- Les chatbots NLP (traitement du langage naturel) sont des outils alimentés par l’IA capables de comprendre et de générer un langage semblable à celui des humains.
- Les chatbots NLP peuvent interpréter des messages variés, détecter l’intention, gérer les fautes de frappe ou l’argot, et maintenir une conversation.
- Les concepts clés du NLP incluent la NLU (compréhension du langage naturel) pour interpréter le sens des messages des utilisateurs, et la NLG (génération du langage naturel) pour formuler des réponses cohérentes, deux éléments essentiels pour des dialogues proches de l’humain.
- Les avantages des chatbots NLP incluent la gestion multilingue, la disponibilité 24h/24, la réduction des coûts et la possibilité de s’intégrer aux systèmes d’entreprise pour automatiser des processus complexes et personnaliser les échanges.
Les chatbots traditionnels étaient autrefois une vraie plaie – mais aujourd’hui, la plupart sont des chatbots NLP, capables de comprendre et de mener des conversations complexes avec leurs utilisateurs.
Grâce à l’IA, les chatbots NLP peuvent mener des échanges flexibles pour atteindre un objectif – comme vendre un produit ou résoudre un problème technique – au lieu de se limiter à un simple questionnaire rigide.
Dans cet article, je vais vous expliquer tout ce qu’il faut savoir sur les chatbots IA en traitement du langage naturel, notamment :
- Chatbots NLP vs chatbots à règles
- Termes courants du NLP
- Avantages des chatbots NLP
- Cas d'usage courants
- Comment créer votre propre chatbot NLP
Qu’est-ce qu’un chatbot NLP a?
Un chatbot de traitement du langage naturel (NLP) est un logiciel conversationnel alimenté par l’IA, conçu pour imiter des conversations humaines avec les utilisateurs.
Les chatbots NLP peuvent être textuels ou vocaux.
Ils utilisent le NLP pour comprendre l’intention d’un message, extraire les informations nécessaires et générer une réponse utile.
De nombreux chatbots NLP sont des agents LLM : des logiciels propulsés par des LLM, mais personnalisés par leur concepteur.
Avec des LLM comme GPT d’OpenAI, il est plus facile qu’on ne le pense de créer son propre chatbot GPT.
Quelle est la différence entre un chatbot NLP et un chatbot à règles a?
Les chatbots NLP utilisent l’IA pour imiter la conversation humaine. Les chatbots traditionnels – ou chatbots à règles – n’utilisent pas d’IA, leurs échanges sont donc moins flexibles.
Les chatbots à règles sont conçus pour suivre strictement les consignes conversationnelles définies par leur créateur.
Si un utilisateur saisit une commande précise, un chatbot basé sur des règles fournira une réponse préétablie.
Mais toute question qui sort de ces règles ne pourra pas être traitée par le chatbot à règles.
Les chatbots NLP comprennent le langage naturel
Les chatbots NLP peuvent, bien entendu, comprendre et interpréter le langage naturel.
Un utilisateur peut envoyer un message comme s’il s’adressait à une autre personne, et un chatbot NLP saura en décoder le sens.
Cela inclut :
- Comprendre les fautes d’orthographe et de grammaire
- Déterminer si un message est une question ou une intention
- Détecter l’émotion de l’utilisateur à travers son langage
Cela rapproche beaucoup plus les chatbots NLP d’une véritable interaction humaine. Un chatbot basé sur des règles ne peut répondre correctement qu’à un nombre limité de commandes.
Les chatbots NLP facilitent de vraies conversations, et pas seulement des questionnaires.
Si un utilisateur interagit avec un chatbot basé sur des règles, toute entrée inattendue mène à une impasse dans la conversation.
À cause de leur programmation stricte, les échanges avec les chatbots à règles ressemblent souvent à des questionnaires : Comment puis-je vous aider aujourd’hui ? Quel modèle vous intéresse ? Quel est votre budget ?
Les chatbots à règles peuvent souvent être remplacés par une FAQ bien documentée. Mais comme un chatbot NLP s’adapte aux indices conversationnels, il peut mener une conversation complète et complexe avec les utilisateurs.
Les chatbots NLP s’améliorent en continu
La seule façon d’améliorer un chatbot à règles est qu’un développeur ajoute de nouvelles règles.
Mais un chatbot NLP va progresser grâce aux données fournies par ses utilisateurs.
Cette capacité d’apprentissage permet au chatbot NLP de mieux comprendre les différentes façons de poser une question ou d’exprimer une intention.
Plus il échange avec les utilisateurs, plus il devient performant pour comprendre les questions et tenir une conversation.
NLP, NLU, NLG, tout un monde !
Comprendre les chatbots NLP, c’est aussi se familiariser avec de nombreux acronymes. Même s’ils sont liés, chacun désigne un aspect précis de la communication entre machines et humains.
Traitement du langage naturel
Le terme le plus large, traitement du langage naturel (NLP), est une branche de l’IA qui se concentre sur les interactions en langage naturel entre machines et humains.
Le NLP vise à permettre aux machines d’interpréter et de répondre au langage humain de façon pertinente et utile.
Lorsqu’on parle de NLP, cela inclut les sous-domaines NLU et NLG.
Compréhension du langage naturel
La compréhension du langage naturel (NLU) est un sous-domaine du NLP.
La NLU se concentre sur la capacité de la machine à comprendre l’intention derrière l’entrée humaine.
La NLU inclut des tâches comme la reconnaissance d’intention, l’extraction d’entités et l’analyse de sentiment – des éléments qui permettent à un logiciel de comprendre le texte fourni par un humain.
Génération du langage naturel
La génération du langage naturel (NLG) est un autre sous-domaine du NLP.
Elle vise à rendre la réponse de la machine aussi cohérente et adaptée au contexte que possible.
La NLG comprend la détermination du contenu (choisir comment répondre à une question), la planification des phrases et la génération du texte final par le logiciel.
Avantages d’un chatbot NLP
Assistance aux employés
Lorsqu’une organisation utilise un chatbot NLP, elle peut automatiser des tâches qui seraient autrement prises en charge par des employés.
Un chatbot peut, par exemple, prendre des appels de support client, planifier des réunions ou réaliser des analyses, puis transmettre les résultats dans un rapport.
Quand les employés passent moins de temps sur des tâches répétitives, ils peuvent se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée – celles qui demandent plus de stratégie, d’empathie ou de créativité.
Traduction gratuite
Les capacités linguistiques d’un chatbot NLP incluent la traduction, ce qui permet aux organisations de servir des utilisateurs dans n’importe quelle langue sans coût supplémentaire.
Les chatbots NLP sont généralement alimentés par de grands modèles de langage (LLM), capables de fonctionner dans plusieurs langues. ChatGPT à lui seul peut être utilisé dans plus de 80 langues différentes.
Lorsque les créateurs de bots utilisent une plateforme pour concevoir des chatbots IA, ils peuvent aussi y intégrer des fonctionnalités de traduction sur mesure.
Support 24h/24 et 7j/7
L’un des avantages de tout chatbot est sa disponibilité permanente.
Comme les chatbots NLP peuvent gérer de nombreuses interactions de bout en bout, les employés ne sont pas toujours nécessaires pour chaque demande individuelle.
Un chatbot d’entreprise étant toujours actif, les entreprises peuvent générer des listes de prospects ou servir leurs clients à toute heure.
Scalabilité
En prenant en charge la majorité des conversations utilisateurs, les chatbots NLP permettent aux entreprises de se développer à un niveau impossible en ne comptant que sur les employés.
Les chatbots NLP peuvent traiter un grand nombre de demandes simultanées, accélérer les processus et accomplir de nombreuses tâches de façon fiable.
Pour faire évoluer une entreprise, l’automatisation par l’IA devient indispensable.
Capacités d’intégration
Peter Gentsch, professeur en IA, souligne dans son livre AI in Marketing, Sales and Service : « Pour l’utilisateur, les chatbots semblent “intelligents” grâce à leurs compétences informatives. Cependant, ils ne sont intelligents que dans la mesure où la base de données sous-jacente l’est. »
Pour créer un chatbot à forte valeur ajoutée, il doit être intégré aux systèmes et plateformes déjà en place dans l’entreprise.
Un chatbot NLP est bien plus utile s’il peut agir dans les systèmes : mettre à jour un CRM, envoyer un e-mail, notifier un collaborateur.
Ce type d’intégration fluide dans les processus métier existants nécessite soit a) que des développeurs créent ces intégrations entre leurs chatbots et leurs systèmes, soit b) l’utilisation de plateformes de chatbots proposant des intégrations natives avec les outils courants.
Réduction des coûts
Les entreprises utilisant l’IA constatent une réduction des coûts de main-d’œuvre de 52 %.
L’un des principaux avantages des chatbots NLP est leur rentabilité : ils permettent aux entreprises de se développer sans explosion des coûts.
Lorsqu’il est bien mis en place, l’automatisation des tâches conversationnelles via un chatbot NLP conduit toujours à un retour sur investissement positif, quel que soit le cas d’usage.
Meilleurs cas d’usage des chatbots NLP
Grâce à leur grande flexibilité, les chatbots NLP peuvent être utilisés dans de nombreux contextes, des chatbots pour entreprises aux agents IA pour petites entreprises. On retrouve des chatbots NLP dans les domaines suivants :
- Services financiers
- Immobilier
- Éducation
- Hôtels et restaurants
- Santé
- Assurance
- Compagnies aériennes
- Secteur public
Mais grâce à leur souplesse conversationnelle, les chatbots NLP peuvent s’adapter à n’importe quel contexte. Ils peuvent être personnalisés pour animer une partie de jeu de rôle, aider aux devoirs de maths ou servir de guide touristique.
Chatbots de support client
L’un des premiers usages largement adoptés des chatbots a été les bots de support client.
Et leur popularité ne cesse de croître. En fait, 83 % des décideurs déclarent vouloir augmenter leur investissement dans l’IA pour le service client au cours de l’année à venir.
Le support client est un cas d’usage naturel pour les chatbots NLP, grâce à leur disponibilité 24/7 et leur capacité multilingue.
Depuis l’époque des chatbots traditionnels à règles, les équipes de support client délèguent les demandes les plus simples aux chatbots.
Avec l’arrivée des chatbots NLP, l’automatisation par l’IA peut désormais traiter des demandes clients de plus en plus complexes, de l’aide à l’achat à la résolution de problèmes techniques.
Chatbots de génération de leads
De nombreux cas d’usage des chatbots NLP existent dans un parcours de vente optimisé par l’IA, notamment la qualification de leads et la génération de leads par IA.
Les chatbots NLP sont parfaitement adaptés à la génération de leads, étant donné le volume important de conversations à qualifier pour les équipes commerciales et marketing.
Un chatbot peut interagir avec les visiteurs du site web, ou envoyer des messages aux contacts par e-mail ou via d’autres canaux de messagerie.
Pour exploiter tout leur potentiel, les chatbots NLP doivent être intégrés à tous les systèmes internes pertinents.
Un chatbot de génération de leads doit être connecté au CRM de l’entreprise, à un système de prise de rendez-vous (comme Calendly), et être déployé sur les canaux de messagerie les plus adaptés (email, site web ou plateformes comme WhatsApp).
Chatbots internes pour les employés
Si la plupart des chatbots NLP sont destinés aux clients, de plus en plus d’entreprises les adoptent pour leurs processus internes.
Cela peut inclure les RH, le support informatique ou l’aide à des tâches internes comme la documentation.
Ce type de chatbot est surtout répandu dans les grandes entreprises avec de nombreux employés.
Comment créer un chatbot NLP en 5 étapes
Même si les développeurs peuvent créer leurs propres chatbots NLP de zéro, la plupart des organisations utilisent une plateforme de chatbot pour concevoir leurs assistants IA.
Une plateforme permet à votre équipe de créer un chatbot sur mesure avec des intégrations natives, une sécurité renforcée et des fonctionnalités prêtes à l’emploi.
Voici un guide étape par étape pour créer votre propre chatbot NLP :
Étape 1 a: Choisir une plateforme
De nombreuses entreprises ont choisi de créer leur propre chatbot NLP à partir de zéro.
Cela peut sembler séduisant : liberté totale, page blanche, pas d’abonnement mensuel. Mais rares sont ceux qui poursuivent longtemps dans cette voie.
Développer de zéro demande beaucoup de temps et de ressources. Résultat : votre chatbot sera plus long à mettre en place, ou de moindre qualité – voire les deux.
Lors du choix de la plateforme, gardez à l’esprit les besoins spécifiques de votre entreprise.
Si vous cherchez une plateforme qui ne limite pas les possibilités de votre chatbot, privilégiez une solution d’entreprise avec des standards ouverts et une architecture extensible.
Si la confidentialité des données est votre priorité, recherchez une plateforme offrant un haut niveau de sécurité.
Si votre équipe de développement débute, choisissez une plateforme avec une interface facile à prendre en main.
Si vous cherchez l’inspiration, consultez notre sélection des meilleures plateformes de chatbots.
Et si vous souhaitez organiser un appel dès demain, vous pouvez contacter notre équipe commerciale.
Étape 2 a: Rassembler vos données
Si vous souhaitez entraîner votre chatbot sur des informations internes – comme les politiques RH ou les historiques de support client – il faudra rassembler les données sur lesquelles vous voulez former votre bot.
Toutes les entreprises n’utilisent pas de données originales pour entraîner leur chatbot. Souvent, un prompt avancé suffit à concevoir les parcours conversationnels.
Mais si vous voulez un chatbot qui personnalise davantage l’offre de votre entreprise, collecter et utiliser vos propres données pour l’entraînement est une bonne solution.
Étape 3 a: Construire votre chatbot
Lorsque vous choisissez votre plateforme de chatbot, assurez-vous qu’elle propose suffisamment de ressources pédagogiques pour accompagner votre équipe tout au long du projet.
Par exemple, nous proposons des cours en ligne, des livestreams quotidiens et de nombreux tutoriels sur YouTube.
La création d’un bot peut sembler complexe au début ; avoir des ressources à disposition facilite grandement le processus.
Et si votre équipe débute dans la création de bots, la plupart des plateformes de chatbot d’entreprise proposent un éditeur visuel en glisser-déposer pour visualiser facilement vos parcours.
Étape 4 a: Intégrer et personnaliser
Les chatbots ne fonctionnent pas isolément. Leur objectif ne se limite pas aux interactions avec les clients ou à l’explication d’une seule politique.
Les chatbots NLP les plus utiles pour les entreprises sont intégrés à l’ensemble des systèmes et plateformes de votre société.
Cela peut inclure des tableaux, des documents, votre site web ou d’autres services tiers – comme Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Mixpanel, Telegram, WhatsApp ou Zendesk.
Si vous utilisez une plateforme de chatbot IA, la majeure partie du temps de votre équipe sera consacrée à perfectionner les intégrations de votre bot, plutôt qu’à construire le chatbot lui-même.
Et si vous choisissez une plateforme performante, elle vous permettra de personnaliser le ton et la personnalité de votre chatbot.
Vous n’aurez pas à choisir chaque mot, mais vous pourrez définir quand votre chatbot doit adopter un ton plus conciliant, ou quel type de langage utiliser pour présenter vos produits.
Étape 5 : Déployer
L’un des grands avantages d’un chatbot est qu’il peut être déployé facilement sur n’importe quelle plateforme ou canal de messagerie.
De nombreuses entreprises choisissent de déployer un chatbot non seulement sur leur site web, mais aussi sur leurs réseaux sociaux ou leurs plateformes de messagerie internes.
Les chatbots NLP sont un moyen efficace de mettre en place une stratégie omnicanale réussie.
Vos utilisateurs bénéficient du même service sur plusieurs canaux, et reçoivent une aide adaptée à chaque plateforme.
Par exemple, un client qui contacte un chatbot WhatsApp peut demander à changer son mot de passe sur votre système interne.
Déployez un chatbot NLP personnalisé le mois prochain
Les entreprises qui survivront aux cinq prochaines années seront améliorées par l’IA.
Les chatbots NLP permettent aux entreprises de faire évoluer leurs processus métier avec une rentabilité auparavant inatteignable.
Botpress permet aux entreprises de créer des chatbots personnalisés, alimentés par des LLM, ainsi que des agents IA. Nos agents sont déployés pour tous les cas d’usage et intégrés à n’importe quel système ou canal.
Commencez à créer dès aujourd’hui. C’est gratuit.
Ou contactez notre équipe commerciale pour en savoir plus.
FAQ
1. Quels critères dois-je utiliser pour évaluer les plateformes de chatbots NLP ?
Pour évaluer les plateformes de chatbots NLP, concentrez-vous sur des critères essentiels comme la facilité d’utilisation (pour les utilisateurs techniques et non techniques), la prise en charge des grands modèles de langage (LLM), les options d’intégration avec vos systèmes existants (par exemple, CRM ou API), la scalabilité, la compréhension multilingue et la flexibilité de personnalisation. Une documentation complète et un support actif sont également indispensables.
2. Quels sont les principaux défis d’intégration avec les chatbots NLP ?
Les défis d’intégration les plus courants avec les chatbots NLP concernent la connexion à des systèmes anciens sans API moderne et la gestion des modifications du back-end qui peuvent perturber les parcours conversationnels. L’authentification et la cohérence des données entre plateformes compliquent aussi les intégrations.
3. Comment les plateformes open-source se comparent-elles aux solutions commerciales pour le développement de chatbots NLP ?
Les plateformes de chatbot NLP open source offrent un contrôle total, ce qui les rend idéales pour les développeurs ayant besoin de personnalisation. Cependant, elles manquent souvent de simplicité d’utilisation, d’intégrations prêtes à l’emploi, d’hébergement géré et de support entreprise que proposent les solutions commerciales. Pour les équipes disposant de ressources techniques limitées, les options commerciales sont donc plus rapides à mettre en place.
4. Puis-je changer de plateforme après avoir déjà créé un chatbot ?
Oui, il est possible de changer de plateforme de chatbot après en avoir créé un, mais cela implique de recréer les flux de conversation, de réintégrer les systèmes backend et de migrer les données d’entraînement ainsi que la mémoire utilisateur. Même si c’est techniquement faisable, cela demande une planification. Il est important d’évaluer les fonctionnalités de la nouvelle plateforme pour éviter toute régression.
5. Comment les chatbots NLP garantissent-ils la confidentialité des données des utilisateurs ?
Les chatbots NLP garantissent la confidentialité des données en chiffrant les informations lors du transfert et du stockage, et en offrant des contrôles précis sur la conservation et l’accès aux données. Les meilleures plateformes respectent les réglementations telles que le RGPD, HIPAA ou CCPA, et permettent de configurer la gestion du consentement et les journaux d’accès.
