Depuis un moment, on entend beaucoup parler de chatbot. Un robot intelligent capable de tout comprendre, tout faire, tout résoudre. Toutes les technologies n’offrent pas les mêmes niveaux de performance, le chatbot n’est pas vraiment une technologie ni une application. L’évolution de la performance de l’intelligence artificielle et de ces outils de self-service permet d’autre part d’apporter des réponses précises, un Chatbot n’est pas plus intelligent qu’un humain, mais il est plus rapide et son évolution va vite s’améliorer.
L’avenir de la relation client passe par l’hybridation de l’humain avec l’intelligence artificielle selon thomas Sabatier, fondateur à The Chatbot Factory. Les agents conversationnels sont incroyablement efficaces dans la prise en charge de requêtes de niveau 1. Les entreprises ont la possibilité d’étendre les plages horaires de leurs services clients grâce aux chatbots et de proposer une assistance réactive et personnalisée. Les opérateurs humains seront, à terme, déchargés d’une grande partie des requêtes à faible valeur ajoutée et pourront se concentrer sur les requêtes complexes, nécessitant une capacité d’analyse importante.
D’un autre côté, selon Jean David Benichou, fondateur de ViaDialog « Dialoguer » avec un chatbot c’est un peu comme discuter avec un enfant de 10 ans : la compréhension et la restitution des question sont correctes, mais les réponses sont stéréotypées et automatiques. Aucun problème pour obtenir une information précise à une demande telle que « Quelle heure est-il » ou bien « Quel temps fera-t-il à Paris » mais inutile d’attendre une trait d’esprit pertinent en lançant « quel serait le meilleur président pour la France » ou « l’énergie nucléaire a-t-elle un avenir »
Pour Philippe Duhamel, co-fondateur de Clustaar , l’exemple très concret et celui d’appeler son médecin pour annuler un rendez-vous et en prendre un nouveau. Elle est mise en attente pendant plusieurs minutes avant d’avoir un opérateur avec qui elle va dialoguer pendant 3-4 autres minutes. Avec un chatbot, cela aurait été deux fois plus rapide et sans attente. Le processus est plus efficace, moins anxiogène et l’expérience utilisateur bien meilleure puisqu’il place le contrôle de l’opération dans les mains de ce dernier. Actuellement, pour la plupart des marques, les demandes simples, qui constituent 20 à 30 % des flux, pourraient être traitées par un dispositif automatique de type chatbot. Un agent conversationnel efficace permettrait ainsi de désengorger les services clients, qui sont coûteux. De plus, en cas de demande réellement complexe, le bot peut « débrayer » et rediriger le client vers un opérateur humain pour préserver le niveau de qualité de l’opération.
Ces deux dernières années, de nombreuses entreprises ont lancé des concierges automatisés (Magic, Facebook M, GoButler, le français HELLO JAM), des assistants d’achats (Operator, Mezi, Iadvize), des organiseurs d’agenda (X.ai, Clara)…Et pour l’instant ces assistants magiques sont surtout opérés par des être humains, dans l’attente que les systèmes d’apprentissage automatisés deviennent plus autonomes, qu’ils apprennent les questions les plus courantes… Ainsi, Bloomberg nous explique que toutes les réponses de Facebook M sont passées en revue (et modifiées si nécessaire) par des opérateurs humains. Mais, pas plus Facebook que les autres ne sont très diserts sur les capacités et les limites de leurs systèmes.
Selon Thomas Sabatier, il y a aussi des dysfonctionnements : Nous n’en sommes encore qu’aux débuts. La route est encore longue. Mais ces logiciels apprennent vite. L’intelligence artificielle dont ils sont dotés leur permet de s’améliorer au fur et à mesure qu’ils sont sollicités. Pour le moment, ce ne sont que des outils créés par l’humain pour des cas d’usages encore très verticaux. Les progrès en matière de machine learning offrent des perspectives d’évolution importantes notamment dans la compréhension du langage naturel et dans la prise en charge de requêtes complexes. Il est important de comprendre que l’intelligence artificielle reste artificielle, donc limitée. Caroline Rozier, Responsable Marketing chez Do You Dream Up nous parle aussi des dysfonctionnements : Pour qu’un chatbot puisse traiter près de 90 % des questions posées par l’utilisateur, il est fondamental d’accorder une grande importance au contenu, et donc à la base de connaissances qui nourrit ce bot. Une base de connaissances incomplète peut apporter une expérience déceptive à l’utilisateur par manque de réponses ou par des réponses trop vagues. Certains chatbots du marché ne proposent pas de véritable expérience conversationnelle aux utilisateurs, certains ne comprennent que des mots clés et ne vont pas analyser la phrase en tant que telle, ce qui peut aboutir à des contre sens. D’autres n’intègrent pas non plus des notions de matching avancées comme par exemple la grammaire émergente, ce qui limite considérablement la compréhension du bot.
En conclusion d’après Jean David Bénichou de chez ViaDialog d’ici à quelques années, lorsque nos chatbots entreront au lycée, nous ne nous étonnerons plus de solliciter leurs « conseils» sur des sujets divers et variés, allant de l’architecture à la médecine. Le cloud computing va doper l’intelligence artificielle à base de réseaux de neurones, la croissance exponentielle des capteurs digitaux qui nous entourent va leur fournir des yeux et des oreilles toujours actifs et la modélisation de pans entier du savoir les rendra omniscient. On passera ainsi d’un agent conversationnel qui sait lire et écrire, à une intelligence synthétique qui aura appris à « penser » de manière transversale et à postuler
Article réalisé par Romaine Klein
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