Les limites des chatbots actuels et retours d’expérience

30/10/2019
Par Alexandre Colin
TeamBrain, écouter vos clients

Sommaire

Pourquoi un tel engouement ?

Les solutions permettant de répondre aux sollicitations des utilisateurs et de bénéficier de l’automatisation/robotisation (prospects, employés, clients…) pour réduire l’intervention humaine font sens sur le plan économique. Ils pourraient effectivement rendre service aux utilisateurs en répondant à leurs interrogations.

Est-ce que ça marche bien ?

Il faut prendre en considération deux chiffres :

  • En moyenne seuls 55% des utilisateurs sont satisfaits des réponses données par un chatbot. Donc en clair 1 réponse sur 2 est mauvaise. Le meilleur ratio obtenu est 75%, par un site de voyage bien connu en France, en bout d’un process bien précis, lorsqu’il n’y a presque plus de questions à poser (on a choisi une ville de départ, une destination, la date du voyage, il ne reste qu’à acheter le billet). Le ratio devrait être de 90% à minima.
  • Setuper/paramétrer un chatbot pour qu’il fonctionne ‘à peu près correctement’ sur 1 seul domaine coûte entre 30.000 à 150.000€.

Un chatbot classique, c'est SEULEMENT 55% de satisfaction … Pourquoi?

Les chatbots sont conversationnels donc ils ont besoin de comprendre ce que les gens disent et c’est là qu’est le HIC. Les chatbots ne comprennent pas les utilisateurs comme un humain, du moins pas encore.

Par exemple, une expérience personnelle lors d’une visite de VivaTech 2017 :

Question 1 : [Je demande au robot] quelles sont les entreprises présentes à VivaTech?

Réponse : “Là je peux t’aider, voici les entreprises présentes…”  => bonne réponse.

Question 2 : [Je demande au robot] comment je peux faire connaître mon entreprise à l’occasion de Viva Tech?

Réponse : “Là je peux t’aider, voici les entreprises présentes …’” => mauvaise réponse.

N’importe quel humain comprend la différence entre les 2 questions mais pas les chatbots. C’est notamment le problème que l’on appelle “la levée d’ambiguité”.

“Setuper un chatbot efficace,

c’est 30.000 à 150.000€”

Pourquoi un tel prix? parce qu’il est nécessaire d’anticiper les questions des usagers et de construire des arbres de décision conversationnels, ce qui représente beaucoup de travail de conception avec des experts humains … Or c’est une équation quasi-impossible. La richesse humaine est dans la différence entre les individus et dans la capacité à imaginer/inventer. Construire des arbres de décision est chronophage et ne marche qu’en “bout de process”. Par ailleurs utiliser des systèmes opentext et/ou d’analyse sémantique est assez illusoire car un moteur sémantique n’a pas “vécu” et ne peut donc pas comprendre les intentions qui sont derrière les questions (ça viendra).

Enfin l’IA (faible) utilisée dans ces “automates” repose sur le postulat suivant : la vérité viendrait des données (cf. big data / BI)… Comment fait le robot si l’info est fausse, caduque ou non disponible car dans la tête d’experts? La “vérité statistique” ne permet pas de répondre de façon certaine à une interrogation précise d’un individu.

Quelles sont les alternatives?

L’alternative est de faire appel à de vrais systèmes d’IA mais seuls les GAFAS ont les moyens d’en développer… Seulement, en B2B dans votre environnement dédié, vous allez payer +250k€ pour simplement initier une relation commerciale. L’effet “WOW” ne sera atteint que lorsque vous aurez travaillé des dizaines voire des centaines de jours/h avec des ingénieurs pour avoir un résultat à peu prêt probant (mais pas génial non plus).

Par ailleurs, le mode de paiement des grands acteurs est basé sur un pourcentage du gain que vous pourriez escompter.

D’autres acteurs (Zendesk, Smartsupp…) proposent simplement des outils de messagerie en ligne façon Messenger sur votre site internet. Mais dans ce cas, il faut à chaque fois qu’un humain réponde et soit présent (24h24 7j/7). Cela pourrait être plus économique et plus efficace.

Pourtant, c’est possible de mixer les approches et d’obtenir des résultats très probants. A titre d’exemple, avec TEAMBRAIN, quelques chiffres :

  • 98% de réponses certaines et certifiées de façon automatique.

  • Effort de setup d’une communauté : quelques minutes à quelques heures

  • Usage interne, externe ou mixte (site internet/intranet/extranet)