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Veille Like a Bot #7 : il est grand temps de créer votre chatbot !

En 2020 il est plus que jamais temps de créer un chatbot pour augmenter son expérience client. Mais vous l’avez vu dans notre dernier article, il faut faire attention à ne pas tomber dans les pièges classiques qui rendent votre bot plus idiot qu’intelligent aux yeux des utilisateurs. Si la création de chatbot à le vent en poupe pour de nombreux cas d’usages (du service client à la génération de leads marketing), 2020 annonce un nouveau virage qualitatif que nous appelons de nos voeux depuis plusieurs années déjà. Pour ce premier article de veille de l’année, nous faisons pour vous un point complet sur les dernières tendances du marché chatbot et voicebot.

Créer des voicebots pour remplacer les call centers ?

C’est un des grands fantasmes liés à l’automatisation du service client : la machine capable de remplacer les opérateurs au téléphone. Ne s’agirait-il pas simplement d’ajouter une voix à un chatbot ? Si c’est évidemment un peu plus compliqué que cela en pratique, la base commune est bien là. Quelques marques se lancent donc dans l’automatisation complète de certaines tâches de service client jusqu’alors réservée à des humains.

AirAsia fait partie des précurseurs avec la fermeture pure et simple de son service client “classique”. Il est vrai que l’Asie est en avance sur les écosystèmes de messaging, avec WhatsApp mais surtout WeChat. Le Chief Happiness Officer d’AirAsia, interviewé par Zdnet, se montre enthousiaste et très confiant dans la capacité d’Ava, le chatbot/voicebot maison, de prendre en charge au mieux les voyageurs.

Jusqu’où devons nous aller dans cette optimisation ? Vous le savez sans doute, nous militons pour un conseiller augmenté. AirAsia est-il allé trop loin ? La nouvelle n’a été que moyennement appréciée en interne, on comprend aisément pourquoi, mais qu’en penseront les usagers ?

Le NLP, star de la recherche en IA pour créer des chatbots

Chaque année se tient la grande messe internationale de la recherche en machine et deep learning, la fameuse conférence NeurIps. Dédiée à tout ce que l’on peut faire aujourd’hui avec des réseaux de neurones artificielles, la conférence accueille des milliers d’invités du monde entier, académiques et industriels, qui présentent leurs avancées et publications scientifiques. Après la vision assistée par ordinateur et tout ce qui touche à la reconnaissance d’images, c’est bien le traitement du langage naturel qui semble être le sujet le plus chaud en ce moment.

Pour vous en rendre compte et bien comprendre l’état de l’art, nous vous conseillons l’article très complet de Mo Islam, partner chez Threshold Ventures, qui revient par le menu sur son expérience à NeurIps et les enjeux pour le Natural Language Processing. Selon lui nous entrons dans l’âge d’or du NLP, rien que ça !

Créer un chatbot en 2020 devient incontournable !

C’est la prédiction, argumentée, de CIO Review qui se demande si les chatbots de 2020 vont devenir plus utiles. Si le papier répond par l’affirmative, il fait surtout un parallèle important avec la donnée et son traitement. Car oui, pour aller toujours plus loin dans le bon usage et l’exploitation des données de conversation,il faut muscler ses capacités d’analyse pour des modèles NLU performants.

La promesse de proposer et créer un chatbot capable de s’adapter au contexte et de personnaliser réellement les conversations serait sur le point de se réaliser, avec toujours plus d’algorithmes et de données selon CIO Review.

Bonus : comment créer un chatbot qui parle comme Mark Zuckerberg ?

Pour terminer cette première note de veille de l’année, voici le Zuckerbot. Le quotidien anglais The Guardian, très critique envers Facebook notamment depuis l’affaire Cambridge Analytica, s’est vu refuser une demande d’interview du patron du géant américain. Les journalistes ont donc eu l’idée d’entraîner un algorithme NLP à “parler comme Zuckerberg” avec des dizaines de discours et d’interviews passés.

On vous laisse découvrir les réponses du Zuckerbot qui prouvent une nouvelle fois les prouesses comme les limites de ces modèles basés sur GPT-2...

Pour aller plus loin

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