Comment créer un chatbot : conseils et recommandations à l'attention des développeurs à l'ère de l'intelligence artificielle

Un chatbot est tout simplement une interface permettant de communiquer avec un logiciel au moyen d'une conversation simulée. Alors qu'ils reposaient autrefois sur des workflows rudimentaires, les chatbots sont désormais capables de nombreuses choses grâce aux outils de Machine Learning et d'IA. Les agents virtuels s'appuient sur l'IA et le traitement du langage naturel pour comprendre et traiter vos demandes afin d'y apporter des réponses adaptées. Ils servent notamment à répondre aux questions, à résoudre les problèmes et à engager une conversation informelle.

Les chatbots excellent donc dans la mise en œuvre de nombreuses fonctions stratégiques. Découvrons ensemble en quoi les chatbots font la différence :

• Service client : grâce aux chatbots, les entreprises peuvent offrir un support technique 24 h/24 et 7 j/7 à leurs clients en toute facilité et à moindre coût ;

• Génération de pistes et qualification : les chatbots interagissent avec les utilisateurs du site, collectent des informations et prennent des rendez-vous pour l'équipe commerciale ;

• Collecte et analyse des données : ils peuvent collecter des informations auprès des utilisateurs, analyser leurs commentaires et identifier les tendances afin d'améliorer les produits et les services ;

• Formation : ils peuvent offrir des cours en ligne, répondre aux questions des étudiants et faire des commentaires ;

• Accessibilité et inclusion : ils peuvent apporter une assistance aux utilisateurs handicapés, traduire des langues et fournir des informations en plusieurs formats ;

• Création et modération de contenu : les chatbots peuvent générer du contenu écrit, modérer des communautés en ligne et même filtrer le contenu inapproprié.

Comme le montrent ces exemples, les chatbots comblent le fossé qui existe entre le client et la technologie utilisée pour gérer l'entreprise. Plus besoin de collecter manuellement des données pour les ajouter à un système d'IA, tout se fait automatiquement ! Vous êtes ainsi en mesure d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes, et donc d'offrir la meilleure expérience possible à vos utilisateurs.

Pour l'utilisateur final, la beauté d'un chatbot réside dans sa simplicité. Les utilisateurs peuvent parler au robot comme s'ils s'adressaient à une vraie personne et devraient obtenir une réponse pertinente et utile.

Mais pour parvenir à cette simplicité, plusieurs composants clés doivent travailler ensemble pour interpréter la demande, apprendre des sources de données à disposition et décider de la meilleure réponse à apporter.

Le NLP s'apparente à un traducteur. Il est là pour s'assurer que le chatbot comprend ce qui lui est demandé. Ce composant assimile ce que l'utilisateur lui dit ou demande et analyse les sentiments, le contexte ou encore l'intention. Pour ce faire, le NLP procède à ce qui suit :

• Conversion en tokens : scinde l'entrée en mots individuels et en phrases ;

• Étiquetage morpho-syntaxique : classe chaque mot dans une catégorie (noms, verbes, adjectifs, etc.) ;

• Analyse de la syntaxe : décortique la structure de la phrase et le lien entre les mots ;

• Analyse sémantique : déchiffre le sens de chaque mot en analysant le contexte et l'intention.

Un chatbot bien né a la capacité d'apprendre et de s'améliorer au fil des interactions qu'il a avec les utilisateurs. Ceci est possible grâce au Machine Learning, qui lui permet d'apprendre et de s'adapter par plusieurs moyens :

• Apprentissage supervisé : le chatbot est entraîné sur des données étiquetées pour apprendre à connecter les entrées à la réponse voulue ;

• Apprentissage non supervisé : le chatbot analyse des données non étiquetées. Il recherche des schémas et des relations pour trouver par lui-même les connexions, plutôt que de se les voir montrer ;

• Apprentissage par renforcement : le chatbot procède par tâtonnements pour trouver ce qui fonctionne le mieux, et ainsi améliorer ses réponses sur la base des résultats et des commentaires des utilisateurs.

En théorie, un chatbot n'a pas besoin d'utiliser d'algorithmes d'IA. Ils permettent toutefois de passer de réponses basiques basées sur des règles à une conversation fluide qui identifie correctement les problèmes de l'utilisateur afin de les résoudre. Les fonctionnalités des algorithmes d'IA varient grandement, mais voici quelques-unes des plus courantes :

• Gestion du dialogue : ces algorithmes gèrent le flux des conversations en passant d'un sujet à l'autre, en fournissant des informations pertinentes et en veillant à la fluidité de la conversation ;

• Génération de réponses : les algorithmes d'IA génèrent des réponses appropriées selon le contexte, l'intention, le ton et d'autres informations pertinentes ; 

• Personnalisation : les algorithmes de personnalisation adaptent les réponses à chaque utilisateur et à ses besoins en s'appuyant sur les données utilisateur et les interactions passées.

Avant de créer votre premier chatbot, vous devez choisir la plateforme que vous allez utiliser. Celle-ci est la base de votre chatbot et doit être adaptée à l'objectif de ce dernier. Pour ce faire, posez-vous les questions suivantes :

• Quel problème essayez-vous de résoudre ?

• Ce problème est-il grave ?

• Quel est le public cible de votre chatbot ?

• De quelles fonctionnalités avez-vous besoin ?

Il convient également de prendre en compte les ensembles de compétences et le budget dont vous disposez. La différence est grande entre un amateur disposant de vagues compétences techniques et une équipe de développement complète disposant d'un budget conséquent. Se renseigner sur les différents types de plateformes de chatbot est donc utile :

• Sans codage/faible codage : grâce aux modèles et aux interfaces de glisser-déposer, ces plateformes sont faciles d'utilisation. C'est la solution idéale pour les personnes qui ont une expérience de codage limitée. Exemples : Chatfuel, ManyChat et Landbot ;

• Plateformes basées sur le codage : Ces plateformes requièrent des compétences en matière de codage, mais offrent plus de flexibilité, de contrôle et de personnalisation. Exemples : Rasa, Microsoft Bot Framework et Dialogflow ;

• Niveau Enterprise : des plateformes conçues pour un déploiement à grande échelle et qui incluent des intégrations et des fonctionnalités avancées prêtes à l'emploi. Exemples : IBM Watson Assistant, Amazon Lex et Nuance. 

ManyChat est la plateforme idéale si vous souhaitez créer rapidement un chatbot Facebook Messenger doté de fonctionnalités relativement simples, par exemple. Si c'est un chatbot plus performant fonctionnant sur une API et pouvant être personnalisé, c'est une plateforme comme Rasa qui vous conviendrait le mieux.

Lorsque vous créez un chatbot, les flux de conversation dictent la structure et le déroulement des conversations entre l'utilisateur et le chatbot. Ils s'apparentent à un chef d'orchestre, qui dirige les différents musiciens pour assurer une certaine harmonie. Pour y parvenir, il convient de tenir compte de cinq éléments clés :

1. Intentions : déduisez de l'entrée d'un utilisateur ses objectifs et ses motivations ;

2. Entités : classez les informations clés comme les noms, les lieux et les dates ;

3. États du dialogue : effectuez le suivi de la conversation pour éviter les répétitions et orienter les réponses ;

4. Ramifications et transitions : cartographiez les différents chemins selon les réponses de l'utilisateur ;

5. Réponses : générez des réponses contextuelles et utiles que vous transmettrez à l'utilisateur.

Pour concevoir des flux efficaces, vous devez commencer par le principal problème à résoudre, puis concevoir de potentiels chemins de conversation. La manière dont cela sera mis en place dépendra de la plateforme que vous choisirez. Aidez-vous d'organigrammes, utiles au stade de la conception pour représenter la structure de la conversation. 

Gardez les flux les plus simples possibles et évitez les ramifications complexes aux options trop nombreuses au moment de créer votre premier chatbot. Ainsi, vous pourrez commencer les tests et les itérations plus tôt et vous concentrer sur les points à améliorer en premier.

Le fait d'intégrer le traitement du langage naturel et le Machine Learning permet d'obtenir un chatbot réellement intelligent, capable d'apprendre et d'avoir des conversations naturelles avec les utilisateurs, plutôt qu'un simple lecteur de scripts.

En plus de la reconnaissance de l'intention et de l'extraction d'entités, les bibliothèques de traitement du langage naturel telles que spaCy et NLTK (Natural Language Toolkit) permettent d'effectuer des tâches essentielles comme l'analyse des sentiments. Celle-ci consiste à analyser le ton des messages des utilisateurs et à identifier les émotions, de manière à ce que votre chatbot adopte le même ton et réponde avec empathie.

De même, le fait d'intégrer votre chatbot à de puissantes bibliothèques de Machine Learning comme TensorFlow ou PyTorch lui confère la capacité d'apprendre et d'évoluer sur la base d'interactions antérieures et des données de l'utilisateur. Votre chatbot peut ainsi générer des réponses plus utiles et personnalisées, mais aussi formuler des prédictions à partir de ces données pour offrir une assistance et des suggestions de manière proactive avant même que l'utilisateur ne les demande.

L'intégration d'algorithmes d'IA et de Machine Learning permettra d'améliorer les capacités de compréhension du chatbot et la précision de ses réponses. C'est grâce à ces technologies que les chatbots s'adaptent, apprennent et s'améliorent avec le temps. En tant que développeur de chatbot, vous devez rechercher des bibliothèques d'IA et de Machine Learning qui apportent une véritable valeur ajoutée à vos utilisateurs.

La création d'un chatbot réellement utile réside dans la recherche continue de moyens visant à améliorer la performance de votre robot et la qualité de ses réponses. Pour y parvenir, le mieux est de capturer et d'analyser les données relatives aux interactions avec les utilisateurs, puis d'identifier les points à affiner et à itérer concernant vos flux de conversation et les fonctionnalités.

Ces dernières années, nous avons assisté au développement rapide de l'intelligence artificielle, à tel point que le lancement d'une nouvelle bibliothèque, application ou API révolutionnaire semble quotidien. Ces avancées peuvent être décourageantes. Pourtant, en restant à l'affût des nouvelles tendances et technologies, vous pourriez bien trouver l'ingrédient qui vous manque pour faire passer votre chatbot au niveau supérieur. 

Les exemples de chatbots GPT (basés sur les transformateurs génératifs pré-entraînés) interrogés sur un large éventail de sujets (par exemple, des utilisateurs demandant des conseils financiers à un chatbot conçu pour répondre aux questions de voyage) ne manquent pas. Envisagez dès le début de la conception de définir un nombre limité de questions et de sujets auxquels votre chatbot est autorisé à répondre pour offrir immédiatement une expérience utilisateur optimale. 

Attention à ne pas vous laisser emporter par le nombre infini de possibilités qui existent pour votre chatbot, au risque que des biais s'y glissent et aient une incidence négative sur les réponses qu'il donne. Vous devez également respecter la vie privée des utilisateurs ainsi que les normes d'éthique pour protéger vos utilisateurs et éviter les ennuis.

Nous allons nous pencher un peu plus en détail sur la question dans un instant, mais ne déployez pas votre chatbot sans avoir effectué de tests rigoureux dans des conditions réelles. Vous devez avoir la certitude que votre chatbot est performant et fiable avant de le mettre à la disposition des utilisateurs finaux.

Pour créer le meilleur chatbot possible, vous devez régulièrement recueillir les commentaires de vos utilisateurs et les prendre en compte. Ces commentaires, cruciaux si vous voulez garantir la pertinence et la réussite de votre chatbot sur le long terme, peuvent prendre la forme de rapports de bug, de réclamations ou de demandes de fonctionnalités. Prenez tous ces commentaires au sérieux et cherchez en continu des moyens d'améliorer l'expérience utilisateur.

Il existe un autre moyen efficace permettant d'améliorer les capacités et les performances de votre chatbot, qui consiste à le connecter à un grand modèle de langage (LLM). Un LLM est un type d'IA performant entraîné, à partir de grandes quantités de données, à comprendre et à générer des réponses en langage humain.

Bien que très performants, les LLM tels que GPT-4 ou LLaMA ont peu de chances de répondre immédiatement aux besoins spécifiques de votre chatbot. Pour exploiter la puissance d'un LLM, vous devrez le personnaliser et l'améliorer afin qu'il comprenne l'utilisation prévue de votre chatbot et s'y conforme en permanence.

Vous pouvez notamment le faire grâce à la génération augmentée de récupération (RAG), un modèle de récupération utilisée pour préparer les documents pertinents sur la base de l'entrée de l'utilisateur, avant de les transmettre au LLM. Ces documents peuvent être issus de vos données privées, telles qu'une base de connaissances déjà existante, des logs de chat ou tout autre contenu pertinent. Le LLM combine ensuite ces informations à ses fonctionnalités existantes pour générer une réponse plus précise, pertinente et appropriée.

Vous pouvez aussi améliorer l'intégration du LLM au chatbot en l'ajustant. Ceci consiste à adapter le LLM à la tâche ou au problème spécifique que votre chatbot est censé résoudre. Il apprend ainsi le langage propre à un domaine et améliore la pertinence des réponses qu'il génère. Ce processus peut être répété à mesure que votre chatbot évolue ou que de nouvelles données sont disponibles. Ainsi, le LLM est toujours optimisé pour travailler avec votre robot.

Comme pour tout développement logiciel, la réalisation de tests est essentielle à la création et l'amélioration de votre chatbot. Pour vous assurer que ce dernier est prêt pour son déploiement, vous devez tester ses fonctionnalités, l'expérience utilisateur et la gestion des erreurs. 

Pour vous assurer du bon fonctionnement de votre chatbot, réalisez des tests fonctionnels au niveau de l'unité et de l'intégration, ainsi que des tests plus larges du système. Vous devez également évaluer les performances du chatbot en veillant à ce qu'il n'existe aucun goulet d'étranglement ou problème de scalabilité.

Vous devez tenir compte de l'utilisateur final pour offrir la meilleure expérience possible. Pour ce faire, réalisez des tests de l'utilisation afin d'observer les interactions entre des utilisateurs réels et votre chatbot. Réalisez également des tests d'accessibilité pour vous assurer que tous les utilisateurs peuvent utiliser votre chatbot, notamment avec un lecteur d'écran et avec un simple clavier.

Vous devez vous assurer, avant le déploiement de votre chatbot, que celui-ci est capable de gérer correctement les erreurs susceptibles de se produire. Pour ce faire, vous pouvez réaliser des tests de résistance visant à simuler un trafic élevé, soumettre des entrées inattendues et rechercher des failles de sécurité. L'objectif ici est de vous assurer que vous aurez la situation en main en cas de souci.

Votre chatbot est prêt ? L'heure est donc venue de le déployer. Mais avant ça, voici quelques éléments à prendre en compte :

• Monitoring et analyse : Assurez-vous d'avoir mis en place des systèmes permettant de monitorer en permanence les performances, l'activité des utilisateurs et d'autres indicateurs clés, de façon à pouvoir détecter rapidement les problèmes et apporter des améliorations futures.

• Canaux de commentaires : Assurez-vous que les utilisateurs peuvent facilement envoyer leurs commentaires après le déploiement. Ils seront rassurés de pouvoir contacter quelqu'un et vous serez heureux d'avoir leur ressenti.

• Déploiement par étape : Le déploiement d'une nouvelle application n'étant pas sans risque, envisagez de procéder par étape pour tâter le terrain avant le lancement total. Le fait de procéder à un lancement restreint vous permet d'analyser les interactions et d'effectuer les ajustements nécessaires.

En constante évolution, le monde des chatbots et de l'IA révolutionne la manière dont nous interagissons avec la technologie et les entreprises. Nous espérons que cet article a démystifié la technologie et vous a donné l'assurance de créer votre propre chatbot. En épousant le potentiel infini des chatbots, vous pouvez créer votre propre application d'IA, capable de se développer et d'évoluer à mesure que vous gagnez en compétences et les perfectionnez. 

C'est exactement ce que nous faisons chez Elastic®. Nous cherchons en permanence à exploiter ces avancées pour améliorer nos produits et faciliter la vie de nos clients, que ce soit en renforçant les fonctionnalités de chatbot dans Elasticsearch® ou par notre récente acquisition d'Opster, qui a créé son propre chatbot, OpsGPT.

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