Quelle est la différence entre un agent IA et un chatbot ?

Si vous avez déjà échangé par chat avec un agent de support client en ligne, ou demandé à Siri quel était l'animal totem de la Charente-Maritime, cela signifie que vous avez déjà interagi avec un chatbot.

Ces assistants digitaux sont pratiques pour apporter des réponses à des questions simples et pour effectuer des tâches basiques. Néanmoins, à l'ère de l'intelligence artificielle (IA) générative, ils peuvent sembler limités. Si vous demandez à Siri de vous fournir une liste des prospects commerciaux les plus importants pour vous répartis par région, l'outil vous proposera probablement d'effectuer une recherche Google pour vous.

Un agent IA, lui, s'apparente à un assistant IA digital sui serait intégré à votre workflow. Vous avez besoin d'aide pour hiérarchiser vos prospects commerciaux pour la journée ? Vous souhaitez obtenir un bref résumé de la réunion de l'équipe de service client que vous avez manquée ce matin ? Vous êtes en panne de créativité et vous avez besoin de contenu marketing adapté aux données démographiques de votre client ? Un agent qui a intégré les données uniques de votre entreprise peut vous aider à faire tout cela.

Malgré ces différences, la nature conversationnelle de ces deux outils nous pousse naturellement à nous demander où s'arrêtent les chatbots et où commencent les agents IA. Lisez ce qui suit pour le découvrir.

Un chatbot traditionnel est un programme informatique qui utilise des règles, des arbres de décision et des réponses scriptées prédéfinis pour interagir avec les utilisateurs. Les chatbots sont alimentés par une forme moins avancée d'IA qui fonctionne avec le traitement du langage naturel (NLP). Ils nécessitent habituellement une formation conséquente et des réglages fins pour pouvoir traiter de manière précise les demandes des utilisateurs. Ces chatbots, dont l'apparition remonte à 1964 (avec la création d'ELIZA par Joseph Weizenbaum), servent principalement à récupérer des informations, à gérer des interactions simples et à répondre à des questions d'assistance fréquemment posées par les clients. Bien que les chatbots aient des interfaces conversationnelles semblables à celles des agents IA, ils ne comprennent pas le langage de la même manière que les modèles de langage de grande taille (LLM).

Leur capacité à fournir des réponses rapides et cohérentes à des questions fréquentes fait d'eux une solution fiable et rentable pour traiter les demandes de service client de routine, collecter des informations de base et suggérer des ressources pertinentes. Toutefois, ils parviennent à comprendre le contexte et à apprendre des interactions uniquement de façon limitée. Leur capacité à traiter des demandes qui ne s'inscrivent pas dans les flux conversationnels prédéfinis est également restreinte. Ainsi, les chatbots sont efficaces pour les demandes simples et répétitives mais ils ont plus de difficultés à traiter des conversations plus ouvertes.

« Dans les chatbots traditionnels, le flux de conversation lui-même est intégré de manière très déclarative et prédéfinie. Il n'offre pas une expérience de conversation entièrement naturelle », explique Abhi Rathna, Directeur Gestion des produits de l'équipe IA de Salesforce.

Un chatbot est comparable à un distributeur automatique qui contient un nombre défini de produits (qui symbolisent les réponses prédéfinies), un petit clavier utilisable par les utilisateurs (les questions pouvant être posées), et il peut uniquement vous donner ce que vous avez sélectionné (une réponse scriptée). C'est un outil simple et prévisible qui fonctionne bien pour répondre à un besoin en particulier.

Les chatbots sont adaptés à des situations où il est essentiel que toutes les réponses soient conformes aux directives d'une marque en matière de communication par messages. « Certaines marques ont une identité de ton très marquée et souhaitent maîtriser les flux conversationnels dans le cadre de scénarios clés. Les chatbots traditionnels peuvent leur permettre de contrôler ces conversations », ajoute Abhi Rathna.

Un agent IA est un assistant IA avancé, conçu pour compléter les capacités humaines dans le cadre de tâches variées. Contrairement aux chatbots et à leurs fonctionnalités plus limitées, les agents IA (également appelés agents autonomes) peuvent comprendre et générer du texte en langage naturel, traiter et analyser de nombreuses données, ainsi qu'assister les personnes dans des activités complexes telles que la rédaction, la programmation, la résolution de problèmes ou encore des tâches créatives.

Ces systèmes étant généralement conçus sur la base de modèles de langage de grande taille (LLM) entraînés sur un nombre important de données, ils peuvent mieux correspondre à des interactions plus nuancées et inscrites dans un contexte donné. Afin qu'une entreprise puisse générer des réponses personnalisées ou découvrir d'importants insights commerciaux, un agent IA peut également se servir de vos données d'entreprise uniques. Ces dernières comprennent à la fois des données structurées, telles que des feuilles de calcul ou une base de données, et des données non structurées comme des fichiers PDF, des e-mails et des journaux de chat.

Les agents IA peuvent s'adapter aux interactions et apprendre de ces dernières. Ce sont donc des outils versatiles particulièrement utiles pour améliorer la productivité et la prise de décision.

« Un agent IA utilise un modèle de langage de grande taille pour orchestrer les conversations, ce qui facilite beaucoup la création d'un flux naturel tout en réduisant le temps de configuration nécessaire », d'après Abhi Rathna. « L'agent est meilleur pour comprendre l'intention et proposer ensuite les réponses adaptées. »

Si l'on reprenait l'analogie du distributeur automatique, l'agent IA serait représenté par un chef à domicile avec un carnet de recettes impressionnant (une base de connaissances bien fournie). Il serait capable de comprendre des demandes de plats complexes (traitement du langage naturel) et pourrait apprendre de nouvelles spécialités pour s'adapter aux préférences des convives (aptitude à apprendre sur la base de données historiques).

Les chatbots et les agents IA comportent de nombreuses différences fondamentales, notamment en ce qui concerne leurs fonctionnalités, la manière dont ils sont entraînés et la durée nécessaire pour les mettre en œuvre.

Si les chatbots suivent le plus souvent des dialogues reposant sur des règles et se contentent de répondre à des questions prédéfinies, les agents d'IA peuvent raisonner et rechercher des réponses dans des connaissances et du contenu pertinents. Les chatbots de services clients, contrairement aux agents IA, ont besoin d'une formation intense portant sur des centaines de formulations pour pouvoir comprendre les demandes exprimées en langage naturel. De ce fait, les agents sont beaucoup plus rapides et faciles à mettre en œuvre et à lancer. De plus, les agents ne requièrent pas de dialogues et de configurations basés sur des règles pour lancer des actions et guider la conversation.

Comment tous ces éléments peuvent-ils vous aider à choisir la meilleure solution pour votre entreprise ? Abhi Rathna explique que vous pouvez prendre une décision en fonction des besoins des clients ou des collaborateurs qui utiliseront l'outil.

« Pour les scénarios qui concernent en premier lieu les clients, je pense qu'il peut être judicieux de proposer un mélange de chatbots traditionnels et d'agents modernes utilisant l'IA générative. Lorsque ce sont les collaborateurs qui utilisent le plus la technologie, un agent peut être plus efficace. » « Notre produit Agentforce Assistant est intégré au workflow et à d'autres processus d'entreprise. Ajoutez à cela une intégration rapide, et vous obtenez une adoption qui s'étend moins dans la durée. »

Pour le court terme, alors que la fiabilité des réponses de l'IA générative s'améliore, Abhi Rathna recommande un modèle hybride, qui présente des avantages pour de nombreux utilisateurs.

« Je pense que les clients utiliseront les chatbots dans des situations où ils souhaiteront être plus directifs et avoir plus de contrôle. Au contraire, ils se tourneront vers des agents lorsqu'ils accepteront que l'IA générative soit aux commandes de la conversation. La technologie est encore en train d'évoluer. Ces changements pourraient donc avoir lieu dans quelques années. D'ici-là, nous devrions considérer les agents et les chatbots comme des outils complémentaires. »

Alors que la technologie de l'IA ne cesse d'évoluer, les agents IA sont voués à se démultiplier en masse dans les années à venir. Les interactions avec les agents vont devenir de plus en plus intuitives, et ce, sur des supports utilisant du texte, la voix ou des éléments visuels. L'amélioration de la compréhension contextuelle sera essentielle pour que ces outils fournissent des informations toujours plus pertinentes.

L'évolution des chatbots traditionnels ne sera pas aussi spectaculaire que celle des agents IA. Néanmoins, nous pourrons constater des avancées pratiques en matière d'expérience utilisateur, une intégration accrue à d'autres systèmes d'entreprise ainsi qu'une mise en œuvre plus simple des flux et des réponses des chatbots.

Alors que nous nous adaptons tous et toutes à la rapide évolution du paysage de l'IA, il est important de bien comprendre les avantages uniques des chatbots et des agents IA pour votre entreprise, pour aujourd'hui comme pour demain. Cela vous permettra d'optimiser leur impact. Que vous utilisiez un chatbot, un agent ou les deux (dans le cas d'une approche hybride), ces outils joueront sans conteste un rôle de plus en plus important dans les opérations d'entreprise. Ils modifieront profondément la manière dont nous interagissons avec la technologie et avec autrui.