Accès conversationnel : 10 critères pour choisir

Contexte et évolution

La mise à disposition publique de ChatGPT en décembre 2022 a remis sur le devant de la scène l’idée d’utiliser le langage naturel pour effectuer des recherches complexes. Les interfaces des logiciels métier vivent aujourd’hui un vrai point de bascule, avec trois générations d’interaction qui se succèdent :

1. Le Web, développement technologique des années 1990 (Internet, JavaScript, XML).
2. Les applications mobiles, arrivées avec les iPhones et leurs stores d’applications (2007).
3. Les accès conversationnels, qui laissent l’utilisateur exprimer directement sa demande, en langage courant.

Pour un usage occasionnel ou pour les métiers de première ligne, la conversation reste l’accès le plus naturel. Elle améliore la qualité de l’expérience utilisateur, augmente le taux d’adoption, réduit la charge du service client, et démarque l’éditeur sur son marché.

Les 10 critères essentiels

1. Cas d’usage

Repérer les fonctions qui n’exigent pas une interface graphique complexe. Sur un produit complet (SIRH, ERP, finance), une poignée d’usages suffisent en général à justifier une interface conversationnelle : pas besoin de tout couvrir dès le départ.

2. Flexibilité

L’implémentation doit pouvoir suivre les évolutions futures sans effort excessif : jargon métier, noms propres, authentification, chaque nouveau cas d’usage ajoute sa propre complexité.

3. Canaux d’accès

Être présent sur MS Teams, Slack, WhatsApp, les applications mobiles, voire à l’oral, maximise l’accès tout en gardant une expérience cohérente d’un canal à l’autre.

4. Multilingue

Pouvoir proposer l’accès conversationnel simultanément à l’ensemble du parc client, et ajouter une nouvelle langue sans repartir de zéro.

5. Délai de mise en œuvre

Sans compétences pointues déjà en place en traitement automatique du langage, les résultats rapides sont rares. Sur les projets que nous accompagnons, comptez plutôt entre 6 et 24 mois pour une généralisation à l’échelle du produit, selon le nombre de cas d’usage et la complexité de l’intégration.

6. Coût

• Conception et développement : sur les projets observés chez nos clients éditeurs, de 60 000 € pour un cas d’usage ciblé à 600 000 € pour une généralisation à l’ensemble du produit.
• Exploitation : coûts des outils de traitement du langage et d’IA générative.
• Maintenance : un poste à part entière, pas une ligne annexe du budget.

7. Compétences disponibles

Arbitrer entre maintenance corrective et innovation, en concentrant les efforts sur le cœur de métier et sur la qualité perçue par l’utilisateur.

8. Expérience utilisateur

Les critères à surveiller : qualité de l’interprétation des demandes, tolérance aux fautes de saisie, pertinence des réponses, gestion des requêtes mal formulées, aide à l’utilisateur, absence d’hallucinations, rapidité des échanges.

9. Explicabilité

Le traitement du langage n’a rien de magique, et il peut rester opaque. Biais, hallucinations, fausses informations : ces risques existent, et seule une bonne maîtrise des technologies et des données permet la transparence nécessaire pour les limiter.

10. Sécurité, confidentialité, souveraineté

Les applications d’entreprise manipulent souvent des données confidentielles, parfois personnelles. Une architecture pensée sécurité et confidentialité dès la conception n’est pas une option. C’est aussi le critère que les éditeurs sous-estiment le plus, jusqu’à ce que l’équipe sécurité d’un client pose les questions qui comptent : où les données sont hébergées, si un sous-traitant hors UE y a accès, et combien de temps les échanges sont conservés une fois sortis de l’interface.

Conclusion

Les technologies rendent aujourd’hui les interfaces conversationnelles accessibles à tous les éditeurs de logiciels métier. Mais entre 6 et 24 mois de délai et 60 000 à 600 000 € de budget selon l’ambition du périmètre, ce n’est pas un chantier anodin : il demande du doigté et de l’attention, car il devient vite un point de contact majeur avec les clients.