Pas de Chatbot sans Intelligence Artificielle et Machine Learning !

Pas de Chatbot sans Intelligence Artificielle et Machine Learning !

Pas de Chatbot sans Intelligence Artificielle et Machine Learning !

Désormais, la révolution des Chatbots est en marche : Gartner prédit en effet que d’ici 2019, ¼ des foyers des pays développés se serviront d’un Chatbot comme d’une interface privilégiée d’accès aux services à domicile (service à la personne, livraison alimentaire…).

Les progrès de l’Intelligence Artificielle vont-ils favoriser l’explosion des Chatbots en complément de l’humain ? Le Machine Learning va-t-il bousculer la donne en construisant sa propre base de connaissance ?

Eliza Eliza : Une histoire qui dure…

Le test de Turing est une proposition de test d’Intelligence Artificielle fondée sur la faculté d’une machine à imiter la conversation humaine. Décrit par Alan Turing en 1950 dans sa publication Computing machinery and intelligence, ce test consiste à mettre un humain en confrontation verbale à l’aveugle avec un ordinateur et un autre humain.

Le Chatbot est un phénomène qui n’est pas nouveau, le premier programme de type Chatbot a été conçu au milieu des années 1960 (Eliza).

Le terme de « Chatterbot » a, quant à lui, vu le jour en 1994 avec Clippy : l’assistant personnel de Microsoft Office (qui donnait rarement les réponses adéquates). Les robots conversationnels apparaissent dans les services Grands Publics.

Dans les années 2000 à 2010, un des terrains d’application des Chatbots est la relation Client. Le Chatbot d’Ikea, du nom d’Anna créé au milieu des années 2000 pouvait répondre à de simples questions quand elle réussissait à trouver une concordance.

Mais c’est vraiment depuis quelques années seulement que les Chatbots reviennent sur le devant de la scène. Pour certains Analystes, les Chatbots constituent même la grosse tendance technologique de 2016. Deux raisons principales à cela :

  • 1/ le développement des services de messagerie instantanée
  • 2/ Les progrès en matière d’Intelligence Artificielle et de Machine Learning.

Chatbot : la genèse d’une nouvelle ère conversationnelle

Issu de la contraction des mots « Chat » (discussion) et « bot » (robot), un Chatbot est par définition un agent conversationnel intelligent capable d’interagir avec des humains en langage naturel via un service de messagerie hébergé sur un site Web ou sur les réseaux sociaux.

Il est important de distinguer deux types de bots :

  • Les assistants personnels tels que Siri, Google Now ou Cortana, qui sont basés sur l’Intelligence Artificielle, capable de traiter un grand nombre d’informations
  • les bots visant un objectif précis et accomplissant une mission spécifique, à l’aide d’un scénario prédéfini

 « Un bot s’apparente à une application mobile, mais l’interface est différente. On parle de « conversationnal user interface ». Pour l’utilisateur, ce n’est donc ni plus ni moins qu’une conversation ».

Chatbot : Entre mythe et réalité

Aujourd’hui, les conversations avec les Chatbots sont disponibles sur des plateformes déjà connues telles que Skype, Slack, Telegram, Kik, Messenger, ou encore WeChat en Asie… Cette conversation peut se faire sous forme uniquement textuelle ou être enrichie d’images et d’interactions, et peut tout aussi bien se faire avec des questions ouvertes ou sous forme de QCM.

Pourtant, il convient de bien distinguer deux types de Chatbots :

  • Les Chatbots à interactions dites « faibles » : c’est-à-dire que chaque question est prévue en amont par l’Homme afin que l’agent conversationnel puisse y apporter une réponse fiable et cohérente grâce à une analyse précise des mots-clés de la requête utilisateur
  • Les Chatbots à interactions dites « forte » utilisant l’Intelligence Artificielle : ce Chatbot intelligent sera capable de mener une conversation de manière autonome, et même faire preuve d’humour et d’émotion.

L’Intelligence Artificielle est basée sur la création de puissants algorithmes qui déterminent sa qualité de réflexion, d’analyse et de compréhension. Le croisement de la technologie et les usages sont désormais matures pour commencer à offrir une expérience utilisateur intéressante :

Pourquoi l’interconnection avec les APIs va révolutionner les Chatbots

Les Chatbots débarquent dans les applications de messagerie instantanée.

Telegram, Skype, Slack, WeChat, Kik, Line et maintenant Messenger : toutes ces applications de micro-messageries ont annoncé dans la foulée le lancement de leur API pour créer des bots de marque. Mais c’est véritablement Facebook Messenger avec ses 900 millions d’utilisateurs qui va démocratiser les bots.

Le développement des APIs va permettre de s’interconnecter avec d’autres services et plateformes, et ainsi démultiplier les différents points de contacts avec les consommateurs.

Dans le cadre des Chatbots, les APIs deviennent essentielles pour faire profiter les utilisateurs de services de marques de manière plus optimale.

Pour les utilisateurs, ils pourront accéder aux différents services et à une expérience plus fluide car ils ne sortiront pas de l’application sur laquelle il navigue et pourront bénéficier d’un service autre, sur une application différente.

Le Chatbot, c’est une interface entre les utilisateurs et un éditeur de contenu, un fournisseur de service ou un marchand (pour schématiser).

Une connexion entre le Chatbot et le S.I. se fait à travers une interface de programmation (API pour Applications Programming Interface). Celle-ci peut servir à un Chatbot ou autres : sites Web, interfaces, etc…

Les APIs proposées par les fournisseurs de messagerie offrent la possibilité de développer un Chatbot en l’alimentant de questions et requêtes types qu’un utilisateur pourrait formuler.

Pour chaque requête type, on paramètre l’action correspondante que doit effectuer le Chatbot :

  • Rechercher une réponse à la question posée
  • Afficher une liste de produits
  • Afficher une carte ou des boutons d’action

Les APIs permettent d’exploiter des interfaces naturelles comme la voix à travers les assistants personnels de Apple, Google, Microsoft ou Amazon (respectivement Siri, Google Assistant, Cortana et Alexa).

Qu’en-est-il de la relation Chatbot/Intelligence Artificielle ?

Avec l’avènement de l’Intelligence Artificielle, les Chatbots seront capables d’apporter des réponses cohérentes à des questions complexes et effectuer des actions plus complexes (réservation, achat, recherche d’info, conseil personnalisé) en prenant en compte leur contexte et leur auteur, et en s’exprimant de plus en plus naturellement, à l’aide d’une approche cognitive et d’une approche à base de règle, il est possible de créer un système intelligent, automatisé et capable de prendre des décisions.

Le Machine Learning, un domaine indispensable à la conception des Chatbots

Parce qu’il a vocation à répondre à tout type de demande de façon fiable, rapide et pertinente, le Machine Learning représente un enjeu de taille pour les Chatbots destinés à converser avec un utilisateur, notamment à travers une messagerie instantanée comme Facebook Messenger.

Le Chatbot va ainsi utiliser le principe de Machine Learning pour augmenter ses performances. Plus les Chatbots interagissent avec les utilisateurs, plus ils obtiennent d’informations, et mieux ils apprennent à anticiper les comportements et adopter le bon.

Le Machine Learning va permettre aux Chatbots, de pouvoir adapter ses analyses en se fondant sur des données recueillies. En effet, ils représentent d’excellents moyens de récolter de la Data au sein des utilisateurs. Le programme sera alors en mesure de pouvoir ajuster son comportement automatiquement et d’évoluer selon l’utilisation souhaitée.

Les informations peuvent être recueillies par des capteurs, par des systèmes de reconnaissance vocale ou de reconnaissance d’écriture, ou être issues du Data Mining.

Il faut que les bots soient aussi capables de comprendre l’information et d’apprendre à répondre aux différentes questions.

La pertinence de la réponse représente l’un des éléments les plus déterminants pour la réussite d’une Chabtot. Le Machine Learning doit donc permettre de :

  • Pouvoir analyser et prendre en compte la manière idéale de répondre à une demande
  • Traiter et garder en mémoire les informations échangées
  • Produire des interactions variées qui semblent les plus naturelles possibles
  • Réaliser des auto-évaluations des bots pour déterminer s’ils répondent de façon adéquate aux demandes des utilisateurs

Ainsi, en combinant de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning, on crée ainsi un Chatbot intelligent, capable de s’adapter au Client en fonction de sa personnalité et en lui proposant par exemple, le produit le plus approprié et utilisant les arguments qui le convaincront. Le Chatbot ne sera plus un simple assistant mais un réel vendeur.

Mise en place opérationnelle d’un Chatbot

À l’instar d’une application, cela dépend énormément du niveau de complexité du type de Chatbot demandé (scénario / richesse de l’interface / nombre de sources de données). L’estimation du déploiement d’un Chatbot peut aller de quelques semaines pour un Chatbot simple avec un scénario très cadré, à plusieurs mois pour des Chatbots plus élaborés.

Avant de se lancer, il est nécessaire de répondre à des questions simples qui peuvent vous aider à déterminer quel type de Chatbot mettre en place.

Quel est votre besoin ?

  • Pourquoi voulez-vous utiliser un Chatbot ? Utilisation pour un service client ?
  • Automatisation de certaines tâches

Quels seront ses objectifs ?

  • Votre Chatbot peut avoir des objectifs bien différents en fonction de vos besoins (définir des objectifs et des tâches précises afin qu’il soit le plus précis et le plus utile possible)

Où répondra-t-il ?

  • Quels sont les canaux que vos clients utilisent ?

Quelles seront ses tâches ? Sera-t-il associé à un humain ?

  • Définir des missions claires et précises pour que le Chatbot vous aide à fixer les limites de ses compétences

Quelles sont vos ressources ?

  • De quels moyens disposez-vous pour imaginer, suivre et améliorer votre Chatbot ?
  • Quel est votre budget ? Vos ressources humaines en interne ?
  • Avez-vous besoin d’aide pour le mettre en place ?

Et demain… De nouvelles manières d’interagir avec les mobiles et les marques

Plutôt que de télécharger plein d’applications pour des services et usages différents, l’utilisateur installera directement des bots, qui iront eux-mêmes chercher les contenus dont il a besoin, sans qu’il ne fasse rien de plus qu’envoyer un message. Cela changera la manière dont nous percevons une marque, et notre relation avec elle deviendra plus intime.

L’UX va également changer puisqu’il ne s’agira plus de naviguer entre apps et sites, mais simplement de chatter, d’utiliser des emojis, des commandes spécifiques. Nous allons discuter dans un langage de plus en plus naturel avec la marque notamment via la voix, et les bots eux-mêmes comprennent de mieux en mieux le langage humain, c’est ce que l’on appelle le Natural Language Processing, ou NLP.

Grâce à cela, les bots évoluent et sont programmés pour comprendre les comportements, désirs et besoins donnant lieu à une nouvelle manière de générer des ventes et d’automatiser l’Internet des objets (IoT).

3 bonnes pratiques et erreurs à éviter avant de se lancer dans un Chatbot

La conception d’un Chatbot doit prendre en compte quelques fondamentaux avant de commencer et éviter certaines erreurs.

Bonnes pratiques :

  1. Avant de se lancer, penser au service de Chat utilisé par les clients
  2. Donner au Chatbot des objectifs de réponse
  3. Commencer simple, puis faire du test and learn

Erreurs :

  1. Déployer un Chatbot trop complexe…
  2. Créer un Chatbot pour faire de la collecte de données personnelles sans une réelle intention de rendre service et de comprendre les usages des utilisateurs
  3. Ne pas personnaliser et humaniser son Chatbot

Chatbot : des débuts prometteurs…

La maturité technologique des Chatbots et le contexte actuel de l’information renvoient des signaux positifs, néanmoins les usages et les pratiques ne sont qu’à leurs débuts. D’excitantes perspectives s’offrent à nous, alors gardons l’oeil et l’esprit ouvert.

Emmanuel BEILLAUD

Emmanuel BEILLAUD

Consultant Transformation digitale et innovation

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UX Design : la clef de voûte de l’Architecture digitale interactive

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Aujourd’hui, l’UX Design est une méthode de conception qui met l’humain au coeur du projet. Comprendre ses utilisateurs est primordial dans le cadre de la création d’une plateforme digitale (site web, application mobile, application tablette…). L’UX Design conduit, par exemple, dans le contexte d’un site e-commerce B2C, à inciter au mieux les clients à acheter. Cependant, l’UX Design est souvent mal comprise par les développeurs. Qu’est-ce qui se cache derrière cette méthode de conception centrée utilisateurs ? Quelles sont les principales erreurs à éviter ?

L’axiome : l’utilisateur ne comprend pas

Selon Don Norman, le premier Architecte UX (Apple), l’UX correspond aux réponses et aux perceptions qui résultent de l’usage (ou de son anticipation) d’un produit, d’un service ou d’un Système. Autrement dit, l’UX s’intéresse à la réaction (par exemple une émotion) causée par une interaction digitale (par exemple un clic de souris).

Objectif : identifier si l’utilisateur a compris ce que vous avez à lui proposer. De manière générale, il s’avère que l’utilisateur ne comprend pas et a besoin d’être mieux aiguillé…

Aujourd’hui, l’attention d’un utilisateur est de 8 secondes en moyenne, soit une durée inférieure au temps d’attention d’un poisson rouge. Un utilisateur choisit donc en très peu de temps s’il poursuit ou non sa visite.

Pour tirer le meilleur parti de ces quelques secondes, l’UX se concentre sur :

  • La facilité de prise en main (par exemple : un site web intuitif)
  • La crédibilité du site (par exemple : formel vs informel pour un site ‘corporate’)
  • La confiance inspirée à l’utilisateur (par exemple : peut-on payer de manière sécurisée sur ce site ?)
  • L’efficacité des actions (par exemple : 1 clic vs 2 clics pour la même action)

L’UX Design, c’est la donc la clef de voûte qui va permettre à l’Architecture Digitale de ne pas s’effondrer. Si l’on file la métaphore, on peut également remarquer qu’une clef de voûte n’est rien sans le reste des bâtiments. En d’autres termes, si le produit, service, ou système ne marche pas,  l’UX ne pourra pas être d’une grande aide.

Les 3 pires erreurs de l’UX

Selon UXMag, 3 des pires erreurs de l’UX sont les suivantes:

#1: Se concentrer uniquement sur la vision macro et négliger la vision micro

La vision macro est la vision d’ensemble du site web : comment est structurée l’information sur la page ? En revanche la version micro prête attention aux détails. Évidemment, il est important de prioriser la version macro. Néanmoins, c’est bien la version micro qui fera la différence.

Par exemple, un site vitrine parfaitement structuré, mais avec une navigation peu efficace et un formulaire de contact qui ne marche pas, ne devrait pas être mis en ligne. Et pourtant, UXMag est déjà entré en confrontation avec un site de cette catégorie.

Aujourd’hui, les utilisateurs attendent, de plus en plus, que leurs interactions avec un outil digital soient les mêmes qu’avec un humain. D’où cette question clé : comment fait-on confiance à un humain ? Si l’on suit l’adage, « il ne faut pas se fier aux préjugés », il est facile de faire confiance à une personne qui « présente bien ». A contrario, on peut se sentir trahi par cette même personne dont les actions s’avèrent finalement inefficaces, inutiles, ou malsaines. Le principe reste le même pour un site web : la présentation de l’information est extrêmement importante, bien qu’il ne faille pas tenter de trahir l’utilisateur, par des actions inefficaces, inutiles, ou encore par des actions qui ne s’inscrivent pas dans son but premier.

#2 Se reposer essentiellement sur du texte

On retient :

  • 10% de ce qu’on lit
  • 20% de ce qu’on entend
  • 30% de ce qu’on voit
  • 50% de ce qu’on voit et entend
  • 70% de ce qu’on dit
  • 90% de ce qu’on fait

Résultat, si l’identité du site repose uniquement sur du texte, l’utilisateur risque de ne pas retenir l’essentiel. Là aussi, un questionnement s’impose : quel est le meilleur moyen de communication pour délivrer le message ? Comment provoquer l’interaction pour que l’utilisateur obtienne à minima 50% du message ?

Les vidéos par exemple sont très persuasives, c’est pourquoi il est recommandé de présenter son produit, et son utilisation, au travers d’une courte vidéo.

#3 Ignorer le Responsive Design et le multi-plateforme

Le Responsive Design consiste à adapter l’application digitale à chaque type d’écran. Divers outils sont aujourd’hui intégrés dans le processus de programmation. Du côté des outils de création de site web, on peut citer Bootstrap, Semantic UI, Pure CSS, Angular Material UI… Les plateformes de développement mobiles intègrent quant à elles directement le Responsive Design.

Aujourd’hui, il est important de comprendre que les utilisateurs ne sont plus uniquement sur mobiles ou uniquement sur ordinateurs. Les utilisateurs passent sans cesse d’un support à un autre, ils sont “multiplateformes”. L’Architecture de la solution digitale doit donc être pensée pour que l’utilisateur retrouve les mêmes choses d’une plateforme à l’autre.

Le point central d’un site qui respecte l’UX est son niveau d’appréhension par l’utilisateur final. Seulement, si l’on a déjà livré un produit sur le marché, n’est-il pas un peu tard pour apporter une correction ? Comprendre ses utilisateurs peut-il avoir un sens si l’on a déjà failli lors de la première version ? Nous pourrons en rediscuter ici même.

Pour aller plus loin ou trouver de l’inspiration :

http://www.cssdesignawards.com/

http://newflux.fr/2016/09/23/infographie-limportance-de-lux-en-15-statistiques/

http://blog.lunaweb.fr/ux-ui-experience-utilisateur-interface/

http://blog.lunaweb.fr/ux-peter-morville/

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