Architecture des chatbots : un guide pour comprendre la structure des chatbots

Contenu:

– Qu'est-ce qu'un chatbot exactement ?
– Comment fonctionnent les chatbots ?
– Qu'est-ce que l'architecture du chatbot ?
– Quelle architecture est nécessaire pour le chatbot le plus basique ?
– Architecture de niveau entreprise
– Comment l'architecture d'un chatbot fonctionne
- Autres considérations pour l'architecture au niveau de l'entreprise
- Pourquoi il est important de maîtriser l'architecture des chatbots

De plus en plus, nous nous éloignons des appels vocaux au profit du texte et des graphiques. 

Communiquer à travers un Chatbot gagne en popularité pour deux raisons principales. C'est simple et instantané. 

Ici, nous examinerons le fonctionnement des chatbots, comment créer un bot et tout ce que vous devez savoir pour comprendre la structure de l'architecture des chatbots. 

Mais avant de plonger, passons aux bases.

Qu'est-ce qu'un chatbot exactement?

Un chatbot est un logiciel qui simule une conversation entre un humain et un ordinateur. Lorsqu'on lui a posé une question, un le chatbot répond à l'aide d'une base de connaissances. 

Un logiciel d'intelligence artificielle (IA) est utilisé pour simuler une conversation ou un chat en langage naturel. Cela se fait via une plateforme de messagerie sur un site web, une application mobile ou via le téléphone. 

Les chatbots permettent la communication entre un humain et une machine. Ils sont conçus pour fonctionner indépendamment de l'assistance humaine et répondre aux questions à l'aide du traitement du langage naturel (TAL). Il s'agit d'une branche de l'intelligence artificielle qui fournit aux ordinateurs la capacité de comprendre du texte et des mots parlés de la même manière qu'un être humain.

Les chatbots se présentent sous différentes formes et formes. 

Comment fonctionnent les chatbots ?

Les chatbots permettent à un utilisateur de trouver facilement des réponses à des questions et à des demandes par texte, audio ou les deux, sans intervention humaine.

Les robots sont une solution automatisée qui permet à votre entreprise de gérer plusieurs requêtes de clients en même temps. Selon les statistiques, les entreprises doivent absolument être disponible 24 / 7. 

Les chatbots ont rapidement intégré plus de règles et de traitement du langage naturel et les derniers types sont capables d'apprendre car ils sont régulièrement exposés à un langage plus humain.

Les chatbots d'IA d'aujourd'hui utilisent des outils d'IA avancés pour établir ce que l'utilisateur essaie d'accomplir.

Il existe principalement deux catégories de chatbots, comme indiqué ci-dessous.

Chatbots basés sur des règles

Ces robots ne peuvent comprendre qu'un nombre limité de choix avec lesquels ils ont été programmés. Ils offrent les avantages suivants : 

• Ils sont plus simples à construire car ils fonctionnent sur un algorithme vrai-faux pour comprendre la requête d'un client et trouver une réponse pertinente.
• Ils sont plus faciles à mettre en œuvre car ils ne nécessitent pas de formation approfondie.
• Il est plus facile de contrôler les réponses qu'ils génèrent, car elles sont mises en place par la marque/l'entreprise.

Cependant, ils ont de sérieux inconvénients :

• Ils s'appuient sur des règles prédéfinies et ne peuvent pas comprendre le sens
• Ils fonctionnent à base de boutons. Cela signifie que le chatbot affiche une série d'options parmi lesquelles l'utilisateur doit choisir, ce qui rend très difficile de vraiment connaître la véritable intention de l'utilisateur, car elle peut ne pas être représentée sur les options.

Chatbots basés sur l'IA

Ces chatbots sont sophistiqués car ils sont équipés de intelligence artificielle (IA). À l'aide du traitement du langage naturel (TAL) et de la sémantique, ils répondent aux requêtes ouvertes. Les chatbots IA peuvent identifier la langue, le contexte et l'intention et réagir en conséquence. Il s'agit d'un type de chatbot beaucoup plus complexe.

Dans ce domaine, nous trouvons deux approches différentes :

Chatbots probabilistes

Ce type de bot utilise l'apprentissage automatique de bout en bout pour créer des modèles basés sur des journaux de conversation historiques, plutôt que via la détection d'intention et la recherche d'une réponse pertinente dans une base de connaissances. Malgré le fait qu'ils ne s'en tiennent pas à un script fixe et qu'il peut être assez naturel d'interagir avec eux, ils présentent plusieurs inconvénients :

• Au fur et à mesure qu'ils apprennent de l'expérience et des données des conversations, de nombreux préjugés peuvent être introduits. Le contrôle sur les conversations de sortie est limité et les marques peuvent être tenues responsables en cas de comportement inapproprié du bot.
• De nombreuses données de formation sont nécessaires pour implémenter et lancer un chatbot probabiliste, car plus il obtient de données, plus il a tendance à être performant, ce qui rend les implémentations longues et pénibles.
• Les décisions prises par le chatbot se produisent dans ce que l'on appelle une "boîte noire", ce qui signifie qu'il n'y a aucune transparence quant à la façon dont le chatbot a pris une décision, et qu'il est difficile de modifier ou d'ajuster son comportement.   

Chatbots déterministes

Ce type de chatbot utilise un autre type d'IA, et s'appuie sur le traitement du langage naturel pour calculer le poids de chaque mot, pour analyser le contexte et la signification sous-jacente afin de générer un résultat ou une réponse. 

Ces chatbots sont capables de faire correspondre les intentions à une réponse basée sur le sens.

Ils ont leurs avantages et leurs inconvénients :

• Ils ne sortent que du contenu peuplé de la marque, ce qui facilite le contrôle du ton de la voix et de l'image de marque de l'entreprise.
• Ils n'apprennent pas en se basant sur la probabilité, mais peuvent donner des indices sur de nouveaux sujets d'actualité à inclure.
• Ils suivent un arbre de décision déterministe pour guider les clients vers le résultat souhaité. Cet arbre peut être très complexe, mais il est supervisé et contrôlé par l'entreprise et n'est pas ouvert aux réponses sauvages et indésirables. 
• Chaque fois qu'il n'y a pas de contenu pertinent dans la base de connaissances pour répondre à l'utilisateur, il lui demandera de reformuler ou il transmettre le cas à un agent en direct, créant une transition en douceur et réduisant la friction. 

Si vous envisagez d'introduire votre propre chatbot, il est essentiel de comprendre l'architecture du chatbot pour voir comment tout s'emboîte. Vous devrez également bien sûr vous familiariser avec automatisation des tests.

Qu'est-ce que l'architecture des chatbots ?

Pour comprendre la structure des chatbots, nous devons examiner l'architecture utilisée pour les construire. Le type d'architecture dont vous aurez besoin pour votre chatbot dépend de la raison pour laquelle vous en avez besoin. 

Quel que soit le chatbot que vous utilisez, le flux de communication est fondamentalement le même.

Les programmeurs utilisent Java, Python, PHP et d'autres logiciels pour créer un bot qui répond aux requêtes. La plupart des conversations commencent par une salutation ou une question avant que l'utilisateur ne soit guidé à travers une série d'options jusqu'au point où il reçoit sa réponse.

L'architecture de base du chatbot est détaillée ci-dessous.

Moteur de compréhension du langage naturel

C'est la première étape du processus. Un utilisateur tape un message et la NLU le lit pour comprendre l'intention de l'utilisateur. Le moteur de règles se lance alors pour déterminer la meilleure réponse.

Vous devrez passer du temps à réfléchir à votre récit et en particulier à la qa stratégie de test.

Base de connaissances

Il s'agit d'une bibliothèque d'informations sur un produit, un service, un sujet ou tout autre élément dont votre entreprise a besoin. Il peut inclure des FAQ, des guides de dépannage, des informations sur l'annulation d'un service ou sur la façon de demander un remplacement. 

Les connaissances et la base de données alimentent le chatbot avec les informations dont il a besoin pour donner une réponse appropriée à l'utilisateur.

Stockage de données 

C'est là que les analyses et les journaux de conversation sont stockés. Au fur et à mesure que votre chatbot acquiert de l'expérience, vous souhaiterez développer des analyses plus spécifiques et avancées pour obtenir des informations exploitables. 

A chaque étape, il est essentiel de systématisez votre entreprise pour établir le but du chatbot. 

Quelle architecture est nécessaire pour le chatbot le plus basique ?

Les petites entreprises et les campagnes marketing commencent généralement avec un chatbot de niveau un. Ceux-ci peuvent généralement être construits sur une seule plateforme. Ils sont doués pour traiter des questions simples qui représentent 70 à 80 % des questions courantes. Ces types de chatbots répondent à des questions simples telles que « À quelle heure ouvrez-vous ?

Lorsque l'utilisateur a besoin d'informations plus sophistiquées, telles qu'un diagnostic d'un problème, le chatbot devra évoluer. 

Si quelqu'un demande par exemple : "Qu'est-ce qui ne va pas avec les freins de mon vélo ?"

Cela nécessiterait un niveau de chatbot plus élevé.

Les choses commencent à devenir beaucoup plus compliquées à mesure que la capacité du chatbot commence à décoller, c'est pourquoi il vaut la peine de planifier avec soin - surtout avec filaire. 

Interfaces HTTP et chat

Les chatbots de niveau 2 sont semi-scénarisés et disposent d'un widget de chat en direct. C'est ici que vous pouvez parler directement à une équipe de support client depuis la page d'accueil. 

Courtier de messages

C'est là que l'éditeur, comme l'interface de chat, ajoute un message à la file d'attente. Les clients accèdent au chatbot via des plateformes de messagerie telles que Messenger, Slack, whatsApp, et chat en direct.

Plateforme d'agents en direct

Si un bot ne parvient pas à identifier correctement l'intention d'un utilisateur, l'agent humain peut intervenir de manière transparente. Dans certains cas, il résoudra le problème et remettra la fin de la conversation au bot.

Le bot peut également rappeler les détails des clients à partir de la gestion de la relation client (CRM), par exemple, pour changer un mot de passe ou pour rechercher une commande.

Architecture de niveau entreprise

Si vous souhaitez faire passer votre jeu de chatbot au niveau supérieur, vous devrez utiliser des techniques pour permettre une conversation complexe. Vous devrez également déterminer comment faites évoluer votre logiciel capacité.  

Bien sûr, chaque entreprise est différente. Nous avons rassemblé ici une partie de la technologie, des flux de travail et des modèles communs nécessaires pour créer un bot avec une architecture de niveau entreprise.

Il existe de nombreuses considérations de conception au-delà de la fonctionnalité de base. Il est essentiel de construire un programme de planification des tests logiciels dans le chatbot de votre choix.

Un bot conversationnel peut être divisé en « cerveau » et un ensemble d'exigences environnantes ou « le corps ».

Comment fonctionne l'architecture d'un chatbot

Les chatbots fonctionnent en utilisant trois méthodes de classification :

• Correspondance de modèle
• Algorithmes
• Réseaux neuronaux artificiels

Correspondants de motifs

Les robots utilisent la correspondance de modèles pour analyser le texte et produire une réponse appropriée. La structure standard de ces modèles est le langage de balisage de l'intelligence artificielle (AIML)

Par exemple :

Qui est Joe Biden ?

Joe Biden est le président des États-Unis 

Chatbot connaît la réponse car son nom fait partie d'un modèle associé. Mais pour des informations plus avancées, qui vont au-delà du modèle associé, le chatbot devra utiliser des algorithmes. 

Algorithmes

Les algorithmes réduisent le nombre de classificateurs et créent une structure plus gérable. Dans l'exemple suivant, chaque classe se voit attribuer un score.

Entrée : "Bonjour, bonjour."

Terme : "Bonjour" (pas de correspondance)

Terme : "Bon" (classe : Salutations)

Terme : « matin » (classe : salutations)

Classification : Salutations (score=2) 

À l'aide d'une équation, des correspondances de mots sont trouvées pour la phrase donnée, ce qui identifie la classe avec la correspondance la plus élevée.

Moteur PNL

 Ce moteur calcule la sortie à partir de l'entrée à l'aide de connexions pondérées. Chaque étape utilisée dans les données d'entraînement modifie les pondérations pour apporter une plus grande précision. Les phrases sont décomposées en mots individuels, puis chaque mot est utilisé comme entrée pour correspondre au contenu de la base de données du réseau. Ces mots sont ensuite continuellement testés.

Autres considérations pour l'architecture au niveau de l'entreprise

De plus, l'architecture du chatbot doit également prendre en considération les éléments suivants.

Sécurité 

La sécurité, la gouvernance et la protection des données doivent être prioritaires. Ceci est particulièrement crucial pour les entreprises qui stockent les informations confidentielles de millions de clients.

Vous devez réfléchir à la manière dont l'utilisateur peut rester anonyme s'il ne souhaite pas que ses informations personnelles soient révélées. S'ils souhaitent accéder à des informations personnelles, ils doivent pouvoir le faire de manière sécurisée.

Il est également essentiel de mettre en place des protections afin que personne ne puisse pirater des systèmes sensibles sans autorisation.

Qualité

C'est ici que vers les tests il faut vraiment être minutieux. Toute petite erreur, telle qu'une faute de frappe ou un lien hypertexte cassé, est susceptible d'être vue par des milliers d'utilisateurs par mois. 

Une petite erreur peut avoir un impact énorme sur la réputation de votre entreprise.

Pourquoi il est important de maîtriser l'architecture des chatbots 

Les chatbots rationalisent les interactions entre les personnes et les services et améliorent ainsi l'expérience client. Ils offrent également aux marques la possibilité d'améliorer le processus d'engagement et, en même temps, de réduire le coût du service client.

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Kate Priestman – Responsable du marketing, Tests d'applications mondiales

Kate Priestman est responsable du marketing chez Global App Testing, une entreprise fiable et leader de bout en bout test d'applications logicielles solution aux problèmes d'AQ. Kate a plus de 8 ans d'expérience dans le domaine du marketing, aidant les marques à atteindre une croissance exceptionnelle. Elle possède une connaissance approfondie du développement de la marque, de la génération de prospects et de la demande et de la stratégie marketing, ce qui lui permet d'optimiser l'impact commercial. Vous pouvez la joindre sur LinkedIn.

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• Source : https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/