Guide complet sur les taux de confinement des chatbots [2025]

Un taux de confinement élevé est le signe d’un chatbot IA efficace.

Mais qu’est-ce que le taux de confinement ? Et comment l’améliorer ?

Vous êtes au bon endroit : découvrons ensemble ce qu’est le taux de confinement, les bonnes pratiques, comment le mesurer, pourquoi il peut être bas et comment y remédier.

C’est parti !

Qu’est-ce que le taux de confinement d’un chatbot ?

Le taux de confinement d’un chatbot correspond à la part des interactions ou requêtes utilisateurs traitées avec succès par le chatbot, sans avoir besoin d’escalader vers un humain.

Il mesure l’efficacité du chatbot à résoudre des problèmes ou fournir des informations dans son périmètre. C’est un indicateur clé pour les chatbots d’entreprise, comme :

• Chatbots de support client
• Chatbots de support technique
• Chatbots RH
• Et autres chatbots d’assistance

Un taux de confinement élevé indique généralement que le chatbot répond efficacement aux besoins des utilisateurs, réduit la charge des agents humains et améliore l’efficacité opérationnelle.

Trouver le bon équilibre entre automatisation et intervention humaine

Aucune entreprise ne devrait viser un taux de confinement de 100 %. Il y aura toujours des situations où votre équipe souhaitera échanger directement avec un utilisateur, par exemple pour des ventes importantes ou la gestion de sujets sensibles nécessitant une approche personnalisée.

L’objectif n’est pas de supprimer totalement l’humain, mais de trouver le bon équilibre : l’automatisation prend en charge les tâches répétitives ou simples, libérant ainsi votre équipe pour les interactions à forte valeur ajoutée.

En concevant votre chatbot pour qu’il puisse transférer facilement à un humain si besoin, vous garantissez aux utilisateurs un accompagnement adapté au bon moment, ce qui améliore l’efficacité et la satisfaction client.

Comment mesurer le taux de confinement de mon chatbot ?

Pour mesurer le taux de confinement de votre chatbot, suivez ces étapes :

1. Suivez le nombre total d’interactions et d’escalades

Comptez le nombre total d’interactions utilisateurs avec le chatbot sur une période donnée. Cela inclut toutes les conversations, requêtes ou tâches initiées par les utilisateurs.

Puis relevez le nombre d’interactions transférées à des agents humains ou marquées comme non résolues par le chatbot.

Les « escalades » peuvent inclure les transferts directs vers un agent humain ou les cas où l’utilisateur demande explicitement de l’aide.

2. Calculez le taux de confinement

Utilisez la formule suivante :

Taux de confinement = (1− [Interactions transférées / Interactions totales]) × 100

Par exemple, si votre chatbot a géré 900 interactions sur 1 000 sans escalade, vous calculez :

Taux de résolution = (1−1000/100​) × 100 = 90 %

3. Ou utilisez des outils d’analyse

Appuyez-vous sur des outils d’analyse de chatbot ou des plateformes de service client qui suivent et rapportent automatiquement des indicateurs comme le taux de confinement. Ces outils fournissent souvent des informations complémentaires sur les raisons des escalades et la satisfaction des utilisateurs.

En surveillant et en optimisant régulièrement ce taux, vous améliorez l’efficacité et l’expérience utilisateur de votre chatbot.

Pourquoi le taux de confinement de mon chatbot est-il faible ?

Un taux de confinement faible survient souvent lorsque le bot a du mal à comprendre les requêtes, manque de données pertinentes ou ne sait pas gérer des tâches complexes. Les utilisateurs sollicitent alors une aide humaine car le chatbot ne répond pas à leurs attentes.

Voici les causes fréquentes d’un faible taux de confinement :

• Mauvaise reconnaissance des intentions ou mauvaise interprétation des requêtes
• Base de connaissances limitée ou obsolète
• Incapacité à maintenir le contexte dans la conversation
• Absence d’intégrations avec les sources de données clés
• Périmètre d’action du chatbot mal défini

Bonnes pratiques pour des chatbots à fort taux de confinement

Utilisez des LLM plutôt que des classifieurs d’intentions

Les chatbots à fort taux de confinement reposent généralement sur des LLM plutôt que sur des classifieurs d’intentions.

Les LLM excellent dans la compréhension du langage naturel nuancé et s’adaptent à des formulations variées, ce qui les rend idéaux pour gérer des requêtes complexes ou inattendues.

Ils éliminent le besoin de cartographies d’intentions rigides, permettant au chatbot (parfois appelé agent LLM) de répondre de façon flexible et précise à un large éventail de demandes.

Comme notre COO l’explique dans son article, Botpress utilise des LLM à la place des classifieurs d’intentions, contrairement à nos concurrents.

Concevez des conversations adaptatives

Plutôt que de s’appuyer sur des parcours figés, les chatbots doivent pouvoir s’adapter dynamiquement au comportement de l’utilisateur en temps réel.

En exploitant la conscience du contexte et des algorithmes de prise de décision, le bot ajuste son approche au fil de la conversation. Il reste ainsi pertinent, même si l’utilisateur change de sujet, donne des informations incomplètes ou pose des questions de suivi, ce qui améliore le taux de résolution.

La façon la plus simple de concevoir un chatbot dynamique est d’utiliser l’IA agentique : votre bot pourra alors décider de la meilleure approche selon les outils à sa disposition.

Exploitez les systèmes augmentés par la recherche

Combiner la génération augmentée par la recherche (RAG) avec des intégrations comme les CRM et bases de connaissances libère tout le potentiel d’un chatbot.

En récupérant des informations actualisées et spécifiques depuis des sources fiables, le bot peut répondre à des questions complexes et accomplir des tâches en plusieurs étapes sans intervention humaine.

Comment améliorer le taux de confinement de mon chatbot ?

Bonne nouvelle : vous pouvez augmenter le taux de confinement de votre chatbot. Tout dépend de la façon dont vous le développez et de la manière dont vous communiquez sur son utilité auprès de vos utilisateurs.

Voici 6 leviers pour améliorer le taux de confinement de votre chatbot :

1. Améliorez la reconnaissance des intentions avec les LLM

Passer des classifieurs d’intentions traditionnels aux LLM devrait améliorer votre taux de confinement.

Contrairement aux cartographies rigides, les LLM comprennent le langage naturel nuancé et s’adaptent à des formulations variées. Cette compréhension avancée réduit les malentendus et permet au chatbot de gérer des conversations complexes et imprévisibles avec précision et fluidité.

2. Enrichissez la base de connaissances

Mettre à jour régulièrement la base de connaissances de votre chatbot est essentiel pour garantir des interactions satisfaisantes.

Ajoutez fréquemment de nouvelles FAQ, des informations produits et des solutions aux problèmes courants. Cela permet au chatbot de traiter davantage de requêtes et d’apporter des réponses précises et rapides.

3. Multipliez les parcours proposés

Avant d’escalader vers un humain, votre chatbot tente de résoudre les demandes de façon autonome. S’il n’y parvient pas, proposez davantage de parcours alternatifs à l’utilisateur.

Ajouter des options de secours, comme des questions de clarification ou des solutions alternatives, offre plus de chances de répondre aux besoins des utilisateurs.

4. Intégrez du support tout au long du parcours

Si votre flow comprend des processus complexes (prise de rendez-vous, dépannage…), assurez-vous que l’utilisateur puisse les accomplir sans intervention humaine. Un chatbot capable d’accompagner l’utilisateur dans ces démarches évite le recours à un agent.

5. Expliquez clairement à quoi sert votre chatbot

Établissez des attentes claires dès le départ. Expliquez aux utilisateurs ce que le chatbot peut gérer et dans quels domaines il est le plus performant. Cela évite les frustrations en orientant les conversations vers les sujets où le bot est le plus compétent, ce qui augmente ses chances de réussite.

6. Suivi des performances

Suivez des indicateurs clés comme les demandes non résolues, les taux d’escalade et les scores de satisfaction pour mesurer les performances de votre chatbot. Utilisez ces données pour identifier les axes d’amélioration et évaluer l’efficacité des mises à jour.

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FAQ

1. Comment les taux de résolution autonome influencent-ils la satisfaction et la fidélisation client sur le long terme ?

Les taux de résolution autonome ont un impact direct sur la satisfaction et la fidélisation client. Lorsqu’un chatbot résout un problème sans intervention humaine, le client bénéficie d’un support plus rapide et fluide. Cela renforce la confiance et augmente les chances que le client revienne et recommande votre marque.

2. Quel est le retour sur investissement d’une amélioration du taux de résolution autonome par rapport à l’embauche de nouveaux agents humains ?

Améliorer le taux de résolution autonome offre un meilleur retour sur investissement que l’embauche de nouveaux agents, car cela permet de traiter un plus grand volume sans augmenter les effectifs. Les agents peuvent ainsi se concentrer sur les cas complexes nécessitant empathie ou expertise. Sur le long terme, cela améliore l’efficacité et l’expérience client, tout en réduisant le coût par résolution.

3. Quel est l’objectif idéal de taux de résolution autonome pour les entreprises, et comment le définir ?

Pour les entreprises, le taux de résolution autonome idéal se situe généralement entre 70 et 90 %, mais la cible exacte dépend de la complexité des cas d’usage et du niveau d’automatisation souhaité. Un taux élevé est préférable, à condition que le bot continue de résoudre les problèmes avec précision, sans générer de frustration chez les utilisateurs.

4. Quel rôle jouent les boucles de retour utilisateur dans l’amélioration du taux de résolution autonome ?

Les boucles de retour utilisateur sont essentielles pour améliorer la résolution autonome, car elles mettent en évidence les points d’échec du bot. Ces données permettent aux équipes de réentraîner les modèles et de combler les lacunes de connaissances qui limiteraient autrement l’efficacité du bot.

5. Quels types d’intégrations (CRM, ERP, etc.) ont le plus d’impact sur la résolution autonome ?

Les intégrations avec les CRM, ERP et bases de connaissances ont le plus d’impact sur la résolution autonome, car elles permettent au chatbot d’accéder à des données personnalisées et en temps réel – comme le suivi de commande, les informations de compte ou les stocks – et donc de traiter une plus grande variété de demandes.