Les agents conversationnels entrent dans une phase de maturité. Ils ont gagné en performances tout en faisant appel à la voix pour faciliter les échanges. Tour d’horizon des différents cas d’usage.
2016 a été l’année des chatbots. Tout la planète hightech ne parlait que des agents conversationnels. Ils étaient les stars des conférences développeurs de Microsoft, Facebook ou Google. Si le concept n’avait rien de nouveau en soi mais les avancées en matière d’intelligence artificielle et notamment dans le traitement du langage naturel l’ont remis en selle.
Trois ans plus tard, le soufflé est quelque peu retombé. Passé la phase d’expérimentations puis des premiers projets en production, quelques expériences décevantes ont obligé quelques marques à débrancher leur chatbot.
Si les consommateurs saluent la rapidité de service ou la disponibilité à toute heure des agents virtuels, 27 % estiment qu’ils ne répondent pas efficacement aux questions selon une étude de Pegasystems. Manque de clarté, déshumanisation des échanges, investissement trop important demandé à l’utilisateur… les griefs sont nombreux.
En fait, les chatbots ne font que suivre le « hype cycle », la courbe d’adoption de Gartner, Les nouvelles technologies connaissent un pic d’attentes démesurées, puis, après une période de déception, finissent par être adoptées massivement.
Le même Gartner prévoit ainsi qu’en 2020, 25 % des opérations de service client et de service technique feront appel aux agents virtuels contre moins de 2 % en 2017.
Les chatbots surfent sur une tendance lourde qu’est le passage du marketing relationnel au marketing conversationnel. Plutôt que de décrocher leur téléphone ou d’envoyer un mail, un nombre croissant de consommateurs utilisent des messageries instantanées, pour entrer en contact avec les marques. C’est particulièrement vrai des générations Y et Z, adeptes du texting. Quant aux 33 millions de fans français de Facebook, ils peuvent potentiellement utiliser Messenger, le module de chat maison.
Mais qui dit messagerie instantanée dit réponse instantanée. Les questions posées étant pour la plupart récurrentes, automatiser les réponses devient une évidence. C’est le choix opéré par Banque Casino qui se trouvant interpellé par des consommateurs sur ses profils sociaux à des heures où le centre de relation client n’était pas nécessairement ouvert a mis en place un bot développé avec Keyrus.
De la génération de leads à l’avant-vente
Au-delà du service-client, les cas d’usage dans la relation-client se sont considérablement étendus. Romain le chatbot de Ford France, développé par Botnik, a pour mission de générer du lead. Pour tester la Ford Focus, le prospect doit confirmer à l’agent virtuel son mail et son téléphone. Il est ensuite contacté par la concessionnaire la plus proche.
Un bot peut aussi aider à finaliser une souscription en ligne, à déclarer un sinistre, ou à intervenir en avant-vente. « En s’interfaçant à un module de live chat, Nina, notre solution de chatbot, interroge le consommateur, relève les informations pertinentes et pré-qualifie la demande pour l’agent qui va prendre la suite », explique Beatriz Cadaval, experte en IA et en solutions digitales pour Nuance entreprise.
Responsable de la Keyrus Bot Factory, Yannick Gonnet voit aussi émerger cette approche « bot to human ». « Sur un site d’e-commerce qui reçoit des flux d’interactions importantes via son canal chat, le bot va analyser les conversations et en fonction de la complexité du sujet va proposer une réponse automatisée ou au contraire aiguiller l’interlocuteur vers un opérateur du centre de relation client. » Le bot va libérer du temps à l’agent qui pourra se consacrer aux tâches « premium ».
Le chatbot ouvre également la voie au commerce conversationnel. Sur un site d’e-commerce, un agent virtuel va se transformer en « personal shopper » pour proposer un parcours personnalisé à l’internaute qui n’aura pas à saisir sa demande dans la barre de recherche ou parcourir l’arborescence du site. Le bot peut même gérer tout le cycle de vente et aller jusqu’à la transaction comme le fait celui de Pizza Hut.
Automatiser les fonctions support
Le chabot a aussi fait son entrée en entreprise en automatisant un certain nombre de requêtes récurrentes adressées aux fonctions support. Dans le domaine des RH, un bot va donner aux collaborateurs le solde de jours de congés et de RTT ou la procédure à suivre pour émettre une note de frais. Jackson, du cabinet conseil Daveo, vise ainsi à fluidifier les échanges entre salariés et DRH.
« En matière d’Helpdesk IT, un bot peut désengager le support niveau 1 des demandes basiques de type comment récupérer son mot de passe », observe Cyrille Varin, directeur business development Magellan IA chez Magellan Partners. Pour trouver ce type d’informations, le bot devra s’interfacer au système d’information, ce qui rajoute une complexité supplémentaire.
Do you Dream Up qui a accompagné les pionniers EDF et Voyages-sncf.com, réalise à côté de son marché historique de la relation client, environ 40 % de son activité pour ce type de cas d’usage internes. Ce prestataire qui ouvert le marché du chatbot en France en 2009 a vu arriver une concurrence foisonnante.
« Au dernier Chatbot Summit, on dénombrait 1 500 éditeurs, a calculé Thomas Dufermont, son responsable marketing et communication. Certains confrères survendent leurs solutions. Non, il ne suffit pas d’appuyer sur un bouton pour qu’un bot fasse la totale. Il faut constituer une base de connaissances puis entraîner le bot pour avoir un taux de réponses satisfaisant. »
« Les bots sont idiots »
A la différence d’autres projets qui, une fois en production, vivent leur vie, les chatbots nécessitent, en effet, une optimisation en continu. « Dans la phase de cadrage, le niveau d’acceptabilité est d’au moins 80 % de réponses correctes, avance Cyrille Varin. En deçà, on ne lancera pas le bot en production. A la base, les bots sont idiots, on est sur de l’IA faible. Il faut passer beaucoup de temps pour les entraîner afin d’associer une expression à une intention. »
Avec pour baseline c’est « No code no dev », Do you Dream Up a, pour sa part, développé une interface de gestion qui permet au métier d’améliorer elle-même le bot au quotidien. « Dans les projets qui ne marchent pas, l’éditeur n’a pas su laisser la main au client, poursuit Thomas Dufermont. C’est la marque qui converse, on ne peut pas se substituer à elle. »
Il s’agit aussi, selon lui, de répondre aux exigences des utilisateurs qui se sont élevées au fur et à mesure que les bots se sont généralisés. « Au début, les consommateurs étaient contents quand le bot répondait. Aujourd’hui, ils veulent une vraie conversation. »
Les bots dit de deuxième génération doivent donc appréhender la complexité du langage humain en gérant les digressions, les changements de sujet, les rebonds d’une question à l’autre. « Par exemple, un internaute peut réserver un billet d’avion et demander au cours de la conversation quel est le poids maximum par bagage, illustre Yannick Gonnet. Pour autant, les bots omniscients ne sont pas pour demain. »
Socialbot, voicebot et callbot
L’autre tendance forte, c’est la multiplication des bots. A côté du chatbot, on a vu apparaître ces derniers mois de multiples avatars.
Un socialbot comme Alex, développé par Botnik, va faciliter le travail du community manager en répondant 24/7 aux messages des internautes laissés sur les réseaux sociaux des marques. « Le bot va lier une conversation pour en tirer des « insights », explique Romain Achard, cofondateur de Botnik. Il proposera, par exemple de s’abonner à la newsletter. »
Le bot peut aussi carrément changer d’interface pour utiliser la voix plutôt que le texte pour converser. C’est le cas du voicebot qui va recevoir et émettre des messages vocalement. Intégrés à nos smartphones, les plus célèbres voicebots – Siri, Alexa ou OK Google ! – servent avant tout à lancer des applications ou à répondre à des questions fermées.
« Avec la dernière génération d’enceintes connectées dotées d’écrans – Facebook Portal, Amazon Echo Spot… – l’approche hybride est toutefois possible, note Yannick Gonnet. On interroge l’assistant à la voix et il restitue les résultats visuellement. »
Des éditeurs proposent aussi leur propre solution pour réduire la dépendance aux GAFA. C’est le credo de la startup française Snips, qui garantit le respect de la vie privée des utilisateurs avec son assistant vocal .
Toujours dans le registre vocal, on trouve le callbot qui est en quelque sorte un voicebot dédié au téléphone. Il remplace avantageusement les serveurs vocaux interactifs (SVI).
« Les utilisateurs ne sont plus enfermés dans un format de conversation prédéfini, guidé, ils expriment leur demande en langage naturel », avance Beatriz Cadaval. Un bot peut même générer des appels comme l’a démontré Google Duplex.
Ce nouveau service de Google se propose de téléphoner à la place de l’utilisateur pour prendre un rendez-vous chez un commerçant. Dans la démo proposée par le géant du web, il s’agissait d’effectuer une réservation dans un restaurant ou un salon de coiffure.
Avec ces nouveaux modes d’interaction, Nuance s’estime particulièrement bien placée rassemblant toutes les briques technologiques de traitement du langage, de reconnaissance ou de synthèse vocale et de text-to-speech. « Nous pouvons aussi apporter la biométrie vocale, comme couche additionnelle, pour lutter contre l’usurpation d’identité, précise Beatriz Cadaval. L’utilisateur va s’authentifier via son empreinte vocale. »
Metabot, le chef d’orchestre des bots
Les bots se multipliant comme des petits pains se pose toutefois la question de leur rationalisation. Des entreprises matures, comme EDF, ont déjà déployé une douzaine de bots. Pour les seuls services internes, un collaborateur peut avoir à sa disposition un chatbot dédié au support informatique, un autre pour les questions RH, un troisième pour les services liés aux services généraux. Chacun ayant pu être développé par un éditeur différent.
Face à ce constat, le marché apporte ses réponses. Magellan Partners propose une plateforme unifiée d’agents conversationnels. Elle se base sur une technologie unique, celle de Microsoft Azure, sur laquelle le prestataire a développé une interface de gestion.
Baptisée Bot UI, elle vient s’enrichir de dictionnaires spécialisés en fonction des cas d’usage.
Créée en 2016, Kwalys se présente, elle, comme « la seule plateforme omnicanale » pouvant concevoir des chatbots, des callbots ou des voicebots. Ces bots viendront, en fonction des usages, se greffer à une interface web (site, réseaux sociaux, Skype, WhatsApp…), à un système de téléphonie et même à des objets connectés.
« Pour l’IoT, on propose aux fabricants des assistants connectés notamment dans la domotique. Ils gardent la maîtrise de leur bot plutôt que de recourir à Google Home ou Alexa », explique Katya Lainé, CEO de Kwalys.
Elle fait aussi le constat que tous les bots du marché sont conçus dans leur coin, démarrent à zéro, s’entraînent tout seuls et ne partagent pas leurs connaissances. Pour mettre fin à cet isolement, Kwalys présentait, fin janvier, une API conversationnelle qu’elle met gracieusement à disposition des développeurs.
Baptisée IVY, cette API s’appuie sur un jeu de données compilant des questions/réponses que l’éditeur a savamment constitué au fil des mois. « Elle s’apparente à une surcouche qui se greffe sur n’importe quel bot du marché et lui apporte un surplus de performance », décrit Katya Lainé.
Le bot fera appel à cette API, sans entraînement préalable spécifique, dès lors qu’il ne trouvera pas la réponse dans son propre système.
Katya Lainé préside aussi l’Alliance For Open Chatbot qui regroupe Kwalys, Do you Dream Up, Kynapse, Synapse Développement et Living Actor.
Objectif de cette association : aboutir à la standardisation d’une interface “open source” afin de faire communiquer entre eux des chatbots conçus par des éditeurs différents.
Dans un deuxième temps, il s’agira pour l’Alliance de construire un metabot capable d’orchestrer plusieurs bots et de rediriger la demande en fonction de l’intention vers l’un ou l’autre bot.
(Crédit photo : @Alliance for Open ChatBot)
