Deux générations coexistent sous le même mot. La première génération de chatbots répond selon un arbre de décisions préétabli : elle reconnaît des mots-clés ou propose des boutons, et sort vite de son domaine de compétence dès que la question s’écarte du script prévu. La génération actuelle, adossée à un LLM, comprend une formulation libre et génère une réponse originale à chaque fois, sans script figé à l’avance.
Chatbots sur un site WordPress
De nombreuses extensions ajoutent une bulle de discussion en bas de page : certaines se contentent de router vers un support humain ou une FAQ (souvent basées sur des règles simples), d’autres branchent un LLM externe via une API pour répondre en direct aux questions des visiteurs, parfois nourri du contenu du site lui-même via une architecture de type RAG. Le choix entre les deux dépend du budget, de la sensibilité des réponses attendues et du volume de questions à traiter.
Exemple
Visiteur : "Livrez-vous en Belgique ?"
Chatbot à règles : ne reconnaît pas la formulation, répond hors sujet
Chatbot basé sur un LLM : comprend l'intention même reformulée
autrement, répond en s'appuyant sur la politique de livraison du sitePièges fréquents
- Brancher un chatbot basé sur un LLM sans lui fournir le contexte du site (horaires, politique de retour) l’expose à des réponses plausibles mais fausses, une hallucination.
- Laisser un chatbot répondre sans limite sur des sujets sensibles (santé, juridique, remboursement) sans supervision humaine peut engager la responsabilité de l’entreprise.
- Un chatbot ne remplace pas un moteur de recherche interne : les deux répondent à des besoins différents et se complètent plus qu’ils ne s’excluent.