Réception de messages chatbots

“ Chatbots ” aujourd’hui : réalité et enjeux

Dossier : Dossier FFEMagazine N°733 Mars 2018
Par Pierre PAKEY (12)
Par Guillaume LAPORTE

Qu’est-ce qu’un Chatbot ?

G.L. : Un Chat­bot est un robot automa­tisé disponible par mes­sagerie instan­ta­née (Chat). Il per­met de dia­loguer en lan­gage naturel par le texte ou la voix. 

Pourquoi êtes-vous spécialiste du tourisme et de la mobilité ?

G.L. : Lorsque l’on voy­age, il y a de fortes con­traintes de temps et de nom­breuses incer­ti­tudes. Per­me­t­tre aux voyageurs d’avoir des répons­es en temps réels et con­tex­tu­al­isées réduit les points de friction. 

Du côté des entre­pris­es, il y a une réelle volon­té de sup­primer les inter­mé­di­aires, innover et ratio­nalis­er la rela­tion client avec leurs voyageurs. 

Google, Facebook, Amazon, tous ont maintenant leur plateforme pour aider à la création de chatbots, n’est-on pas arrivé à la maturité de la technologie ?

P.P. : On arrive à la fin d’un cycle, la par­tie com­préhen­sion d’un mes­sage court est démoc­ra­tisée, et c’est prin­ci­pale­ment ce que pro­posent ces plateformes. 

Mais la vraie dif­fi­culté à présent est de met­tre cette com­préhen­sion en oeu­vre au sein d’une con­ver­sa­tion, qui change le con­texte dans lequel chaque mes­sage doit être interprété. 

Une des dif­fi­cultés de l’IA con­ver­sa­tion­nelle est le car­ac­tère creux de l’espace latent : il y a une énorme vari­abil­ité dans la façon d’exprimer une même idée au sein d’une pop­u­la­tion, et beau­coup d’implicites. C’est vrai au niveau d’un mes­sage, alors imag­inez au niveau d’une conversation ! 

C’est pour ça que ce prob­lème est encore beau­coup moins bien com­pris et adressé que l’analyse d’images par exem­ple. Il reste énor­mé­ment à faire ! 

Derrière un chatbot, c’est un immense réseau de neurones artificiels ?

P.P. : On aimerait bien ! La ten­dance est à l’utilisation des réseaux de neu­rones de bout en bout, mais dans notre cas, c’est encore trop com­pliqué. Der­rière c’est un sys­tème com­plexe, qui fait appel à de nom­breux sous-sys­tèmes et réseaux de neu­rones (pour la clas­si­fi­ca­tion d’intention, l’extraction d’information, la détec­tion d’anomalie, le feed­back, etc.). 

On a beau­coup de défis qui ressem­blent à de l’ingénierie clas­sique, à la dif­férence que nos sous-sys­tèmes appren­nent à faire leur tra­vail sans que nous ayons besoin de les programmer. 

Quelles sont les grandes évolutions techniques à venir ?

P.P. : Nous avons de nom­breux chantiers tech­niques en cours, notam­ment sur la capac­ité de nos assis­tants à s’auto-évaluer pour attein­dre un appren­tis­sage automa­tique directe­ment grâce aux utilisateurs. 

Nous tra­vail­lons égale­ment sur des évo­lu­tions de la ges­tion de la mémoire court et long terme pour mieux pren­dre en compte le con­texte de conversation. 

EN BREF

Destygo applique l’intelligence artificielle conversationnelle aux domaines du tourisme et du transport. Leur technologie permet de créer des assistants intelligents qui répondent aux requêtes des voyageurs.
Ils comptent parmi leurs clients la RATP, SNCF, Thalys et les Aéroports de Paris.
Grâce à cette technologie, les voyageurs peuvent poser toutes leurs questions avant, pendant et après leurs voyages. Jusqu’à 80 % des questions fréquentes sont automatisées et 20 % des requêtes complexes sont transférées aux agents de service client.

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