Quelles technologies se cachent derrière les chatbots ?

Quelle est la vraie définition des chatbots ? Comment fonctionnent-ils ? Sur quelles technologies reposent ses agents conversationnels ?

Comment ces logiciels conversationnels peuvent s’adapter à votre entreprise ? Voici quelques questions non exhaustives qui ont pu être soulevées au cours de l’année 2017. Aujourd’hui, nous décidons de vous parler de trois technologies et éléments qui font d’un chatbot un assistant intelligent.

Qu’est-ce qu’un chatbot ?

Alors oui, pour parler des chatbots il faut tout d’abord connaître la définition propre de ce logiciel. Ces dernières années, de nombreux chatbots ont vu le jour. Jusqu’alors, nous avions le droit à un nombre inimaginable de créations pour le grand public (météo, train, petits conseils).

Un chatbot est un agent conversationnel qui propose aux utilisateurs de résoudre des problématiques auxquelles ces derniers sont confrontés dans un temps record . Il en existe de toutes sortes, que ce soit par reconnaissance vocal ou comme les plus nombreux, par chat. Voyons ensemble comment un chatbot est conçu afin de mieux comprendre les technologies majeures utilisées.

Il n’y a pas de secret. Contrairement à ce que l’on voit dans des films de science-fiction, non il ne suffit pas d’allumer un ordinateur et le doter de parole pour que ce soit une intelligence complète sachant interpréter le langage et donner des réponses comme Jarvis l’assistant virtuel présent dans IRON MAN.

Depuis 2017, l’année phare pour la création des chatbots, ces derniers ont déjà pu faire leurs preuves dans de multiples domaines. Que ce soit pour simplifier l’accès à certains documents comme dans les banques, pour donner des réponses simples dans le cadre d’un service client, ou pour gérer la prise de rendez-vous. Les chatbots sont aujourd’hui un moyen sûr d’automatiser une partie des tâches de l’entreprise qui pourraient s’apparenter à une corvée.

La compréhension du langage naturel ou NLU

Natural Language Understanding (NLU) autrement appelé en français “Compréhension du langage naturel” est une branche très importante du NLP (Natural Language Processing) et est assimilé à l’intelligence artificielle. Le NLU est la capacité d’un programme à comprendre le langage humain. Il permet de d’analyser et décrypter les messages entrants pour en définir un sens et en extraire des informations afin d’apporter la réponse adaptée.

Le NLU déjà présent sur internet et dans nos devices ?

Aujourd’hui, le NLU est déjà présent dans beaucoup d’interfaces que nous utilisons tous les jours. Par exemple, google traduction utilise un moteur NLU pour offrir à ses utilisateurs une traduction au plus proche de la phrase initiale. Nous nous accordons tous à dire que google traduction n’est pas si fiable. N’oublions pas que le géant américain des GAFA ne s’est pas fait connaître pour ses capacités de traductions.

Du côté d’Apple, un assistant que vous connaissez forcément que vous ayez un Iphone ou non utilise également un moteur NLU pour répondre aux besoins des utilisateurs.

Nous parlons évidemment de Siri le JARVIS de la réalité.

Comment s’implémente le NLU ?

Avant qu’un chatbot puisse s’exprimer il y a une phase très importante appelée implémentation. Durant cette phase, le créateur du chatbot doit imaginer un nombre important de scénario en se mettant à la place de ses futurs utilisateurs. Vient ensuite la phase d’apprentissage avec les notions d’intention et d’entité grâce auxquelles le chatbot va monter en compétence sur la compréhension de ses utilisateurs. Une fois que le chatbot aura identifié une « intention » le scénario avancera. C’est ainsi que ce crée les questions réponses entre utilisateur et chatbot. Il est important de noter que cette phase d’apprentissage est longue et obligatoire. Il n’y a pas de connaissance et encore moins d’intelligence sans apprentissage.

Le NLU est donc la capacité d’un chatbot (ou un assistant intelligent) à comprendre ce qu’un humain lui dit. Vient ensuite, le NLG (Natural Language Generation ou en français Génération Automatique de Langage). Cette étape consiste à générer automatiquement du texte pour adresser des réponses personnalisées aux utilisateurs. Nous retrouvons donc dans notre fenêtre de conversation une réponse claire et en lien avec notre demande.

Les évolutions à venir

Les différentes plateformes (Microsoft, Amazon, Watson…) permettent d’obtenir des résultats satisfaisants dans la compréhension du langage naturel (avec la technologie NLU). La génération automatique du langage (via la technologie NLG) reste quant à elle plus limitée et sera sans aucun doute un des grands axes d’amélioration de ces prochaines années.

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