Chatbots : l’intelligence artificielle est-elle indispensable ?

L’intelligence artificielle, ou IA, ne cesse d’alimenter les débats. En 2017, le physicien Stephen Hawking redoutait que les machines viennent à remplacer les humains et l’entrepreneur Elon Musk dressait un portrait sombre de l’IA, qu’il considère comme une menace (2). Cependant, derrière la notion d’intelligence artificielle se cache des réalités concrètes et des applications tangibles. S’il s’agit d’un système autonome capable d’analyser des données complexes et de prendre des décisions, le chatbot n’est, quant à lui, pas intelligent au sens strict du terme… et n’a pas forcément besoin de le devenir. Explications.

Intelligence artificielle et chatbots : où en sommes-nous ?

IA vs agents conversationnels : définitions

Le concept d’intelligence artificielle ne date pas d’hier. Il est apparu dans les années 1950, lorsque le mathématicien britannique Alan Turing a mis au point un test permettant de juger du niveau d’apparence sémantique humaine de la machine. Ce « test de Turing » était aussi appelé « jeu de l’imitation », car il consistait à vérifier si l’ordinateur était capable d’imiter parfaitement l’Homme.
Aujourd’hui, l’IA pourrait être définie comme étant un système automatisé capable d’analyser des données et de faire des choix. Alors forcément, les chatbots sont régulièrement associés à la notion d’intelligence artificielle.
Pourtant, ils ne sont pas intelligents à proprement parler : les agents conversationnels fonctionnent grâce à une suite logique d’informations programmées pour surgir quand un utilisateur pose telle ou telle question. Plus précisément, la plupart des chatbots déployés dans les entreprises fonctionnent sur la base d’une série de questions / réponses scriptées. Différents scénarii, paramétrés en amont en fonction des problématiques récurrentes de l’entité en question, permettent de répondre au mieux aux besoins des utilisateurs.
Les interactions d’un bot sont dites « faibles » : il propose des réponses prédéfinies, sans les inventer lui-même. Il n’y a donc pas d’intelligence artificielle dans tout chatbot ! Du moins, pas encore…

Les chatbots face à de nouveaux challenges

Malgré l’efficacité avérée de divers chatbots, les besoins des consommateurs ne sont pas comblés. Ils ne veulent pas d’une calculatrice améliorée susceptibles de leur fournir des réponses toutes faites. Ce qu’ils attendent des chatbots, c’est une hyperpersonnalisation : une communication parfaitement adaptée à leurs exigences.
Tel est le défi lancé au chatbot : être capable d’évoluer et d’apprendre par lui-même pour satisfaire les utilisateurs. Savoir décrypter l’intention d’un internaute au moment où celui-ci effectue une recherche. Et intégrer de plus en plus de « briques » élémentaires de l’IA comme le machine learning et le deep learning, déjà relativement bien connus chez nous mais aussi le natural language processing (NLP), le natural language understanding (NLU), ou encore le robotic process automation (RPA) et autres joyeux acronymes.
Sans aller jusqu’à imaginer une indépendance totale et complète du bot vis-à-vis des supports métiers, ces nouvelles techniques laissent entrevoir un assistant virtuel capable de se doter d’une autonomie relative. Et ce, bien plus vite que vous ne le pensez, notamment grâce au machine learning.

Les avantages du machine learning pour votre chatbot

Aujourd’hui, environ 70 % des requêtes soumises aux bots sur l’application Messenger restent sans réponse à cause d’une mauvaise compréhension ou de questions non prévues dans les scripts (3). Conséquence : intelligents ou non, les robots conversationnels peinent à répondre avec pertinence aux besoins des utilisateurs.
Dans un tel contexte, les possibilités d’optimisation offertes par le machine learning, qui relève de l’intelligence artificielle, revêtent un intérêt majeur. En effet, l’auto-apprentissage permet au chatbot de déchiffrer l’intention qui se dissimule derrière une question, afin d’opposer à l’utilisateur une réponse pertinente et personnalisée. Capable de comprendre le langage naturel, l’assistant virtuel devient proactif, s’adapte et ajuste son comportement.
Quelle que soit la méthode considérée (Deep learning, traitement du langage naturel ou des réseaux neuronaux…), le machine learning démarre toujours par une même étape préalable : la collecte des données personnelles. C’est ce qui permet au chatbot d’analyser, de traiter, de comparer et d’exploiter les informations, puis de prendre une décision en fonction de leur taux de fiabilité.
Plus le chatbot reçoit de données à analyser et traiter, mieux il comprend la question… et plus il est performant. En outre, cette méthode implique une forme d’autosuffisance : alimenté automatiquement par des volumes astronomiques de connaissances, le bot devient capable de répondre à tout type de demande.
Vous l’avez compris : si vous déployez (ou envisagez de le faire) des assistants virtuels, leur autonomie est un enjeu clé. Et, dans ce cadre, le machine learning ne manque pas d’avantages. Mais ce n’est qu’une brique de l’intelligence artificielle parmi tant d’autres !


Retrouvez 3 conseils pour accompagner vos équipes lors du déploiement d’un chatbot


À chaque bot son intelligence artificielle

La question à se poser est donc : est-il pertinent d’intégrer – ou non – de l’intelligence artificielle à votre chatbot ?
Même si les facultés cognitives de votre assistant virtuel se limitent à des réponses scriptées, proposées au gré de scénarii préprogrammés, il est possible que cela suffise à couvrir vos besoins métiers. Un bot confronté à 99 % de questions de premier niveau n’a aucun intérêt à se transformer en HAL 9000. Dans certains cas, une connexion au web et des API suffisent à aller chercher une information en réponse à une demande inédite – connaître la météo du jour, par exemple –, comme le font déjà les enceintes intelligentes type Google Home.
À l’inverse, une brique comme le machine learning insuffle assez d’autonomie à votre chatbot pour qu’il n’ait plus besoin de votre participation quotidienne. La génération automatique des réponses, rendue possible par l’analyse et le traitement des données, confère à votre bot une importante valeur ajoutée. Et contribue à décharger le support autant que les métiers.
Finalement, votre bot n’a pas nécessairement besoin d’être doté d’IA. Tout dépend de votre projet, de vos objectifs et des capacités que vous souhaitez injecter à votre robot conversationnel.


À lire également : Chatbots et intelligence artificielle, le self-care robotisé


La nouvelle vague technologique pourrait ainsi donner naissance à des systèmes intelligents, automatisés, autonomes. Elle pourrait contribuer au déploiement de bots capables d’apprendre, de décider, de demander conseil… Mais attention : un bon chatbot n’est pas forcément doté d’une intelligence artificielle ! Inutile d’avoir TARS ou CASE, ces robots pourvus de sens de l’humour dans Interstellar, quand une interface à interactions faibles vous suffit amplement. En somme, ne vous demandez pas ce que l’IA peut faire pour votre bot. Demandez-vous d’abord si votre bot a vraiment besoin de se transformer en machine pensante !
(1) RT France, IA, robots, surpopulation… pour Stephen Hawking, l’humanité a atteint « le point de non-retour », 2017
(2) Clubic, Pour Elon Musk, l’IA conduira à la guerre mondiale, 2017
(3) Les Echos, L’intelligence des chatbots n’est-elle qu’artificielle, 2017

Image source : Designed by Starline / Freepik