Il est assez courant que de nouveaux utilisateurs confondent chatbot et moteur de recherche. En effet, ces deux outils sont assez similaires et pourtant très différents l’un de l’autre.
Dans cet article, nous allons donc découvrir ce qui différencie un chatbot d’un moteur de recherche.
Quelles interactions ont les utilisateurs avec le chatbot et le moteur de recherche ?
Comme nous l’expliquions dans notre article Vocabulaire des chatbots : les termes à connaître – HUBI.AI, le terme “chatbot” est une combinaison des termes anglais “chat” et “robot” pour désigner les “robots conversationnels”, aussi appelés “agents conversationnels”. Ces assistants sont généralement disponibles sous forme de messagerie instantanée sur des sites web et dans des applications. Au lieu de parler à un humain, les utilisateurs discutent donc avec un robot. Comme indiqué dans leur nom, les agents conversationnels sont basés sur les schémas classiques des conversations humaines, l’un des deux interlocuteurs étant l’utilisateur, l’autre le robot.
Il s’agit de la première véritable distinction entre un chatbot et un moteur de recherche : les chatbots reproduisent au plus près les schémas des conversations en langage naturel (interactions homme-homme) tandis que les moteurs de recherche permettent uniquement d’obtenir une réponse à leur requête. Dans un moteur de recherche, il n’y a pas de reproduction d’une discussion entre la machine et l’utilisateur : une requête remonte des résultats. Si les résultats ne conviennent pas à l’utilisateur, celui-ci doit lancer une nouvelle requête.
Quelles différences entre les bases de données d’un chatbot et celles d’un moteur de recherche ?
L’étendue de recherche d’un moteur de recherche est beaucoup plus vaste que celle d’un chatbot. En effet, les moteurs de recherche des navigateurs web peuvent sonder des milliers de sites internet contrairement au chatbot dont les données ont été préalablement sélectionnées et réparties en bases de données (ou bases de connaissances chez Hubi.ai). Or, on le sait, plus l’étendue des données et les domaines traités dans les connaissances sont vastes, plus les erreurs et les confusions peuvent être fréquentes.
Quel rôle joue la pertinence de la requête utilisateur dans la restitution des résultats ?
Un chatbot n’affiche qu’un seul résultat à l’utilisateur, celui dont le score de pertinence est le plus élevé. Selon le mode de fonctionnement du chatbot, plusieurs résultats peuvent être affichés et ce sera à l’utilisateur de sélectionner la réponse qui correspond le mieux à sa requête.
Contrairement à un chatbot, un moteur de recherche va restituer plusieurs dizaines, voire des centaines ou des milliers de résultats. Dans ces résultats, certains correspondront parfaitement à la requête de l’utilisateur tandis que d’autres seront moins adaptés bien qu’en corrélation avec la requête. En règle générale, les résultats qui contiennent la totalité ou la plupart des mots-clés de la requête sont affichés sur la première page de résultats. Dès la fin de la première page de résultat, voire dès la deuxième page, les résultats ne contiennent plus forcément tous les mots clés, mais le sujet traité peut être proche ou simplement en corrélation avec la requête. Bien qu’un tri soit opéré dans l’affichage des résultats, tous les résultats ayant un lien avec la requête de l’utilisateur lui sont proposés.
L’importance des mots-clés dans la formulation des requêtes utilisateurs
Lorsqu’une requête est très précise, cela implique deux choses : plus la requête est longue et précise, plus il y aura de mots-clés et plus il sera difficile de trouver un résultat qui correspond à 100%. Les chances de trouver la bonne réponse sont vraisemblablement réduites. Cependant, poser une requête trop courte ou trop vague ne permettra pas non plus d’obtenir une réponse puisque le nombre de résultats risque d’être trop important.
Que ce soit donc dans un moteur de recherche ou dans un chatbot, il est important de poser des requêtes qui ne comportent ni trop de mots clés ni pas assez.
Concrètement, comment le chatbot réagit à une vraie requête utilisateur ?
Prenons un exemple de requête en lien avec les “congés”.
Que notre interlocuteur soit une machine ou un humain, une requête constituée uniquement du mot “congés” ne lui permettra pas de comprendre ce qu’on lui demande, même s’il pourra déduire que notre requête concerne les congés.
Dans une conversation entre deux personnes, le contexte donné par les précédents échanges peut amener l’interlocuteur à comprendre l’objet de notre demande. Or, sans contexte, notre interlocuteur aura besoin de précisions pour pouvoir nous répondre correctement. Il nous posera sûrement des questions pour déterminer le véritable sujet de notre demande : “Que veux-tu savoir sur les congés ?”, “Est-ce que tu veux poser des congés ?”, “Qu’as-tu prévu pour tes prochains congés ?”, etc.
Avec un chatbot, c’est à peu près la même chose. Selon le mode de fonctionnement et la structure des connaissances du chatbot, il y a de fortes chances pour que le chatbot ne trouve pas de réponse, soit parce qu’il n’y a pas de correspondance dans ses connaissances, soit parce qu’il y a trop de résultats. S’il y a trop de résultats, on peut estimer que le chatbot a autant besoin de précisions qu’un humain pour trouver la bonne réponse.
Un moteur de recherche affichera tous les résultats qui correspondent à la requête “congés”. Ce sera à l’utilisateur de sélectionner le résultat qui lui convient le mieux.
En conclusion, la différence de ces deux outils se fait dans la restitution des résultats
Chatbot et moteur de recherche sont donc deux outils distincts qui répondent différemment à un besoin similaire : la recherche d’information. Quel que soit le support utilisé pour une recherche, il faut garder à l’esprit que la structure et l’étendue des données d’un outil à l’autre est souvent très différente. De plus, la façon de formuler la requête pour interroger ces données est essentielle : elle ne doit être ni trop précise ni trop vague. Enfin, la plus grande différence entre ces deux outils réside dans la restitution des résultats. En effet, un chatbot ne donnera qu’une seule réponse tandis qu’un moteur de recherche en affichera plusieurs. Plutôt que de poser une succession de simples requêtes, un chatbot reproduira une conversation humaine.