© Copyright DigitasLBi 2017
9 questions
à se poser
sur les bots
avant de se lancer.
Grandin Donovan
Head of UX Design
Alexandre Koch
Technical Partner
Un bot ne sait pas tout faire,
mais il fait certaines choses tres bien
Cas d’usages qui se prêtent à ce type de service :
...
DATA
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Speech
Recognition
TTS / STT
Machine
Learning
Conversational
Management
Natural Language
Un...
DATA
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
UTILISATEUR
LOGS
CHAT
L’intelligence ne sert que si vous
construisez le bon raisonnement
 Qualification des objectifs
 Les thématiques et cham...
IA loves AI
L’Architecture de l’ Information
 Création des Intents
 Enchainement
 Contextes
IA loves AI
L’Architecture de l’ Information
 Création des Intents
 Enchainement
 Contextes
IA love AI
L’Architecture de l’ Information
 Création des Intents
 Enchainement
 Contextes
Tout est question d’apprentissage
Comprendre les utilisateurs pour apprendre au bot
 Comment les gens expriment leur inte...
Un format ouvert mais directif
 Des formats inventifs pour orienter
 Sérendipité, les accidents heureux
 Toujours réori...
Niveau de language
Références
Textes
Interactions
GenreHumanisation
Humour
Rôle
Graphisme
Je ne suis pas
humaine mais je
s...
Data Driven
Enrichissement continu manuel
par rapport aux inputs.
Machine Learning
Récupération et analyse des
logs avec a...
Ecosystème de marque
Comment le distribuer
 Des réseaux à forte audience ou spécialisés
 But applicatif et serviciel,
bo...
Arrive aujourd’hui à l’agence notre
I.A. stagiaire.
SCANNEZ LE CODE CI-CONTRE AVEC VOTRE
MESSENGER POUR COMMENCER LA DISCU...
MERCI
CONTACTS
grandin.donovan@digitaslbi.fr & alexandre.koch@digitaslbi.fr 28/02/2017
Digitas Whats Next - Chatbot
Prochain SlideShare
Chargement dans…5
×

Digitas Whats Next - Chatbot

270 vues

Publié le

9 questions à se poser sur les bots avant de se lancer.

Publié dans : Marketing
  • Soyez le premier à commenter

Digitas Whats Next - Chatbot

  1. 1. © Copyright DigitasLBi 2017
  2. 2. 9 questions à se poser sur les bots avant de se lancer.
  3. 3. Grandin Donovan Head of UX Design Alexandre Koch Technical Partner
  4. 4. Un bot ne sait pas tout faire, mais il fait certaines choses tres bien Cas d’usages qui se prêtent à ce type de service :  Transactionnels  Achat, saisie des données simples, recherche structurée  Serviciels  Reservation, prise-de-rendez vous, SAV, profilage  Decisionnel  Aide a la decision, Wizards, reommendations personalisées
  5. 5. DATA INTELLIGENCE ARTIFICIELLE Speech Recognition TTS / STT Machine Learning Conversational Management Natural Language Understanding Knowledge / Learning Vision UTILISATEUR LOGS CHAT
  6. 6. DATA INTELLIGENCE ARTIFICIELLE UTILISATEUR LOGS CHAT
  7. 7. L’intelligence ne sert que si vous construisez le bon raisonnement  Qualification des objectifs  Les thématiques et champs lexicaux  Les contextes  Les intentions
  8. 8. IA loves AI L’Architecture de l’ Information  Création des Intents  Enchainement  Contextes
  9. 9. IA loves AI L’Architecture de l’ Information  Création des Intents  Enchainement  Contextes
  10. 10. IA love AI L’Architecture de l’ Information  Création des Intents  Enchainement  Contextes
  11. 11. Tout est question d’apprentissage Comprendre les utilisateurs pour apprendre au bot  Comment les gens expriment leur intentions  Quelles informations récupérer pour qualifier les intentions (entités)  Gérer l'incompréhension  Phase d’apprentissage cruciale Incompréhension Start Objectifs off topics off topics
  12. 12. Un format ouvert mais directif  Des formats inventifs pour orienter  Sérendipité, les accidents heureux  Toujours réorienter  Capacité de revenir vers l’utilisateur
  13. 13. Niveau de language Références Textes Interactions GenreHumanisation Humour Rôle Graphisme Je ne suis pas humaine mais je suis moi-même
  14. 14. Data Driven Enrichissement continu manuel par rapport aux inputs. Machine Learning Récupération et analyse des logs avec analyse sémantique, champs lexicaux. Tracking qualifié Suivi de parcours et atteinte des KPI. Utilisateurs qualifés
  15. 15. Ecosystème de marque Comment le distribuer  Des réseaux à forte audience ou spécialisés  But applicatif et serviciel, bon complément de la page Facebook d’information  Référencement sur les meta-bots/IPAs (Cortana, Siri, Alexa, ...)  Demain en avant-garde de nouveaux paradigmes
  16. 16. Arrive aujourd’hui à l’agence notre I.A. stagiaire. SCANNEZ LE CODE CI-CONTRE AVEC VOTRE MESSENGER POUR COMMENCER LA DISCUSSION
  17. 17. MERCI CONTACTS grandin.donovan@digitaslbi.fr & alexandre.koch@digitaslbi.fr 28/02/2017

×