Chatbot : succès ou échec ?

par | Mar 19, 2019 | Expérience | 0 commentaires

Le chatbot a-t-il encore un avenir ? Après l’avoir adulé, on met en cause son «manque d’intelligence». Vraiment ? Olivier Leroy, du bureau de conseil PMP, fait le point.

«On a coutume d’entendre que les projets de chatbot sont des échecs ou des réussites en demi-teinte. Ma constatation de ‘doer’ est que l’échec repose sur deux faits : des produits dont les capacités d’apprentissage automatique ont été survendues, ensuite des clients qui connaissent très mal la technologie sous-jacente, car si le chatbot a des allures d’être humain ou d’humanoïde, il ne reste pas moins… un projet informatique !»

Pour Olivier Leroy, Data Strategist au sein du cabinet de conseil PMP, actif à Bruxelles et reconnu dans les domaines du data management, l’intelligence artificielle, le chatbot et plus généralement les programmes d’engagement clients, le chatbot reste un outil très utile… pour autant que l’on respecte quelques règles élémentaires sans tenter d’atteindre l’impossible : disponible 24/7, à portée de main dans la messagerie instantanée et sans apprentissage.

Olivier Leroy, PMP : «Il faut comprendre que le chatbot est le cousin de l’assistant vocal et qu’il est possible de mener un projet décliné sur ces deux interfaces. C’est le sujet du design conversationnel -car on ne gère pas une image lorsqu’on est en vocal, ni même des phrases longues comme celles qu’on peut disposer sur un écran.»

Première règle à connaitre : le chatbot est une coquille vide. «En tant que professeur de dataviz, je suis tenté de faire le parallèle avec les outils de visualisation : on part d’une feuille blanche et c’est l’intelligence qu’on met dans les analyses et les graphiques qui vont faire qu’une application aura de la valeur ou non.»

Deuxième règle : ne pas acheter l’intelligence d’un chatbot. Comme le chatbot est une coquille, voire un contenant, il faut pouvoir lui intégrer diverses intelligences (API) complémentaires émanant potentiellement de plusieurs fournisseurs internes ou externes. Par exemple pour traiter de l’information chaude (chiffrée et structurée) et de l’information froide (texte, non structurée).

Comprendre un minimum le NLP

Il s’agit aussi de s’intéresser à la méthodologie d’apprentissage. Construire l’intelligence progressivement en limitant les premiers cas d’usage à une fonctionnalité. Ce qui compte c’est que l’utilisateur sente que l’assistant a bien répondu à sa question s’il a répondu. L’analyse continue des questions posées à l’assistant permet en parallèle de créer une roadmap des nouvelles fonctionnalités à intégrer. Dans la foulée, utiliser du machine learning lorsque les historiques de demandes s’allongent de manière à comprendre artificiellement la prochaine demande de l’utilisateur et créer alors un dialogue intelligent.

Autre impératif : comprendre un minimum le NLP (Natural Language Processing). Si cette branche de l’intelligence artificielle n’est pas encore mûre, c’est la technologie phare des chatbots, estime encore Olivier Leroy. Ne pas connaître les limites de ce domaine technologique a un impact fort sur le risque projet…

D’autres conditions, encore. Repérer, en particulier, les différentes interactions de l’assistant dans lesquelles on peut intégrer de l’intelligence : compréhension des questions, amélioration continue des chemins de discussions, réponses basées sur des analyses prédictives…

Mais aussi utiliser à fond les possibilités de restitution proposées par un chatbot qui peuvent tout à fait compenser le manque de maturité de l’IA.

Ainsi, les fonctionnalités de push sont d’aussi bonnes réponses au besoin d’instantanéité apporté par le chatbot. Les dialogues de chatbot à base de boutons pour limiter les possibilités de conversation et donc l’usage combiné de l’IA pour reconnaître des termes clés et l’usage des arbres de décisions pour créer la structure d’intelligence

IoT, IA et API nous font entrer dans une refonte des interfaces

«Il faut comprendre que le chatbot est le cousin de l’assistant vocal et qu’il est possible de mener un projet décliné sur ces deux interfaces. C’est le sujet du design conversationnel -car on ne gère pas une image lorsqu’on est en vocal, ni même des phrases longues comme celles qu’on peut disposer sur un écran.»

Pour Olivier Leroy, les projets de chatbots font toujours sens. Plus que jamais… parce que nous entrons dans l’ère des assistants. «C’est un peu comme lorsque la conjoncture des technologies de réseaux, de puissance de calcul, de mobilité, de numérisation nous a permis d’entrer dans le monde digital. Aujourd’hui IoT, IA et API nous font entrer dans une refonte des interfaces. Finies les apps sur les smartphones ! Les assistants se parlent entre eux et nous décorrélons encore plus les vies physiques (moi) et digitale (mon avatar). Le lien entre les deux : un coffre-fort numérique peut-être sous forme de blockchain pour faire le lien entre identité physique et virtuelle. Dans le monde virtuel, des assistants de diverses natures interagissent entre eux de manière totalement autonome.»

On peut d’ores et déjà imaginer quatre types d’assistant. Un : l’assistant d’entreprise : celui déjà connu qui fait le lien entre la compagnie et ses clients Deux : l’assistant du collaborateur : celui qui gère à la place de l’employé un certain nombre de tâches automatisables et qui l’aide dans les prises de décisions, en indiquant par exemple les factures fournisseurs les plus exposées à un risque de retard de paiement ou dans la gestion de planning en prenant les rendez-vous. Trois : l’assistant de l’objet : c’est lui qui vous prévient que vous n’avez plus de lait au frigo ou même qui va rentrer en contact avec l’assistant d’entreprise de votre fournisseur de lait bio. Quatre : l’assistant personnel : il surveille votre prise de poids, vous rappelle vos rendez-vous et entame les premières phases de conversation avec l’avatar de vos futures conquêtes Meetic

Ce scenario va avoir des impacts sur les métiers. D’abord, création de nouveaux métiers liés aux assistants : dresseur de bot ou bot coach, l’analyste qui va éduquer l’assistant a plus d’intelligence et de services rendus. Ou aussi le designer de conversations, qui sera peut-être un nouveau pan d’activité du UX designer actuel. Ensuite, modification des règles : par exemple en marketing ou expérience client les assistants d’entreprise seront configurés pour privilégier la transparence à la vente additionnelle, sous peine d’obtenir une mauvaise note et donc un dé-référencement ou blacklistage. «Imaginez que votre tondeuse connectée analyse que la bougie est en train de lâcher, illustre encore Olivier Leroy : elle prévient votre assistant qu’il faut commander une pièce de rechange. Votre avatar se met en chasse de la pièce et trouve la référence chez Castorama et chez Auchan. Le bot Castorama ayant repéré la promo Auchan déclinera la vente afin de conserver la meilleure note de conseil auprès de votre avatar !»

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