayez d'obtenir une lecture précise du retour sur investissement de votre projet d'IA.

Mesurer l'investissement 

Mesurer correctement votre investissement dans l'IA permet aux entreprises d'avoir une vision complète de son impact. 

Cela signifie qu'il faut prendre en compte plus que les coûts initiaux, tels que la maintenance continue, la formation du personnel et les ressources nécessaires à une intégration réussie.

Je ne vais pas me plonger dans la liste complète ici, mais j'ai rédigé un briefing PDF complet sur la mise en œuvre d'une stratégie de chatbot - vous pouvez consulter la liste complète des éléments à prendre en compte pour mesurer l'investissement. 

Mesure du rendement

Pour mesurer le succès commercial des agents d'IA, il faut d'abord aligner les rendements sur leur cas d'utilisation spécifique. L'impact d'un agent d'IA conçu pour la génération de leads sera très différent de celui d'un agent conçu pour les processus RH internes.

Pour maximiser la valeur, guidez votre équipe dans l'évaluation systématique de tous les domaines que l'agent d'IA pourrait influencer et donnez la priorité à ceux qui ont le plus grand potentiel de résultats mesurables.

Encore une fois, j'approfondis ce point dans le guide cité plus haut, mais je vous épargnerai ce point pour ne pas alourdir le texte. 

Déployer le bon chatbot pour votre entreprise

Nous avons déployé des centaines de milliers de chatbots et nous disposons de la plateforme d'agents d'IA la plus flexible du marché. 

Botpress offre une suite d'intégrations pré-construites, une multitude de ressources éducatives, et un réseau de partenaires experts en construction.

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Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que la méthode "Crawl-Walk-Run" de mise en œuvre d'un chatbot ?

Il s'agit d'une approche de déploiement par étapes : commencer à petite échelle (Crawl), affiner et développer (Walk), et étendre à l'ensemble de l'entreprise (Run). Cette approche réduit les risques et apporte une valeur ajoutée de manière incrémentale.

Puis-je simplement déployer un chatbot et l'améliorer par la suite ?

Oui, c'est en fait la meilleure approche. Commencez par un cas d'utilisation à fort impact, tirez des enseignements du comportement réel des utilisateurs et affinez continuellement sur la base d'analyses.

Pourquoi ai-je besoin d'une stratégie de chatbot au lieu de simplement lancer un bot ?

Parce que lancer un chatbot sans l'aligner sur les objectifs de l'entreprise conduit souvent à une perte de temps et à une mauvaise adoption. Une stratégie claire garantit que votre chatbot génère un retour sur investissement et résout les bons problèmes.

Quels sont les signes indiquant qu'un chatbot n'est pas la bonne solution pour notre entreprise ?

Si vos clients ont besoin d'interactions humaines hautement personnalisées ou complexes (par exemple, des conseils juridiques ou une assistance en cas de traumatisme), un chatbot n'est pas le meilleur choix. De même, si vos données internes sont en désordre ou si vous n'avez pas de cas d'utilisation clairs, il est trop tôt pour commencer.

À quelle fréquence dois-je évaluer et mettre à jour les performances de mon chatbot ?

Au moins une fois par mois, surtout au début. Les chatbots apprennent à partir du comportement réel des utilisateurs, de sorte que des ajustements réguliers basés sur des données les aident à devenir plus intelligents et plus utiles au fil du temps.