Les chatbots basés sur l’intelligence artificielle garantissent une conversation automatisée et intense avec les utilisateurs. Ils constituent le choix parfait pour les entreprises en quête de performance sur un marché fortement concurrentiel. Dans cet article, vous découvrirez comment les mettre en place.

Le paramétrage des traitements

Si les objectifs sont clairement définis, il faut passer à une collecte des requêtes entrant dans le cadre de l’utilisation du bot. Un service comme Google peut servir à trouver les demandes récurrentes des utilisateurs. Les requêtes devront par la suite être paramétrées suivant le lexique du domaine pour lequel le bot sera utilisé. Toutes les dimensions du service à fournir devront être prises en compte. Par exemple pour un service de restauration, il faut parler de réservation, de disponibilité, d’annulation, etc.  

Créer le chatbot et l’entrainer

La meilleure manière de rendre les échanges avec un bot plus vivant et convivial, c’est de lui donner une personnalité. Vous pouvez lui donner un nom ou encore lui faire proposer des jeux comme c’est le cas avec certaines solutions de Botnation. Il est important que cette personnalité cadre avec l’image de la marque et les habitudes des utilisateurs cibles. Par la suite, il est important d’entrainer le bot à répondre aux questions sur la base de la brique de données mise à disposition par un fournisseur. Durant cette phase, le bot sera soumis à différents niveaux d’expression. Le but de cette manœuvre consiste à déclencher à son niveau un mécanisme d’autoapprentissage. C’est aussi un moyen de repérer et de corriger l’imperfection fonctionnelle de l’outil.  

Mettre le bot en exploitation et l’enrichir

La mise en exploitation efficace d’un bot dans le cadre de l’entreprise passe d’abord par une connexion au système existante. Par exemple, une passerelle peut être mise en place vers un CRM ou toutes autres applications intervenant dans le processus d’échange entre l’entreprise et ses clients. Dès sa mise en exploitation, il peut profiter du machine learning pour continuer son apprentissage des scénarios conversationnels. Les nouvelles requêtes identifiées par le bot seront par la suite analysées et validées manuellement afin d’éviter des erreurs du système.