Un chatbot, appelé aussi agent conversationnel, est un agent qui dialogue avec un utilisateur en laissant croire que la conversation est menée avec un autre être humain.
Ce postulat suppose une bonne compréhension de la conversation pour que le chatbot (en fait un algorithme ) réponde de façon sensée et pertinente.
DES CHATBOTS SANS INTELLIGENCE
Or, malgré une antériorité significative (le premier chatbot digne de ce nom fut ELIZA en 1966) beaucoup de chatbots encore en 2017 n’embarquent aucune intelligence.
La majorité d’entre eux, promus par de talentueux marketeurs, ne font que repérer des mots « déclencheurs » pour afficher des réponses dans des scenarii totalement programmés et d’où il est impossible que le chatbot puisse sortir.
La majorité des solutions du marché réalise de tels chatbots en entrant manuellement des couples de questions-réponses (généralement créés par le client final lui-même) et s’appuie ensuite sur des règles basiques de machine learning pour apprendre les meilleures combinaisons entre la question posée et la réponse proposée.
Dans ces solutions (mais sont-ce réellement des solutions ?) le chatbot ne saura pas comprendre une demande de l’utilisateur formulée dans un langage trop éloigné du texte prévu ou hors du scenario imaginé.
Dit autrement, une intelligence qui suppose préalablement une entrée-saisie manuelle n’est pas une intelligence.
UNE AUTRE VOIE
Au-delà des solutions simples, il existe des technologies avancées permettant de créer des chatbots intelligents.
Construits autour de l’ingénierie linguistique, ils intègrent les concepts et les outils du traitement automatique du langage naturel comme la syntaxe (lemmatisation, l’étiquetage morpho-syntaxique et l’analyse syntaxique, etc) et la sémantique (désambiguïsation lexicale, correction orthographique, etc) qui construisent des systèmes de questions-réponses accessibles par des requêtes formulées en langage naturel.
Cela permet un service capable d’aller très au-delà de ce que propose un moteur de recherche accessible par mots-clés.
Ainsi, un moteur intelligent permet à un algorithme de lire un texte (en quelques secondes) et de générer un ensemble de couples questions-réponses afférents à ce texte en créant automatiquement toutes les formes dérivées possibles des questions, allant du mot clé (« Louis XVI ») aux formes variables d’interrogation sur la mort de ce personnage historique (« date de la mort de Louis XVI », « Quand est mort Louis XVI », « mort de Louis XVI », …)
Cette base de questions aux multiples formulations devient un point d’entrée, indéxé, dans une représentation sémantique à 300 dimensions.
Le chatbot ne comprend pas la phrase elle-même mais les différentes combinaisons sémantiques des termes de la phrase. Là réside son intelligence.
C’est cette technologie qui permet d’apporter une réelle « intelligence » au bot, en permettant réellement de démarrer un dialogue sensé et pertinent.
Lorsque cette intelligence est présente, elle sera renforcée par les techniques de machine learning et d’active learning. Un cercle vertueux sera créé par les early adopter qui perfectionneront sans le savoir la technologie auto-apprenante, tout en disposant d’entrée de jeu d’un agent conversationnel intelligent.
EN CONCLUSION
Il existe une vraie différence entre « chatbot » et « chatbot intelligent »
L’un et l’autre ont leur utilité, mais qui peut le plus peut le moins.
Mieux vaut choisir un prestataire qui pourra assurer la prestation la plus porteuse de valeur. Le spectre des applications et des utilisations sera toujours plus large et le champ des possibles doit permettre de créer un vrai lien de fidélisation avec le client final.
Pouvoir sortir d’un scenario pré-établi en générant une discussion à valeur ajoutée est la seule solution réellement pertinente dans ce type de projet pour pérenniser l’investissement initial.
Par Jean-Michel Coco, Directeur commercial de Synapse Développement
www.synapse-developpement.fr
