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Quand les bases de connaissance alimentent les chatbots

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    Capture d’écran de la solution de chatbot Crisp. (Crisp)
  • Les agents conversationnels sont de plus en plus utilisés par les entreprises et par les institutions publiques pour apporter un premier niveau de réponse aux utilisateurs. Leurs contenus sont directement puisés dans des bases de connaissance qu’il convient d’enrichir régulièrement.

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    Au sommaire : 


    Le premier chatbot a vu le jour en 1966. Baptisé Eliza, ce prototype n’était pas bien bavard ! Il n’était capable de répondre qu’à quelques questions basiques du type : « Bonjour, pourquoi venez-vous me voir ? » Un demi-siècle plus tard, les agents conversationnels (ou dialogueurs) ont fait bien des progrès !

    Ils sont aujourd’hui capables de répondre à des questions très concrètes posées par les clients d’un site de e-commerce. Ils peuvent aussi apporter un premier niveau d’assistance à des visiteurs qui veulent connaître les horaires d’ouverture d’un musée ou le nom des œuvres qui y sont exposées.

    Lire aussi : Des chatbots no-code pour automatiser vos processus

    Pour répondre à toutes ces questions, les chatbots puisent leurs réponses dans des bases de connaissance. Celles-ci fonctionnent avec des outils faciles à prendre en main : « nous avons développé des bases de connaissance parce que les supports clients font face à beaucoup de questions similaires qui pourraient être résolues en autonomie par les clients », explique Baptiste Jamin, cofondateur et PDG de Crisp. « Les contenus mis à disposition dans les bases de connaissance peuvent être directement créés dans notre interface. Ces bases de connaissance sont connectées à notre outil de chat qui apporte des réponses aux usagers. »

    Retour d’expérience pour optimiser les réponses

    Exemples de réponses provenant des bases de connaissance : quels sont les moyens de paiement supportés ? « Vous pouvez régler vos achats par carte bancaire ou PayPal »… Comment réinitialiser un mot de passe ? « Cliquez sur l’onglet “paramètres” puis sur la rubrique “mot de passe” »…

    Fondé en 2016, Crisp revendique aujourd’hui 5 000 entreprises utilisatrices de ses agents conversationnels. « Les bases de connaissance peuvent également être utilisées en interne par les téléconseillers qui vont y puiser les réponses qu’ils doivent apporter aux utilisateurs. Les contenus sont généralement produits par les entreprises qui élaborent leur propre charte éditoriale en tenant compte de leur expérience et de leur connaissance du secteur », souligne Baptiste Jamin.

    L’outil est doté d’une fonctionnalité « retour d’expérience » : les internautes sont invités à dire si le résultat fourni par le chatbot les a aidés ou pas. Et afin d’optimiser cette expérience utilisateur, un module de statistiques permet de connaître les articles les plus consultés, ceux qui sont les plus utiles et ceux qui le sont moins. Dans ce dernier cas, il est conseillé de rééditer les contenus les moins pertinents pour la mettre à niveau.

    Assurer un suivi régulier

    Autre éditeur de chatbots, Clevy confirme que « le fonctionnement d’un agent conversationnel repose largement sur sa base de connaissance. Par exemple, pour alimenter un assistant conversationnel RH, qui de plus qualifié que le personnel des ressources humaines, qui reçoit chaque jour des demandes ? »

    Lire aussi : Chatbot : quel bot conversationnel choisir pour quel usage ?

    Encore faut-il respecter quelques bonnes pratiques : enrichir la base de connaissance avec le vocabulaire métier (cela passe notamment par une liste des acronymes métier, qui permet d’augmenter sa performance…), assurer un suivi régulier…

    « Après son lancement, l’agent conversationnel nécessite un peu d’attention de la part de ses administrateurs. Si, au début de sa vie, 20 à 30 minutes par jour pourront être requises pour traiter les questions sans réponse, 10 à 15 minutes quotidiennes suffiront par la suite », précise Clevy.

    « Plus de 80 % de nos clients utilisent leur base de connaissance en externe », estime de son côté Crisp. L’éditeur travaille déjà aux futures versions de ses chatbots. Celles-ci s’appuieront sur l’apprentissage automatique (machine learning) et le traitement naturel de la langue afin de traiter les requêtes par synonymes : carte bancaire, mode de paiement ou virement doivent renvoyer au même contenu.

    Note : La rédaction d’Archimag a retenu la forme « base de connaissance » au singulier pour qualifier la connaissance en tant qu’actif informationnel des organisations.

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