Bonjour Caroline, pouvez-vous nous présenter Do You Dream Up ?
Do You Dream Up a été créée en 2009 par trois co-fondateurs. Nous sommes les pionners et leaders des chatbots en France. Nous avons développé un algorithme exclusif basé sur du traitement automatisé du langage naturel. Notre technologie permet de comprendre une question d’un internaute quelle que soit sa formulation et de lui apporter une réponse immédiate. Les premiers clients à nous avoir fait confiance sont EDF et Voyages-sncf.com pour la mise en place d’un chatbot dédié à la relation client, ainsi que PSA pour un assistant virtuel interne pour leurs questions helpdesk et RH.
Depuis 2011 nous avons créé plus de 50 chatbots qui ont traité plus de 40 millions de conversations automatisées par an en 9 langues. Aujourd’hui Do You Dream Up compte 15 collaborateurs répartis entre Paris et Bordeaux.
Pensez-vous que les agents conversationnels permettent de fluidifier la relation client ?
Les agents conversationnels intelligents permettent en effet de fluidifier la relation client, d’une part car ils peuvent traiter les questions des utilisateurs 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Ils apportent ainsi des réponses immédiates à vos clients et en les rendant plus autonomes. L’évolution de la performance de l’intelligence artificielle et de ces outils de self-service permet d’autre part d’apporter des réponses précises, personnalisées en fonction de l’utilisateur et de son historique et cohérentes quel soit le canal utilisé, ce qui permet également d’améliorer l’expérience client et sa satisfaction.
Quelles sont les dysfonctionnements des chatbots ?
Pour qu’un chatbot puisse traiter près de 90% des questions posées par l’utilisateur, il est fondamental d’accorder une grande importance au contenu, et donc à la base de connaissances qui nourrit ce bot. Une base de connaissances incomplète peut apporter une expérience déceptive à l’utilisateur par manque de réponses ou par des réponses trop vagues. Certains chatbots du marché ne proposent pas de véritable expérience conversationnelle aux utilisateurs, certains ne comprennent que des mots clés et ne vont pas analyser la phrase en tant que telle, ce qui peut aboutir à des contre sens. D’autres n’intègrent pas non plus des notions de matching avancées comme par exemple la grammaire émergente, ce qui limite considérablement la compréhension du bot. Pour vous donner un exemple, j’ai pu tester dernièrement un bot d’un retailer connu sur Messenger, j’ai répondu « absolument » à une des questions du bot, il n’a pas assimilé ma réponse à un « oui » et m’a reposé sa question.
Toutes les technologies n’offrent pas les mêmes niveaux de performance en termes de compréhension.
Quel est la place de l’humain dans cette forme d’IA ?
Quand nous parlons d’intelligence artificielle, il y a toujours un humain à la source du contenu. Ce sont les équipes métier qui enrichissent la base de connaissances, cela permet de garantir la qualité des réponses.
Le chatbot peut traiter jusqu’à 90% des requêtes des internautes, mais lorsque la demande est trop complexe ou nécessite une intervention humaine, par exemple sur des sujets sensibles comme une résiliation de contrat, l’agent conversationnel peut proposer une escalade vers un conseiller en live chat, video chat ou encore vers du click to call. Il est capable de choisir le meilleur canal en fonction de la typologie de la question, de l’horaire, des préférences des utilisateurs, de la disponibilité d’agents, … Par ailleurs le conseiller pourra retrouver tout l’historique de conversation avec le bot afin d’offrir une expérience sans couture à l’utilisateur. Ces outils permettent enfin de centraliser la connaissance en interne, les conseillers peuvent ainsi s’appuyer sur le contenu du bot pour fournir des réponses aux clients.
Quels conseils proposez-vous au département de la relation client pour s’équiper de chatbot ?
Le premier conseil que je donnerais est de bien définir le périmètre du chatbot en fonction du besoin utilisateur (métiers, plateformes cibles…). Dans un premier temps vous pouvez partir sur un POC avec un périmètre restreint et un groupe pilote.
Le 2ème conseil est de consacrer du temps à la construction de la base de connaissances. Aucun chatbot n’est performant sans un contenu qualitatif. L’éditeur doit vous assister pour bien structurer la base, intégrer le contenu pré-existant (FAQ, e-mails…).
Le 3ème conseil est de suivre de près le comportement du chabot et notamment les questions restées sans réponses afin d’enrichir au fil de l’eau la base de connaissances. Un chatbot doté de capacité de self-learning vous fera également des suggestions de contenu à ajouter dans la base afin de vous faire du temps et d’améliorer le taux de réponses automatisées. Des statistiques dans le back office doivent permettre de suivre l’évolution de la performance du chatbot.
Mon 4ème conseil est de ne jamais laisser un utilisateur sans réponse, et donc de toujours lui proposer un canal alternatif si le chatbot n’est pas le canal le plus approprié pour traiter sa requête.
Mon dernier conseil est d’être vigilant lorsque vous choisirez la technologie. Vérifiez quelles sont les références de l’éditeur et testez la performance et la qualité des réponses de quelques bots clients. Demandez également à tester le back-office et l’intuitivité de l’outil. Il doit être accessible pour des équipes sans connaissance technique.
Enfin votre actualité pour la fin d’année 2016 ?
L’année 2016 est incontestablement l’année du messaging. Suite à l’annonce de l’ouverture de l’API chatbot sur Messenger, nos équipes de R&D ont fait les développements nécessaires pour que notre technologie Chatbot soit compatible avec les principales plateformes de messaging (Messenger, Skype, Slack, Telegram).
Nos solutions étaient essentiellement utilisées dans des contextes de support client et support interne. Nous proposons aujourd’hui d’aller plus loin en termes d’expérience utilisateur et d’utiliser nos agents conversationnels pour du conseil et des parcours complets jusqu’à l’achat.
Les chatbots n’ont pas fini de vous étonner !
Interview réalisée par Romaine Klein
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