Les chatbots IA sont des produits logiciels qui utilisent l'intelligence artificielle, principalement la compréhension du langage naturel (NLU) et les grands modèles de langage (LLM) pour mener des interactions conversationnelles semblables à celles des humains via texte ou voix. Contrairement aux bots scriptés ou purement basés sur des règles, les chatbots IA déduisent l'intention de l'utilisateur, maintiennent le contexte et génèrent ou récupèrent des réponses de manière dynamique.

Au cœur du fonctionnement des chatbots IA se trouve l'utilisation de modèles avancés d'apprentissage automatique (ML) connus sous le nom de LLMs. Ils utilisent les motifs dans les données sur lesquelles ils ont été entraînés pour prédire la réponse la plus appropriée. La sophistication de ces LLMs distingue les chatbots IA de leurs prédécesseurs, permettant une compréhension et une génération de langage plus nuancées. Elle soutient également le raisonnement multi-tours et l'utilisation de la génération augmentée par récupération (RAG), des appels d'outils/API, des invites structurées ou des flux légers en session pour compléter la demande actuelle.

Bien que similaires à d'autres solutions d'automatisation et de productivité, les chatbots IA diffèrent de manière critique. Contrairement aux logiciels de chatbot et aux logiciels de bots de productivité, les chatbots IA sont des solutions produits qui peuvent fonctionner de manière indépendante et/ou être intégrées via des widgets, des kits de développement logiciel (SDK) ou des intégrations. Cela dit, certaines solutions permettent des connexions et des intégrations aux données et systèmes d'entreprise propriétaires.

Pour être inclus dans la catégorie des chatbots IA, un produit doit :

Fournir une interface utilisateur conversationnelle configurable via des invites système, un ajustement fin et des paramètres de base de connaissances pour améliorer la précision tout en préservant le dialogue semblable à celui des humains Utiliser une interface conversationnelle basée sur les tours où les interactions sont principalement initiées par l'utilisateur Restreindre le comportement proactif aux appels d'outils en session avec confirmation explicite de l'utilisateur ; aucune activité autonome en arrière-plan, ouverte ou inter-session Fournir une interface conversationnelle pour une assistance large à travers les domaines Optimiser pour l'assistance conversationnelle sur des tâches simples à modérément complexes (par exemple, récupération d'informations, rédaction, résumé, Q&R structurée et orchestration légère de flux de travail via des outils) Opérer dans un environnement contrôlé avec un accès gouverné aux bases de connaissances, aux protocoles de contexte de modèle (MCP) et aux intégrations pour garantir des réponses fiables et auditées Être alimenté par des modèles génératifs stochastiques (par exemple, LLMs) ou des pipelines NLU basés sur l'intention qui sélectionnent ou génèrent des réponses pendant la session S'abstenir d'une opération autonome en dehors de la conversation active (par exemple, pas d'exécution non surveillée, d'agents continuant après la fin de la session, ou d'actions sans approbation explicite en session) Soutenir des règles configurables, des scripts ou des arbres de décision pour contraindre et guider les conversations même lorsque des LLMs sont utilisés pour assurer un flux prévisible et conforme aux politiques