Jeudi 1 décembre avait lieu, à la Cité des entreprises, un atelier PICOM avec comme thématique les chatbots. Ineat était présent, voici ce que nous en avons retenu.

Le PICOM, qu’est-ce que c’est ?

Le PICOM, pour Pôle de compétitivité des industries du commerce, est un organisme créé par l’État qui a pour but de promouvoir l’innovation par les usages. L’objectif est de rassembler des grandes enseignes, des entreprises innovantes, des scientifiques et des établissements d’enseignement supérieur afin de confronter les différents points de vue de ces acteurs autour d’une problématique donnée.

Ineat est présente au PICOM depuis notre collaboration pour le projet Store Picking assistant réalisé conjointement avec Leroy Merlin. Ce projet vise à aider les préparateurs de commandes à optimiser leur parcours en magasin et à résoudre les problèmes de disponibilité produits. Un projet qui pourrait se voir améliorer avec l’intégration d’un chatbot par exemple.

Les chatbots, ce nouveau concept plutôt ancien

Depuis quelques mois, un terme revient souvent dans le monde des nouvelles technologies, celui de « chatbot ». Pour la majorité des personnes, un chatbot se compare à un robot capable de tenir une conversation avec vous.

Cependant, même si le terme de « chatbot » est assez récent, le concept lui, ne l’est pas. Sous ce nouveau nom s’en cachent d’autres, moins récents : agent conversationnel, assistant virtuel.

Parler de concept plutôt ancien est un euphémisme puisque le premier recensé, Eliza, fut créé en 1966 par Joseph Weizenbaum, professeur au MIT. Il ne faisait que transformer vos phrases en questions.

Au fur et à mesure des années, l’interface des bots a évolué. Le premier bot connu du grand public (alors que celui-ci ne connaissait pas encore le concept) est sûrement le compagnon Office :

chatbot_clippit

Si les chatbots existent depuis tant de temps, pourquoi font-ils de nouveau parler d’eux ?
Les applications ont longtemps été le meilleur moyen de capter notre attention. Cette tendance semble s’inverser. Nous utilisons de moins en moins d’applications. Selon la dernière étude Médiamétrie nous en utilisons 5 de manière régulière. Dans ce lot, l’application indétrônable : la messagerie (SMS ou internet). Partant de ce constat, les chatbots (qui s’intègrent dans une application de messagerie de type Facebook Messenger) semblent le meilleur moyen de regagner de l’audience.

A quoi servent les chatbots ?

Il existe de nombreux types de chatbots ayant des objectifs variés. Ils ont cependant un but commun : faire gagner du temps à l’utilisateur, ce qui a du sens si vous ne devez pas sortir de votre application préférée. Après tout, quoi de plus simple qu’envoyer un message à un contact ?

Les chatbots les plus simples vous donnent la météo :

poncho

Quand les plus complexes vous permettent de commander votre repas :

chatbot_pizzahut

Imaginez sortir votre téléphone, lancer votre application de messagerie, sélectionner un vêtement sur le site d’une marque, payer et suivre l’évolution de la commande, toujours sans quitter cette même application.

Que font les chatbots aujourd’hui ?

La première idée reçue lorsque l’on fait mention de chatbot est la notion d’intelligence artificielle. Pourtant, ce sont deux concepts complètement différents. Un chatbot n’est pas intelligent, toutes ses réactions sont programmées. On associe très souvent le terme de « machine learning » à celui de « chatbot » mais on en est encore loin technologiquement.

Les chatbots les plus répandus vont vous donner la météo, les actualités ou vous permettre de parcourir le catalogue d’un site e-commerce.

Même s’ils ne sont pas souvent associés au terme de chatbot, Google Now, Siri et Cortana sont probablement les plus connus et les plus évolués aujourd’hui.

Le moyen d’interaction principal reste le texte. En fonction du type de bot, des boutons (Call To Action) peuvent être utilisés afin d’en faciliter l’utilisation.

Ce qu’il faut retenir de l’atelier PICOM

Les grandes enseignes adhèrent au concept et mettent en place des projets tests afin d’évaluer l’adhésion utilisateur et le ROI.

Au travers de l’après-midi d’échanges entre chercheurs, concepteurs de chatbots et représentants de la grande distribution il en ressort que peu de personnes savent ce qu’il est possible de faire avec un chatbot, trop souvent associé à la notion de « machine learning ».

Pour le moment, les chatbots réalisent des tâches simples et déterminées parce que vous allez lui apprendre. Ils servent majoritairement à faciliter la consultation de données (suivi de commandes, recherche d’informations, comparateur de prix…).

Les chatbots évoluent vites. Les plus avancés vous permettent de passer une commande et de la payer directement dans l’application de messagerie.

L’objectif ultime est de développer des chatbots autonomes capables de comprendre tout ce que vous dites et d’y répondre. L’exemple le plus bluffant actuellement est celui de Viv, par les créateurs de Siri. Dès la seconde démonstration Viv nous bluffe par sa compréhension de questions très complexes telle que « Est-ce qu’il fera plus de 21°C demain après 5h près du pont Golden Gates ? ». Vient s’ajouter, en plus de l’analyseur lexical, l’intégration avec des applications tierces, comme Venmo pour le paiement ou Uber pour le transport. Plus besoin de sortir de Viv pour commander un chauffeur ou rembourser un ami, tout se fait en quelques mots et en quelques clics.

Nous voyons bien avec Viv que les chatbots ont besoin d’accéder à deux choses : la data et des APIs. Sans data, votre chatbot est très limité dans sa pertinence et sa compréhension. Sans API il ne peut rien faire, si ce n’est vous suggérer des actions ou enregistrer les interactions. Les travaux « d’APIsation » du SI débutés avec l’avènement de l’omnicanal et de la mobilité, prennent encore plus de sens quand votre chatbot doit pouvoir aider votre utilisateur et donc avoir accès à des informations de compte, de commandes, de catalogue, appeler d’autres services, envoyer des messages, enregistrer une transaction financière, etc.

Avant même de pouvoir créer son chatbot, il faut donc se poser la question de la disponibilité de la donnée : de quelles informations aura besoin mon bot : référentiel client, api publique de géolocalisation, analytics…

Et quand il ne parviendra pas à répondre à l’utilisateur de manière pertinente et suffisante, il faudra alors qu’il sache apprendre seul à le faire, tout un défi.

Suivez l’actualité, l’ère des chatbots ne fait que commencer.