3 agents conversationnels décryptés pour comprendre les interactions entre humain et intelligence artificielle

En dehors de savoir qualifier un utilisateur et répondre sur le modèle d’arborescence prédéfini, l’agent conversationnel est aujourd’hui capable de capter les routines utilisateurs et de les intégrer dans ses scénarios. Pour les différencier et en extraire les avantages et inconvénients, aussi bien en termes de domaine ou d’usage, Théo Gellier a étudié le conversationnel lors de son stage au sein d’EMOTIC (dans le cadre de sa 3ème année en design d’interaction Homme-Machine). D’avril 2016 à aujourd’hui, plus de 100 000 chatbots ont été lancés, rien que sur la plateforme Facebook Messenger. C’est le reflet de la montée en puissance de ces assistants virtuels : il est difficile de savoir où donner de la tête lorsqu’on cherche à comparer des solutions toutes plus innovantes les unes que les autres.

Lara de MEETIC

L’agent conversationnel “Lara” a été mis en place par Meetic afin d’innover dans les modèles d’interactions entre l’humain et la machine. Xavier de Baillenx, Innovation Lead chez Meetic France, met en avant la nécessité d’avoir un use-case très défini avant le démarrage d’un projet. Cet agent qui vous aide à la rencontre des usagers se différencie des autres car il est très attentif aux étapes du parcours de son utilisateur.

À l'écoute de ses utilisateurs, Meetic réussit à comprendre les usages importants, leurs enjeux et les principales fonctionnalités nécessaires à ses clients. La société a donc décidé de travailler sur plusieurs use-cases indépendants pour pouvoir apporter des réponses précises à chaque besoin. Après avoir construit ces agents ayant chacun un objectif différent, Meetic a pu regrouper les solutions pour créer l’agent conversationnel maîtrisant plusieurs parcours d’usages. Aujourd’hui les agents inspirationnels ou chatbots faisant de la suggestion, de la notification ou du conseil sont nombreux. Meetic a réussi, en ayant bien défini ses usages, à transporter l’utilisateur d’une fonctionnalité à une autre.

Lara de Meetic, en utilisant plusieurs technologies (voix, texte, etc.) est donc capable de :

• sélectionner des profils à rencontrer

• envoyer des profils par messenger

• proposer des idées de conversation afin de briser la glace

• suggérer des lieux de rencontre.

Cela nous montre qu’un agent conversationnel est capable de s’adapter et d’apporter une vraie valeur ajoutée à notre utilisateur en prenant en compte le contexte. Meetic, à travers l’expérience “Lara”, veut aider ses clients à écrire une histoire en prenant le parti de la qualité et de l’attention au détail. Comparé à d'autres applications de rencontres, l’histoire crée par Lara de Meetic sonne plus romantique, plus personnelle.

Andy English Bot

Andy est un English bot, disponible sur Messenger en version d’essai, disponible en application sur IOS et ANDROID. Andy est un produit à but pédagogique.

Andy vous parle, vous apprenez ! Un bot très simple, qui fonctionne.

Il vous propose d’échanger en anglais afin d’améliorer votre niveau. Au fil de la conversation n’hésitez pas à lui dire que vous ne comprenez pas certains mots : il les ajoutera à votre liste de vocabulaire en vous les expliquant. Chaque jour, Andy vous fait un petit quiz en vous faisant réviser tous les mots de votre liste de vocabulaire. Usage simple et rapide, Andy parle de tout et vous aide en vous corrigeant. Un professeur disponible 24h/24h pour vous corriger et vous faire pratiquer.

C’est un bot intéressant dans une époque où le savoir est partout sur internet. Ses créateurs ont su s’adapter aux principes de pédagogie, faisant de ce concept l’un des possibles avenirs de la formation en ligne. Ce chabot est intéressant aussi par sa capacité à devenir quelqu’un à part entière, en se plaçant comme un professeur/ami au fur et à mesure de la conversation, arborant une vraie personnalité malgré l'absence d’une identité visuelle humanoïde.

La pédagogie et l’intelligence artificielle sont également très intéressantes quand on voit le pouvoir d’adaptation que pourrait avoir une intelligence. La machine pourrait prévoir différents tons pédagogiques, plusieurs postures et méthodologies pour apprendre de son utilisateur dans le but de le mettre en face de la bonne méthode de travail.

Petit bémol, le Bot Andy est encore incapable de comprendre les erreurs les plus complexes et est donc encore inefficace pour avoir un anglais parfait. Il pourra donc être intéressant uniquement pour des personnes qui ont un niveau débutant.

Banque conversationnelle SQLI

Il s’agit ici d’un concept expérimental chez SQLI. Une banque qui vous aide à gérer votre argent tout au long de la journée et à qualifier vos dépenses en automatisant vos notes de frais. Il quantifie également vos dépenses, et optimise la relation avec votre banque en vous permettant de prendre rendez-vous.

En comprenant ses finances, l’usager apporte lui-même le sujet du rendez-vous. Son conseiller sera à même de mieux comprendre et qualifier ses besoins.

L’agent mise sur sa capacité à s’adapter à l’environnement de son utilisateur en proposant différents canaux d’interaction, dont deux principaux :

• Visuel & tactile quand l’usager est dans un cadre public

• Vocal & sonore quand l’usager est dans un cadre privé

Cet agent représente parfaitement le côté ubiquitaire du conversationnel : aujourd’hui, chacun trouve le moyen d’interaction qui lui convient en fonction de ses propres codes sociaux.

C’est pour cela qu’il est intéressant de pouvoir s’adapter en laissant la liberté d’usage à notre utilisateur.

A la manière des applications mobiles, les agents conversationnels se multiplient et acquièrent de plus en plus de fonctionnalités différentes.

Ils sont également présents par le biais de plusieurs canaux : leur identité fait ressortir une sorte d’omniprésence.

De nos jours, ils sont capables de remplacer des tâches répétitives en automatisant les procédés. Leurs limites se trouvent dans la prise de décision et la spontanéité : Moral machine fait comprendre pourquoi prendre une décision sans la spontanéité humaine peut être difficile. C’est l’un des problèmes majeurs de l’intelligence des voitures autonomes d’aujourd’hui.

Actuellement, Siri (Apple), Alexa (Amazon) et Google Home (Google) tentent de créer un agent multidisciplinaire pour atteindre cette intelligence multicanale :

• en ouvrant la porte aux autres applications conversationnelles

• en les greffant à leurs produits

• en diversifiant leurs hardware (Réveil, Enceintes, Téléphone …)

A la manière des smartphones, cet outil puissant deviendra utilisable à tout moment.

Article écrit par Théo Gellier