Entrez dans une nouvelle ère (2024) : adoptez l’IA conversationnelle pour des interactions plus intelligentes !

Sometimes, it seems like just yesterday that individuals dreaded interacting with impersonal, robotic chatbots that often couldn’t be of much help. However, nowadays, not only are most users happy with their chatbot conversations—80% of consumers who have interacted with one say their experience was positive—but many aren’t even aware when they’re not speaking with a human.

Conversational AI is one of the main catalysts for this marked evolution and shift in public perception. This intelligent technology has elevated bots from simple, rule-based software to advanced, dynamic systems capable of learning from themselves and improving their performance over time. These improved capabilities benefit both businesses and customers alike by strengthening internal operations and improving the overall customer experience (CX).

Today, we’ll dive into conversational AI, how it might be used in real-world scenarios, and some best practices you can employ to ensure your technology reaches its full potential.

Qu’est-ce que l’IA conversationnelle ?

L’IA conversationnelle est la technologie qui permet aux chatbots de générer des conversations semblables à celles des humains avec des utilisateurs, en comprenant les saisies de ces derniers et en interprétant leur signification. Il s’agit d’un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui tire parti de concepts tels que les réseaux neuronaux, l’apprentissage automatique et le NLP (traitement automatique du langage naturel) pour concevoir des chatbots. 

Le nombre de canaux utilisés par une entreprise pour communiquer avec ses clients ne fait que croître, mais les applications de messagerie des réseaux sociaux restent les canaux préférés des clients. Cela correspond aux pratiques de communication quotidiennes des clients dans leur vie personnelle. Les applications de messagerie et l’IA conversationnelle sont compatibles, ainsi de plus en plus d’entreprises tirent parti de celle-ci pour générer une meilleure expérience utilisateur. Le marché de la technologie de l’IA conversationnelle devrait atteindre une valeur de 43,7 milliards de dollars en 2030.

Quels sont les éléments d’une IA conversationnelle ?

L’IA conversationnelle tire parti de la compréhension du langage naturel (NLU) et de l’apprentissage automatique (ML) pour générer des interactions utilisateur semblables à celles des humains. Les deux éléments clés de l’IA conversationnelle sont :

• Le traitement automatique du langage naturel (NLP) : cette fonctionnalité basée sur l’IA permet aux bots d’interpréter le contexte à partir d’un langage écrit ou oral en faisant la liaison entre des mots, des expressions et des formules familières. Imaginez une requête du type « Où est ma commande ? ». Les humains peuvent formuler cette demande de diverses façons et le traitement automatique du langage naturel peut les analyser rapidement afin de comprendre l’intention initiale.

• Apprentissage automatique (ML) : l’apprentissage automatique est un ensemble d’algorithmes, de fonctionnalités et d’ensembles de données qui permettent aux bots d’apprendre à partir du comportement des utilisateurs et d’améliorer constamment leurs fonctionnalités. À mesure que l’algorithme d’apprentissage automatique reçoit des données utilisateur supplémentaires, il améliore son aptitude à reconnaître des schémas et à formuler des prévisions.

Contrairement à un chatbot conversationnel, capable de comprendre et de traiter les différentes questions d’un utilisateur, un chatbot traditionnel basé sur des règles ne sera pas en mesure de reconnaître les différentes variations de la même question et d’y répondre, ce qui entraîne souvent le mécontentement de l’utilisateur.

Comment créer une IA conversationnelle ?

La première étape de la création d’une IA conversationnelle implique de comprendre les besoins et les principales questions que les utilisateurs pourraient avoir par rapport à votre produit. Les étapes clés de la création d’une IA conversationnelle sont les suivantes :

1. Créer une liste de questions fréquemment posées pour les utilisateurs finaux Les FAQ (Foire aux questions) sont la base du processus de développement d’une IA conversationnelle. Elles aident à identifier certaines des requêtes et des préoccupations les plus communes chez les utilisateurs finaux, aidant ainsi à limiter le volume d’appels pour l’équipe d’assistance. Si aucune liste de questions n’est disponible pour le produit, alors les interactions réussies de l’équipe avec les clients peuvent permettre de constituer la base d’une liste de questions à laquelle l’IA conversationnelle peut contribuer. Par exemple, un client d’une banque peut formuler une demande de service pour la commande de chéquier ou l’activation de nouveaux comptes. La liste de questions pourra inclure celles-ci, en plus d’autres indiquées ci-dessous :

   • Comment commander un chéquier ?

   • Comment activer mon compte bancaire ?

2. Utiliser les FAQs pour définir les objectifs de l’outil basé sur l’IA Les FAQ permettent de saisir l’intention de l’utilisateur, ce qui peut constituer la base de la définition des objectifs tels que la commande d’un chéquier dans l’outil basé sur l’IA. Une fois l’objectif défini, celui-ci peut être intégré à une IA conversationnelle telle que Freshdesk Omni. Ensuite, l’entreprise devra exercer son outil d’IA conversationnelle à reconnaître les différentes façons susceptibles d’être utilisées par un client lorsqu’il interrogera l’outil en quête de cette information. Chaque objectif peut être évoqué via diverses expressions et la collaboration avec les équipes analytique et d’assistance pourra vous aider à connaître les différentes formulations employées par les clients dans leurs interactions avec l’équipe d’assistance. L’outil peut également être affiné en utilisant les données et les requêtes des recherches effectuées sur le site Web, les conversations du chat Web et l’analyse des données des transcriptions du centre d’appels. 

Ces éléments pourront aider à générer une conversation pertinente avec les utilisateurs, en fonction de leurs besoins.

Comment fonctionne l’IA conversationnelle ?

L’IA conversationnelle utilise le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour aider le logiciel à comprendre le texte ou la voix de l’utilisateur, puis l’apprentissage automatique pourra exercer ce même logiciel à devenir plus précis dans la prédiction des solutions, sans être explicitement programmé à le faire.

Les étapes du processus de l’IA conversationnelle sont les suivantes :

1. Collecte des entrées : l’utilisateur entre des informations via un site Web ou une application, sous un format textuel ou vocal.

2. Analyse des entrées : différentes technologies sont utilisées pour l’analyse des entrées en fonction de leur type.

   • Entrée textuelle : si l’entrée est textuelle, la solution d’IA conversationnelle utilisera la compréhension du langage naturel (NLU), une sous-catégorie du traitement automatique du langage naturel (NLP), pour interpréter la signification de l’entrée et en déduire son intention. 

   • Entrée vocale : si l’entrée est basée sur un discours oral, l’IA conversationnelle utilisera une combinaison de reconnaissance vocale automatique (ASR) et de compréhension du langage naturel (NLU) pour analyser les données.

3. Gestion de la réponse : au cours de cette étape, la génération automatique de textes (NLG), une sous-catégorie du traitement automatique du langage naturel (NLP), formulera une réponse pour la requête.

4. Affinement de la réponse : les algorithmes d’apprentissage automatique utiliseront les données de cette entrée pour affiner les réponses du chatbot basé sur l’IA et apporter plus de précision au fil du temps.

Chatbots vs IA conversationnelle

L’IA conversationnelle est un domaine de l’intelligence artificielle qui comprend l’ensemble des technologies de communication basée sur l’IA, dont les chatbots. Cependant, tous les chatbots ne fonctionnent pas forcément avec la technologie de l’IA conversationnelle. Les chatbots basés sur des règles utilisent toute une série de règles prédéfinies pour proposer des solutions. Ces chatbots basiques ne peuvent pas répondre à des questions qui sortent du cadre des règles prédéfinies, ni apprendre au fil des interactions.

À l’inverse, les chatbots avancés basés sur l’IA conversationnelle peuvent reproduire des interactions semblables à celles des humains et traiter un vaste éventail de tâches et de transactions complexes. Les chatbots d’IA conversationnelle utilisent le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour comprendre le contexte de la question avant de générer des réponses semblables à celles des humains. Ces chatbots apprennent à mesure qu’ils interagissent et peuvent se perfectionner via l’ajout de données afin d’améliorer leur précision et leurs performances. Le chatbot conversationnel fonctionne de manière fluide via divers canaux, notamment Internet, les applications mobiles et les réseaux sociaux. Il garantit que chaque interaction avec un client s’inscrit dans le cadre global de la conversation et peut être récupéré pour n’importe quelle communication ultérieure du client avec l’entreprise. Il assure un transfert fluide et rapide du bot à l’agent, ce qui évite aux clients d’avoir à se répéter et permet d’améliorer leur expérience.

Quels sont les avantages de l’IA conversationnelle ?

Les principaux avantages de l’IA conversationnelle sont un meilleur engagement client, des expériences client personnalisées, l’évolutivité et la rentabilité.

1. Meilleur engagement client : les chatbots basés sur l’IA conversationnelle peuvent comprendre l’intention de l’utilisateur sans s’appuyer uniquement sur des réponses régies par des règles, ils peuvent donc communiquer de manière proactive avec un utilisateur et démarrer une conversation. Une fois la conversation lancée, un chatbot d’IA conversationnelle peut aider les utilisateurs en leur indiquant des ressources pertinentes, des informations supplémentaires sur les produits ou les prochaines étapes possibles. Les entreprises ont compris les avantages de l’IA conversationnelle pour l’engagement proactif auprès des clients et l’amélioration de l’expérience client en général.

2. Personnalisation : les fonctionnalités de personnalisation de l’IA conversationnelle aident les chatbots à apprendre du contexte historique et évite aux clients d’avoir à répéter leurs explications concernant un même problème. Elle permet également aux chatbots de fournir des recommandations aux utilisateurs finaux. Parmi les avantages de l’IA conversationnelle, on trouve également la capacité pour les entreprises d’effectuer des ventes croisées de produits auxquels les clients n’auraient pas initialement pensé.

3. Expérience client cohérente : la plupart des interactions avec l’équipe d’assistance étant répétitives et basées sur des recherches d’informations, les entreprises peuvent programmer l’IA conversationnelle pour traiter divers cas d’utilisation, en garantissant une expérience client cohérente et complète. Cela permet de créer une continuité au sein de l’expérience client et de libérer de précieuses ressources humaines, rendues alors disponibles pour traiter d’autres requêtes plus complexes.

4. Évolutivité : l’IA conversationnelle permet aussi d’ajouter une infrastructure d’assistance moins onéreuse et plus rapide que l’embauche de nouveaux employés. Elle aide les entreprises à faire évoluer rapidement leur assistance, surtout lorsque les produits sont amenés à toucher de nouveaux marchés géographiques, ou lors de brèves hausses inattendues de la demande, par exemple au moment des fêtes.

5. Rentabilité : ajouter du personnel à une équipe de service client peut s’avérer coûteux, surtout lorsque vous cherchez à répondre aux requêtes client en dehors des horaires de bureau. Grâce à un logiciel de chatbot basé sur l’IA conversationnelle, les entreprises peuvent créer des bots intelligents qui les aideront à réduire les coûts d’assistance, à répondre instantanément en fournissant une assistance 24 h/24 et 7 j/7 à leurs clients potentiels.

How to implement conversational AI into your business

Introducing conversational AI into your business environment can be a transformative step toward improving customer service, streamlining operations, and boosting engagement. However, the process of integrating these advanced solutions requires careful planning and strategic execution to ensure they deliver the desired outcomes. 

To verify that your technology is set up for success, we recommend considering the following best practices throughout the implementation process:

1. Set clear goals

Start here by assessing areas where conversational AI can provide the most value, such as improving customer service efficiency, enhancing user engagement, or driving sales. Define measurable objectives that align with your business needs, such as reducing response times, increasing customer satisfaction scores, or boosting conversion rates.

Once goals have been designated, it’s essential to develop a plan for how your AI technology will help achieve them. This involves setting up key performance indicators (KPIs) to track progress and regularly reviewing them to assess the effectiveness of the AI system and make adjustments as needed. 

2. Analyze business and determine needs

Firstly, you’ll need to collect data on existing workflows, customer feedback, and performance metrics to identify your particular challenges or inefficiencies. This analysis should highlight areas where automation can offer significant benefits, such as enhancing personalization, gathering data-driven insights, or streamlining repetitive tasks.

After you’ve established a clear understanding of your business needs, you can determine the specific capabilities required from a conversational AI software. Be sure to align your requirements with identified needs, ensuring that the solution you choose effectively addresses your organizational challenges and integrates seamlessly with current systems.

3. Keep stakeholders informed

Keeping stakeholders involved throughout the implementation process is vital for ensuring smooth adoption and alignment with business objectives. Begin by establishing a clear communication plan that outlines how and when individuals will receive updates about the project. Team leaders might engage stakeholders through regular meetings, newsletters, or progress dashboards to help maintain transparency and keep everyone aligned on the project’s goals and timelines.

It’s paramount to tailor communication to the needs and interests of different stakeholder groups as well. For executives, you may choose to focus on strategic impacts, return on investment (ROI), and how the conversational platform aligns with broader organizational goals. For operational teams and end-users, insights into how the AI system will affect their daily tasks and any changes they can expect may be more relevant.

4. Establish budget

Establishing a budget for implementing conversational AI requires a comprehensive evaluation of both direct and indirect costs associated with the technology. You should consider all components involved, such as the cost of the AI software, hardware requirements, integration with existing systems, and any necessary customization. Don’t forget about expenses related to training staff, ongoing maintenance, and potential upgrades or expansions as well.

Next, you must align your budget with your business objectives and expected ROI. Here, determine how the conversational AI system will impact your operations and evaluate the potential savings or revenue improvements it can bring. By carefully aligning your budget with your organizational goals, you can effectively manage the implementation of conversational AI while maximizing its value.

5. Research software

When evaluating different software to determine the best conversational AI for your company, start by clearly defining your specific needs and objectives. Assess the features that are critical to your operations, such as NLP capabilities, connection with existing systems, scalability, and customization options. Then, conduct thorough research by reviewing product specifications, client testimonials, and case studies to understand how each solution meets these requirements.

You’ll also need to engage in hands-on evaluations to assess how well each conversational system aligns with your business requirements. We suggest requesting a demo or trial to test the functionality, ease of use, and compatibility with your existing systems. Comparing these aspects will help you identify which platform offers the best value for your investment and fits seamlessly into your organization’s operations.

6. Continually monitor success and gather feedback

After your new technology has been introduced, it’s crucial that you regularly review your established KPIs to evaluate how well the AI is meeting its goals and where it may require improvements. You can leverage reporting and analytics tools to gather data on user interactions and system performance, providing a comprehensive view of the AI's impact and effectiveness.

Gathering feedback from employees and customers is also essential for refining your conversational AI system. Encourage these stakeholders to provide input on their experiences with the platform, using surveys, feedback forms, or direct interviews to collect insights on satisfaction and any challenges encountered.

Conversational AI best practices for 2025

Maximizing the potential of your conversational AI requires more than just deploying the technology; it involves implementing a proven set of best practices that ensure the system operates efficiently and delivers expected value. Whether it’s fine-tuning NLP capabilities or providing clear paths to human assistance, there are several factors that can enhance the effectiveness of your intelligent solution.

Be open and honest

When implementing AI-driven interactions, organizations should clearly inform customers that they’re interacting with an intelligent software rather than a human representative. This can be achieved by clearly stating this at the start of each conversation or incorporating it into the design of the interface. This kind of transparency helps manage expectations and prevents confusion, especially when the technology can’t handle a complex inquiry and needs to escalate it to a human agent.

In addition to disclosing its use, it’s important to provide information on how the AI works, and what it can and cannot do. Offering a brief explanation of the platform’s capabilities, such as resolving common queries or handling specific tasks, allows individuals to understand the purpose of the AI and when they might need to interact with a live representative.

Be accessible wherever the customer is

Companies should prioritize integrating conversational AI across multiple digital channels that their customers frequently use. This might include websites, mobile apps, social media platforms, and even voice-enabled devices such as smart speakers. By deploying intelligent solutions across these touchpoints, businesses can provide seamless support on every occasion, allowing individuals to access assistance on their preferred channels at any time.

Ensuring that conversational AI is capable of omnichannel messaging not only improves accessibility, but also creates a unified experience where customer interactions can easily move between different platforms without losing context.

Offer easy access to live agent at customers request

Providing easy access to a human rep is critical for maintaining a positive customer experience when utilizing conversational AI. To achieve this, businesses should design their intelligent system with clear escalation options that allow users to switch to a live agent at any point in the conversation. This can be done by incorporating simple commands such as “Speak to an agent” into the interface, ensuring that customers can easily find these options without frustration. 

In the event that a real-world representative isn’t immediately available, the AI can inform the customer of their place in the queue or offer alternative options like scheduling a callback. This enhanced transparency helps manage customer expectations and reduce frustration. 

Ensure AI matches brand voice

It’s paramount that you tailor your AI's language, tone, and style to reflect the unique personality of your brand. For example, if your business is known for being friendly and approachable, the AI should use conversational and informal language that feels personable and engaging. Conversely, if your organization operates in a more formal industry like finance or law, your software might communicate in a more professional and authoritative manner.

Beyond language and tone, be sure to incorporate brand-specific terminology and messaging into your intelligent solution. This can include using phrases, slogans, or references that are unique to your brand, as well as ensuring the system is knowledgeable about your company’s values, products, and services. By doing this, your AI will be able to engage customers in a way that feels personalized and on-brand, thus enhancing the overall UX.

Cas d’utilisation de l’IA conversationnelle

Un service client basé sur l’IA constitue la solution la plus efficace pour les entreprises souhaitant fournir des expériences client personnalisées qui favorisent l’engagement et la fidélisation. Les entreprises qui déploient l’IA conversationnelle génèrent de multiples avantages pour l’expérience client, elles réduisent les coûts de service de 20 %, améliorent l’acquisition de clients et augmentent les ventes incitatives de 20 %. En plus d’améliorer la qualité du service client, la technologie basée sur l’IA conversationnelle aide également à améliorer la productivité et l’efficacité de vos employés. 

Les chatbots basés sur l’IA et les assistants vocaux sont les formats favoris d’IA conversationnelle utilisés pour le service client et le déploiement omnicanal. Exemple de cas d’utilisation d’IA conversationnelle dans les entreprises :

• Support client : les chatbots en ligne remplacent les agents humains pour les requêtes client générales associées à la confirmation, au suivi et aux annulations de commande, aux recommandations personnalisées et autres. Ils permettent aux clients d’accéder à des services et à une assistance 24 h/24, améliorant ainsi leur expérience. Ils permettent également aux agents de gagner un temps considérable, qu’ils peuvent employer pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. Exemples : bots de messagerie sur des sites Web avec des AI agents, applications de messagerie Slack, etc.

• Accessibilité : les entreprises peuvent devenir plus accessibles pour leurs clients en déployant des chatbots basés sur l’IA conversationnelle sur différents canaux de messagerie tels que WhatsApp, Apple Business Chat et Facebook Messenger. Les fonctionnalités de dictée vocale et de traduction basées sur l’IA conversationnelle sont couramment utilisées pour améliorer l’accessibilité aux utilisateurs de technologies d’assistance. Elles permettent de réduire les frictions au sein du service client et facilitent la communication des utilisateurs avec votre entreprise.

• Processus de ressources humaines : l’IA conversationnelle aide à optimiser de nombreux processus de ressources humaines, tels que la formation, le recrutement, l’intégration des employés et bien d’autres choses. Le service client peut tirer parti de l’IA conversationnelle pour accélérer l’intégration des agents et optimiser leur formation. Les chatbots basés sur l’IA conversationnelle destinés aux agents peuvent aider les nouveaux agents en leur apportant des ressources de formation, en les mettant en contact avec l’équipe appropriée pour obtenir de l’aide et en assurant le suivi de leurs performances.

• Génération de leads : l’IA conversationnelle aide à optimiser de nombreux processus marketing tels que la génération de leads, la création de contenus, la gestion de campagnes et bien plus encore.  Les chatbots basés sur l’IA conversationnelle peuvent aider les entreprises à entamer de manière proactive des conversations avec les utilisateurs visitant leur site Web, leurs applications ou leurs boutiques et en les encourageant à découvrir vos produits, ou à collecter des informations les concernant en vue de communications ultérieures. L’IA conversationnelle facilite ainsi le processus de génération de leads. 

• Engagement client : les chatbots basés sur l’IA conversationnelle permettent aux clients de partager facilement leurs suggestions et leurs commentaires. Les chatbots basés sur l’IA conversationnelle peuvent, par exemple, proposer un sondage ou inviter l’utilisateur à livrer ses commentaires à la fin de n’importe quelle interaction. Ces commentaires aideront les entreprises à mieux comprendre les attentes de leurs clients et à identifier les points à améliorer.

L’IA conversationnelle génère des expériences conversationnelles similaires aux conversations humaines au sein de services d’entreprises de différents secteurs, améliorant ainsi l’engagement et la fidélisation des clients.