Comment fonctionne un chatbot ?

Si vous ne savez pas ce qu'est un chatbot, lisez d'abord Qu'est-ce qu'un chatbot ?.

Il est étonnant de voir un chatbot bien conçu en action, mais c'est encore plus puissant lorsque vous comprenez comment un chatbot fonctionne réellement.

Nous allons vous donner une vue d'ensemble de la fabrication d'un chatbot. Depuis les composants utilisés dans la fabrication d'un chatbot jusqu'au flux réel d'informations dans le chatbot.

Il est évident que les composants exacts requis pour un chatbot donné dépendront du type de chatbot que vous construisez, mais cela vous donnera une idée des composants disponibles.

Connecter votre chatbot à un canal

Chaque chatbot a besoin d'un canal pour permettre à l'utilisateur d'interagir avec lui. Le canal est en fait une plateforme de messagerie telle que Facebook Messenger, Slack, Telegram, Microsoft team ou un chat web intégré.

Vous avez besoin d'au moins une plateforme de messagerie, mais vous pouvez également connecter plusieurs plateformes de messagerie et permettre aux utilisateurs de choisir celle qu'ils préfèrent.

Le canal est l'interface utilisateur du chatbot, de la même manière qu'une page web vous permet d'interagir avec un logiciel par des clics.

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Décryptage de l'entrée avec Traitement du langage naturel

Les moteurs de traitement du langage naturel (NLP) sont capables d'identifier les intentions cachées dans une phrase en langage naturel. Il est important de préciser "langage naturel" car, contrairement aux robots moins intelligents qui ont besoin d'instructions claires, chatbots peut comprendre des conversations de type humain.

Par exemple, les phrases suivantes ont toutes la même intention, qui est de réserver un vol :

1. Je veux réserver un vol
2. Je veux aller de Dubaï à Moscou
3. J'ai besoin d'un vol

Pour qu'un chatbot puisse comprendre un texte ou un discours en langage naturel, il doit avoir accès à des moteurs NLP.

Le moteur NLP peut prendre une phrase et en extraire l'intention avec un certain niveau de confiance. Le traitement du langage naturel est un domaine de l'intelligence artificielle qui nécessite une certaine formation.

C'est pourquoi, sur le site Botpress, nous demandons ce que nous appelons des énoncés. Elles constituent un élément important de la compréhension. Les énoncés sont des variations d'une phrase, différentes façons de formuler la même intention.

Les moteurs de PNL s'en serviront pour s'entraîner.

Gestionnaire de dialogues / Constructeur de conversations visuelles

Il s'agit également d'une partie importante d'un chatbot, car c'est là que vous concevez l'expérience. Une fois que le chatbot a compris l'intention, il doit prendre une décision.

Il y a trois choses très courantes qui peuvent se produire : prendre des mesures, demander des informations ou traiter une intention non justifiée.

Votre outil visuel de construction de conversations vous permet de concevoir ce qui va se passer, comment cela va se passer et le langage utilisé pour y parvenir.

Si je dis "Réservez-moi un vol demain pour Paris". Le moteur NLP détectera mon intention de réserver un vol. Il extraira demain comme heure de départ, Paris comme lieu de destination, mais il manquera la ville de départ. Le constructeur de conversations visuelles vous permettra de gérer le fait que vous devez demander une ville de départ et ensuite prendre l'action de réserver le vol.

Il s'agit d'un exemple très simple, mais vous pouvez comprendre que dans certains cas, la complexité est plus grande et que la conception d'une bonne expérience peut être cruciale pour le succès de votre chatbot ; c'est pourquoi le gestionnaire de dialogue est une pièce essentielle du puzzle.

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Analyse

L'analyse est nécessaire pour surveiller et mesurer les performances de chatbots. Elles fournissent des indicateurs sur le chatbot, tels que le nombre d'utilisateurs et le type d'engagement. Il est évidemment essentiel pour les développeurs de chatbots de recueillir ces types de données.

Il vous donne des informations précieuses sur l'engagement de vos utilisateurs afin de comprendre ce qui peut manquer et quels sont les domaines clés à améliorer.

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Système de gestion de contenu

Le contenu, tel que le texte dans la langue de l'utilisateur et les fichiers multimédias, doit être géré indépendamment du flux de la conversation. La langue, les fichiers multimédias et la mise en œuvre peuvent changer en fonction de l'utilisateur, du contexte et de la plateforme de messagerie.

Le contenu, comme le code, doit être entretenu de manière professionnelle et contrôlé à la source. Cela vous permet de découpler le contenu du reste du chatbot, ce qui le rend réutilisable et surtout plus facile à maintenir.

C'est très simple, mais très important de gérer votre contenu de manière indépendante.

L'homme dans la boucle

L'humain dans la boucle est la capacité de l'humain à prendre le contrôle du chatbot. Certains pourraient penser qu'il ne s'agit pas d'une fonctionnalité indispensable, mais c'est en fait le cas.

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles un humain pourrait vouloir reprendre manuellement la conversation avec le chatbot, la plus courante étant que le chatbot n'a pas compris ce que l'utilisateur final a dit.

Ce serait se mentir que de croire qu'un chatbot aura raison 100 % du temps. Même si nous faisons des progrès constants en la matière, il ne peut pas être parfait pour tout gérer. Lorsqu'un utilisateur sort du cadre, un humain dans la boucle devient essentiel pour maintenir une bonne expérience utilisateur.

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Architecture

Bien que l'architecture ne soit pas un composant, comme tout logiciel, chaque chatbot a une architecture. Si l'architecture du logiciel n'est pas de qualité, le chatbot ne sera pas extensible et ne pourra pas être facilement entretenu.

Le plus grand avantage de l'utilisation d'une plateforme d'IA conversationnelle pour construire votre chatbot est que tout est déjà architecturé de manière à permettre l'évolutivité et la maintenabilité.

Tout ce que vous avez à faire est de créer un serveur localement ou sur le site cloud, et vous êtes prêt à construire et à automatiser.

Botpress a une architecture modulaire qui permet d'activer ou de désactiver facilement certains modules qui ne sont pas des composants de base.

En outre, vous pouvez créer votre propre module pour étendre les capacités de la plateforme et, bien sûr, de votre chatbot.

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Comment les données circulent-elles dans le chatbot ?

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Ces éléments sont tous essentiels pour que votre chatbot fonctionne le mieux possible. Si vous enlevez un de ces éléments, vous n'obtiendrez pas la même expérience.

D'un point de vue macroéconomique, voici comment l'information circule.

L'utilisateur entre dans le système par le biais du canal. La première chose que fait cette information est d'entrer dans le Dialog Manager pour être évaluée par le moteur NLP. Le moteur NLP tente de décrypter les phrases pour trouver une intention et renvoie cette information au Dialog Manager.

Si une intention est détectée, c'est au DM de décider de la marche à suivre en fonction de l'arbre de décision. Si une tierce partie doit être impliquée, le responsable du dialogue en fera la demande.

Tout est ensuite renvoyé à l'utilisateur par le même canal que celui qu'il a utilisé.

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Bien qu'il s'agisse d'une version simplifiée du fonctionnement d'un chatbot, vous pouvez certainement apprécier la complexité de la construction d'une telle expérience d'un point de vue UX et technique.

L'utilisation d'une plateforme d'IA conversationnelle open source réduit considérablement le temps consacré à la mise en place de l'infrastructure afin de vous assurer que vous tirez rapidement profit de votre chatbot.