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Bastien by Bastien
15 Nov

Les agents conversationnels, comment choisir, que regarder ?

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4 min read

Depuis leur invention, les chatbots ont largement évolué. Différentes sortes ont ainsi vu le jour, avec leurs propres caractéristiques. Et quand une entreprise veut mettre en place un agent conversationnel, elle peut se trouver démunie devant un tel paysage. Voici quelques astuces pour s’y retrouver et faire le bon choix.

D’ELIZA à Alexa en passant par Sophia : quelques bribes d’histoire

Commençons par un peu d’histoire, avec les chatbots les plus célèbres. Comme abordé dans cet article, l’acte de naissance des chatbots intervient en 1966, avec la création d’ELIZA. Ce programme simulait le rôle d’un psychothérapeute en interrogeant des patients. Son fonctionnement était alors relativement simple : repérer des mots-clés dans une phrase, pour ensuite formuler une question à ce sujet.

Puis, avec le développement de nouvelles technologies, les chatbots se sont perfectionnés. Si certains ont gardé l’aspect d’une boîte de dialogue, d’autres ont pris des traits plus humains. C’est le cas du robot humanoïde Sophia, activé en 2015. Au-delà de ses facultés de conversations, la créature affiche une certaine gestion des émotions, étant notamment capable de reproduire des expressions faciales. Mais malgré son réalisme, Sophia est confrontée à la théorie de « l’uncanny valley ». Celle-ci affirme que plus un robot androïde se rapproche de l’être humain, plus ses imperfections sautent aux yeux.

Parallèlement à ces progrès, se sont développés les désormais célèbres assistants vocaux, ou voicebots. Les plus connus sont certainement Alexa d’Amazon, Siri d’Apple, ou encore Google Assistant. Ces outils s’activent à l’aide de « wake-up words » comme « Dis Siri » ou « Ok Google », et peuvent répondre à leurs utilisateurs à l’aide d’une synthèse vocale.

Arbres de décision ou slot filling : quelle différence ?

Quelle que soit leur apparence, les chatbots actuels sont en mesure de répondre à diverses requêtes. Et pour prendre les décisions appropriées, plusieurs solutions s’offrent à eux.

Premièrement, ils peuvent recourir à des arbres de décision. Ce système s’appuie sur un dialogue guidé avec l’utilisateur, à l’aide de choix multiples.

Mais ils peuvent aussi procéder à du « slot filling », ou « remplissage de cases ». Dans ce cas, les agents conversationnels interrogent l’utilisateur sur des critères préalablement définis. L’avantage de ce modèle est d’offrir la possibilité d’une conversation fluide. D’autant qu’avec une technologie comme le NLP, le programme est capable de comprendre différentes formulations et d’identifier les intentions et les concepts derrière chaque phrase.

Prenons l’exemple d’un client qui indiquerait : « Je veux commander des t-shirts. » Un chatbot de type « arbre de décision » lui proposerait une liste déroulante pour qu’il choisisse la quantité, la taille, la couleur… Au contraire, avec le slot filling, l’agent conversationnel pourrait répondre : « D’accord. Combien de t-shirts voulez-vous ? », puis : « Bien noté ! Et de quelle couleur souhaitez-vous vos 3 t-shirts ? » Et ainsi de suite.

Quelques clés pour choisir son assistant conversationnel

Les éléments ci-dessus représentent quelques critères permettant de différencier les chatbots entre eux. Mais comment choisir le bon modèle pour son entreprise ?

Pour cela, il faut premièrement définir le périmètre des cas d’usages de l’agent conversationnel. En d’autres termes, quel est l’objectif de cette démarche ? Quels services de l’entreprise seront concernés ? De même, il est important d’avoir une bonne vision des données qui serviront à constituer la base de connaissance du robot.

Ainsi, si le périmètre reste limité, un chatbot de type « arbre de décision » pourra suffire. Mais si les problématiques sont plus complexes et la quantité de données plus élevée, il sera certainement pertinent de recourir à un chatbot intelligent.Et en cas de doute, la meilleure solution reste certainement de se faire accompagner. Faire appel à des spécialistes des chatbots permet de mieux comprendre les bénéfices d’une telle technologie, mais aussi de l’adapter précisément à ses besoins.

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