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Les chatbots, une fausse bonne idée ?

Sébastien Louradour
Sébastien
7 mai 2017

2016 aura été l’année de la découverte des chatbots. Avec le boom de l’intelligence artificielle, tout le monde s’est empressé de voir les chatbots comme la prochaine révolution des smartphones, mais qu’en est-il vraiment ?

Le commerce conversationnel devait être le nouvel usage incontournable du smartphone. Alors que WeChat, la plateforme de chatbots chinoise brise tous les records (800 millions d’utilisateurs), les designers de la Silicon Valley ont décidé de s’y mettre également : adieu applications, bienvenue dans le monde du chat pour (presque) tout demander.

Début 2016, Chris Messina prédisait dans un long article sur Medium l’avenir de nos smartphones. Cet article s’intitulait “2016 will be the year of conversational commerce”. Il énumérait alors toutes les raisons de l’irrésistible percée des chatbots dans nos smartphones. Par chatbot, comprenez un robot virtuel qui est capable d’engager une conversation basique avec vous et de vous rendre un service. Vous vous rendez sur Facebook Messenger, vous échangez quelques phrases avec le chatbot de Nike et vous repartez avec votre paire de sneakers favorite, que vous aurez préalablement payée via l’application de chat. Plus d’application, juste une conversation par texte pour presque tout faire.

airmax

Le roi est nu ?

Sauf que voilà, qui utilise un chatbot ? Pas vous ? Moi non plus, et ce n’est pas faute d’en avoir installé au moins 5 sur mon iPhone et de m’être totalement enthousiasmé au départ pour finalement les laisser totalement tomber. Car au-delà de la vague hype qui entoure l’injonction au chatbot, soyons honnêtes, les chatbots ont une forte tendance à la stupidité, à la fadeur, voire à l’ennui le plus total. Pour résumer quelque peu mon propos, voici 3 raisons qui font que les chatbots n’arrivent pas à dépasser le microcosme hype de la Silicon Valley :

  1. Pas si intuitif. Le problème soulevé par les tenants des apps de chatbots est le suivant : démarrer sur une nouvelle application est assez compliqué, on ne sait pas où cliquer… A l’inverse, le chatbot est simple, tout le monde sait envoyer un SMS, rien à apprendre en plus : par sa simplicité, le chatbot va l’emporter sans peine. Sauf que, certes, on sait où cliquer sur un chatbot, mais on ne sait absolument pas comment lui parler. Se retrouver seul face à la machine est intimidant. “Je lui dit bonjour ?”, “et s’il ne me répond pas ?”, bref, alors que la prise en main d’une application se fait sans crainte, démarrer un échange avec un robot sur un chatbot est vraiment contre-intuitif.
  2. Une information un peu longue à récupérer. Prenons l’exemple de Penny. Cette application dont je louais les vertus il y a presque un an, est depuis très sérieusement descendue dans mes usages pour suivre mes comptes. La première impression est bonne, Penny est un chatbot sympathique animé d’une personnalité assez chaleureuse, mais à l’usage Penny devient ennuyeuse. Equipée d’un modèle de conversation par arborescence, elle m’impose une combinaison de consultations de comptes assez restrictive. Si bien que si je veux une donnée spécifique sur mes comptes, autant aller directement sur l’application de ma banque. En outre, engager une conversation pour connaître la nature d’une dépense est quand même très contre-intuitif. Je veux l’information à l’instant où j’ouvre mon app, et pour cela, la bonne vieille app de ma banque fait l’affaire.
  3. Un bot souvent déceptif. Les chatbots sont clairement en plein apprentissage, ils sont même sur une courbe d’apprentissage presque exponentielle, mais ils partent parfois de très loin… Il faut l’avouer, se retrouver nez-à-nez avec un bot qui ne comprend pas une requête même associée à sa fonctionnalité de base est plus que décevant. Quoi de plus agaçant en effet que d’utiliser un service qui ne fait pas le job ? Et quel utilisateur a envie de re-passer 6 mois plus tard pour voir si le bot est devenu plus intelligent ? Mon infatigable indulgence à leur égard m’a quand même valu de tenter l’expérience avec Poncho, un bot accessible sur Messenger qui donne la météo. Il y a 6 mois lorsque je lui demandais la météo à deux endroits différents, il ne retenait pas ma première question, aujourd’hui il comprend…

Comment les chatbots progressent

Car en effet, les chatbots progressent grâce au machine learning incorporé dans ces petites machines. le Natural language processing (NLP) permet à la machine de comprendre ce que je lui dit avec mon langage de tous les jours. Techniquement, il s’agit d’analyser la structure sémantique d’une phrase pour détecter l’intention sous-jacente. L’air de rien, il y a au moins 50 façons de demander la météo de demain chez soi, pour cela, le chatbot va apprendre à comprendre ces 50 façons de poser la question. Ensuite, l’intention est transmise à l’application tierce capable de donner la météo, un Météo France par exemple. La meilleure façon de faire progresser le NLP est de s’assurer que pour chaque requête faite et incomprise par le chatbot, un humain assigne la question initiale à une réponse que le chatbot peut apporter. C’est que l’on appelle la phase de Training, au cours de cette période, le bot va apprendre à ne pas se tromper lorsqu’une question lui est posée et cette période peut parfois durer longtemps..

Faut-il sauver le soldat chatbot ?

La vague de hype autour de l’intelligence artificielle pourrait très bien retomber brusquement. Surtout si des investisseurs peu scrupuleux commencent à investir dans des chatbots un peu opaques d’où sortent des réponses parfaitement incohérentes. Mais voyez-vous, parce que c’est tendance, on investit quand même…

D’un autre côté, les plateformes de chatbot commencent à mettre de l’eau dans leur vin, à commencer par Facebook. En Avril, au cours de la conférence F8 dédiée aux développeurs, Facebook a présenté de nouvelles façons d’interagir avec les chatbots. “M” de Messenger, le prochain assistant de Facebook sera capable de s’insérer dans des conversations lorsqu’il entendra le mot “transfert” ou “commander un repas”, pour le faire à notre place, une fonctionnalité très proche d’Allo, le chatbot de Google. La différence notoire étant que personne n’est sur Allo, alors que Messenger a quand même franchi les 1.2 milliards d’utilisateurs en avril…

Des humains pour tout vérifier

L’autre immense différence, c’est que “M” fonctionne avec une équipe d’humains capables en back-office de vérifier que “M” ne raconte pas de grosse bêtises mais également de l’aider à s’améliorer quotidiennement. Une solution qui empêche d’étendre l’assistant à des millions d’utilisateurs mais qui dans le même temps apporte une vraie satisfaction à ses utilisateurs actuels… Dans un registre plus franco-français, la startup bordelaise Wiidii est partie sur le même concept d’assistant hybride (lire mon interview avec son CEO).

On le voit bien, le chemin vers des chatbots malins est encore long, et les applications mobiles ont encore quelques temps devant elles.


Sébastien Louradour
Ecrit par
Sébastien Louradour
Rédacteur en chef de Yellow Vision, je décrypte les dernières tendances, essaye d'écouter les signaux faibles et de rendre l'ensemble compréhensible pour tous. Contactez-moi, j'échangerai avec plaisir !
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