IA : Où en sommes-nous avec le développement des agents conversationnels ?

5 mars 2021

Les agents conversationnels, ou chatbots, sont de plus en présents en ligne. En 2021, que peut-on dire à propos des forces acquises par ces solutions si prometteuses, mais également de leurs limites ?

Que ce soit sur un portail gouvernemental ou encore un site de commerce en ligne, il y a de plus en plus de chances que vous interagissiez avec un agent conversationnel lors de votre future navigation en ligne.

Ceux-ci offrent plusieurs avantages. En opération 24 heures sur 24, ils donnent la chance aux internautes de recevoir une assistance instantanée. Pour les organisations, ces agents permettent l’automatisation d’une portion du service à la clientèle et des ventes, ce qui génère en retour une économie de temps et d’argent et une meilleure utilisation des ressources.

Mais si on leur reconnait de nombreux avantages et un potentiel de marché énorme, on leur associe également certaines limites en termes d’expérience utilisateur. En effet, les critiques comme quoi ces agents manquent d’intuition ou peinent à établir une réelle conversation avec les internautes ne sont pas nouvelles.

Une bonne compréhension même en cas de fautes de l’utilisateur

Christine Dupuis est vice-présidente, Produit et croissance chez Heyday, entreprise montréalaise spécialisée dans les solutions d’IA conversationnelle. Nous lui avons demandé sur quels aspects les agents conversationnels en général avaient su gagner en performance au fil du temps, et quels aspects restaient encore à améliorer.

Quand on parle de compréhension du langage naturel (NLU), les agents conversationnels sont en général assez performants, mentionne d’abord Christine Dupuis. En d’autres mots, les agents sont en mesure de bien comprendre ce qu’un internaute cherche ainsi que le sentiment qui l’habite. »

À ce sujet, les solutions offertes par Heyday sont notamment en mesure de comprendre différentes langues, mais aussi, différents styles de langage. Ainsi, un chatbot peut comprendre plusieurs synonymes du même mot ou encore une phrase qui n’est pas nécessairement bien construite.

En effet, dans les outils de messagerie, les internautes ont tendance à écrire dans un langage plus familier, à faire des fautes d’orthographes, etc. Un chatbot pourra tout de même comprendre car il est entraîné pour décoder l’esprit de la phrase et non pas chacun des mots.

Mais si les agents conversationnels ont acquis une certaine maturité en termes de compréhension des requêtes, il en est autrement pour ce qui est de répondre à ces dernières.

Plus difficile pour répondre de manière personnalisée

En termes de Natural-language generation (NLG), il reste du progrès à effectuer, reconnait Christine Dupuis. Si les agents conversationnels utilisent le NLU pour comprendre une requête, ils utilisent par la suite des phrases scriptées pour y répondre. Pour aller au-delà du script, cela prendrait du langage plus nuancé qui serait généré au moment de répondre, comme le ferait un humain, en tenant de compte de tous les éléments de contexte (émotions de la personne, style de langage utilisé, etc.). »

Celle qui a travaillé chez McKinsey & Company ainsi que chez Google avant de se joindre à l’équipe de HeyDay ajoute que la multitude de langues dans lesquelles un chatbot peut être appelé à répondre complique encore davantage cette tâche.

C’est en partie pour cette raison que Christine et ses collègues recommandent habituellement des solutions où les requêtes les plus complexes peuvent être transférées à un humain. Autrement, lorsqu’aucun humain ne peut agir en soutien, l’expérience risque dans certains cas de devenir frustrante pour les utilisateurs.

 Un potentiel énorme et des améliorations en continu

L’équipe d’Heyday vise d’ailleurs à perfectionner cette collaboration entre les équipes de vente ou de service à la clientèle et ses agents conversationnels. Au fil du temps, ces derniers continueront d’apprendre à traiter des demandes de plus en plus complexes grâce notamment aux interactions entre ceux-ci et les agents du service à la clientèle ou encore les conseillers en vente.

À mesure que l’intelligence artificielle se développera, les agents conversationnels deviendront de plus en plus performants. Il reste à voir la réelle place que ceux-ci prendront au cours des prochaines années. Celle-ci dépendra assurément de la qualité de l’expérience qu’ils seront en mesure d’offrir.