Pseudo-conversation entre un internaute (vert, à droite) et un dialogueur (blanc, à gauche) sur Telegram.

Un chatbot, ou dialogueur ou encore agent conversationnel, est un agent logiciel qui dialogue avec un utilisateur.

La recherche sur cette interface personne-machine est influencée par la compétition sur le test de Turing (1950) : donner l'illusion qu'un programme pense par un dialogue sensé. Un utilisateur est invité à formuler sa demande en langage naturel, elle est affinée par un échange convivial, dont le logiciel interprète une requête opérationnelle pour son système d'information. Les chatbots débordent donc la recherche ou le divertissement, ils mettent en œuvre des connaissances linguistiques, psychologiques, et bien sûr des bases de programmation.

Historique

Les premiers chatbots ont été ELIZA, PARRY (en), et SHRDLU.

ELIZA fut créé en 1966^[1]. Elle avait été créée par Joseph Weizenbaum, du Massachusetts Institute of Technology (MIT), et ne prenait que trois pages en langage SNOBOL. Elle faisait grand usage de la technique de l'écholalie :

• elle commençait par poser une question neutre (Bonjour. Pourquoi venez-vous me voir ?) à la personne testée, puis analysait à chaque fois la réponse pour tenter de reposer une question en relation avec celle-ci ;
• si une question lui était posée, elle demandait pourquoi on lui posait la question ;
• si une phrase contenait le mot computer, elle demandait : Dites-vous cela parce que je suis une machine ? ;
• etc.

Des concours de chatbots sont organisés chaque année pour promouvoir l'émulation dans ce domaine. Actuellement, on assiste à la naissance de nombreux chatbots, en partie grâce au Prix Loebner, qui essaye d'être une sorte de test de Turing. Lors de ces concours, afin d'évaluer les chatbots, le jury peut dialoguer soit avec un humain soit avec un chatbot à travers une interface clavier/écran. Au bout d'un certain temps, le jury doit évaluer si le candidat testé est une machine ou pas.

Les chatbots les plus audacieux sont ceux qui tentent d'extraire des connaissances de leurs conversations comme ECTOR^[2] (en anglais, learning bots), mais ce sont aussi ceux dont les résultats sont actuellement les moins impressionnants.

Au début du XXI^e siècle, c'est certainement le programme ALICE qui est le plus évolué dans le domaine. À noter début 2016, l'incident de chatbot de Microsoft, surnommé Tay, qui a appris des propos racistes et insultant auprès de ses utilisateurs sur Twitter^[3].

Les premiers chatbots ont été développés pour effectuer des processus de notifications améliorées. Toutefois, par la suite, les nouveaux chatbots déployés répondent à des demandes plus complexes comme le conseil financier, l'épargne ou la planification de réunions^[4].

Applications commerciales

Depuis quelques années, les chatbots fleurissent sur internet et les sociétés qui en profitent sont maintenant légion. Le soutien client et le télémarketing sont les cibles privilégiées de ces nouveaux venus du web^[5]. En février 2017, les chatbots ne se limitent plus à des questions de base, mais intègrent désormais des algorithmes plus évolués permettant une gestion des échanges d'un niveau de complexité plus élevé qu'auparavant^[6],[7]

Cependant, il faut noter que ces agents-là ne veulent pas leurrer les utilisateurs, ils sont spécialisés dans un sujet particulier (vente d'un produit particulier, support client d'une entreprise particulière) et se contentent de recentrer la conversation dès que celle-ci s'en éloigne. Ils sont néanmoins dotés, dans la plupart des cas, d'un protocole social qui les rend plus « humains ». Il est important de distinguer deux types de chatbots :

• les bots simples, construits à partir d'éléments graphiques comme les boutons ou les carrousels ;
• les bots intelligents, intégrant une technologie de compréhension du langage naturel (NLP) construit sur des cadres logiciels complexes.

Depuis l'arrivée des chatbots sur Facebook Messenger en 2016, les annonceurs cherchent à créer des expériences conversationnelles visant à capter leurs utilisateurs, clients ou clients potentiels différemment. Dans cette démarche, le temps a mis en valeur quelques écueils à éviter dans la conception de l'expérience utilisateur (UX conversationnel). Cette composante de l'expérience conversationnelle est souvent négligée. Ce problème freine la prolifération et la démocratisation des bots de marques dans l'écosystème numérique européen.

Dans le secteur de la musique Universal Music et Digitick ont développé des chatbots sur Facebook Messenger pour assurer un service d'information et de vente de billets pour les concerts et autres événements culturels^[8].

Dans le secteur des transports, en France, la RATP a développé en décembre 2017 un chatbot permettant de guider les passagers au fur et à mesure de leurs besoins de trajets^[9],[10].

L'agent conversationnel est censé fournir des réponses rapides, pertinentes et personnalisées aux clients ; il a l'avantage d'offrir un service accessible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Le robot pouvant traiter les requêtes simples, les agents humains sont plus disponibles pour traiter les situations complexes^[11]. Cependant, comme toute technologie suffisamment aboutie pour opérer des transformations dans les modes de production, les chatbots pourraient poser un certain nombre de questions portant sur la place de l'humain dans l'entreprise.

En mars 2016, en France, le Crédit Mutuel CIC a sollicité ses salariés pour alimenter le robot conversationnel d'IBM (Watson). Cette décision a suscité une levée de boucliers de la part des syndicats, s'inquiétant des conséquences à moyen et long terme sur l'emploi en général^[12],[13]. Ce remplacement des humains par des chatbots représente une inquiétude. Tout comme l'automatisation robotisée des processus (RPA), les chatbots permettent de diminuer les tâches répétitives pour laisser uniquement des tâches à réelle valeur ajoutée à réaliser. Ces tâches répétitives engendraient cependant de l'emploi qui risquerait d'être supprimé^[14] — pour être remplacé par d'autres types d'emplois (data scientist, UI designer, directeur social et chatbots, etc.)^[15],[16].

Selon une enquête réalisée auprès de 2041 consommateurs français, 59 % des répondants apprécient de pouvoir poser leurs questions à un chatbot mais 67 %  préférèrent cependant être mis en relation avec un conseiller lorsqu’il s’agit de résoudre une problématique complexe^[17].

Applications médicales

En 2015, une équipe de l'Université de Bordeaux développe un agent conversationnel animé capable de poser des questions pertinentes à un patient dans le but de diagnostiquer une somnolence diurne excessive^[25].

Tess est un chatbot en santé mentale créé par Michel Rauws, fondateur de X2 AI, une startup du secteur de l’intelligence artificielle basée dans la Silicon Valley. Tess est formé spécifiquement pour aider les soignants, la principale valeur de Tess est l'accessibilité. En 2018, le chatbot Tess est utilisé au Canada par Saint Elizabeth Health Care qui fournit principalement des soins de santé aux personnes à domicile^[26].

Fictions philosophiques

Le philosophe Pascal Chabot a élaboré une courte fiction mettant en scène un chatbot auquel un groupe de programmeurs « apprennent » la philosophie. Ce chatbot est auditionné par un jury de cinq philosophes professionnels qui dialoguent avec la machine pour évaluer s'il peut ou non être qualifié de « philosophe ». À cette occasion, les relations personnes-machines, le mimétisme, la reconnaissance et les modifications sociales engendrées par la construction de ces intelligences artificielles sont abordés. Voir ChatBot le robot. Drame philosophique en 5 questions et 6 actes (PUF, 2015)^[27].

Le philosophe Vincent Cespedes, lui, imagine le dialogue entre un chatbot du futur (Imlac) capable de dépasser l'intelligence humaine dans tous les domaines, et sa créatrice, Alice Moreau. Il interroge : « Imlac doit-il être traité comme une chose dont nous sommes propriétaires, comme une personne morale assujettie (esclave), ou comme une personne morale libre (bien que non humaine) ? ». L'émotion y est décrite comme la marque spécifiquement humaine, qui peut être singée par des IA « émomimétiques », mais non connectée à un corps, ce qui augmenterait le « flou » de la connaissance engendrée. « Sans émotions, pas de raisons à la raison. » L'auteur fait de l'« intelligence connective », ou « Inex », la clé pour composer avec la machine sans se départir de notre humanité. Voir Le Monde est flou. L'avenir des intelligences (Plon, 2021)^[28].

Bonnes pratiques

De nombreuses bonnes pratiques se retrouvent pour le développement de chatbots^[29] :

• avoir une bonne connaissance des différentes notions (intentions, entités…) et des possibilités ;
• utiliser les outils méthodologiques tel que le Chatbot Design Canvas^[30] ;
• proposer une expérience relationnelle, avec une réelle personnalisation des réponses ;
• définir des KPIs dès la conception, pour permettre de connaître les performances et améliorer son chatbot — avec des outils tels que Chatbase^[31].

Notes et références

Voir aussi