Novagile Bot Trainer : convergence des intelligences humaine et artificielle

À l’occasion du European Customer Day 2018, le groupe Sitel a organisé une table ronde réunissant Facebook, Novagile et Direct Énergie autour d’un des enjeux majeurs de l’avenir de la relation client : les nouvelles frontières du Selfcare à l’heure de l’intelligence artificielle.

La discussion animée par Arnaud de Lacoste, Directeur Général Marketing et Innovation du groupe Sitel, faisait intervenir Alexandre Lebrun, Engineering Manager Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR), Stéphane Akkaoui, Directeur R&D chez Novagile, l’éditeur logiciel du groupe Sitel, et Matthieu Tanguy, Directeur Digital et Marketing chez Direct Énergie.

Réagissant directement au tollé médiatique provoqué par la démo de Google Duplex – l’automate capable de prendre un rendez-vous chez le coiffeur à votre place de façon complètement autonome – Arnaud de Lacoste aborde la question qui brûle les lèvres de tous : quel avenir pour les métiers de la Relation Client à l’heure du Selfcare intelligent ?

Une inquiétude qu’Alexandre Lebrun tempère en rappelant que cette démo reste une démo : « Grâce au machine learning, d’immenses progrès ont été faits dans la compréhension du langage naturel [NLU]. Des phrases orales ou écrites dans n’importe quelle langue peuvent être converties en données structurées, permettant d’en comprendre le sens. Mais une fois qu’on a compris ce que la personne veut dire, on fonctionne encore avec des scripts, des arbres de décisions et des scénarios prévus à l’avance en guise de réponses. L’imprévisible en revanche fait planter le système. Il est donc encore très compliqué de mener une conversation complète et naturelle ».

Entre une démo pré-scénarisée et sa transposition dans la vie réelle où chaque aléa implique une nouvelle configuration qui ajoute des niveaux supplémentaires de subtilités et de complexités, il reste du chemin à parcourir…

Le travail d’équipe au cœur du développement de l’IA

Les progrès en matière de compréhension de langage sont néanmoins incontestables, souligne Stéphane Akkaoui, motivant le travail de benchmark des principaux acteurs sur le marché réalisé par la cellule R&D de Novagile, incubée au sein du groupe Sitel.

« Sur un certain dataset avec des intentions et des entités paramétriques, on a évalué leurs performances. Suivant le nombre de phrases qu’on associait à une intention, le score était différent selon les moteurs comparés, montrant la totale dépendance de l’IA de son apprentissage » explique Stéphane Akkaoui. D’autre part, poursuit-il, les outils de NLP [Natural Language Processing] sont bien souvent orientés développeurs, donc très techniques, et l’entraînement est fastidieux – notamment en raison de la difficulté d’être à plusieurs sur la tâche et de l’absence d’outil capable d’indiquer si la phrase donnée améliore ou dégrade le modèle. »

C’est la raison pour laquelle Novagile a développé « Bot Trainer », une application logiciel pour entraîner les moteurs NLP afin d’améliorer la compréhension des questions et des demandes des clients. Qu’une marque ait déjà un chatbot ou qu’elle prévoit d’en avoir un, le Bot Trainer est un outil qui en sécurise la performance, précise Stéphane Akkaoui.

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Il s’agit d’une interface qui vise à compléter les moteurs de NLP, en tirant profit de deux des atouts des centres de contacts : « la connaissance et la disponibilité des conseillers qui connaissent intimement la marque, et peuvent classifier une phrase en fonction d’un contexte client donné ; et le volume de données traitées dans nos centres de contacts, à savoir les transcripts de chat et d’appels que l’on gère tous les jours » décrit Stéphane Akkaoui.

Ces données représentent le plus fertile des terreaux pour constituer un jeu de données puisqu’il s’agit véritablement de la voix du client, observe-t-il, en ajoutant : « Car si on ne cesse de parler d’IA, de technologie et d’algorithmes, on oublie que ce qui détermine sa performance c’est la qualité de la donnée. »

Direct Énergie : l’IA pour augmenter l’humain

Une méthode mise en œuvre par Direct Énergie qui a lancé plusieurs types de chatbots, dont le premier a été mis au point en trois jours pour permettre au client qui n’avait pas encore souscrit à leur offre de transmettre son relevé de compteur via un bot sur Messenger.

Suite à son succès, la marque a développé un bot pour le suivi des souscriptions de contrats puis s’apprête à introduire aujourd’hui un bot de Relation Client dans leur messagerie in App et bientôt dans le chat.

« Grâce à nos efforts d’analytics et de reporting, explique Matthieu Tanguy, on commence à avoir des données de consommation de plus en plus fines. On travaille actuellement sur un programme qui utilise ces données pour faire des suggestions personnalisées à nos clients afin de les aider à réduire leur consommation. Concrètement, l’automatisation cognitive libère du temps pour nos agents, qui peuvent maintenant proposer des rendez-vous ‘’one on one’’ à nos clients, pour discuter de leur consommation et des moyens de mieux la maîtriser. Pour nos clients et par rapport à la concurrence, cela apporte une très grande valeur ajoutée. »

« C’est un dispositif inclus dans nos offres » relève Mattieu Tanguy, « que nous pouvons proposer parce que nous avons selfcarisé les contacts simples. C’est au moment décisif du contact initial où la conversation débute qu’il importe d’être réactif et efficace d’emblée, même en dehors des heures ouvrables, ce qui peut s’avérer difficile pour un être humain ». Ensuite, l’IA passe la main au conseiller.

Direct Énergie aborde ainsi l’IA avec pragmatisme pour la mettre au service de tâches très précises de premier niveau de support : une approche qui transforme le rôle du conseiller et augmente la valeur qu’il apporte à la relation client. « On apporte plus de valeur dans cet échange personnalisé avec nos clients que dans le téléchargement d’un formulaire de justificatif de domicile, par exemple ».

Les évolutions du Selfcare

Ces cas d’application laissent-ils présager un avenir où tout serait selfcarisé ? interroge Arnaud de Lacoste. Une hypothèse que l’engineering manager de FAIR et le directeur R&D de Novagile viennent tous les deux relativiser :

« Notre focus sur les chatbots fait qu’on oublie souvent l’existence d’autres outils plus matures, comme les traitements de l’image et de la vidéo. Les algorithmes utilisés pour décrire les images pour les malvoyants, par exemple, sont très performants et génèrent un gain de temps et de qualité pour le client final » rappelle Alexandre Lebrun.

« L’intelligence artificielle n’a rien de magique et surtout n’a pas vocation à agir seule » avertit Stéphane Akkaoui. « C’est un algorithme qui a la capacité d’appréhender un large volume de données et d’en tirer une information qu’on ne connaissait pas encore. Pour cela, il faut du volume et il faut absolument des données organisées, accessibles et de qualité, autrement dit : représentatives de vos utilisateurs et de leurs comportements ». Seuls des êtres humains sont à ce jour capables de travailler la qualité de ces données.

Qui dit IA dit un système d’information robuste

Et si l’IA dépend de la donnée, elle dépend tout autant de la fiabilité du SI. « Il vous faut une plateforme, unifiée, standardisée et ouverte. Travaillez d’abord votre plateforme, sa sécurisation, ses API et sa connectivité avec le monde ou en interne, avant même de penser à l’intelligence artificielle » préconise Stéphane Akkaoui.

« On traverse une période mouvementée où le rapport signal-bruit est encore très faible et qui rappelle les premières années de l’internet, avec beaucoup d’effervescence et encore peu d’aboutissement… » constate Alexandre Lebrun. Mais si personne ne sait exactement l’ampleur de ce que recèle cette technologie, il ne faut pas hésiter à expérimenter.

Le Far Ouest de l’IA

Dans un contexte où l’engouement pour l’IA est grand, il est difficile de faire le tri ou, comme le formule Arnaud de Lacoste : « de savoir par quel bout prendre un projet IA, pour ne pas investir à tort et à travers ». Il importe, ajoute Stéphane Akkaoui, de ne pas faire de l’IA par mimétisme ou par fascination, mais de cerner le cas d’usage précis sur lequel vous voulez qu’elle agisse pour directement améliorer l’expérience client.

Il met en garde : « Ne pariez pas tout sur le même cheval. L’avenir sera multimodal : tactile, vocal, visuel voire même sensoriel… Commencez par des projets concrets et gardez du recul par rapport aux avancées technologiques et au déploiement de l’intelligence artificielle ».

« L’IA n’impressionnera pas toute seule, souligne-t-il, elle n’impressionnera que si elle arrive à résoudre un problème, et mieux encore si elle le résout avant même qu’il ne se pose ».

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Par | 2018-06-26T15:34:21+00:00 26 juin 2018|Actualité, Blog Post|Commentaires fermés sur Novagile Bot Trainer : convergence des intelligences humaine et artificielle