Un chatbot est un agent conversationnel virtuel doté d’intelligence artificielle conçu pour interagir avec les utilisateurs par le biais de conversations textuelles. La conception d’un chatbot en français présente des spécificités liées à la richesse et la complexité de notre langue.
Maîtriser la langue française
Maîtriser la langue française est un enjeu crucial pour la performance d’un chatbot. Son niveau de français doit être irréprochable afin d’assurer la crédibilité de l’outil auprès des utilisateurs.
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Sur le plan orthographique et grammatical, il convient de s’assurer que le chatbot soit capable de détecter et corriger automatiquement toute erreur dans ses réponses. Cela concerne les fautes d’accord ou d’accentuation. Les techniques de traitement automatique du langage naturel (TALN) peuvent l’aider à analyser la structure des phrases. Elles permettent aussi d’appliquer les règles de conjugaison et de syntaxe avec une grande précision.
Le choix des termes et du niveau de langue utilisés doit également être affiné en fonction du public visé. Un chatbot destiné à des adolescents ne devra pas employer le même vocabulaire qu’un assistant conversationnel pour professionnels. Des tests utilisateurs permettront de définir les meilleures pratiques pour la conception de chatbots en français.
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Le chatbot devra faire preuve d’une parfaite maîtrise des subtilités de genre et de nombre en français. Des algorithmes d’apprentissage automatique pourront analyser de larges corpus afin d’identifier les principales règles d’accord et de les appliquer de manière fiable et cohérente dans toutes les situations.
Analyser les conversations types
Analyser avec précision les conversations types est indispensable pour doter le chatbot des bonnes capacités de réponse. En étudiant ces dialogues, on pourra identifier les principales questions posées par leur fréquence d’apparition. Pour un chatbot bancaire, on déterminera que les demandes de solde ou de relevés d’opérations reviennent de manière récurrente.
Il faudra ensuite catégoriser ces requêtes par thématiques afin de structurer les bases de connaissances du chatbot. Dans le domaine bancaire, certaines catégories permettraient de classer harmonieusement les questions comme :
- paiement ;
- épargne ;
- crédit.
L’analyse des conversations doit aussi prendre en compte les spécificités d’écriture propres à chaque canal de dialogue. Des tests utilisateurs visant à soumettre des scénarios types permettront d’évaluer la capacité du chatbot à gérer des situations diverses. Il peut s’agir des réclamations ou des situations d’urgence. Un paramétrage fin du contexte conversationnel sera essentiel.
Structurer les réponses
Structurer précisément les réponses du chatbot garantit la qualité de l’assistance apportée aux utilisateurs. Pour chaque grande catégorie de demandes identifiées lors de l’analyse des conversations, le chatbot devra disposer de réponses types modulables. Ces réponses standardiseront le contenu à fournir tout en permettant des reformulations dynamiques en fonction du contexte.
Des techniques avancées de traitement du langage naturel seront utilisées pour gérer les synonymes ou les expressions proches. Elles servent à repérer les questions similaires afin d’y apporter la réponse adéquate. Des scénarios types de mauvaise compréhension devront également être anticipés en prévoyant des réponses clés pour reformuler poliment une question ou demander des précisions à l’utilisateur.
Des tests de conversation permettront d’évaluer dans quelles situations le chatbot est le plus à même de reconnaître les signaux de confusion ou de mésentente. Il pourra adapter au mieux sa réponse pour résoudre l’incompréhension. Un coaching linguistique renforcera ces capacités pragmatiques.
Gérer les exceptions et les approximations
Même avec une classification affinée des demandes, un chatbot se retrouve parfois face à des requêtes atypiques ou difficiles à interpréter. Il faut lui donner les moyens de gérer ces « exceptions ».
Le chatbot devra être capable de reconnaître de manière autonome qu’une question sort de son champ de compétences. Il lui faudra informer l’utilisateur qu’il ne peut y répondre pour l’orienter vers d’autres ressources le cas échéant.
le chatbot devra faire preuve d’empathie et demander poliment à son interlocuteur de reformuler sa pensée de manière plus compréhensible face aux approximations inhérentes :
- fautes d’orthographe ;
- structures syntaxiques non-standard ;
- mauvaises formulations.
Des algorithmes de traitement du langage naturel de plus haut niveau pourront détecter les intentions sous-jacentes aux propos. Ils guident le chatbot dans sa réponse même en l’absence de mots-clés connus. L’objectif reste de trouver une solution de manière constructive.