Pour répondre aux demandes des utilisateurs, les marques ont de plus en plus recours aux solutions conversationnelles. Ces dernières années ont vu fleurir de plus en plus de ces agents intelligents, en contexte B2B, B2C, mais également B2E.
Intuitifs, personnalisables et attachants, les chatbots vont-ils finir par remplacer nos bons vieux moteurs de recherche ou ne sont-ils qu’une mode passagère ?
Une tribune de Patrick SEGUELA, Directeur Général de Synapse Développement
Il ne s’agit pas ici de créer une concurrence entre deux solutions conversationnelles, pas plus que de dresser un tableau exhaustif du très large spectre de solutions de recherches existant sur le marché, mais de présenter une vision simplifiée des deux grandes catégories disponibles.
Ainsi, loin d’un exposé technique sur le fonctionnement de ces outils, nous nous attacherons ici à vous en présenter les spécificités, afin de mieux comprendre laquelle pourrait correspondre à votre projet selon vos besoins.
Si les chatbots sont en pleine expansion ces dernières années, il faut préciser qu’ils ne sont en aucun cas l’évolution des moteurs de recherche.
Leur fonctionnement, par essence différent, en fait une solution alternative, pertinente pour certains cas d’usage, mais en aucun cas universelle. En somme, même en abordant une vision à long terme, les chatbots ne sauraient remplacer purement et définitivement les moteurs de recherche.
Par contre, ils sont une alternative intéressante à considérer selon la marque, l’environnement et le besoin exprimé…
Interroger un moteur de recherche ou un chatbot, c’est pareil ?
Dans le cadre d’un moteur de recherche comme d’un chatbot, la recherche d’une information part en premier lieu de la requête de l’utilisateur.
Les moteurs de recherche vont identifier les mots clefs de la requête de l’utilisateur et effectuer un matching avec leurs index pour en faire remonter une liste de résultats.
Aujourd’hui, la plupart sont capables de repérer les synonymes, voire de comprendre une requête mal orthographiée.
Dans le cas des chatbots, l’utilisateur entre une requête entièrement rédigée en langage naturel. Le robot va alors rechercher dans sa base de connaissances pour trouver une réponse.
Cette base de connaissances est généralement rédigée manuellement par le botmaster à la création du chatbot et la machine effectue ensuite une association entre la question posée et ses réponses pré-rédigées.
Cette association peut se faire de deux manières : les chatbots les plus simples effectuent un « matching » par mots-clefs, c’est-à-dire qu’ils vont chercher dans la base de connaissances les questions rédigées comprenant les mêmes mots que la requête entrée par l’utilisateur.
Le matching par mots-clefs offre souvent des résultats mitigés, car la compréhension de la requête est alors très limitée.
Certains chatbots, dotés de la technologie de « Machine Reading » produisent automatiquement leurs propres séries de questions-réponses et peuvent associer les demandes des utilisateurs à ces scénarios, ce qui leur permet de répondre précisément tout en citant des extraits de leur documentation.
Plus évolués, ils sont ainsi capables d’aller bien au-delà d’un simple niveau de repérage de mots clefs et peuvent désormais procéder à une véritable analyse de textes, à la fois syntaxique et grammaticale, mais également sémantique.
Ils sont ainsi en mesure de comprendre le sens de la requête et d’ainsi la rapprocher d’une des questions présentes dans leur base de connaissances, et ce même si les termes la composant sont totalement différents.
Les chatbots, tout comme les moteurs de recherche, effectuent ensuite un classement des résultats en fonction de leur pertinence avant de les renvoyer à l’utilisateur.
Pourtant, malgré un fonctionnement technique relativement similaire, c’est l’intention de recherche qui marque la plus grosse différenciation entre un moteur de recherche et un chatbot.
Dans le cas d’un moteur de recherche, l’utilisateur attend une liste ordonnée de résultats, alors qu’en questionnant un chatbot, il s’attend à recevoir une réponse. La distinction entre les deux est importante, car elle induit deux processus de recherche différents.
En effet, sur un moteur de recherche, l’utilisateur souhaite obtenir une liste de résultats. Afin de l’obtenir, il entre une ou plusieurs requêtes par mots-clefs puis parcourt les résultats obtenus pour déterminer si la recherche a été concluante ou non. Cela oblige à une recherche par itérations et à une démarche par essence active, autonome.
C’est l’utilisateur qui est maître et responsable de sa recherche : la qualité des résultats sera intrinsèquement liée à la pertinence de la requête et des mots-clefs rentrés.
Pour affiner une requête, et compléter sa rechercher par mots clefs, l’utilisateur peut avoir recours à la recherche à facettes, par filtres de recherche.
Néanmoins dans ce cas, c’est à lui d’itérer pour trouver la combinaison de mots-clefs et de filtres qui lui permettra d’obtenir les meilleurs résultats.
Le moteur de recherche est un outil. Il ne cherche pas à désambiguïser : il n’interagit pas avec l’utilisateur.
A contrario, un chatbot est appelé « agent conversationnel » car il est, par définition, dans l’interaction avec l’utilisateur. L’utilisateur pose une question pour laquelle il attend donc une réponse précise. La recherche se fait via la discussion.
Le chatbot veut imiter le dialogue entre humains et va pour cela reproduire une conversation de messagerie instantanée, comme l’utilisateur pourrait avoir avec un agent de support par exemple.
Contrairement au moteur de recherche qui va produire des itérations, le chatbot produit des interactions plus linéaires.
L’utilisateur est donc guidé dans sa recherche, qu’il peut effectuer en langage naturel. Contrairement au moteur de recherche, le chatbot ne recherche que LA bonne réponse et ne répond donc pas nécessairement du premier coup à la requête de son utilisateur.
S’il ne trouve pas directement dans sa base de connaissances la réponse adéquate, il va, par le dialogue, aider l’utilisateur à spécifier ou désambiguïser sa requête.
Il va le questionner, vérifier ce qu’il recherche pour cartographier correctement la demande et parvenir à la réponse adaptée au cas spécifique de l’utilisateur.
De fait, l’utilisation d’un chatbot est particulièrement préconisée en substitution partielle ou en accompagnement d’un service support, d’un conseiller clientèle ou d’un conseiller RH par exemple.
Interaction naturelle VS exhaustivité des résultats
Les chatbots offrent le grand avantage de pouvoir être interrogés en langage naturel.
Il faut pour cela que la solution intègre des briques de Traitement Automatique du Langage (Natural Language Processing – NLP en anglais), pour permettre à l’utilisateur de pouvoir s’exprimer comme il le ferait avec un interlocuteur humain, c’est-à-dire dans un langage naturel.
Bien évidemment, ces technologies d’Intelligence Artificielle, bien que très performantes, ne sont pas infaillibles.
L’illusion n’est pas parfaite, mais certains chatbots parviennent à gérer les fautes d’orthographe et de frappe, comprennent les idiomatismes régionaux et les anglicismes et permettent ainsi d’obtenir une conversation plutôt fluide.
En ce sens, le chatbot, contrairement au moteur de recherche, offre un nouveau mode d’interaction, plus simple et plus en adéquation avec le besoin d’immédiateté qui gagne petit à petit toutes les générations.
Il répond également à un besoin d’applications plus humaines, de conversationnel et de simplicité d’utilisation permis par une interface en langage naturel complètement intuitive.
Particulièrement bien adapté au smartphone, il répond au besoin d’outils toujours plus nomades.
Le moteur de recherche, à l’inverse, demande à l’utilisateur plus de souplesse et d’adaptabilité pour être manipulé efficacement.
Néanmoins, les connaissances des chatbots sont limitées à ce qui leur a été fourni en « base de connaissances ».
Ils sont donc très rapidement bloqués lorsqu’ils sont interrogés hors de ce périmètre. Puisqu’ils recherchent une réponse précise, ils sont beaucoup plus susceptibles de ne pas trouver de réponse qu’un moteur de recherche.
Ils peuvent en revanche compenser cette frustration en passant la main à un opérateur humain, permettant ainsi à l’utilisateur de pouvoir obtenir satisfaction par un autre biais.
Le moteur de recherche présente quant à lui l’avantage de fournir une liste exhaustive de résultats correspondant aux mots-clefs entrés et aux filtres de recherche sélectionnés.
Il va rechercher dans son index les résultats cohérents et afficher une liste classée selon le score de pertinence. Cela peut être particulièrement bien adapté aux recherches universitaires ou journalistiques par exemple, qui visent davantage l’exhaustivité et la pluralité des sources plutôt que la facilité d’interaction.
De plus, le moteur de recherche offre une approche plus directe : les résultats sont affichés quasi instantanément. L’absence de dialogue raccourcit ainsi le processus de recherche.
L’expérience utilisateur, la valeur ajoutée des chatbots…
Effectuer une recherche à l’aide d’un chatbot, c’est avant tout profiter d’une expérience particulière, c’est dialoguer pour obtenir une aide sur un besoin spécifique.
Contrairement à un moteur de recherche souvent austère et difficile d’accès, le chatbot n’a aucun besoin de filtre ou de trouver le bon mot-clef pour l’interroger : l’utilisateur n’a pas besoin de s’adapter à la machine.
Il pose sa question comme il écrirait à un conseiller humain et obtient une réponse unique de la part de cet agent virtuel.
En outre, le chatbot introduit une gamification de la recherche que ne permet pas le moteur de recherche : qui n’a jamais tenté de piéger un chatbot en lui posant des questions pour le pousser dans ses retranchements ?
Cordial, sympathique, drôle, attachant, le chatbot est le reflet de son entreprise, et peut être un véritable atout pour les marques.
Grâce aux options de personnalisation de plus en plus poussées, il est un véritable outil de branding et peut s’inscrire facilement dans une stratégie marketing.
Avatar, nom, couleurs, forme, gifs, emojis… les leviers de personnalisation sont nombreux et permettent de modeler l’agent conversationnel à l’image de la marque qu’il représente.
Il est également porteur de valeurs fortes. Vecteur d’innovation, le chatbot dynamise et rajeunit une image de marque en ce qu’il utilise des technologies d’Intelligence Artificielle récentes et en perpétuelle amélioration.
De par son aspect conversationnel, il véhicule également des valeurs d’échange puisqu’il permet de créer par le dialogue un lien avec l’utilisateur, un attachement, et du même fait un sentiment d’appartenance à la marque.
Parce qu’il est actif dans l’interaction, le chatbot peut également être un moyen pour la marque de pousser du contenu à l’utilisateur.
Messages promotionnels, suggestions, contenus personnalisés… le chatbot n’est pas qu’un outil de recherche, il est également un nouveau canal de communication à part entière.
Néanmoins, si le moteur de recherche est obligatoirement plus froid et impersonnel, cela lui permet d’être particulièrement adapté aux contextes scientifiques et rigoureux où la personnalisation et le conversationnel ne sont ni pertinents, ni utiles.
Afin de rechercher un ensemble de documents relatifs à une pathologie par exemple, l’emploi d’un moteur de recherche sera davantage préconisé que celui d’un chatbot.
En somme il n’y a pas de solution meilleure qu’une autre, les deux ne répondant pas au même besoin et ne s’utilisant pas dans le même contexte.
Analyser la cible, le contexte d’utilisation, l’usage souhaité permettra souvent de déterminer rapidement si un chatbot ou un moteur de recherche est plus approprié.
Dans les deux cas, il faut garder à l’esprit que dans le domaine de l’intelligence artificielle et du traitement automatique du langage, des progrès rapides seront encore réalisés dans les mois et années à venir.
Il est donc de mise de rester attentifs aux nouvelles opportunités offertes par ces technologies, le meilleur restant à venir…