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Quelle est la différence entre l'IA conversationnelle et les chatbots basiques ?

Publié le 08/08/2023 par Ojasvini, Sabrina Khoulalène et Anna Hammond

Les entreprises sont sans doute conscientes des limites des chatbots traditionnels lorsqu'il s'agit d'interagir avec leurs clients. De fait, quand on parle d'automatisation du service client, le passage à l'étape suivante pourrait impliquer l'utilisation de plateformes d'intelligence artificielle conversationnelle. Dans cet article, nous verrons ce qu'est l'IA conversationnelle et nous la comparerons aux chatbots basiques.

IA conversationnelle vs chatbots

Qu'est-ce qu'un chatbot ?

Les chatbots sont des logiciels informatiques qui visent à imiter ou reproduire les conversations humaines pour fournir certains services. Comme ils sont automatisés, ils ont tendance à effectuer les tâches plus rapidement que les humains. La technologie NLP (Natural Language Processing) ou, en français, TALN (Traitement Automatique du Langage Naturel) est au cœur du chatbot et l'aide à comprendre les demandes des utilisateurs et à y répondre.

Les entreprises utilisent différents types de chatbots en fonction de leurs besoins. Parmi les plus courants, citons les chatbots de compétences (qui suivent les ordres et exécutent directement une action), les chatbots d'assistance clientèle (qui sont conçus pour résoudre un problème donné), les chatbots assistants (qui répondent immédiatement aux questions des clients) et les chatbots transactionnels (créés pour effectuer une transaction pour le compte d'un client).

Comment fonctionne l'IA conversationnelle ?

L'IA conversationnelle est une technologie capable d'identifier et de répondre aux entrées textuelles et vocales. Dans le service à la clientèle, cette technologie est généralement utilisée pour interagir avec les clients de manière plus humaine et dynamique. Cette interaction passe par un robot d'IA dans une messagerie ou par un assistant vocal au téléphone. Ces plateformes d'IA conversationnelle aident les algorithmes d'apprentissage profond à comprendre le langage humain et à identifier l'intention de l'utilisateur.

De plus, l'IA conversationnelle peut être considérée comme un concept de chatbot de haut vol. La technologie de l'IA est souvent associée à d'autres processus et flux de travail comme l'apprentissage automatique (article en anglais), le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, entre autres. En tant que telle, l'IA conversationnelle permet de faire la distinction entre un chatbot basique, basé sur des règles (qui ne peut accomplir qu'un nombre limité de tâches) et un chatbot à intelligence artificielle (potentiellement capable de résoudre des problèmes humains complexes).

Principales différences entre l'IA conversationnelle et les chatbots basiques

Les chatbots et l'IA conversationnelle sont souvent employés indifféremment. Néanmoins, il existe des différences notables entre eux, comme:

Les chatbots basiques n'effectuent qu'un nombre de tâches limitées

Supposons qu'un client pose une question facile et qu'un chatbot basique lui réponde à partir de son petit registre de réponses prédéfinies. Idéalement, un chatbot devrait avoir un exemple concret des différentes façons de formuler une question, mais un chatbot basique aura sans doute besoin d'aide pour effectuer des tâches compliquées. 

D'autre part, un système d'IA conversationnelle utilise la reconnaissance du langage naturel et sait qu'une question peut être posée de différentes façons, ce qui signifie que les robots d'IA sont capables de gérer les erreurs, comme les fautes d'orthographe, alors qu'un chatbot basique risquerait de ne pas comprendre la demande.

L'IA contribue à améliorer le service client

Les systèmes d'IA conversationnelle performants peuvent imiter les émotions, telles que l'empathie ou la sympathie, afin d'établir une relation avec le client grâce à une interaction plus personnelle, alors qu'un chatbot basique agit généralement avec une approche plus robotique.

Par exemple, il se peut qu’un chatbot basique ne soit capable de répondre qu'à la première demande de l'utilisateur et qu’il ignore la suivante. Un système d’IA conversationnelle sera en mesure, quant à lui, de répondre aux deux demandes et les traitera simultanément au cours de la conversation.

L'investissement initial dans une plateforme d'IA est plus élevé

Si une entreprise décide de modifier ses produits ou ses services, il faudra réadapter les chatbots. De ce fait, les chatbots basiques ne répondent pas toujours aux besoins  d’entreprises en constante évolution. Ainsi, bien que l'investissement initial dans l'IA reste plus élevé, les frais de maintenance sont moindres en comparaison au chatbot. Les frais supplémentaires sont réduits et le personnel peut se dédier à des tâches d'assistance plus complexes plutôt qu'à des demandes de renseignements répétitives.

Les logiciels d'IA conversationnel créent un référentiel de données clients

L'IA conversationnelle permet aux entreprises de recueillir des données à partir des appels et des interactions avec les clients. L'entreprise est capable de faire le lien entre une transaction en cours et une interaction passée ou de demander des informations complémentaires lors d'un appel en cours. Cette utilisation des données implique toutefois des responsabilités quant à la sécurité des données clients. Une entreprise aura donc sans doute besoin d'inclure des conseillers en sécurité informatique dès la conception de son système d'IA conversationnelle. Cela permet de s'assurer que les transactions seront correctement cryptées et que toutes les règles de gouvernance informatique en vigueur seront appliquées au nouveau système. Comme ces systèmes utilisent de multiples sources de données, il faudrait également savoir à qui appartiennent ces données, qui peut les utiliser et dans quel but. 

3 questions à Tanguy Vincent, expert en IA conversationnelle

Pour aller plus loin sur le sujet et éclairer les PME, GetApp s’est entretenu avec un expert en IA conversationnelle : Tanguy Vincent, responsable solutions digitales & innovation Expérience Client chez AG2R La Mondiale et animateur du podcast Pointbot.

1. Comment l’IA conversationnelle répond-elle aux besoins actuels des services clients ?

Les individus demandent de plus en plus d’interactions qu’avant. Il y a plusieurs années, on demandait, par exemple, un remboursement en envoyant un courrier, et on espérait obtenir une réponse dans les semaines à venir. Aujourd’hui, on dépose sa demande en ligne, et 48 heures après, on se rapproche du service client pour connaître son avancée. Il y a dorénavant une augmentation des demandes des clients. Cependant, les entreprises n’ont pas toujours la capacité de recruter du personnel pour toutes les gérer. Les solutions conversationnelles permettent alors d’automatiser les échanges tout en gardant un aspect ouvert et dynamique. Elles vont traiter toute une masse de demandes avec une équation économique acceptable pour l’entreprise.

2. Quelles évolutions peut-on envisager pour l’IA conversationnelle dans les prochaines années ?

L’IA conversationnelle combinée avec l’IA générative vont sûrement apporter une approche hybride et changer le fonctionnement de la relation client. Aujourd’hui, les bots et les solutions conversationnelles tels qu’on les mène supposent une première couche d’IA conversationnelle qui va engager la conversation de manière libre avant d’entrer dans des scénarios qui sont nécessaires pour maîtriser la conversation et poser les bonnes questions.

Je pense que demain l’IA générative va pouvoir améliorer significativement ces scénarios. Nous n’aurons plus des scénarios figés mais un outil capable de créer un dialogue entre le client et une vaste base de connaissance qui rendra plus dynamique la conversation. Cela fera fortement évoluer les solutions d’IA conversationnelle. Aujourd’hui, l’IA conversationnelle permet de créer des variations au sein de la conversation et à l’avenir, elle sera sans doute accompagnée par l’IA générative qui va lui permettre d’étendre le fond de ces discussions. Cependant, cela supposera un défi lié à une maîtrise de la conversation beaucoup plus complexe. Car, en comptant sur l’IA générative, le service client a besoin d’être certain de ses réponses et de leur tonalité car ces aspects reflètent son image de marque et le contenu produit peut l’engager.

3. Quels sont, selon vous, les limites de l’IA conversationnelle ?

L’IA conversationnelle reste une machine programmée pour un certain nombre de choses et ne maîtrise pas ce qui sort de son champ de connaissances quand l’humain a une capacité d’adaptabilité. Que l’IA conversationnelle fasse bien ou mal son travail, elle le fera de manière systématique et répétitive. À mon sens, il existe encore une lacune de maturité pour encadrer cette typologie de solutions. Pour ce faire, il faudrait une double compétence : une compétence technico-fonctionnelle qui comprend la manière dont fonctionne ce type d’algorithmes et permet de détecter les axes d’améliorations et une compétence métier pour savoir ce qu’il faut dire et comment le dire.

En ce qui concerne le contact humain, il revient à chaque entreprise de décider si elle souhaite le maintenir ou non. Avec le groupe qui m’emploie, nous avons fait le choix d’utiliser l’IA et les bots sur notre site internet pour fournir des réponses génériques. Si la personne souhaite une réponse individualisée, elle ira dans l’espace client où elle s’identifiera et sera éventuellement en contact avec un conseiller. Cependant, on peut parfaitement aussi décider de faire des solutions conversationnelles une nouvelle forme d’interface. Plutôt que de créer un site web avec un espace client où le client peut trouver toutes les informations sur l’avancée de sa dernière commande par exemple, on met en place une interface conversationnelle où le client pose des questions, est identifié et où l’IA se sert d’un système d’informations pour fournir la réponse adéquate. Aussi ces solutions conversationnelles peuvent-elles être vues comme étant de nouvelles interfaces qui viennent compléter voire remplacer l’espace client.

En effet, il existe des entreprises qui s’appuient exclusivement sur des solutions conversationnelles écrites et vocales pour traiter un nombre grandissant de demandes et accompagner leur croissance en limitant les coûts liés à l’embauche de personnel. Dans ce cas de figure où tout le service client est remplacé par une IA conversationnelle, les risques sont liés à l’image de l’entreprise qui peut être perçue comme moins humaine. Par ailleurs, je constate que l’erreur est plus tolérée quand elle est commise par un humain que par une machine.

Cependant, cette configuration dispose également de certains avantages en étant disponible 24h/24, 7 jours/7 et en étant capable de répondre simultanément à un vaste nombre de clients. Selon moi, du moment où la réponse est fournie de manière claire et rapide, les clients seront satisfaits même si leur interlocuteur est une machine.

L'IA conversationnelle profite à la fois aux clients et aux entreprises

L'IA conversationnelle risque de changer la donne dans le secteur du service client qui est en pleine évolution. Les entreprises devraient donc choisir une plateforme ou un système qui leur permette d'évoluer rapidement tout en tirant le meilleur parti des derniers développements. Le pouvoir croissant de l'IA conversationnelle ou d'un chatbot très avancé repose sur sa capacité à recueillir et à utiliser les données dans l'intérêt des clients et des entreprises.

Et maintenant ? Consultez notre catalogue de logiciels d’IA conversationnelle pour trouver l’outil qu’il vous faut.


Cet article peut faire référence à des produits, programmes ou services qui ne sont pas disponibles dans votre pays, ou qui peuvent être limités par les lois ou règlements de votre pays. Nous vous suggérons de consulter directement l'éditeur du logiciel pour obtenir des informations sur la disponibilité du produit et le respect des lois locales.

À propos des auteurs

Ojasvini est analyste de contenu pour l'Australie. Elle écrit sur les technologies logicielles essentielles aux PME, notamment les tendances qui participent à leurs développement.

Ojasvini est analyste de contenu pour l'Australie. Elle écrit sur les technologies logicielles essentielles aux PME, notamment les tendances qui participent à leurs développement.


Sabrina, analyste de contenu pour GetApp, suit les dernières tendances technologiques et donne des conseils stratégiques aux PME. Fan de cinéma, rock et tennis.

Sabrina, analyste de contenu pour GetApp, suit les dernières tendances technologiques et donne des conseils stratégiques aux PME. Fan de cinéma, rock et tennis.


Anna était analyste de contenu pour GetApp.

Anna était analyste de contenu pour GetApp.