Créer votre premier agent conversationnel IA : Guide pour débutants

Une récente étude de Gartner révèle que l’IA conversationnelle devient rapidement l’un des principaux leviers de réduction des coûts et d’efficacité du service client.

Gartner prévoit que d’ici 2029, l’IA conversationnelle résoudra de manière autonome 80 % des problèmes courants de service client sans intervention humaine, réduisant les coûts opérationnels de 30 % à mesure que davantage d’entreprises automatisent les interactions client par téléphone et par chat.

Une solution agentique qui comprend vos documents internes, raisonne en temps réel et mène des conversations selon des parcours nuancés trouve des applications dans l’assistance, l’accueil, les ventes et les opérations internes. 

Pour les équipes non techniques, concevoir un agent conversationnel de bout en bout peut toutefois sembler intimidant. Ce guide remet les compteurs à zéro. 

Nous vous présentons tout ce dont une personne sans compétences techniques a besoin pour se lancer : ce que sont les agents conversationnels basés sur l’IA, leur fonctionnement, les prérequis à prévoir et les étapes à suivre pour concevoir un agent conversationnel sans coder.

En résumé 

• Un agent d’IA conversationnelle associe un grand modèle de langage, une base de connaissances avec génération augmentée par récupération, l’appel d’outils et des garde-fous pour tenir des conversations réalistes, tenant compte du contexte, avec les utilisateurs. 
• Les agents peuvent fonctionner par chat, par téléphone ou sur les deux canaux. Les agents vocaux ajoutent la reconnaissance vocale (STT) pour comprendre les propos de l’utilisateur et la synthèse vocale (TTS) pour répondre oralement. 
• Les débutants n’ont pas besoin d’écrire du code pour concevoir un agent conversationnel basé sur l’IA : des plateformes comme ElevenAgents gèrent l’infrastructure pour vous.
• Définissez aussi précisément que possible l’objectif et le public de votre agent avant de le concevoir afin d’éviter les erreurs courantes.
• N’oubliez pas de réaliser une assurance qualité, de préférence avec de vrais utilisateurs, avant le lancement.

Qu’est-ce qu’un agent conversationnel basé sur l’IA ?

Un agent conversationnel basé sur l’IA est un système qui utilise l’intelligence artificielle pour comprendre les requêtes des utilisateurs en langage naturel et générer des réponses en temps réel. Il se connecte à des bases de connaissances internes et récupère des informations au-delà de son propre contexte afin de répondre aux utilisateurs. 

Dans une IA conversationnelle vocale, une couche vocale dédiée gère les interactions orales : la STT convertit la parole de l’utilisateur en texte, tandis que la TTS génère à partir de l’IA des réponses orales au son naturel.

Les systèmes d’IA conversationnelle s’entraînent sur des volumes considérables de données vocales et textuelles. Avec le temps, ces données permettent au modèle de comprendre comment traiter le langage humain, une compréhension dont il s’appuie ensuite pour converser de manière logique avec les personnes. 

Chaque agent d’IA conversationnelle, vocal, conversationnel ou les deux, s’appuie sur les mêmes technologies fondamentales : 

• Grand modèle de langage (LLM) : génère des réponses cohérentes et adaptées au contexte.
• Base de connaissances et génération augmentée par récupération (RAG) : ancre les réponses de l’agent dans votre propre base de connaissances interne, plutôt que de s’appuyer uniquement sur les informations déjà connues du modèle.
• Appel d’outils : permet aux systèmes d’IA d’agir, par exemple en vérifiant le statut d’une commande ou en réservant un créneau dans un calendrier, plutôt que de seulement évoquer l’action.
• Garde-fous : ils fonctionnent parallèlement au modèle et maintiennent l’agent dans le sujet et fidèle à votre marque, dans les limites que vous définissez quant à ce qu’il doit ou ne doit pas faire. 
• Canaux de déploiement : les différentes façons dont un agent conversationnel basé sur l’IA peut interagir avec les utilisateurs, notamment par téléphone, sur des sites web, des applications mobiles et des plateformes de messagerie.

Au-delà de cela, les agents vocaux ajoutent une couche de parole en temps réel à ce même socle :

• Speech to Text : convertit les propos de l’utilisateur en texte que le LLM peut ensuite traiter. 
• Text to Speech : un moteur TTS transforme la réponse de l’agent en parole au son naturel, que l’utilisateur entend ensuite. 
• Gestion des tours de parole : un système qui gère les échanges d’une conversation en direct, notamment quand écouter, quand parler et comment gérer les interruptions.

Les agents conversationnels les plus avancés peuvent fonctionner par chat et par téléphone depuis une configuration unique, tout en partageant le contexte entre ces deux canaux. Leurs capacités dépassent largement celles d’un chatbot traditionnel.

Un chatbot traditionnel associe ce qu’un utilisateur saisit à la branche la plus proche d’un arbre décisionnel préécrit et ne peut gérer que les requêtes exactes pour lesquelles il a été conçu. Les agents conversationnels basés sur l’IA s’appuient sur les systèmes ci-dessus pour raisonner au-delà des parcours scriptés, agir et tenir des conversations en temps réel avec les utilisateurs. 

À quoi servent les agents conversationnels basés sur l’IA ?

Qu’il s’agisse d’un agent qui résout des problèmes de service client ou d’un agent IA de prospection sortante qui identifie de nouvelles opportunités pour les équipes commerciales, les agents conversationnels basés sur l’IA s’intègrent naturellement aux workflows existants.

Quel que soit votre secteur d’activité, il existe probablement un cas d’usage de l’IA conversationnelle pour vous. Voici un aperçu de la manière dont différents domaines mettent les agents IA en pratique. 

• Service client : un agent IA sur votre site peut répondre aux questions fréquentes, vérifier le statut des commandes, gérer les retours ou transférer une demande complexe à un intervenant humain. Klarna fait partie des entreprises qui ont considérablement développé leur service client grâce à un agent conversationnel basé sur l’IA.
• Prospection commerciale : les agents IA de prospection sortante peuvent qualifier les prospects et planifier des rendez-vous pour les commerciaux. Ils peuvent travailler en continu et garantir un niveau de qualité élevé et constant pour les appels et les conversations. Employment Hero a utilisé ElevenAgents pour appeler ses clients existants au sujet de son nouvel agent IA de recrutement, obtenant un taux de réponse de 33 % et favorisant l’activation du produit à une échelle impossible à atteindre avec les seuls intervenants humains. 
• Planification de rendez-vous : les entreprises peuvent concevoir des agents IA entièrement automatisés pour l’accueil, qui prennent des rendez-vous et accompagnent les clients dans leur prise en main par téléphone. Avec Reception.ai, même les débutants peuvent concevoir un système de planification de bout en bout facilement. 
• Éducation : les tuteurs IA donnent vie aux contenus pédagogiques et offrent aux apprenants un accompagnement personnalisé. Brilliant a lancé des tuteurs conversationnels basés sur l’IA sur sa plateforme pour guider les étudiants à travers des problèmes complexes en temps réel et ajouter un tout nouveau niveau d’interactivité à l’apprentissage. 
• Assistance médicale : les prestataires de santé peuvent déployer un agent conversationnel basé sur l’IA sur leur site afin d’accompagner l’intégration multilingue des patients tout en respectant les exigences HIPAA. Everlywell a utilisé ElevenAgents pour améliorer de 3,5 fois les taux de conversion des membres hispanophones par rapport à un serveur vocal interactif traditionnel (SVI).
• Opérations de logistique et de livraison : les agents conversationnels basés sur l’IA peuvent gérer les appels sortants, les confirmations de livraison, les mises à jour de statut et la gestion des exceptions. Deliveroo a utilisé ElevenAgents pour réengager plus de 80 % des livreurs inactifs et contacter 86 % des sites partenaires afin d’activer Rider Check-In.
• Assistants internes : les agents IA s’intègrent directement au processus d’intégration des ressources humaines afin de réduire les délais globaux d’intégration et de développer les workflows de formation. TELUS utilise ElevenAgents pour réduire de 20 % le temps de formation des nouvelles recrues, en formant les nouveaux utilisateurs sur plus de 90 000 conversations client simulées. 

La flexibilité des cas d’usage s’explique notamment par le vaste éventail d’intégrations que vous pouvez mettre en place avec des plateformes comme ElevenAgents. Connectez Google Calendar et Calendly pour un agent de planification, ou concevez des workflows de téléphonie complexes avec Twilio et SIP. 

Avec ElevenAgents, vous ne partez pas d’une page blanche pour concevoir votre agent conversationnel basé sur l’IA. La bibliothèque de modèles ElevenAgents comprend 60 agents prédéfinis que vous pouvez adopter afin de concevoir un agent IA pour votre entreprise sans écrire une ligne de code.

Ce dont vous avez besoin avant de concevoir un agent conversationnel basé sur l’IA

Vous pouvez vous lancer dans ElevenAgents sans expérience et concevoir un agent conversationnel basé sur l’IA à partir de zéro, mais un plan clair vous permettra d’obtenir plus vite un agent opérationnel.

Surtout si vous débutez, définissez les éléments suivants avant de vous lancer :

• Un cas d’usage clair : pourquoi avez-vous besoin de cet agent ? Quel problème précis doit-il résoudre et comment s’y prendra-t-il ? Un cas d’usage adapté et précis vous aidera à concevoir rapidement une solution prête pour la production.
• La connaissance de votre public : quelle expérience votre utilisateur moyen attend-il en interagissant avec un agent IA ? La réponse dépend fortement de votre entreprise et de votre secteur. Par exemple, un agent pour une application financière adoptera sans doute un ton bien plus sérieux et orienté données qu’un agent qui aide des voyageurs à réserver dans votre hôtel en bord de mer.
• Une plateforme : les débutants doivent choisir une plateforme qui gère toute l’infrastructure à leur place. Avec ElevenAgents, vous disposez d’une plateforme unique pour concevoir, déployer et gérer vos agents conversationnels basés sur l’IA, sans gérer le moindre code d’infrastructure. Nous prenons tout en charge, de l’audio en temps réel au déploiement multicanal, pour vous permettre de vous concentrer sur la conception de l’expérience utilisateur plutôt que sur l’ingénierie technique.
• Une voix : après avoir clairement défini ce que vous concevez et pour qui, il est temps de réfléchir au type de voix qui correspond à votre marque. Chaleureuse et intelligente ? Professionnelle et directe ? Avec la Voice Library d’ElevenLabs, vous trouverez celle qui convient parfaitement.
• Une base de connaissances : notamment si vous concevez un agent de service client, vous devrez disposer de documents prêts à importer ou à référencer, qui expliquent quelles informations l’agent doit utiliser pour répondre aux questions. Plus vous fournissez de détails, plus les réponses seront riches. Découvrez comment activer RAG afin d’enrichir vos agents avec votre base de connaissances.

Avec une orientation claire dans ces cinq catégories, vous disposez de tout ce dont vous avez besoin pour concevoir un agent vocal basé sur l’IA, sans coder. 

Comment concevoir un agent conversationnel basé sur l’IA : vue d’ensemble

Même si concevoir un agent conversationnel basé sur l’IA à partir de zéro peut sembler intimidant au départ, c’est bien plus simple que vous ne le pensez. ElevenAgents rend le processus aussi simple que possible pour les débutants, sans code ni maintenance de l’infrastructure.

Nous avons réparti le processus en quatre étapes simples :

1. Concevez votre agent dans ElevenAgents : utilisez le workflow de configuration d’ElevenAgents pour sélectionner l’agent que vous souhaitez concevoir.
2. Configurez votre agent : ajoutez un prompt système, un premier message, une voix par défaut et les capacités linguistiques.
3. Importez votre base de connaissances : ajoutez des informations en important un fichier, en écrivant directement sur la plateforme ou en collant une URL.
4. Testez et passez en production : lancez des simulations dans l’onglet Tests pour corriger les éventuels problèmes restants.

Si vous êtes prêt à vous lancer, vous pouvez concevoir un agent et commencer immédiatement avec notre plateforme en libre-service.

Pour les déploiements de plus grande envergure ou les équipes qui souhaitent être accompagnées par des experts, nous contacter pour évaluer vos cas d’usage, votre architecture et vos stratégies de déploiement. 

Découvrez ci-dessous les étapes de création d’un agent conversationnel basé sur l’IA.

Étape 1 : concevoir votre agent

Après vous être connecté au Workspace Agents, accédez au menu de gauche et cliquez sur l’icône Plus à côté d’Agents. 

Le processus de configuration peut vous poser différentes questions :

• Le type d’agent que vous concevez (Agent vierge, Assistant personnel ou Agent métier)
• Le secteur d’activité de votre entreprise
• Les outils et les bases de connaissances que vous souhaitez connecter
• Le cas d’usage visé et votre objectif principal
• Le nom de votre agent

Vous pouvez également parcourir les modèles existants, qui couvrent de nombreux cas d’usage et vous permettent de sauter immédiatement quelques étapes. L’un de ces 60 modèles accélère la conception d’agents destinés au service client, à l’éducation, à l’accueil, aux ventes et à la prospection.

Après avoir renseigné toutes les informations demandées ou sélectionné un modèle, cliquez simplement sur « Créer un agent » : ElevenAgents crée alors une première version fonctionnelle avec laquelle vous pouvez expérimenter.

Étape 2 : configurer votre agent

Quelques paramètres définissent le comportement de votre agent et ses interactions avec les collaborateurs et les clients. Le prompt système est l’élément le plus important, mais ElevenAgents propose de nombreux autres paramètres qui méritent d’être explorés pendant la conception. 

Vous pouvez aussi modifier chacune de ces configurations au fil du processus. Vous pouvez changer les informations et prévisualiser vos modifications à tout moment : aucune décision n’est définitive.

Toutes les configurations suivantes sont modifiables depuis le Dashboard principal, dans Agent à gauche, et ne nécessitent aucun code :

• Prompt système : l’ensemble d’instructions principal, qui définit la personnalité, le ton, les objectifs et les garde-fous de l’agent. ElevenAgents génère un prompt initial à partir des informations fournies à l’étape 1. Modifiez-le pour l’adapter à votre marque ou réécrivez-le entièrement. Une structure claire en cinq parties, Personnalité, Environnement, Ton, Objectif et Garde-fous, explique le fonctionnement prévu de la plateforme. Voici un guide pour vous aider à rédiger un excellent prompt système.
• Premier message : ce que l’agent dit à l’ouverture d’une conversation. Gardez-le court, précisez ce que l’agent prend en charge et adoptez un ton chaleureux. 
• Voix : ElevenAgents propose une bibliothèque de plus de 11 000 voix au son naturel que vous pouvez utiliser. Écoutez-en plusieurs dans le contexte d’un exemple de conversation complet avant de sélectionner celle qui convient le mieux à votre entreprise. 
• Langue : vous pouvez sélectionner la langue par défaut et toutes les langues supplémentaires dans lesquelles vous souhaitez que l’agent communique. La détection automatique de la langue fait basculer l’agent dans la langue réellement parlée par l’appelant, sans que vous ayez à la définir manuellement pour chaque conversation. 

À cette étape, vous pouvez aussi sélectionner le composant LLM qui alimentera votre agent. ElevenLabs présente les modèles disponibles, ainsi que leur latence et leur coût par minute.

Pour des flux plus complexes, intégrez des outils supplémentaires dans l’onglet Outils et utilisez des procédures, des instructions propres à une tâche que l’agent ne charge que lorsqu’elles sont pertinentes, comme une procédure pour les remboursements et une autre pour la récupération de compte.

Vous pouvez également concevoir des Agent Workflows, un éditeur visuel basé sur des graphes pour créer des conversations à embranchements qui s’adaptent aux besoins de l’utilisateur plutôt que de suivre un script linéaire. Les workflows orientent les échanges entre des nœuds tels que des sous-agents, qui peuvent appliquer différents prompts système, LLM ou voix selon une phase précise de la conversation. 

Étape 3 : importer des documents dans votre base de connaissances

Dans la colonne de gauche, accédez à l’onglet « Base de connaissances » pour voir les documents associés à votre agent. Ces documents déterminent ce que dit réellement votre agent et les informations qu’il utilise pour guider ses recommandations et répondre aux questions des clients. 

Cliquez sur « Ajouter un document » et choisissez l’une des options suivantes :

• Ajouter une URL : collez une URL et configurez l’actualisation automatique de son contenu tous les 7 jours. 
• Ajouter des fichiers : importez des fichiers epub, pdf, docx, txt, html ou md, jusqu’à 21 Mo chacun.
• Créer un texte : écrivez ou collez du texte directement dans la base de connaissances de la plateforme.

D’après les prérequis, votre base de connaissances devrait déjà être prête. Pour la plupart des outils, elle fournira suffisamment d’informations pour répondre de manière fiable aux questions des utilisateurs. Pour de grands ensembles de documents, activez RAG afin que l’agent s’appuie sur une base de connaissances bien plus vaste sans ralentir les réponses. 

Étape 4 : tester et passer en production

À ce stade, vous devriez disposer d’un agent avec lequel vous pouvez parler et simuler des conversations complètes. Grâce au contexte issu de votre base de connaissances, votre agent sera personnalisé pour répondre au mieux aux besoins de vos clients.

Vous pouvez prévisualiser les modifications dès que vous les effectuez, et ainsi itérer sur les prompts et les flux de conversation sans redéployer l’agent à chaque fois.

Avant le passage en production, testez toujours vos modèles aussi largement que possible. En pratique, vous pouvez lancer toute une gamme de simulations dans l’onglet « Tests ». Vous pouvez concevoir de nouveaux tests pour des cas d’usage courants, puis les exécuter par lots 3, 5, 15 ou 50 fois. 

Les tests réussissent ou échouent, et une transcription associée vous indique précisément ce qui s’est mal passé, le cas échéant, ainsi que la manière de le corriger. Lorsque toutes vos simulations réussissent dans l’aperçu et que vous avez effectué quelques tests vous-même, il est temps de publier votre agent. 

Vous avez ainsi conçu un agent conversationnel basé sur l’IA, personnalisé pour votre marque, sans écrire une seule ligne de code.

Même les débutants peuvent concevoir des agents conversationnels basés sur l’IA avec ElevenAgents

De la conception d’expériences de service client de haute qualité à l’intégration d’un outil sur une page auquel les utilisateurs peuvent poser leurs questions, les agents conversationnels basés sur l’IA créent des parcours d’interaction fluides et simplifiés. Avec ElevenAgents, même les débutants peuvent concevoir et déployer des agents conversationnels basés sur l’IA à grande échelle. 

Du traitement audio en temps réel à la gestion des tours de parole, à la détection des interruptions et même au déploiement multicanal, votre ElevenAgent personnalisé prend tout en charge pour vous. Connectez votre propre base de connaissances, concevez une voix de marque cohérente, puis déployez-la par téléphone, sur le chat web et les canaux de messagerie, sans gérer l’infrastructure.

En savoir plus sur ElevenAgents ou commencez dès aujourd’hui en nous contactant.

FAQ : comment concevoir un agent conversationnel basé sur l’IA