Un guide pour l'entraînement personnalisé de chatbots : Obtenir des réponses précises à partir de vos propres données

C'est une histoire que l'on connaît bien, n'est-ce pas ? Vous passez des semaines à trouver le bon créateur de chatbots, vous lui fournissez méticuleusement tous vos articles d'aide et documents produit, et enfin, vous cliquez sur « Publier ». Puis, le souffle coupé, vous posez votre première question de test... pour obtenir une réponse bizarre tirée d'un coin oublié d'Internet.

C'est une frustration d'un genre particulier. De nombreuses entreprises investissent dans une IA en espérant un spécialiste, pour finalement se retrouver avec un chatbot qui semble incapable de s'en tenir au script.

La bonne nouvelle, c'est que le problème ne vient généralement pas de l'IA elle-même, mais de la manière dont elle a été entraînée. Le rêve d'un chatbot qui répond aux questions en se basant uniquement sur les données de votre entreprise est tout à fait réalisable, mais il vous faut la bonne approche.

Ce guide vous expliquera en quoi consiste réellement la formation personnalisée de chatbots, les différentes manières de la réaliser et comment vous assurer que votre bot devienne un véritable expert de votre entreprise, et rien d'autre.

Qu'est-ce que la formation personnalisée de chatbots ?

Alors, qu'est-ce que la formation personnalisée de chatbots exactement ? Pour faire simple, c'est le processus qui consiste à enseigner à un modèle d'IA des informations sur votre entreprise, et uniquement votre entreprise. L'objectif est de dépasser les connaissances génériques et issues du web des grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT pour créer un spécialiste qui connaît les tenants et les aboutissants de vos produits, de vos politiques et de vos clients.

Le plus grand obstacle ici est ce qu'on appelle l'hallucination, un terme élégant pour dire que le chatbot commence à inventer des choses. Lorsqu'il ne trouve pas de réponse dans les documents que vous lui avez fournis, il se rabat sur sa vaste formation générique sur Internet et sort du cadre. C'est la principale raison pour laquelle la plupart des projets de chatbots personnalisés échouent.

Il est également bon de savoir que les solutions modernes n'impliquent pas de « ré-entraîner » un modèle d'IA massif à partir de zéro. Cela coûterait une fortune et serait totalement irréalisable pour la plupart des entreprises. Au lieu de cela, les meilleures plateformes se concentrent sur le fait de faire en sorte que l'IA recherche d'abord des informations auprès d'une source de confiance, puis construise une réponse basée sur ce qu'elle trouve.

Trois approches pour la formation personnalisée de chatbots

Toutes les méthodes de formation ne se valent pas, et votre choix influencera directement les performances de votre chatbot. La bonne voie pour vous dépendra de vos connaissances techniques, de votre budget et du niveau de contrôle que vous souhaitez avoir.

L'ajustement fin : l'approche nécessitant des développeurs

En bref, l'ajustement fin consiste à prendre un LLM pré-entraîné et à poursuivre sa formation avec vos propres données spécifiques. C'est un peu comme envoyer un diplômé d'université dans une école de métiers spécialisée pour qu'il apprenne une compétence particulière très, très bien.

• Avantages : C'est un excellent moyen d'enseigner au modèle un ton de voix spécifique ou des schémas complexes difficiles à capturer dans un simple document.

• Inconvénients : Vous avez intérêt à avoir un budget conséquent et une équipe de data scientists à disposition. C'est incroyablement cher, cela prend une éternité et nécessite des données parfaitement organisées. Pour la plupart des équipes de support ou d'informatique, ce n'est tout simplement pas une option réaliste. C'est plus pour les laboratoires de recherche en IA que pour les entreprises qui avaient besoin d'un bot fonctionnel hier.

L'ingénierie des prompts : la méthode de contrôle manuel

L'ingénierie des prompts est l'art d'écrire des instructions super détaillées (ou prompts) pour orienter le comportement du chatbot. En gros, vous rédigez une description de poste très stricte pour l'IA, en lui disant des choses comme : « Tu es un agent de support amical pour l'entreprise X. Utilise uniquement les documents que je t'ai fournis. Ne suggère jamais de concurrents. »

• Avantages : Cela vous donne un contrôle direct et en temps réel sur la personnalité du bot et vous aide à définir des limites claires.

• Inconvénients : Le problème, c'est que c'est un peu fragile et que ça ne s'adapte pas bien. Essayer de condenser toutes les connaissances de votre entreprise dans un ensemble d'instructions, c'est comme essayer de faire tenir une encyclopédie sur un post-it. De bons prompts font certainement partie de la solution, mais ils ne peuvent pas être le moteur principal.

La génération augmentée par récupération (RAG) : la norme moderne

Pour la plupart des entreprises, le RAG est la solution. Au lieu d'essayer de bourrer toutes vos connaissances dans la mémoire de l'IA, le chatbot « recherche » d'abord les informations pertinentes dans votre base de connaissances approuvée (comme un examen à livre ouvert) et utilise ensuite uniquement ces informations pour formuler une réponse.

• Pourquoi c'est mieux : Cette approche s'attaque directement aux hallucinations car le bot est obligé de citer ses sources. C'est le fondement de presque toutes les plateformes modernes de type « entraînez sur vos propres données ».

• Le hic : Tout cela ne fonctionne que si la plateforme peut se connecter à toutes vos sources de connaissances et, plus important encore, si elle cantonne strictement l'IA à n'utiliser que ces sources. C'est là que de nombreux créateurs de chatbots sans code plus simples échouent, ce qui conduit à ces réponses frustrantes et erronées.

C'est là qu'un outil comme eesel AI brille vraiment. Il est construit de A à Z sur un système RAG solide qui puise ses connaissances dans toutes vos différentes sources, anciens tickets, centres d'aide, pages Confluence, Google Docs, et bien plus encore. Cela garantit que les réponses sont limitées à vos données d'entreprise réelles, et non à la mémoire floue d'Internet de l'IA.

Un visuel expliquant comment le système RAG d'eesel AI se connecte à diverses sources de connaissances pour la formation personnalisée de chatbots.

Fonctionnalités clés pour une formation personnalisée de chatbots réussie

Une fois que vous avez opté pour une plateforme basée sur le RAG, les fonctionnalités spécifiques qu'elle propose sont ce qui sépare un bot frustrant d'un bot vraiment utile. Cela se résume généralement à quelques éléments clés.

Unifier toutes vos sources de connaissances

La plupart des chatbots ne sont entraînés que sur un centre d'aide public. Mais soyons honnêtes, les vraies connaissances de l'entreprise ne sont pas simplement bien rangées dans vos articles publics. Elles sont éparpillées partout : dans des milliers d'anciens tickets de support, des wikis internes sur Confluence, des Google Docs à moitié terminés et des fils de discussion Slack aléatoires. Un chatbot vraiment intelligent a besoin de tout voir.

Une excellente plateforme devrait se connecter à ces sources sans problème. Par exemple, eesel AI peut être entraîné sur votre historique de tickets depuis des services d'assistance comme Zendesk ou Freshdesk. C'est un raccourci énorme car l'IA apprend de la manière dont vos meilleurs agents ont déjà traité les problèmes réels des clients. Elle assimile automatiquement le ton de votre marque, les flux de dépannage et les solutions courantes sans que vous ayez à rédiger un seul nouveau document.

eesel AI permet la formation personnalisée de chatbots en se connectant à des sources de connaissances éparpillées comme les services d'assistance et les wikis internes.

Contrôle granulaire et personnalisation

Un bon chatbot fait plus que simplement répondre à des questions ; il agit comme un membre de votre équipe et suit vos règles. Vous devez pouvoir contrôler ce qu'il fait et où il trace la limite.

Recherchez ce genre de contrôles :

• Automatisation sélective : Vous devriez décider exactement quels types de questions l'IA peut traiter seule et lesquelles devraient être directement transmises à un humain. Vous pouvez commencer petit avec les questions courantes et laisser votre équipe s'occuper des cas plus délicats.

• Actions personnalisées : Le bot doit être capable de faire des choses, pas seulement de parler. Il doit effectuer des tâches, comme rechercher le statut d'une commande dans Shopify, ajouter une étiquette à un ticket de support ou créer un nouveau ticket dans Jira.

• Connaissances ciblées : Vous devriez pouvoir créer différents bots pour différentes tâches. Par exemple, un bot informatique interne entraîné uniquement sur vos documents Confluence ne devrait pas savoir les mêmes choses qu'un bot commercial destiné aux clients et entraîné sur votre site marketing.

eesel AI vous offre un moteur de flux de travail entièrement personnalisable pour cela. Son éditeur de prompts visuel et sa prise en charge des actions API personnalisées vous permettent de définir précisément la personnalité du bot, ses règles d'escalade et les tâches qu'il peut effectuer, le tout sans avoir à écrire la moindre ligne de code.

Des plateformes comme eesel AI fournissent un éditeur visuel pour la formation personnalisée de chatbots, permettant un contrôle granulaire sur la personnalité et les actions du bot.

Tests et simulation sans risque

Lancer un chatbot peut être angoissant. Le grand « et si » plane toujours : et s'il donnait une réponse terrible à un vrai client ? Vous ne pouvez pas simplement le lancer et espérer que tout se passe bien ; c'est la recette du désastre (et de quelques clients très mécontents).

C'est pourquoi un mode de simulation est si important. eesel AI dispose d'une puissante fonctionnalité de simulation qui teste votre configuration d'IA sur des milliers de vos anciens tickets de support. Elle vous donne une prévision solide de son taux de résolution, vous montre exactement comment il aurait répondu à chaque ticket et vous permet d'ajuster son comportement en fonction de ce que vous voyez. Cela signifie que vous pouvez le mettre en service en toute confiance, en sachant exactement comment le bot va se comporter.

Un mode de simulation vous permet de tester les performances du chatbot par rapport aux données passées avant de le mettre en service.

Comment mesurer et améliorer les performances de la formation personnalisée de chatbots

Une fois votre bot opérationnel, comment savoir si votre formation personnalisée a porté ses fruits ? Le succès ne se résume pas à la précision ; il s'agit de l'impact sur votre entreprise. Vous devez suivre les bonnes métriques pour voir ce qui fonctionne et ce qui nécessite un petit ajustement.

Métrique	Ce que ça mesure	Pourquoi c'est important
Taux de résolution	Le pourcentage de requêtes que le chatbot résout sans intervention humaine.	C'est une mesure directe de l'efficacité du bot et de votre retour sur investissement.
Taux d'escalade	Le pourcentage de conversations qui sont transmises à un agent humain.	Cela vous aide à repérer les sujets avec lesquels le bot a des difficultés et à identifier les lacunes dans votre base de connaissances.
Satisfaction client (CSAT)	Les commentaires des utilisateurs sur l'utilité du chatbot, généralement via un court sondage.	Cela vous indique si vous offrez réellement une bonne expérience client.
Lacunes de connaissances identifiées	Les nouvelles questions auxquelles le chatbot n'a pas pu répondre avec ses connaissances actuelles.	Cela vous donne une liste de tâches pour créer de nouveaux documents ou mettre à jour d'anciens articles.

La plupart des plateformes vous montreront des statistiques d'utilisation de base, mais ce n'est pas vraiment suffisant. Le reporting dans eesel AI est conçu pour créer une boucle de rétroaction intelligente. Il examine les conversations qui ont été transmises à un humain et identifie les informations manquantes. Il peut même vous aider à rédiger de nouveaux articles d'aide en se basant sur la manière dont votre équipe a résolu le problème, afin que votre base de connaissances devienne toujours plus intelligente.

Un reporting avancé aide à identifier les lacunes de connaissances, créant une boucle de rétroaction pour améliorer la formation personnalisée du chatbot.

Le moyen le plus rapide de démarrer avec la formation personnalisée de chatbots

Le monde des chatbots semble souvent divisé en deux camps. D'un côté, vous avez les outils super complexes et lourds pour les développeurs, qui sont trop lents et trop chers. De l'autre, vous avez une avalanche de créateurs de chatbots sans code simples qui ne peuvent tout simplement pas empêcher l'IA de dérailler.

Le juste milieu se situe quelque part entre les deux : une plateforme qui est puissante mais aussi assez simple pour que n'importe qui puisse l'utiliser.

Vous ne devriez pas avoir à prendre un rendez-vous commercial ou à assister à une démonstration obligatoire juste pour voir si un outil vous convient. Avec eesel AI, vous pouvez vous inscrire, connecter vos sources de connaissances en quelques clics et avoir un chatbot fonctionnel en quelques minutes. Il offre un modèle de tarification transparent sans frais cachés par résolution, de sorte que vos coûts n'exploseront pas à mesure que vous aurez plus de succès. Il est temps d'arrêter de vous battre avec des bots génériques et de commencer à obtenir des réponses fiables à partir de vos propres données.

Prêt à voir ce qu'un chatbot bien entraîné peut faire ? Inscrivez-vous pour un essai gratuit d'eesel AI et créez votre premier bot dès aujourd'hui.