Y a-t-il de l’intelligence artificielle dans un agent conversationnel ?
Cette question brûle les lèvres de nombreux observateurs : y a-t-il de l’intelligence artificielle (IA) dans les chatbots ? Une interrogation logique à l’heure où ces technologies occupent une place de plus en plus importante dans les médias. Cependant, d’après une étude récente, 40 % des startups européennes identifiées comme spécialisées en intelligence artificielle n’utiliseraient en réalité jamais l’IA !
Alors qu’en est-il des chatbots ? Ces agents conversationnels peuvent-ils vraiment être considérés comme intelligents ? La réponse à cette question est plus complexe qu’il n’y paraît. Car elle dépend du chatbot en question. Mais aussi, et surtout, de la définition des termes employés.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
En effet, la confusion vient souvent du sens donné à la notion « d’intelligence artificielle ». Quand on parle d’IA, on a souvent tendance à penser à des assistants comme HAL 9000 du film 2001, l’Odyssée de l’espace. Mais il s’agit là d’une représentation à la fois idéalisée et restreinte de ce concept.
D’après le Larousse, l’intelligence artificielle se définit comme « l’ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine ». Mais nul besoin d’avoir créé un « cerveau artificiel » complet pour pouvoir parler d’IA. Cela peut s’appliquer à des domaines spécifiques : les calculs, les jeux, la traduction, les conversations…
Et derrière ces capacités, se cachent en réalité des algorithmes élaborés. Leur particularité est généralement de permettre à leur programme d’apprendre de façon autonome. L’IA a donc souvent recours à un traitement statistique d’un grand volume de données. C’était, par exemple, le cas de Deep Blue, le programme qui a battu aux échecs le champion du monde Garry Kasparov, en 1997.
Les agents conversationnels utilisent-ils l’intelligence artificielle ?
Comme nous l’avons vu dans un précédent article, il existe plusieurs types de chatbots. Et ils ne sont pas égaux face à l’IA.
Le chatbot « arbre de décision »
Dans ce cas, le chatbot guide la conversation avec l’utilisateur, via une quantité limitée de choix. Le robot s’appuie alors sur des scénarios préétablis pour livrer une réponse appropriée. Cela constitue la forme la plus simple d’agent conversationnel, qui n’a aucunement recours à l’intelligence artificielle.
L’agent conversationnel sans NLP
Si vous pouvez écrire librement à un chatbot, alors il ne s’agit vraisemblablement pas d’un fonctionnement par arbre de décision. Pouvez-vous en déduire que vous faites face à une intelligence artificielle ? Tout dépend de la façon dont est traitée votre requête.
En effet, certains agents conversationnels se contenteront de repérer un mot-clé dans votre texte et de réagir à partir de cet unique élément. C’est ainsi que fonctionnait ELIZA, le premier chatbot de l’histoire ! Le problème d’un tel système est son manque de perspicacité. Par exemple, il n’est pas capable de distinguer « vendez-vous du pain ? » de « je déteste le pain ». Ici, seul le mot-clé « pain » sera détecté.
L’assistant conversationnel « intelligent » avec NLP
Au contraire, d’autres chatbots cherchent à véritablement comprendre le sens de votre phrase. Pour cela, ils font appel au NLP (Natural Language Processing). Ces algorithmes complexes permettent de déterminer le sens des mots employés, mais également de les replacer dans le contexte de l’utilisateur. Ils peuvent alors associer aux mots-clés une intention.
Par exemple, pour la phrase « vendez-vous du pain ? », l’agent conversationnel sera en mesure d’identifier qu’il s’agit d’une question, de repérer le verbe d’action et son complément d’objet direct. De plus, le programme intelligent pourra également comprendre d’autres variantes de la même requête (« où trouver du pain ? », « je cherche à savoir si vous vendez du pain »…). Ici, le chatbot fait donc vraiment appel à l’intelligence artificielle.
Pour réaliser cet objectif de compréhension du langage, Clevy possède, dans ses équipes, plusieurs data scientists, dont un docteur en computer science. La présence d’un spécialiste en la matière constitue un bon indicateur pour savoir si une entreprise traite sérieusement cette tâche loin d’être triviale !
On parle donc de chatbot intelligent, car il se rapproche grandement de la compréhension humaine. De plus, chaque nouvelle question implique des milliers de calculs, pour comprendre la bonne question et prendre une décision, afin de donner la bonne réponse.
Les limites des agents conversationnels actuels en matière d’intelligence artificielle
Néanmoins, à l’heure actuelle, les agents conversationnels demeurent limités dans leur recours à l’IA. Ils sont ainsi généralement démunis dans la majorité des « small talks » (« conversations anodines »). Très souvent, un chatbot sera capable de répondre à la question : « Comment ça va ? » En revanche, il éprouvera plus de difficulté pour être pertinent face à quelque chose comme : « Que penses-tu de la manifestation d’hier ? »
Par ailleurs, quoi qu’il arrive, un programme a besoin d’une base de connaissance pour trouver la réponse à fournir à son interlocuteur. D’une façon ou d’une autre, une intervention humaine est donc toujours nécessaire. Et c’est préférable ainsi : ce système permet de garder totalement la main sur les réponses données par le chatbot. Enfin, en l’état actuel, un agent conversationnel n’est pas capable de formuler ses propres phrases. Par conséquent, ses réponses ont en réalité toujours été préalablement rédigées par un être humain. Mais cela risque de changer dans les années à venir. Une autre branche de l’intelligence artificielle, et du NLP, est en cours de développement pour combler cet écart : le NLG (Natural Language Generation).
