Chatbots, quelle place dans la stratégie mobile des marques?

CHATBOTS :
QUELLE PLACE
DANS LA STRATEGIE
DE
COMMUNICATION MOBILE
DES MARQUES ?
Pauline LE COANT - MEMOIRE MEPN7
2016/2017

CHATBOTS : QUELLE PLACE DANS LA STRATEGIE DE COMMUNICATION MOBILE DES MARQUES ?
ABSTRACT
his paper intends to explain how mobile marketing influences brands strategies
in their client relationships (through technological improvements). Trying to
understand the relationship that has been built between brands and their
consumers in 2017. The First Iphone has been released ten years ago but Apple is still
seen as the father of the smartphone success story. The dissertation will also focus on
brands benefits and fears raised by these improvements. Those are largely maintained
by chatbots strategy not only now but also in the next few years.
The first part describes chatbots, the place they have in computing, from the
beginnings to nowadays, and the way these innovations work.
The second part focuses on the mobile technical improvements that have been
deployed in the last 10 years and how chatbots could radically transform consumer
relationships.
The third part is dedicated to limits that gravitate around chatbots in Artificial
Intelligence and how this technology will make changes in the near future.
To conclude, this dissertation seeks to focus on advantages and fears driven by that
model and how humans could be prepared to Artificial Intelligent evolution.
T
1

RÉSUMÉ
e mémoire tente d’expliquer l’influence du marketing mobile dans la
stratégie des marques pour enrichir la relation client. 2017 représente dix
années d’innovations technologiques qui ont fait le succès du smartphone,
notamment avec la vente du premier Iphone en 2007. Ce nouveau canal a
permis aux marques de construire des liens réels avec leur cible. Elles veulent
préserver la relation de confiance qui a été établie. Elles basculent donc peu à peu
d’un marketing d’attention, accès sur la captation du client par l’anticipation d’un
potentiel besoin, à un marketing d’intention, jouant davantage sur l’écoute du besoin
entendu pour y répondre au mieux. Cette méthode s’accentue avec l’arrivée de
nouvelles technologies surprenantes sur le canal du mobile tels que les chatbots1
. Elle
est d’abord difficile à maîtriser car spécifique au langage du mobile, puis la
technologie est simplifiée et adhérée par les plus jeunes générations. Ces outils du
marketing mobile sont bien pensés pour séduire. Ils s’étendent donc rapidement à la
consommation de masse, celle-ci apprend à modifier ses habitudes de consommation.
Cependant, la nouveauté qui intrigue et séduit certains, peut accroître le scepticisme
technologique et désillusionner chez les autres. C’est donc une recherche à la
perfection et à la personnification qui est menée. Les marques devront réfléchir aux
avantages et aux inconvénients des futures actions qu’elles intègrent aux mobiles, et
qui mèneront à la fidélisation de leurs clients.
1
Chatbots : robot logiciel pouvant dialoguer avec un individu ou consommateur
C
2

MOTS CLEFS
#Mobile #e-Marketing #e-CRM #Technologies #Data #Chatbots
#Smartphone #Algorithmes
3

SOMMAIRE
ABSTRACT …………………………………………………………………………… 1
RESUME …………………………………………………………………………… 2
MOTS-CLES …………………………………………………………………………… 3
SOMMAIRE …………………………………………………………………………… 4
INTRODUCTION ……………………………………………………………………………. 5
PARTIE 1 Agents conversationnels et Intelligence Artificielle : la marche rapide..12
A. Qu’est-ce qu’un chatbot ………………………………………………... 13
B. L’évolution des technologies employées …………………………….... 20
C. La fabrication du chatbot …………………………………………………35
PARTIE 2 Le marché des chatbots …………………………………………………..48
A. Les opportunités du mobile depuis 10 ans : l’eldorado des applications
mobiles de 2007 à 2017. Et après ? …………………………………... 49
B. Les nouveaux usages marketing à travers les chatbots ………………. 69
C. Le modèle économique des chatbots …..……………………………… 84
PARTIE 3 Les limites du modèle ………………………………………………….. 94
A. Chatbots, un outil marketing contraignant ……………………………. 95
B. Interdépendance pour la diffusion et la captation de valeur par les
GAFAM ……………………………………………………………………...99
C. Freins à l’adoption du public …………………………………………….106
CONCLUSION ……………………………………………………………………………..116
GLOSSAIRE ……………………………………………………………………………. 123
BIBLIOGRAPHIE …………………………………………………………………………… 126
ANNEXES/ INTERVIEWS …………………………………………………………………. 134
4

INTRODUCTION
e concept de marketing mobile est apparu récemment. Il met l’appareil mobile
au cœur de la stratégie des marques. Nous entretenons une relation particulière
avec notre smartphone, ce qui permet aux marques de s'immiscer et toucher au
plus près sa cible à travers lui.
L’histoire du marketing suscite différents
points de vue et définitions inadaptés. Le
marketing tente cependant d’être abordé en
théorie par les économistes, historiens,
marketeurs de façon unanime sur sa
construction chronologique. C’est ce que
décrivent Pierre-Louis Dubois et Alain
Jolibert dans leur ouvrage “Le Marketing :
fondements et pratiques” paru en 20052
. Ils
situent l’arrivée du marketing dans les
années 50 après la seconde guerre
mondiale dans la société occidentale. La
définition historique est donnée par
l’American Marketing Association3
. Bien
que le marketing soit déjà présent au
19ème siècle sans que l’on puisse encore lui
attribuer ce nom.
2
Référence : Livre “Le Marketing : fondement et pratiques”, Septembre 2005 par Pierre-Louis Dubois et Alain Jolibert.
3
American Marketing Association : Association Professionnelle Américaine de professionnels du marketing et du
marketing management. Elle regroupait 30.000 membres en 2012. Fondée en 1937, elle a son siège à Chicago.
L
Figure 1 (Illustration de la série tv américaine
“Made Men” diffusée en Juillet 2007. Elle retrace
les débuts du marketing aux Etats-Unis et devient
rapidement une série de référence mondiale.)
5

En effet, le début des grands magasins tels que “le Bon Marché” de Boucicaut
marquent les prémices du marketing en France. Cet homme visionnaire instaure entre
autres stratégies de vente le merchandising4
, le
bouche à oreille, les promotions, la saisonnalité des
ventes, le marketing des enfants, etc... Les étalages
aux matières colorées vont susciter chez les clientes
les premiers désirs et pulsions d’achat. C’est ainsi
qu’est apparu le besoin “d’appartenance”5
dans la
société de consommation, prenant le pas sur les
besoins primaires. Boucicaut apprend aussi à
définir le cycle de vie du produit, à étendre ses
gammes et à cerner ses cibles. Il sera suivi par de
nombreux industriels aux Etats-Unis, qui cherchent
de la même façon à développer de nouvelles
opportunités de marché basées sur la création du
désir6
.
4
Merchandising :Ensemble des méthodes et techniques d'implantation et de présentation des produits dans les
magasins, en vue d'accroître les ventes et la rentabilité de ces produits
5
Besoin d’appartenance : correspond à la nécessité de se sentir intégré à un groupe social.
6
Référence : Livre “Au bonheur des dames” - Auteur : Émile Zola - publié en 1883.
Figure 2
Photographie d’Aristide Boucicaut
Homme d’affaires (1810-1877)
L’ère du marketing des années 50
vient des Etats-Unis d’abord, puis de
l’Europe par la suite. Croissance à deux
chiffres, multiplication des entreprises,
concurrence plus intense, amènent le
concept de marketing comme réponse à
ce nouveau contexte. En effet, l’entreprise
ne doit plus se contenter de chercher à
écouler ses produits auprès des clients,
elle doit d’abord proposer aux clients des
produits susceptibles de répondre à leurs
attentes. L’ère du marketing succède à
l’ère de la vente (1930-1950).
Celle-ci s’est imposée avec la crise de 1929
aux Etats-Unis, par la forte baisse de la
demande. Les problèmes qui étaient liés à
la production des biens manufacturés, se
transfèrent vers l’écoulement de ses biens
produits. Nous sommes dans une optique
de commercialisation : avec l’étude des
circuits de distribution, l’amélioration des
emballages1
, la mise en avant du produit
par les vendeurs et la “réclame”. Cette ère
est elle-même précédée par l’ère de la
production (1870-1930).
6

Cette première approche de production
a traduit les débuts de la révolution
industrielle.
W. Taylor diffuse ses idées de
production rationnelle des biens (son
livre “Principles of Scientific
Management”) en 1911.
« Je ferai des voitures de
n’importe quelle couleur
pourvu qu’elles soient
noires. »
Figure 3
Image représentant H. Ford en 1917 avec la
première ligne de montage pour le modèle T
Il veut transformer les besoins en
marché de masse afin de réduire les
coûts et mettre à disposition des
produits accessibles à la demande. Cela
passait par la standardisation1
de l’offre
comme le prônait Ford : “Je ferai des
voitures de n’importe quelle couleur
pourvu qu’elles soient noires”.
La 11ème édition du Mercator donne une
définition succincte du marketing : “Le
marketing est un moyen d’action
qu’utilisent les organisations pour
influencer en leur faveur le
comportement des publics dont elles
dépendent”.
Orientées vers l’action, les marques
influencent ainsi les clients dans leurs
actes d’achat.
Le terme webmarketing est apparu vers
les années 2004. Il représente l’ensemble
des pratiques et techniques publicitaires,
statistiques, de marketing et de
communication ayant pour objectif la
conquête et la fidélisation de client-
utilisateurs sur Internet. On différencie
donc le marketing avant et après 2004.
Avant cette date, le marketing, ou mix-
marketing, est caractérisé par la politique
des 4P : produit, prix, distribution
(placement) et publicité.
7

Entre autre innovation on remarque
celle de la grande distribution ou le
média télévision. Mais rien de
comparable avec la révolution
d’Internet et ses nouvelles pratiques à
partir de 2004. La révolution du Web
2.0 ajoute à cela les dimensions
technologiques, sociales et
participatives, qui sont davantage en
interaction avec les clients, notamment
via les réseaux sociaux7
. La notoriété de
la marque et la satisfaction du
consommateur prime sur le produit8
.
Avec un taux de pénétration de 80%
dans la population française,
Internet est un nouveau mode de
relation avec la plupart des
consommateurs9
. Les modes d’accès se
multiplient : pc, tablettes,
smartphones, télévision connectée. Le
marketing mobile est devenu une
réalité.
26,5% des transactions digitales
sont faites sur mobile en France
contre 29 % dans le monde. 70%
des clients en phase d’achat dans un
magasin consultent leur mobile
7
Réseaux sociaux : Mode d'interactions sociales qui
facilite la création et l'échange d'information et de
contenus entre des individus.
8
Référence : Merkator 2016 - 11ème édition - “Tout
le marketing à l’ère du numérique”
9
www.internetworldstats.com
(comparent les prix, cherchent des
offres promotionnelles, consultent des
avis et le site du magasin, vérifient la
disponibilité). 458 Millions d’euros
d’achats in-app10
sont fait en
France sur 12 mois (Le Play Store
représente 57,9 % des transactions)11
.
Toutes ces innovations fondamentales
sont à l’origine de la plupart des
nouveaux outils du e-marketing. On
peut nommer la communication “pull”
avec les liens commerciaux de Google,
très efficace pour la vente. Avec la
communication « c to c », le bouche à
oreille électronique, les marques
s’immiscent dans les chats, les forums,
et les grands réseaux sociaux à fort
succès. La traçabilité est nouvelle, avec
les cookies et autres techniques
d’identification online (IP Tracking) qui
permettent de suivre et mémoriser ce
que font les clients connecté (ciblage
comportemental et contextuel).
Internet impacte donc toutes les phases
de la démarche Marketing, nous
arrivons dans l’ère des flux de données
considérables qu’il faut traiter et
exploiter (web analytics,
10
Achat in-app : désigne un achat pouvant
s'effectuer au sein même d'une application mobile.
11
Rapport MMA (Observatoir du Mobile Marketing
Association France) - 1ère Édition - Novembre 2016
8

data based, etc…). C’est aussi l’ère du big data avec le besoin des compétences
d’informaticiens et de statisticiens que les organisations intègrent à celles des
stratèges et des créatifs du marketing conventionnel12
.
En parallèle, nous assistons à l'émergence particulière du téléphone portable dans les
années 2000 dit « cellulaire » faisant son apparition et envahit le milieu
professionnel avant de séduire le grand public.
Le téléphone portable fait son
avènement en 2007 avec le
smartphone d’Apple (créé par Steve
Jobs) et les premiers téléphones
Android en 2008. Ils combinent des
fonctionnalités de téléphonie, des
applications plus évoluées, du
webdesign et sites web adaptés au
device13
en responsiv14
webdesign.
Ce smartphone et son système
d’exploitation15
iOS deviendront des
références en une décennie. La
modernisation de l’infrastructure du
réseau de télécommunication a
également eu un fort impact sur l’essor
de l’utilisation des smartphones :
l’installation des antennes relai afin
que le réseau couvre de mieux en mieux le territoire ainsi que la baisse des prix des
normes 3G puis 4G avec l’arrivée des opérateurs comme Free permettant de naviguer
sur Internet de façon fluide et rapide.
12
www.mercator.fr
13
Device : un type d’appareil intelligent (ex tablette, smartphone).
14
Responsiv webdesign : façon de concevoir un site web pour que son contenu s'adapte automatiquement à la
largeur et/ou à la hauteur de l'écran qui le visionne
15
Système d’exploitation : Logiciel qui va faire l'interface entre un système physique, comme un ordinateur, une
tablette ou un smartphone, et d'autres programmes, qui vont pouvoir interagir avec cette machine
Figure 4
Photographie de Steve Jobs - Entrepreneur et
Inventeur Américain (1955-2011)
9

Les technologies de l’information et de la communication prennent chaque jour plus
d’ampleur, ce qui va grandement révolutionner la stratégie des marques.
On se sert de son smartphone pour communiquer, pour prendre des photos, naviguer
sur le web, lire ses emails, aller sur les réseaux sociaux, accéder aux médias, jouer,
mais aussi pour consommer. Les marques se servent de cet usage réel. Ce canal
devient une véritable stratégie mobile visant l’optimisation de la relation client, c’est
le CRM Mobile16
. Les techniques du m-marketing sont les sms, email, push
notification17
(plus pragmatiques) ainsi que le store locator18
, les mobiles ads
(publicité sur mobile), la géolocalisation19
, l’App Store Optimization (amélioration du
référencement d’une application dans l’app store) et à venir le service des chatbots
qui s’intègrent dans les discussions des applications de messageries.
L’objectif va au-delà de l’achat, poussant une réflexion sur le parcours de l’utilisateur
online et offline.
C’est aussi le cas des espaces de vente qui se digitalisent, tel que le britannique Tesco
qui ouvre son premier supermarché
virtuel dans une station de métro à
Séoul, puis aux arrêts de bus ; les
usagers font leurs courses en
flashant les images des produits
assorties de QR codes. Leurs achats
sont livrés à domicile. C’est toute la
relation client qui se transforme
sans pour autant en changer les
fondamentaux.
16
CRM Mobile : désigne l'ensemble des applications, services et contenus pour terminaux mobiles destinées à
améliorer et optimiser la relation client.
17
Push notification : message d'alerte envoyé à l'utilisateur d'un smartphone et qui est lié à l'installation d'une
application.
18
Store locator : service permettant de localiser un point de vente physique. Il peut être proposé sur un site Internet
(classique ou mobile) ou par une application mobile
19
Géolocalisation : ensemble de procédés techniques par lesquels il est possible de localiser géographiquement, le
plus souvent en temps réel, des individus à des fins marketing
Figure 5
Photographie d’une station de métro à séoul -
2011
10

A travers ce mémoire nous tenterons de comprendre comment les chatbots vont faire
évoluer la relation client à travers le marketing mobile. Dans un premier temps, nous
analyserons l’origine, les évolutions et le rôle des chatbots. Dans un second temps
nous étudierons les 10 années d’innovations technologiques apportées par les
smartphones, dont l’essor des applications mobiles. Et dans une troisième partie nous
traiterons des limites portées par les dernières innovations.
Cette problématique soulève les interrogations actuelles du marché du numérique.
Lorsque Mark Zuckerberg, fondateur de facebook, remet au goût du jour la stratégie
des chatbots dans le CRM mobile. Il place la technologie de l’Intelligence Artificielle à
travers les débuts du chatbot au coeur de son
application mobile “Facebook Messenger”. En
effet, il rachète en Juin 2016 la société
Française wite.ai qui développe la plateforme
messenger 1.1.0., instaurant ainsi une
proximité encore jamais vue entre les marques
et leurs utilisateurs20
!
Ce mémoire est accompagné de quatre interviews ; avec Quentin Bouissou, UX
Designer chez UX Republic. Philippe LECLERQ, fondateur d’Ad4screen, un des pionniers
du marketing et de la publicité sur Internet mobile. Il se lance Ad4screen dans la
course aux chatbots en proposant leur solution d’intermédiation entre la marque et la
plateforme de messagerie (interface pilotable). Nicolas Oisel Responsable Mobile et
innovation de l’entreprise Azetone agence experte en e-CRM. Jerry Fuzellier,
Responsable technique et développement chez Planet.fr. Ainsi que plusieurs autres
acteurs comme la marque Citron avec Louisa Mesnard qui lançait son chatbot serviciel
sur le thème : « ou sortir dans Paris ? » en Octobre 2016. Guillaume Laporte
fondateur de l'entreprise Destygo, spécialisé dans le marketing mobile de la donnée et
des chatbots. Jonathan Chemouny Responsable marketing stratégique mobile de
BotNATION.ai, également expert en solution de chatbots. Plusieurs citations seront
faites en référence à ces interviews au cours de ce mémoire et les échanges sont
disponibles en annexe en fin de mémoire.
20
Référence : https://www.digitalcorner-wavestone.com/2016/05/bot-store-by-facebook-premisses-
dune-nouvelle-navigation-web/
11

____________________________________
Partie 1
Agents Conversationnels & Intelligence Artificielle :
la marche rapide
___________________________________
« l y a une vision de ce que représentent les bots dans
l’esprit des gens. Ce qu’ils imaginent et ce que nous
avons conçu est différent. Les bots, dans l’esprit de la
plupart des gens, sont une interface de lignes de commande, peu
fiable et basée sur des commandes précises. Nous geeks,
comprenons ce type de fonctionnement, mais ce n’est pas le cas de
tout le monde. C’est pourquoi ce que nous avons conçu, selon nous,
est une version grand public et intuitive de cela. »
__________
David Marcus
12

Cette première partie va aborder l’attrait des chatbots par les acteurs du
numérique en évoquant brièvement le contexte de l’avancée de la
neuroscience, de l’informatique et de la robotique aujourd’hui. C’est-à-dire,
resituer la mise en marche technologique vers l’interaction homme-machine
par l’intelligence artificielle conversationnelle.
A - Qu’est-ce qu’un chatbot ?
1. Origine et évolution vers l’interaction homme-machine
Depuis la préhistoire jusqu’aux derniers films de science-fiction, l’humain a su
revendiquer son besoin quotidien de vivre en harmonie avec la machine.
C’est ce qu’exprime Jean-Michel Truong21
, écrivain et philosophe expert en intelligence
artificielle :
“Par la délégation à un objet extérieur à
lui-même, tel que le caillou de la savane
africaine utilisé au début de l’humanité,
l’homme a su marquer chaque étape de
son humanisation”.
Il ajoute qu’aujourd’hui la technologie
facilite cela et contribue à continuer ce
mouvement. Pourrait-il y avoir après nous de
l’humain qui ne nous ressemblera en rien ?
C’est la question qu’il se pose avec de
nombreux scientifiques et entrepreneurs.
21
Jean-michel Truong: a notamment écrit l’un des plus grands ouvrage de sciences-fictions à ce jour sur le clonage humain
“Reproduction interdite” 1989. Il obtient le grand prix de l’imaginaire en 2000.
Figure 6
Illustration de l’ouvrage “social machine”
paru en 2016
13

Daniela Cerqui, anthropologue à
l’université de Lausanne, explique que
nous passons d’une société “theo-
centrée” reliée à l’âme, à une société
“techno-centrée” dans laquelle nous
sommes à la recherche de la perfection
et de la fiabilité. Toutes deux
atteignables dans notre vie terrestre
grâce à la machine.
L’homme veut que la machine fasse
partie de lui, qu’elle communique avec
lui, qu’elle en devienne son propre
miroir. L’adaptation au cinéma de
“her”22
de Spike Jonze en est la
parfaite illustration avec l’histoire
d’amour entre Theodore Twombly,
homme sensible au caractère
complexe, et un programme
informatique ultramoderne.
Ce programme est capable de s’adapter à la personnalité de chaque utilisateur. En
lançant le système, il fait la connaissance de ‘Samantha’, une voix féminine
intelligente, intuitive et étonnamment drôle. Les besoins et les désirs de Samantha
grandissent et évoluent, tout comme ceux de Théodore, et peu à peu, ils tombent
amoureux.
Des docteurs, jusque-là décriés, sont aujourd’hui à la tête de postes clefs de la
technologie et de la science pour faire avancer ce phénomène. C’est le cas du docteur
en neuroscience kevin Warwick, scientifique britannique et vice chancelier à la
recherche. Ce savant fou surnommé “Captain cyborg” a créé en 2012 le robot Gordon23
au cerveau mi-biologique, mi-électronique, élaboré à partir de neurones prélevés sur
22
Film comédie dramatique sur l’intelligence conversationnelle, oscar du meilleur scénario https://fr.wikipedia.org/wiki/Her
23
http://sciences.blog.lemonde.fr/2008/09/20/gordon-le-robot-au-cerveau-de-rat/
Figure 7: Affiche du film “her”, 2014
Source : lecinephileanonyme.com
14

un rat. Pour lui, il y aura “deux espèces distinctes” dans le futur, les augmentés et les
naturels. Il déclare ironiquement : "Ceux qui désireront rester humains et refuseront
de s’améliorer auront un sérieux handicap. Ils constitueront une sous-espèce et
formeront les chimpanzés du futur”.
C’est aussi le cas de Grégoire Courtine
chercheur français en neuroréhabilitation, qui
a fait marcher de nouveau un rat paralysé en
activant un circuit électro-chimique autour de
sa moelle épinière. Il est aujourd’hui
embauché par Google. Google n’est d’ailleurs
plus un simple acteur de l’informatique mais
un référent incontournable de la science
NBIC24
(Nanotechnologie, Biotechnologie,
Informatique et Sciences Cognitives).
L’entreprise a créé une transversalisation des
métiers et une aspiration de valeur sans
précédent grâce à l’I.A (Intelligence
Artificielle25
). Nous avons dépassé le point de
rupture avec l’évolution : c’est-à- dire que
nous ne craignons plus la supériorité de la
machine sur l’homme et sommes prêts à
avancer avec elle26
.
C’est la vision même du transhumanisme27
.
Natasha Vita More28
, designeuse Américaine
et professeur à l’Université des technologies avancées en Arizona, pense que la limite
24
http://www.lemonde.fr/sciences/article/2013/04/18/google-et-les-transhumanistes_3162104_1650684.html
25
Intelligence Artificielle : est une discipline scientifique recherchant des méthodes de résolution de problèmes à forte
complexité logique ou algorithmique.
26
Emission : “Immortalité, dernière frontière”, par sylvie Blum - diffusion 2016 sur RMC Découverte.
27
Zoltan istvan : “transhumanist party” - Il a créé le parti transhumaniste en octobre 2014
28
Natasha Vita more : décrite par le New York Time comme la première femme philosophe du transhumanisme. Entre autre
avec ses observations menées sur les cerveaux artificiels, science cognitives et systèmes neuromorphiques.
"Ceux qui désireront
rester humains et
refuseront de
s’améliorer auront un
sérieux handicap. Ils
constitueront une sous-
espèce et formeront les
chimpanzés du futur”
15

technico utopique29
est de moins en moins un rêve de science-fiction. Elle étudie
souvent les travaux menés en simulation neuronale.et observe de nombreuses
avancées autour des cerveaux artificiels. Elle ajoute qu’Internet a autant bouleversé
nos vies que la roue.
Le Dr. Anders Sandberg30
, lui, affirme qu’il faut s’adapter à cette technologie :
“L’homme s'entraîne à de nouveaux modes de fonctionnement allant vers des
émotions plus positives, il travaille au changement, au point que nous
deviendrons une autre espèce”.
Il conclut en disant qu’à la lumière de l’évolution, notre espèce n’en est qu'à ses
débuts. Même sans rien faire nous allons évoluer et peut-être nous éteindre car
“l’évolution ne se soucie pas des ‘individus’ elle élimine les moins adaptés”. Il faut
donc aller dans la bonne direction car l’évolution nous a certes créés, mais nous
pouvons aussi faire beaucoup mieux.
Des hommes d’affaires reconnus, comme Dimitri Itskov multi-millionnaire russe, se
penchent aussi sur des travaux d’envergure entre spiritualité et immortalité. Il fait
réfléchir lorsqu’il dit que “la technologie est en train de s’incorporer dans nos corps”.
Ray Kurzweil, directeur de l’ingénierie Google, déclarait aussi “le changement est
exponentiel : chaque année nous multiplions par 2 la puissance des ordinateurs
et des biotechnologies. Ce phénomène va s’amplifier d’ici 2045, les
technologies seront plus puissantes qu’aujourd’hui et transformerons notre
vie.”
29
Limite technico-utopique : Les progrès de la science fonctionnent enfin. Le corps humain décide seul des modifications qu’il
souhaite apporter à son être au fil des avancées de la science.
30
Dr. Anders Sandberg : Chercheur spécialiste en neuroscience informatique - Université de Stockholm - Auteur de “Ethics of
Brain emulation”, parution la plus téléchargée de “Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence.
16

2. Concept et définition du chatbot
Enfin, voici la vision de l’interaction
homme-machine de Mark Zuckerberg,
Yann Le Cun et de David Marcus vice-
président de la messagerie instantanée
“Facebook messenger”. Zuckerberg
pense que le marché de l’intelligence
artificielle dépassera 11 milliards de
dollars d’ici 2024. Il pense s’inspirer du
modèle d’Amazon Echo en terme de
technologie vocale et faciale pour
mener des projets futurs dans ce sens.
Il remet aussi au goût du jour en Juin
2016 la fonction des agents
conversationnels, aussi appelés
“chatbots” qu’il place au centre de
l’application de messagerie ‘facebook
messenger’31
à l’instar de WeChat
(l’application de messagerie chinoise).
Cette fois ce n’est pas l’histoire d’une
machine que l’on voudrait intégrer
physiquement dans un corps humain
ou vice et versa, qui concerne le
domaine de la “robotique”, mais
l’histoire d’une machine à qui l’on
aimerait donner une capacité de
réflexion égale à celle d’un humain à
travers une discussion écrite (ou
vocale). Cela est rendu possible avec
31
http://www.usine-digitale.fr/article/monetisation-bots-
intelligence-artificielle-entretien-avec-david-marcus-le-
patron-de-messenger-facebook.N463018
l’intelligence artificielle, qui est
présente dans les dialogues du langage
informatique (dans ce cas sans support
biologique ni mécanique, ni sans parler
de l’Intelligence Artificielle forte,
seulement de l’intelligence artificielle
tertiaire, comme l’explique Laurent
Alexandre dans son intervention
télévisée au Sénat en Janvier 2017)32
.
Ces chatbots sont un curieux
mélange d’algorithmes hautement
performants par la puissance de
calcul cloudisée mais aussi du
volume de données à disposition
pour rendre les calculs de
probabilité plus précis. Le tout dans
des programmes informatiques
transcrits en langage humain. Le but
encore une fois est d’aider l’homme au
quotidien en communiquant. Ajoutez à
cela une efficacité incroyable à traiter
l’information et nous obtenons une
interaction homme machine la plus
sophistiquée qui ait été conçue pour le
grand public. C’est une façon
d'humaniser la technologie comme le
représente souvent “Jim Hunter”,
scientifique Américain chez Greenwave
32
https://youtu.be/rJowm24piM4
17

system Ic, spécialiste de l’Internet des
objets connectés (Internet of Things),
qui prône l’interaction homme-
machine par simplification des usages
et l’interconnexion des objets33
.
J’exposerai plus tard le fonctionnement
détaillé des chatbots proposé
actuellement par Facebook Messenger.
Les chatbots sont des programmes
informatiques qui lisent les messages
(email, SMS, chat…) et y répondent en
quelques secondes, par un ensemble de
réponses préétablies. Les chatbots ne
sont donc pas une invention très
récente. En 2001, par exemple,
SmarterChild, était un bot créé pour la
messagerie instantanée d’AOL, MSN
Messenger et les SMS. Tout comme les
bots sur Messenger, l’utilisateur
pouvait envoyer une requête pour
connaître la météo, l’actualité, les
horaires de cinéma, etc....34
Dans l’interview que j’ai mené avec
Guillaume Laporte, fondateur de
Destygo (créateur de chatbots), il
décrit le fonctionnement des chatbots
comme des entités semi-autonomes.
Qui suivent des règles conçues par les
développeurs. C’est-à-dire, que les
chatbots réalisent des actions
indépendantes entre elles, souvent
33
https://vimeo.com/165404876
34
http://www.iadvize.com/blog/fr/chat-bots-intelligence-
artificielle-definition/
basées sur le principe : « SI [une
requête précise], ALORS [une
réponse précise] ». On peut les
retrouver dans de nombreux secteurs
comme le divertissement, les
actualités, la relation client… Rien de
nouveau en somme, les bots
(abréviation de robots) ne sont pas une
innovation en tant que telle. Mais
l’aspect qui les rend plus performants
et intéressants aujourd’hui est
l’intelligence artificielle que l’on y
intègre de plus en plus basée sur des
réseaux neuronaux.
En effet, pour comprendre ce qu’est un
chatbot il faut comprendre le
fonctionnement de l’intelligence
artificielle qui en découle.
Tout d’abord, nous pouvons comparer
le fonctionnement de l’Intelligence
Artificielle (I.A) au fonctionnement du
cerveau humain.
Le cerveau est pourvu d’un ensemble
de neurones (composé de cellules
grises) qui est appelé “réseau
neuronal”. Ce réseau lui permet de
stocker l’information qu’il reçoit depuis
son plus jeune âge. C’est ce que l’on
appelle chez l’homme : la mémoire.
Cette mémoire nous permet
d’apprendre de nos erreurs et
d’expérimenter des actions.
18

Tout comme le cerveau, l’I.A possède un “réseau de neurones” et “d’apprentissage
automatique” à travers lesquels l’information va être stockée. Sauf que ces
appellations vont désigner dans le cas de l’I.A un ensemble d’algorithmes reliés les
uns aux autres. Par conséquent, chaque fonctionnalité du programme aura toujours
une incidence sur les autres et chaque information traitée sera communiquée à toutes
les zones du réseau neuronal.
Donc, par l’optimisation de ces combinaisons d’algorithmes le réseau neuronal est
renforcé et, par conséquent, il permet à l’intelligence artificielle de raisonner de
manière cohérente et efficace. C’est un point essentiel car l’un des rôles de cette
technologie est de permettre à une machine d’aborder tous les sujets de la façon la
plus rationnelle qui soit pour maximiser les opportunités d’atteindre l’objectif
donné35
.
35
http://www.frandroid.com/culture-tech/406994_intelligence-artificielle-comment-fonctionne-un-cerveau-virtuel-cense-
revolutionner-le-monde
19

B. L’évolution des technologies
employées
Cette partie est dédiée à la compréhension de l’origine des chatbots (ou agents
conversationnels). En ce sens je parlerai de l’appréhension du langage informatique
qui a été élaboré pour leur mise en place. Ensuite je mettrai en avant la façon dont ce
langage a évolué, et vers quoi il va tendre avec la technologie actuellement disponible.
1. La mise en place du TALN dans l’intelligence artificielle
conversationnelle
Pendant l’interview menée avec le fondateur de Destygo, je lui ai demandé ce qu’était
pour lui le langage TALN36
, utilisé la plupart du temps pour concevoir les chatbots. Il
n’est pas rentré dans la complexité de sa conception mais m’a simplement
schématiser le rôle du TALN (ou NLP37
en Anglais), comme une méthodologie
probabiliste parmi d’autres choisi dans les années 50 et jusqu’ici appliqué pour
élaborer des discussions instantanées. Il a ajouté que l’on pouvait s’imaginer la place
du TALN dans l’Intelligence Artificielle comme la réalisation d’une peinture (la
peinture étant représentée ici par l’I.A). En effet, une peinture peut être réalisée à
partir d’un choix de divers matières comme la gouache, l’aquarelle, l’acrylique etc.. Le
TALN représente donc l’une de ses matières aux techniques spécifiques qui est mise à
la disposition des ingénieurs. Comme l’est par exemple la gouache aux peintres. Le
TALN est donc l’un des langages informatiques abordé pour concevoir l’Intelligence
Artificielle conversationnelle.
Je vais à présent détailler l’évolution de ce langage “TALN”.
Je prends un exemple simple : l’utilisation de nos technologies. Ne serait-elle pas
simplifiée s’il suffisait de dire à l’ordinateur ce qu’il doit faire ? S’il pouvait répondre
oralement à nos requêtes ? Ou nous poser les questions adéquates ? Et si quelques
mots suffisaient pour utiliser notre téléphone ? Sélectionner une musique ? Ouvrir les
36
TALN : Traitement Automatique du Langage Naturel
37
NLP : Natural Language Processing
20

vitres de notre voiture ou obtenir des informations sur le trafic routier depuis notre
canapé ? Ne serait-il pas plus facile de donner un texte à traduire à notre ordinateur
plutôt que de devoir le traduire soi-même ? Voici quelques questions, qui ne sont que
de simples exemples de ce que l’ingénierie des langues et des technologies a pu nous
offrir année après année, depuis nos premiers pas vers la communication avec
l’ordinateur jusqu'à aujourd’hui.
Plus précisément, pour reprendre la définition proposée par Hans-Christian Schmitz et
Henk Zeevat dans leur ouvrage intitulé : “Bayesian Natural Language Semantics and
Pragmatics” (paru en 2015), le TALN se situe dans le champ de l’informatique, de la
linguistique et de l’intelligence artificielle. Il concerne l'application de programmes et
de techniques informatiques à tous les aspects du langage humain. Il est conduit par
le Machine Learning (c’est à dire l’apprentissage automatique par la mise en place
d'algorithmes en vue d’obtenir des analyses prédictives à partir de données) et fait
partie intégralement de l’intelligence artificielle.
Voici un schéma illustrant le TALN ou NLP. Comme expliqué par Guillaume Laporte
(créateur de chatbots dans le domaine du voyage entre autre pour Booking et
Airfrance).
Comme l’explique Tom Stuart dans son livre : “Understanding Computation” paru en
21

2013, l’histoire du TALN est apparue dans les années 1950, avec son précurseur Alan
Turing dont son article célèbre « Computing machinery and intelligence ». Il propose
ce que l’on appelle aujourd’hui le test de Turing38
comme critère d'intelligence. Ce
critère dépend de la capacité d'un programme informatique à personnifier un humain
dans une conversation écrite en temps réel. D’une façon suffisamment convaincante
pour que l'interlocuteur humain ne puisse pas distinguer clairement, sur la base du
seul contenu de la conversation, s'il interagit avec un programme ou avec un autre
humain. Tom Stuart nous apprend dans ses écrits que Turing pose non seulement les
concepts fondamentaux de l’informatique mais que ses premières machines
universelles sont les fondements de nos ordinateurs à usage général aujourd’hui. Voici
en exemple comment se présente les échanges sous forme de questions / réponses
qui étaient menés en 2012 et plus récemment en 2014 par Kevin Warwick lors d’un
test sur cette machine de Turing entre l’homme, le dénommé : “juge” et la machine
qui lui répond, “l’entité”39
:
38
http://www.science-et-vie.com/galerie/le-test-de-turing-cense-deceler-l-intelligence-d-une-machine-est-vraiment-faillible-6943
39
http://www.lemonde.fr/sciences/article/2014/06/09/un-ordinateur-reussit-le-legendaire-test-de-turing_4434781_1650684.html
22

Alan Turin, prévoyait en 1950 qu’avant l’an 2000 les ordinateurs réussiraient à
tromper 30 % des juges humains. L’exemple du chatbot de E. GOOSTMAN40
(programme russe créé en 2001 qui prend la personnalité et la connaissance d’un
garçon de 13 ans) en est l’illustration. Il passe le test de Turing en convaincant 33 %
des jurys de son humanité.
Figure 8 : Interface du programme Eugene Goostmann créée en 2001
Le TALN prend sa place rapidement dans le Machine Learning et la technologie.
Créé plus tard dans les années 1960, le programme du MIT “ELIZA”41
parvient à
déployer un semblant d'interaction humaine, presque sans information sur la pensée
ou l’émotion humaine.
C’est un chatbot ‘thérapeute”. Lorsque le « patient » dépasse la base de
connaissances (très petite), ELIZA pouvait proposer une réponse générique, par
exemple, en réponse à « J’ai mal dormi» dire « Comment cela se manifeste-t-il ? ».
Il est possible de modéliser une partie du langage humain à des fins d’automatisation,
c’est-à-dire de manière à ce qu’il puisse être reconnu, compris, interprété et
reproduit par un ordinateur. C’est-à-dire qu’il reformule les affirmations dudit
“patient”.
40
https://fr.wikipedia.org/wiki/Eugene_Goostman
41
https://fr.wikipedia.org/wiki/ELIZA
23

ELIZA fonctionne par reconnaissance de la forme textuelle et par substitution de mot-
clé, cela ne favorise pas la conversation naturelle. Voici un exemple de conversation
élaborée avec le programme “Eliza” :
Concrètement, c’est le rôle de l’ingénierie linguistique qui inclut toute une série de
techniques et de ressources linguistiques. Les premières se traduisent par des logiciels
informatiques et les secondes constituent des bases de connaissances susceptibles
d’être exploitées par ces mêmes logiciels.
Au cours des années 1970 beaucoup de programmeurs ont écrit des « ontologies
conceptuelles »42
, pour structurer l'information en données compréhensibles par
l'ordinateur. C'est le cas par exemple de Margie (Schank, 1975), Sam (Cullingford,
1978), Plot Units (Lehnert 1981).
Pendant ce temps, beaucoup de chatterbots à l’instar de ELIZA ont été écrits comme
Parade, Racter, et Jabberwacky43
. Dès les années 1980, avec l’amélioration de la
puissance de l’informatique à moindre coût, les modèles statistiques pour la
traduction automatique ont suscité un fort engouement.
Par la suite, c’est le chatbot “Cleverbot”44
qui voit le jour en 1997, en utilisant un
42
L’ontologie est utilisée, depuis plusieurs années, dans l’Ingénierie des Connaissances (IC) et l’Intelligence Artificielle (IA)
pour structurer les concepts d’un domaine. Les concepts sont rassemblés et ces derniers sont considérés comme des briques
élémentaires permettant d’exprimer les connaissances du domaine qu’il recouvre.
43
https://fr.wikipedia.org/wiki/Jabberwacky
44
Cleverbot : “Logiciel de chat utilisant un algorithme d'intelligence virtuelle pour établir une conversation avec les utilisateurs.
Créé en 19881 par Rollo Carpenter, un pionnier de l'intelligence artificielle, il a été mis en ligne en 19972. Il est le successeur
de Jabberwacky, un autre agent conversationnel du même auteur, les deux logiciels usant d'un algorithme différent pour «
apprendre » Source : https://fr.wikipedia.org/wiki/Cleverbot
Figure 9 : Interface du programme ELIZA
24

algorithme d’intelligence visuelle pour établir des discussions. Doté d’une mémoire à
court terme, il obtient une estimation du contexte. C’est l’intelligence par imitation.
Les conversations précédentes le rendent plus intelligent.
Figure 10 : Interface du chatbot Clevertbot
créée en 1997
Comme l’indique Erik Cambria dans son livre “Sentic Computing”45
, paru en 2015, le
champ du traitement automatique du langage couvre de très nombreuses disciplines
de recherche. Années après années elles mettent en œuvre des compétences en
mathématiques appliquées ou en traitement du signal dans le but de reproduire un
jour, un réseau neuronal artificiel qui reproduira au plus près le schéma neuronal
humain.
Grâce aux avancées du Machin Learning* (bien qu’encore un peu opaque) et du
réseau neuronal artificiel les applications liés au TALN ont pu avancer dans les tâches
principales qui lui sont attribuées.
Parmi les applications les plus connues il y a celles en relation avec la production ou la
modification de texte comme : la traduction automatique (historiquement la première
application, dès les années 1950), la génération automatique de textes, la correction
orthographique, le résumé automatique de texte, la reconnaissance de l'écriture
45
“Sentic computing” ouvrage paru en 2015 - Analyse d’approche du lien entre l’IA, la linguistique et la psychologie - écrit par
Eric Cambria : scientifique spécialiste de l’ingénierie électronique diplômé de l’Université de Genève
25

manuscrite, les agents conversationnels46
, la résolution d'anaphores, la reformulation
et la paraphrase, ainsi que les applications en relation avec le traitement du signal
telles que la reconnaissance automatique de la parole, la synthèse de la parole, le
traitement de la parole.
Et enfin, les applications en relation avec l'extraction d'information comme la
recherche d'information et la fouille de textes, la reconnaissance d'entités nommées,
détermination les noms propres, tels que des personnes ou des endroits, l'annotation
sémantique, la classification et la catégorisation de documents.
Nous comprenons que le travail est de se consacrer à l’évolution des systèmes
capables de reconnaître à la fois la parole et l’écrit, de comprendre un texte
suffisamment en profondeur pour être capables de le traiter et d’en extraire des
informations, de le traduire dans différentes langues et de générer aussi bien un
discours oral qu’un texte imprimé.
2. Du TALN à l’informatique cognitive :
Comme vu précédemment avec l’évolution du TALN, on considère que la première ère
de l’informatique était celle des systèmes de tabulation (1900), la seconde celle des
systèmes programmables (1950), l’informatique cognitive correspond à la troisième
ère de l’informatique.
Voici un schéma représentatif de son articulation :
46
Agents conversationnels : “Un agent conversationnel ou chatbot est un agent qui dialogue avec un utilisateur. La recherche
sur cette Interface Homme-machine est influencée par la compétition sur le test de Turing (1950) : donner l'illusion qu'un
programme pense par un dialogue sensé.” Souce : wikipedia.
26

Comme l’explique l’entreprise IBM47
,
les systèmes cognitifs sont des
systèmes complexes de traitement de
l’information. Ils sont capables
d’acquérir, mettre en oeuvre et
transmettre des connaissances.
Les sciences cognitives regroupent des
phénomènes tels que la perception,
l’intelligence, le calcul, le langage, le
raisonnement et, enfin, la conscience.
Elles articulent de nombreuses
branches de la science et de l’ingénierie
: la linguistique, l’anthropologie, la
psychologie, les neurosciences, la
philosophie et l’intelligence artificielle.
En un peu plus d’un siècle nous
sommes passés des nombres aux
données, puis des données aux
connaissances. On n’est pas dans une
logique de remplacement mais
d’enrichissement. Les systèmes
programmables ont permis de créer des
données en traitant des nombres,
l’informatique cognitive permet
d’utiliser les données en leur donnant
du sens. Le sens permet de passer de la
donnée brute à la donnée actionnable.
En simplifiant de manière caricaturale,
47
http://www.duperrin.com/2014/05/27/informatique-
cognitive-ibm-watson/
la tabulation permettait d’additionner
des objets (un stock de manteaux), la
programmation d’enrichir avec des
notions telles que la matière ou couleur
et les systèmes cognitifs de prédire le
temps et suggérer des tenues en
fonction.
On a longtemps dit que les machines
servaient à faire bien ce que les
humains faisaient mal, aujourd’hui on
essaie donc d’utiliser les machines pour
faire également ce que les humains
font bien.
L’informatique cognitive48
amorce aussi
une révolution dans nos systèmes de
pensée et la relation que nous avons
avec l’informatique. Jusqu’à présent
l’ordinateur donnait des réponses
absolues, demain la réponse qu’il
donnera ne sera plus « vrai ou faux »
mais le plus souvent « probablement
». Le système cognitif offre une liste de
48
L’informatique cognitive : simulation de processus de
pensée humaine dans un modèle informatisé. Elle fait
intervenir des systèmes d'auto-apprentissage qui utilisent
l'exploration de données (data mining), la reconnaissance
de schémas et le traitement du langage naturel, pour
tenter de reproduire le mode de fonctionnement du
cerveau humain.
27

réponses qu’il affine en fonction de ses
interactions avec l’utilisateur. Il ne
donne pas souvent « la » réponse (car
elle n’existe pas dans l’absolu) mais la
solution la plus acceptable, celle qui a
le plus de chance d’appréhender un
contexte donné.
L’autre terme que l’on emploie souvent
dans l'informatique cognitive, est le
deep learning49
(apprentissage
profond). Il s’agit d’une branche de
l’apprentissage automatique qui
permet au système de comprendre des
informations qui sont, au départ,
abstraites pour lui. En analysant celles-
ci par le biais de ses algorithmes, la
machine peut au fur-et-à-mesure,
appréhender correctement des notions
qui lui étaient complètement
inconnues.
C’est ainsi qu’une intelligence
artificielle, grâce à un très grand
nombre de données, va être en mesure
de reconnaître et savoir petit à petit ce
qu’est un chat par exemple. Cela
demande une très grande capacité..
Est-ce un chat, un chien, une
panthère ? Tous ont des
caractéristiques communes et très peu
49
Deep learning : technique d'apprentissage permettant à
un programme, par exemple, de reconnaître le contenu
d'une image ou de comprendre le langage parlé.
http://www.lemonde.fr/pixels/article/2015/07/24/comment-
le-deep-learning-revolutionne-l-intelligence-
artificielle_4695929_4408996.html#reJ6FfkrVH83G9FI.99
d’éléments différenciant. Le tout sur
des images prises avec des angles
différents. Il faut analyser le rapport de
taille par rapport à l’environnement, la
forme du corps ou de la tête etc. Ce que
notre cerveau peut déterminer
heuristiquement grâce à la Gestalt il
faut le retranscrire en algorithme…
C’est un vrai challenge.
Enfin, de la même famille apparaît
l’apprentissage par renforcement
(reinforcement learning). Il s’agit
d’une autre branche du machine
learning. La nuance, c’est que la
machine va prendre en compte les
conséquences qui seront engendrées
par chacune des actions et les
interpréter sous la forme de sanctions
positives ou de sanctions négatives.
Au bout d’un moment, l’intelligence
artificielle sera en mesure d’anticiper
quelle action va entraîner telle ou telle
situation. Par exemple, après avoir
disputé des centaines de milliers de
parties d’échecs, elle va pouvoir prédire
tous les enchaînements possibles qui
mèneront à sa victoire ainsi que ceux
qui entraîneront sa défaite50
.
50
http://internetactu.blog.lemonde.fr/2017/01/28/lia-va-t-
elle-mettre-fin-au-poker/

3. Acteurs et Innovations dans le domaine de l’I.A
conversationnelle : Focus sur IBM
De nombreuses entreprises travaillent activement sur l’amélioration des technologies
d’intelligence artificielle. Parmi les principaux acteurs, il y a Google. La firme mobilise
de nombreux moyens, notamment par le DeepMind, qui est sa branche spécialisée
dans ce domaine. Ce secteur comprend tous les domaines des technologies de
l’information appliquées au traitement du langage naturel parlé et écrit (interfaces
homme-machine, reconnaissance et synthèse de la parole, outils d’aide à la
traduction de documents, dictionnaires électroniques...).
Google a créé une IA (appelée AlphaGo) qui est devenue imbattable au jeu de GO51
, en
surclassant les champions du monde52
. Elle renforce son autonomie, en faisant moins
appel à l’homme pour se reprogrammer. Elle améliore sa capacité à apprendre seule,
de ses erreurs comme le fait le cerveau humain. A travers ses avancées fulgurantes
dans les algorithmes depuis les années 2000, Google devient la référence actuelle du
machine learning et depuis deux ans dans l’appréhension du deep learning.
Figure 11 : partie de Go menée par les champions du monde et Google DeepMind
51
Jeu de Go : “jeu de plateau originaire de Chine. Il oppose deux adversaires qui placent à tour de rôle des pierres,
respectivement noires et blanches, sur les intersections d'un tablier quadrillé appelé goban. Le but est de contrôler le plan de
jeu en y construisant des « territoires »”. Source : wikipedia.
52
https://fr.wikipedia.org/wiki/AlphaGo
29

Récemment, sur les mêmes principes d’algorithmes portés par le deep learning un
étonnant programme appelé “Libratus”, créée par Noam Brown, à gagner en Mars
2016 sa première partie de poker à Carnegie Mellon University. Il lui aura fallu 11 jours
grâce aux méta-algorithmes qui corrigent les algorithmes erronés. Car contrairement
aux intelligences artificielles programmées pour gagner aux échecs, Libratus n’a
jamais appris “comment” jouer au Poker. “Nous lui avons donné les règles de base”,
et nous lui avons dit “apprends par toi-même”. Durant les pauses du tournoi, alors
que les humains dînaient, dormaient ou analysaient les différentes mains de la partie,
Brown connectait l’ordinateur au superordinateur de Pittsburg et affinait sa stratégie
en rejouant des milliards de possibilités”53
Figure 12 : Université de Carnegie Mellon - Mars 2016
D’autres géants se partagent le marché de l’I.A conversationnelle qui s'impose à
présent dans notre quotidien comme Apple cité plus haut. Il réalise de grandes
recherches sur cette technologie pour synchroniser et faciliter les interactions.
Pour le grand public il met au point “siri”54
en 2012, le premier logiciel à
reconnaissance vocale performante (assistant personnel interactif intelligent) qui
répond aux questions qui lui sont posées (Google assistant55
est son concurrent). Les
montres connectées d’ “Apple watch” sont aussi les débuts de la démocratisation de
l'interconnexion homme/ objet avec la possibilité de consulter ses emails,
programmer son réveil et d’aller sur les réseaux sociaux sur un seul support, ici la
53
http://www.epochtimes.fr/victoire-dune-intelligence-artificielle-poker-plus-inquietante-quil-ny-parait-24639.html
54
https://fr.wikipedia.org/wiki/Siri_(logiciel)
55
https://fr.wikipedia.org/wiki/Google_Now
30

montre, et non plus utilisée pour seulement lire l’heure. Il faut regarder également
Amazone qui gravite dans le secteur croissant de la domotique* avec son produit
“echo”56
, ou encore Yandex, Adobe, IBM et son célèbre programme “Watson”,
capable de gagner le jeu télévisé “Jeopardy” ! ou de faire des recettes de cuisine57
.
Le cabinet de recherche TechSci Research58
annonce une croissance de 75% pour le
secteur de l’IA sur la période 2016-2021, une nouvelle étude confirme l’avenir
optimiste de l’IoT et des chatbots notamment59
. D’après le rapport, le nombre de
requêtes effectuées via des assistants personnels sont en augmentation constante,
33% des détenteurs de smartphones américains interrogés auraient utilisé cette
fonctionnalité le mois précédent. Siri se démarque davantage, tant dans l’efficacité
des résultats de requêtes que dans la détection vocale ou même dans la voix du bot,
bien que Facebook M soit celui qui ait suscité le plus grand enthousiasme :
L’évolution croissante des technologies liées à l’informatisation et à l’utilisation de ces
technologies dans notre quotidien, suscite le besoin de personnel qualifié dans le
domaine des industries de la langue et des laboratoires de recherche.
C’est le cas d’IBM, qui est l’un des acteurs majeurs du progrès dans l’informatique
56
Amazon Echo : ”appareil électronique, conçu par Amazon, ayant la capacité d'obéir à la voix humaine, de parler, et, dans
une certaine mesure, d'interagir avec un humain. L'appareil peut être connecté à des objets domotiques qui peuvent ainsi être
contrôlés par la voix humaine”. Source : https://fr.wikipedia.org/wiki/Amazon_Echo
57
http://www-07.ibm.com/innovation/in/watson/getting_ready_for_watson.html
58
https://www.techsciresearch.com/
59
https://humanoides.fr/chatbots-assistants-virtuels-etude/
31

cognitive aujourd’hui60
. D’après Jérôme Pesenti61
(lead développeur en risque chez
IBM) le développement des logiciels comptant sur le langage naturel et le machine
learning a besoin de nouveaux moyens pour rassembler et traiter la data. C’est
pourquoi, le superordinateur62
“Watson”, en amélioration constante depuis plus de
40 ans, suscite de nouveaux défis alliant technologie et compétences en traitement
des données. Mais cet aspect du travail sera abordé dans la 3ème partie du mémoire,
je reviendrai sur les risques et impacts de l’I.A dans le monde du travail et de
l’économie.
“A cognitive business is a thinking business. This ability to think, to learn and
to understand the system, the product, the process: anything you do, this is
the dome of the new era: the cognitive era.”
C’est ce qu’introduit Ginni Rometty, CEO d'IBM, en évoquant Watson et l’essor de la
technologie cognitive. La prochaine version de Watson, est le nouveau challenge
d’IBM, lancé en 2017. Il élira en 2020 la meilleure proposition de solution en
Intelligence Artificielle et Machine Learning qui impliquera les meilleurs chercheurs et
entreprises en big data63
et analytics pour “créer un projet où l’homme va collaborer
avec la machine afin de résoudre l’un des grands challenges auxquels doit faire face
l’humanité64
”. La CEO d’IBM explique dans cette conférence sur le Machine learning
que l'ère cognitive change notre façon de fonctionner et d’innover. L’évolution du
business et de la technologie a été plus impressionnante en deux ans qu’en deux
décennies (incluant ordinateur, smartphone et internet). Elle explique que l’invisible
devient visible: “avant nous n’avions pas accès à la data, aujourd’hui nous
avons la data mais 80 % de celle-ci n’est pas encore maîtrisée”.
“Quand votre business pense, vous pouvez "out think" car les barrières tombent, vous
pouvez repousser les frontières de la créativité. La complexité s'atténue, vous pouvez
surmonter vos plus grands défis; l'impossible devient possible, vous pouvez distancer
la maladie, le risque n'est plus un frein, vous pouvez surpasser vos concurrents.”
60
http://lesclesdedemain.lemonde.fr/point-de-vue-ibm/quand-l-informatique-cognitive-passe-aux-fourneaux_a-95-5356.html
61
http://www.journaldunet.com/solutions/dsi/1155123-jerome-pesenti-comment-ce-francais-a-la-tete-d-un-des-plus-ambitieux-
projets-d-intelligence-artificielle-aux-us/
62
Superordinateur : “ordinateur conçu pour atteindre les plus hautes performances possibles avec les techniques connues lors
de sa conception, en particulier en ce qui concerne la vitesse de calcul” Source : wikipedia.
63
Big data : appelées “données massives”, désignent des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu'ils
en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l'information.
64
www.ibm.com
32

Actuellement Watson est présent dans 35 pays, développé par 80 000 programmeurs
utilisés par 500 entreprises (santé, distribution, éducation, voyage, banque, sport,
automobile energie, finance, divertissement…).
Watson possède 32 différentes fonctions, 50 différentes technologies, toutes
disponibles avec une API65
permettant de s’intégrer à d’autres business et process. Il
s’étend aussi sur une plateforme cloud66
avec la possibilité d’utiliser des API pour
permettre aux entreprises de créer leur business en prenant toutes les sources
cognitives intégrées et disponibles dans ce cloud.
Voici quelques-unes de ses fonctions détaillées :
- Créer de nouvelles expériences clients :
IBM Watson, permet aux entreprises cognitives d’analyser presque tout en temps réel,
des articles de presse aux réseaux sociaux. L’idée est de proposer des interactions plus
intuitives avec les clients et créer des produits et des services cognitifs différenciant et
créateurs de valeur.
- Réinventer les opérations :
Dans l'économie mondiale actuelle, chaque entreprise a sa part de complexité. Les
entreprises cognitives peuvent examiner rapidement les données de milliards de
sources connectées afin de rationaliser leurs opérations, parfaire l'expertise des
collaborateurs et accélérer la croissance de l'activité.
- Transformer les secteurs d'activité :
Le changement peut être lent dans les industries bien établies. Mais les entreprises
cognitives peuvent tirer des enseignements à partir de modèles, en quelques minutes
au lieu de plusieurs mois ou années. Les entreprises cognitives travaillent plus
intelligemment en innovant plus rapidement et en réduisant les délais de mise sur le
marché.
Cette nouvelle technique que veut apporter Watson, n’est pas arrivée là seule. Elle
était déjà amorcée 40 ans plus tôt avec les autres modèles d’IBM pour résoudre les
problèmes de langage par la traduction statistique. Notamment par les travaux de
65
API : interface de programmation applicative, est un ensemble normalisé de classes, de méthodes ou de fonctions qui sert
de façade par laquelle un logiciel offre des services à d'autres logiciels.
66
Cloud computing (ou l'informatique en nuage) : est l'exploitation de la puissance de calcul ou de stockage de serveurs
informatiques distants par l'intermédiaire d'un réseau, généralement internet. ouvrage : Romain Hennion, Hubert Tournier, Eric
Bourgeois, Cloud computing : Décider - Concevoir - Piloter - Améliorer, Eyrolles, 2012
33

Frederick Jelinek, chercheur d’IBM (1976) spécialisé en théorie de l’information et
reconnaissance du langage automatisé. Il a déclaré: “everytime I fire a linguist, the
performance of our speech recognition system get up”. Il s’est penché sur les
possibilités de la reconnaissance du langage notamment à travers son ouvrage
“Statistical methods for speech recognition” écrit en 1997. Il découvre que
l’amélioration du système de reconnaissance du langage est principalement dû à la
persévérance des signaux informatiques mis en place par les ingénieurs, plutôt que
par les études grammaticales, sémantiques et syntaxiques des linguistes, alors
embauchés pour cela. La performance de son système devient alors la meilleure de
son temps. Nous pouvons citer d’autres travaux pertinents d’ingénieurs comme ceux
de Brown et Al (1993) menés pour la mise en place du model 3 de traduction d’IBM :
“The mathematics of statistical machine translation : parameter estimation”, qui vont
dans ce sens, démontrant l’importance du développement des algorithmes dans
l’amélioration de la reconnaissance du langage. Aujourd’hui il voudrait que Watson
rationalise, formalise et verbalise davantage ce network qui contient des milliards de
connexions complexes et incomprises.
Figure 13 : Watson d’IBM joue et gagne le jeu “ Jeopardy!”
contre des champions. AP Photo/Seth Wenig
C’est ce qu'indiquent Ben Goertzel et Pei Wang dans le livre “Theoretical Foundations
of Artificial General Intelligence” écrit en 2012, en affirmant que le langage naturel
dans toute sa complexité n’est pas calculable, à cause des nombreuses ambiguïtés
34

possibles dues aux différents sens des mots (la sémantique) et aux différentes
manières d’agencer ceux-ci dans les différentes langues (la syntaxe). De plus,
l’utilisation que nous faisons de ce langage déjà complexe rend les choses encore plus
difficiles : notre manière de parler quotidienne est soumise à diverses variantes qui
sont absentes des grammaires descriptives et des dictionnaires. Nous ne parlons pas
comme nous écrivons, notre accent est différent selon notre région…67
Il existe évidemment pléthore d’autres entreprises à l'échelle mondiale impliquées
dans l’intelligence artificielle et toutes ambitionnent de transformer les usages de
chacun. Le continent asiatique a su s’affirmer dans le secteur du numérique, prenons
l’exemple du moteur de recherche chinois : Baidu le “google chinois”. Celui-ci a
embauché d’anciens membres de Yahoo et de Microsoft pour gérer les activités clefs
entre autre dans le domaine de l’I.A, des voitures autonomes (avec pilote
automatique) et de la réalité augmentée. C’est un grand changement dans le
numérique qui est en marche.
C. La fabrication du chatbot
1. Le fonctionnement de leurs algorithmes
Il y a souvent une confusion entre le concept des chatbots et celui de l’intelligence
artificielle. Lorsqu’une personne échange avec un chatbot elle pense souvent, à tort,
qu’elle va pouvoir discuter de la même façon qu’avec un humain. Elle oublie que le bot
est une machine sans humanité. Cependant comme vu dans les deux premiers points,
si on y ajoute de l’intelligence artificielle, alors dans ce cas on peut se rapprocher
d’une interaction de plus en plus “humaine” mais le parcours est encore long et
difficile à mettre en oeuvre68
.
David Marcus, Vice-président de Facebook Messenger, confie qu’il y a une erreur
d’interprétation du grand public qui s’attend à de l’intelligence artificielle
relativement poussée. Dans la réalité des faits, le bot store* offre simplement une
67
Frederick Jelinek - “Statistical methods for speech recognition” 1997
68
http://www.iadvize.com/blog/fr/chat-bots-intelligence-artificielle-definition/
35

nouvelle interface de bots, très intuitive pour 900 millions de non-technophiles69
.
Figure 14 : Exemple de bot store sur kik
Il affirme cependant que c’est déjà une belle avancée technologique : « Il y a une
vision de ce que représentent les bots dans l’esprit des gens. Ce qu’ils
imaginent et ce que nous avons conçu est différent. Les bots, dans l’esprit de la
plupart des gens, sont une interface de lignes de commande, peu fiable et
basée sur des commandes précises. Nous geeks, comprenons ce type de
fonctionnement, mais ce n’est pas le cas de tout le monde. C’est pourquoi ce
que nous avons conçu, selon nous, est une version grand public et intuitive de
cela. » L’objectif de Facebook est de créer une intelligence artificielle très
sophistiquée70
. Ils veulent développer des bots qui apprennent des réponses par eux-
mêmes, grâce aux algorithmes et au machine learning, comme abordé
précédemment. En bref, Facebook, et d’autres acteurs, jouent aujourd’hui entre les
chatbots traditionnels et l’intelligence artificielle71
. Facebook « M » par exemple, est
une forme d’intelligence artificielle. « M » est un assistant virtuel qui dialogue avec
69
http://www.begeek.fr/facebook-sapprete-a-presenter-bot-store-messenger-196660
70
https://medium.com/@tedlivingston/the-future-of-chat-isn-t-ai-b07f65bc252#.kzqfcszf3
71
http://www.latribune.fr/opinions/blogs/in-data-we-trust/comment-l-intelligence-artificielle-va-s-imposer-dans-le-big-data-
634719.html
36

les utilisateurs et interagit de façon plus humaine que les bots traditionnels. C’est un
projet plus ambitieux et à plus long terme que le Messenger bot store. Les progrès de
l’intelligence artificielle vont favoriser l’explosion des bots en complément de
l’humain, dans une optique de commerce conversationnel.72
Figure 15 : représentation de l’interface du chatbot. Facebook a annoncé le déploiement en test
de "M", son assistant personnel intégré au sein de Messenger, qui répondra aux questions des
utilisateurs et surtout qui exécutera des tâches à sa place. Pour le moment, l'IA est très
dépendante d'humains qui l'entraînent à comprendre et faire les tâches demandées.
Les chatbots sont codés en langage informatique (ex : Node JS*, C#) puis sont
intégrés par les développeurs dans les API* des interfaces disponibles des messageries
(car c’est la ou les utilisateurs échangent)73
. La souplesse de l’API favorise toutes ces
interconnexions, c’est pourquoi cette approche a été choisie par les marques qui
ouvrent ainsi leurs services à d’autres plateformes et démultiplient leurs points de
contact avec le consommateur. Dans le cadre des chatbots les APIs deviennent
essentielles pour faire profiter les utilisateurs de service de marques de manière plus
optimale74
(alimenté de questions et requêtes types). Il faut savoir que toutes les
plateformes de messageries instantanées qui diffusent ces chatbots (Slack, Facebook
messenger, Skype etc) ont une interface d’intégration qui leur est propre, mais dont
le rôle in fine reste le même : diffuser les chatbots75
.
72
http://www.iadvize.com/blog/fr/chat-bots-intelligence-artificielle-definition/
73
Document : Présentation-bot- the machinery - votre idée est une stratup par : Florent Guyennon co-founder
74
http://fr.slideshare.net/userADgents/mobiliteatime-8-les-chat-bots
75
http://fr.slideshare.net/davidjrh/building-a-bot-for-your-website
37

Voici l’exemple ci-dessous du bout de code d’un SlackBot en Node JS76
:
Il faut préciser qu’il existe actuellement des intermédiaires (créateurs de chatbot)
entre la marque qui veut un chatbot et la messagerie instantanée (principalement
utilisée) qui diffuse le chatbot. Ses acteurs sont en croissance, ils proposent des SDK*
optimisés. Une marque qui juge utile dans sa stratégie mobile de créer un chatbot,
n’en n’a peut-être pas les compétences informatiques (développement nécessaire en
interne). C’est pourquoi elle peut faire appel à leurs services. Ces intermédiaires vont
gérer intégralement le processus de la création à l’intégration du chatbot dans les
messageries en contrepartie d’une rémunération77
.
Voici un exemple de
Chatbot réalisé en
“Darg&Drop” :
76
http://fr.slideshare.net/webdevlint/a-la-rencontre-du-bot
77
http://fr.slideshare.net/PatriceVB/ia-cognitives-services-bot-framework?next_slideshow=1
Figure 16 : A la rencontre du Chatbot -2016 Laurent GUITTON - C2IS
38

Ainsi que quelques exemples d’interfaces de sites connus pour la programmation de
Chatbots :
Figure 17 : A la rencontre du Chatbot -2016 Laurent GUITTON - C2IS
39

Il est également possible pour une marque de créer un chatbot sur son propre site
web, sa propre application et non pas sur une plateforme de messagerie instantanée.
Comme l’a explicité Jonathan Chemouny de BOTNATION AI (créateur de solution pour
chatbot) lors de l’interview : “cela ne nécessite que de légères différences de
code. La marque est dans l’optique d’améliorer sa relation client, donc elle crée
le bot là où se trouve sa cible. Le chatbot sur le site web peut aussi être généré
par des questions-réponses informatisées (pour les cas répétitifs) mais aussi
être traité par des humains (pour les contextes plus complexes).”
Pour l’utilisateur il y a moins d’effort à fournir pour accéder aux différents services.
Les bots facilitent la complexité du web en ajoutant une fonctionnalité à un service
permettant ainsi de fluidifier la navigation. David Marcus insiste sur le côté pratique :
“Vous n’avez pas à télécharger des choses, à installer, à vous inscrire, à créer
un nom d’utilisateur et un mot de passe. Tout est dans une même
conversation”78
.
Figure 18 : “building a bot”
SlideShare.net
78
http://www.liberation.fr/futurs/2016/04/15/robots-sociaux-les-chatbots-vont-ils-deferler-sur-la-france_1446540
40

Voici les trois étapes du procédé79
:
1. L’utilisateur rentre en contact avec le bot sur
l’interface de la messagerie instantanée.
2. La requête est traduite par un interpréteur sémantique en langage technique pour
qu’elle soit comprise du bot.
Le dialogue va modéliser une conversation
réutilisable qui peut être évolutive vers
d’autres machines. Le type des
conversations est de plusieurs formes : oui
/ non, série, nombre, choix. Le langage
utilisé est le langage LUIS80
(Language
Understanding Intelligent Service). “LUIS
utilise l'apprentissage actif pour
s'améliorer. Dans le processus
d'apprentissage actif, LUIS identifie les interactions dont il est relativement incertain
et vous demande de les étiqueter selon l'intention et les entités. Ex : « ou manger (ici
l’intention est le verbe) une pizza (l’entité est le sujet) ? ». Cela a d'énormes
avantages : LUIS sait ce dont il n'est pas sûr, et vous demande d'aider où vous
fournirez l'amélioration maximale de la performance du système. Deuxièmement, en
se concentrant sur les cas importants, LUIS apprend le plus rapidement possible et
prend le minimum de votre temps”. Ajouté à cela, le bot offre un formulaire de
remplissage (ramification, désambiguïsation, multi-terme) et profile (e.g , adresse).
79
http://fr.slideshare.net/Vanksen/les-chatbots-vers-une-dmocratisation-du-conversationel-automatis
80
https://translate.google.fr/translate?hl=fr&sl=en&u=https://www.luis.ai/Help&prev=search
41

3. Le bot fait ensuite appel à son serveur pour
répondre de manière cohérente à la demande
énoncée initialement (grâce au Big Data et au
Machin Learning). Le suivi des statistiques est
généré grâce aux nombreux flux émis entre le
chatbot et l’utilisateur.
2. La mise en place des scénarios (ou arbre de décision) dans
les chatbots
Comme vu, ces chatbots ont décelé un nouveau besoin. L’Intelligence Artificielle entre
en contact avec les particuliers au travers du dialogue. Elle répond à des demandes en
langage naturel. Dans cette partie nous allons voir comment est articulé ce dialogue81
.
Les canaux de diffusion (Slack, Messenger, Twitter …) amènent une nouvelle
dimension appelée commerce conversationnel*. Facebook est le réseau social qui
apporte le plus de possibilités pour ces robots qui sont à présent au nombre de 33 000
dans Messenger pour plus de 60 000 développeurs inscrits. Aujourd’hui, avec les
nouvelles fonctionnalités l’expérience utilisateur s’améliore82
.
Figure 19 : http://www.fredcavazza.net/2016/04/11/des-chatbots-au-conversational-
commerce/
81
http://fr.slideshare.net/Vanksen/les-chatbots-vers-une-dmocratisation-du-conversationel-automatis
82
https://siecledigital.fr/2016/07/01/messenger-platform-nouvelles-fonctionnalites/
42

Le design des chatbots peut être regroupé sous 8 principes utiles à leur construction et
leur appréhension83
:
1. Ne pas se prétendre être un humain
Montrer d’entrée de jeu que l’on est un robot permet de ne pas drainer une mauvaise
expérience utilisateur. Car c’est en occultant la mécompréhension ou la mauvaise
interprétation du message à traiter que l’utilisateur va se sentir dupé. Cela n’empêche
pas de donner une personnalité au chatbot, au contraire il en devient sympathique.
2. Rester dans une démarche simpliste
Les conversations des bots doivent être délimitées à des sujets très particuliers et
suivre des routes de conversation linéaire. Il faut éviter les branchements de chemins
complexes. L’IA employée ici doit être modérément simple. Et il est normal d’en
exposer les limites. Enfin, les concepteurs ne doivent pas rendre des explications
longues et inutiles.
Figure 20 : Illustration d’une conversation avec le chatbot de Pizza Hut
le premier bot créée sur le Framework du bot de Microsoft
83
https://medium.com/intercom-inside/8-principles-of-bot-design-51f03df1d84c#.clk6ndou4
43

3. Respecter le principe du “tchat”
Il faut jouer sur l’avantage d’être dans une application de messagerie intelligente. En
proposant de la clarté dans l’interface du bot. Il est inutile d’y glisser une app
complète dans le tchat. Il est facile de répondre soit par les commentaires émis dans le
fil de discussion avec des clics sur boutons, soit dans l’encadré disponible pour le texte
en bas de l’écran. Il faut donc profiter des deux options à disposition. Et il vaut mieux
faire usage de convention c’est-à-dire : au lieu de proposer une url disgracieuse dans
une réponse de bot, il est préférable de montrer une carte bien formatée en
prévisualisation de la page liée.
4. Optimisé pour l’utilisateur final
Il faut penser à l’utilisateur final en premier lieu plutôt qu'à l’équipe de soutien qui
conçoit l’ensemble du bot. Les designers doivent se demander : est-ce que la
discussion serait plus appropriée avec un humain plutôt qu’avec un bot ? Si la réponse
est oui, alors c’est qu’il ne faut pas créer ce type de bot. Les bots ne doivent pas
essayer de remplacer l’humain quand il est bon, mais améliorer ses tâches plus lentes
d'aboutissement ou de répétition.
C’est ce qu’exprime aussi Guillaume Laporte (fondateur de Destygo) dans son
interview menée en Janvier 2016 lorsqu’il dit :“les chatbots qui ont été mis en
place sur le site d’Air France par notre service conception ont permis de réduire
les tâches répétitives et de gagner du temps dans le traitement du service
44

client. Ce n’était pas intéressant pour les employés de répondre x fois aux
mêmes questions : puis-je monter dans l’avion avec un fusil de chasse ? Ou : à
combien de litres ais-je droit ? Aussi ce qui est bien avec la
mise en place de l’architecture globale d’un chatbots c’est que
l’ux Design n’est plus vu comme un concepteur d’interface
web”.
5. Utiliser avec modération
Les interactions avec les bots doivent être courtes et précises. Au-delà de trois entrées
le ressenti est mauvais.
6. Fournir une trappe d’évacuation
Il faut anticiper une solution de repli “humaine” dans le sens où l’utilisateur doit
pouvoir se dire “ Ok, j’en ai assez de ce robot, passons aux choses sérieuses, à qui
puis-je parler ? ”
7. Utiliser une entrée structurée lorsque cela est possible
Plus la conversation va vers le bas, plus le risque d’impasse est élevé. Il faut prendre
en compte ce problème. L’utilisateur ne doit pas deviner l’incantation correcte
nécessaire pour continuer. Proposer une gamme limitée d’entrée peut sauver
beaucoup de dactylographie.
G. la porte
45

Par exemple, plutôt que de demander à l'utilisateur final de taper «oui» ou «non»,
lui montrer deux boutons mutuellement exclusifs. Ou valider le texte structuré comme
les adresses e-mail avant de l'envoyer. De cette façon, il est possible de garder une
trace et éviter des réponses compliquées imprévisibles qui engendreraient une analyse
compliquée des saisies de texte.
8. Tout le monde voit la même chose
Dans le but d’établir un déroulé cohérent, les concepteurs doivent apprendre et
réfléchir aux scénarios qui seront proposés, pour répondre aux besoins précis des
utilisateurs finaux.
Pour tirer un enseignement sur ces points, il est important de noter que ces principes
vont évoluer avec les technologies à venir. Mais il faut se dire qu’il faut bien partir
d’une base pour améliorer le processus. Il faudra appliquer ses règles de façon
méthodique et consciencieuse pour ne pas être voué à l’échec et à la déception. Sans
ces principes de base, le chatbot devient un jeu condamné à l’essai de tir dans toutes
les directions, dans l’espoir de toucher quelque chose qui fonctionne.
Pour étayer ses arguments je joins des points qui font sens à ceux évoqués ci-dessus.
Lors de l’interview menée avec la société Ad4screen (acteur leader en solution de
création de bots) réalisée en Décembre 2016. L’ensemble portait sur le décryptage des
arbres de décision. C’est à dire le cheminement de la discussion préétablie par le code
bot.
Il a été abordé les points suivants :
PLC : “comment sont établis les scénarios ?”
Ad4screen : “ils sont établis en conversation à la fois textuelle, enrichi d’images et
d’interactions, de questions ouvertes et de QCM”.
PLC : “Comment le contact avec l’utilisateur est-il mis en avant?”
Ad4screen : “Grâce à diverses fonctionnalités : il facilite l’accès à l’information (pour
les chatbots média comme CNN, France info etc), il est dans le temps réel, il conseil, il
assiste et fidélise, aussi il divertit et vend différemment”.
46

PLC : “y-a-t-il des freins à cette utilisation?”
Ad4screen : “oui, à cause du manque de fiabilité, on remarque aussi un manque de
ciblage pour les goûts dûs au hasard et aux hypothèses mises en place. Mais cela est
normal pour un canal de découverte qui peut être déceptif. De nombreuses
améliorations sont en cours.”
47

_________________
Partie 2
Le marché des Chatbots
_________________
« e commerce conversationnel apporte une aide à
la prise de décision pratique et personnalisée au
moment où les utilisateurs sont en déplacement
ou dans l’action, et donc avec un niveau d’attention réduit.»
_________
Chris Messina
48

A. Les opportunités du mobile depuis
10 ans : L’eldorado des applications
mobiles de 2007 à 2017. Et après ?
1. L’impact du device Mobile dans la société de
consommation depuis la création du premier Smartphone
d’Apple créé en 2007
Le 29 juin 2007 Steve Jobs révolutionne l’industrie de la téléphonie mobile avec la
mise en service du premier Smartphone appelé : “iPhone”. Celui-ci réunit plusieurs
fonctionnalités et services dans un seul terminal. Avec son écran entièrement tactile
de 3,5 pouces et ses applications intégrées, l’appareil détrône les téléphones de
l’époque. En moins de 10 ans, ce terminal dit “mobile” est devenu grâce à l’iPhone le
canal favori des français pour naviguer sur le web.84
Il bouleverse les usages et en
2015, 50,7 % des français, soit 26,3 millions, se connectent chaque jour depuis un
smartphone ou une tablette.
En décembre 2016, près de 55 % des visites sur les sites mesurés sont faites
depuis un téléphone mobile85
.
Figure 21 : source Apple
84
http://siliconvalley.blog.lemonde.fr/2017/01/10/liphone-fete-ses-dix-ans-sur-fond-de-doutes/
85
http://www.mediametrie.fr/internet/communiques/estat-web-les-chiffres-cles-de-la-mesure-web-analytics-de-mediametrie-en-
decembre-2016.php?id=1601
49

Comme l’illustre le diagramme ci-dessus, 2015 marque la fin de son “exclusivité” sur
le marché du mobile (les modèles 6S et 6S+ n’ont pas autant séduit que leurs
prédécesseurs). Cependant, à la vue du succès d’Apple sur le mobile, la concurrence se
presse et fait place à un éco-système de fabricants. Les performances de son rival
Android (Google) et les nouveaux entrants asiatiques comme les fabricants chinois :
Huawei, Oppo, Vivo et Xiaomi, et le Coréen Samsung démontrent une capacité
technologique de taille révolutionnaire à l’égal d’Apple86
. Le smartphone de Steve Jobs
a permis de développer la technologie tactile et les apps store dans la téléphonie
mobile (navigation internet, gps etc existaient déjà). Depuis son lancement, il y a dix
ans, plusieurs secteurs d’activité voient le jour à l’image des réseaux sociaux, comme
Facebook, Twitter, Instagram ou Snapchat, ou des VTC, avec l’arrivée d’Uber et autres
applications de messageries (whatsapp, line, skype..)87
. Il en est de même pour le
marketing des marques dit “CRM Mobile”, qui sera étudié dans le point suivant.
Le mobile occupe à présent une place significative dans tous les domaines d’activité.
D’un secteur d’activité à l’autre, le poids du mobile représente près d’un tiers de celui
du desktop :
Figure 22 : Source of Mobile commerce - Q2 2016 - Criteo
86
http://siliconvalley.blog.lemonde.fr/2017/01/10/liphone-fete-ses-dix-ans-sur-fond-de-doutes/
87
http://www.frenchweb.fr/insiders-ces-societes-qui-nexisteraient-pas-sans-
liphone/274315?utm_source=FRENCHWEB+COMPLETE&utm_campaign=d3b64ebe72-
EMAIL_CAMPAIGN_2017_01_10&utm_medium=email&utm_term=0_4eb3a644bc-d3b64ebe72-106841325
50

Le marché est historiquement dominé par les jeux qui s’imposent sur le mobile à
travers les applications* où certaines nouvelles catégories apparaissent.
Voici le top 10 des sites e-commerce mobile les plus visités en France :
Figure 23 : Priority Data, Montant des achats in-App sur 12 mois glissants de juillet 2015 à juin
2016 en France
Le parc de mobiles NFC88
a été multiplié par 10 en 4 ans. En France, le parc de mobiles
NFC déclaré par les opérateurs Orange, SFR et Bouygues Telecom atteint 11,5 M
d’unités en janvier 2016 (soit 10 fois + que 4 ans plus tôt).
Figure 24 : Association Française du Sans Contact Mobile
88
http://www.afscm.org/le-nfc-en-chiffres/
51

2. Les marques s’imposent sur le canal du mobile :
a) Attrait des utilisateurs = attrait les marques
Le graphique ci-après illustre le “Profil des mobinautes en France en 2015” issue du
“Baromètre Trimestriel du Marketing Mobile en France” de la Mobile Marketing
Association. Il montre qu’en 2015 en France toutes les catégories sociales sont
équipées de smartphone. Les 35-49 ans représentent presque 28 % des mobinautes89
.
La catégorie sociale la plus représentée est celle des CSP+90
. Les 16-30 ans français
(génération y91
) passent aussi plus de deux heures par jour devant leur smartphone.
Figure 25
Graphique haut : ensemble des mobinautes 11 ans et +.
Graphique bas : Profil des mobinautes en France en 2015. (Source : TSM).
Les principales utilisations du smartphone sont la recherche, la consultation d’e-
mails, de messages, et les réseaux sociaux92
.
Les marques observent ce changement qui se superpose du desktop93
au mobile : les
mêmes avantages sont visibles, voire plus encore car le mobile vit au plus près du
89
Mobinaute : individu qui accède à des contenus Internet ou à des applications mobiles à partir d'un téléphone mobile
90
CSP: regroupe les individus en classes définies par la situation d'activité et le cas échéant la profession.
91
Génération Y : personnes nées entre 1978 et 1994. Inventée en 1993 par le magazine Advertising Age, l'expression
«Génération Y » désigne la génération qui suit la « Génération X » (née approximativement entre 1965 et 1977).
92
Source : Nielsen http://www.nielsen.com/fr/fr.html
93
Desktop : bureau où l'on peut poser un ordinateur et, par extension, un écran.
52

consommateur. Très facilement transportable il reste avec soi au quotidien et dans les
déplacements. Il permet une communication et une proximité succincte et intime
entre individus94
. Les smartphones sont de moins en moins utilisés pour téléphoner.
Un utilisateur sur quatre n’utilise plus son smartphone pour téléphoner, ce qui était sa
fonctionnalité historique. Il sert cependant toujours à communiquer mais via des
outils plus optimisés : sms (ex : imessage d’Apple), email (ex : gmail, la boite mail
optimisée à travers le material design95
de Google), les applications de messagerie
(Whatsapp, Facebook, hangout, Skype…etc).
Pour améliorer cette communication, les fonctionnalités du mobile évoluent elles aussi
en parallèle.
La modernisation du réseau :
L’amélioration des infrastructures du réseau des télécommunications est significative
avec la généralisation de la 3G puis 4G et bientôt 5G96
.
Il en est de même pour le Wi-Fi. Il s’est amélioré et permet
aujourd’hui d’être le pionnier en technique de positionnement
par point d’accès, basé sur la mesure de l’intensité du signal
reçu (Received Signal Strength ou RSS).
Les Technologies de géolocalisation :
Le GPS (Global Positioning System) est efficace selon la
puissance du smartphone ou la localisation indoor qui utilise
le “Wi-Fi positioning system” (nécessite l’activation du Wi-Fi
sur les smartphones et une connexion Internet). “La
géolocalisation indoor est devenue le Saint Graal du marketing
géolocalisé car elle permet d’assister le consommateur de son
94
Source : Comscore https://www.comscore.com/fre/
95
Material design : ensemble de règles de design proposées par Google et qui s'appliquent à l'interface graphique des
logiciels et applications.
96
Autorité de Régulation des Communications Électroniques et des Postes
53

domicile au centre commercial. Elle le guide à l’intérieur du lieu, déclenche l’envoi
de messages et lui permet de régler ses achats à partir de son mobile” (source
clever-age.com)97
.
(Application des ‘Galeries Lafayette’)
- Le Bluetooth (Technologie de Transmission
sans fils en courte distance) : L’avantage
pour l’utilisateur est qu’il ne nécessite pas
de connection internet et donc peu de
batterie. Cette technologie est aujourd’hui
utilisée par le Beacon98
. Par exemple les
marques utilisent ses balises en magasin
pour géolocaliser l’acheteur et lui envoyer via l’appli des notifications (offres
promotionnelles etc)99
.
La Caméra 3D dans le téléphone :
Cela permet de faire des impressions et vidéo 3D directement sur son téléphone. Altice
a déjà annoncé que le smartphone holographique 3D sera commercialisé par SFR avant
la fin 2017100
. Cette fonctionnalité d’appareil photo est appelé le “phygital”. Cette
reconnaissance d’image enrichit, grâce au numérique, l’expérience en magasin.
Figure 26 : Hologramme
LEIA Mobile
97
http://blog.clever-age.com/fr/2015/05/21/les-technologies-de-geolocalisation-indoor/
98
Beacon : petit boîtier capteur qui peut « dialoguer » sur un petit périmètre avec des smartphones ou tablettes par une
connexion Bluetooth. La technologie utilisée est principalement celle du BLE (Bluetooth Low Energie)
99
http://siliconvalley.blog.lemonde.fr/2014/04/21/comment-les-beacons-vont-revolutionner-le-commerce/
100
http://www.ariase.com/fr/news/altice-sfr-leia-smartphone-holographie-article-4259.html
54

Les Capteurs intégrés au smartphone :
Dans n’importe quel téléphone, il y a au moins 10 à 15
capteurs de base. Certains peuvent vous géolocaliser dans le
trafic, vous orienter, mais d’autres plus performants vont
proposer en 2017 des optimisations, comme des capteurs de
pression, capteurs liés à l’air, capteur d’UV etc.
Avec ces nouveaux usages qui s’étendent bien au-delà de la pratique passive de
l'internet sur desktop, les marques et les organisations doivent adapter leurs
stratégies digitales et leurs contenus. Elles font de leur marketing un marketing
mobile ciblé. Avec ce nouveau canal marketing elles exploitent une source
d’informations et de données importantes. A noter que 2012, est l’année qui a
remis au gout du jour l’intelligence artificielle grâce aux capacités technique
dans les téléphones des GPU et processeurs qui permettent des capacités de
calculs favorisant l’utilisation d’algorithmes. La démocratisation est rendu possible par
ce matériel.
La géolocalisation101
, drive-to-store102
, le temps réel103
et la personnalisation
permettent de cibler un utilisateur n’importe où et n’importe quand. Cela lui apporte
les services qu’il désire à l’instant et au moment où il en a besoin. La puissance de la
communication est multipliée et son retour sur investissement augmente. L'un des
enjeux majeurs dans le marketing mobile est donc la collecte et l'exploitation des
données collectées.
Les marques optimisent rapidement leur stratégie. L’ergonomie des sites s’améliore
entre autre via le responsiv104
design. Forrester Research prédit que le marketing
mobile du futur doit être “Une expérience plus riche pour les utilisateurs afin de les
101
Géolocalisation : procédé permettant de positionner un objet (une personne, etc.) sur un plan ou une carte à l'aide de ses
coordonnées géographiques.
102
Drive-to-store : action qui cible un automobiliste pour l'inciter à se rendre plus ou moins immédiatement dans un point de
vente physique. Il peut s'agir par exemple d'une annonce ou localisation diffusée sur un GPS et pouvant être associée à une
fonction de guidage
103
Temps réel : système capable de contrôler (ou piloter) un procédé physique à une vitesse adaptée à l'évolution du procédé
contrôlé.
104
Responsiv design : façon de concevoir un site web pour que son contenu s'adapte automatiquement à la largeur et/ou à la
hauteur de l'écran qui le visionne.
55

engager sur le long terme, élément essentiel d'une stratégie marketing mobile
efficace”.105
Elles investissent aussi dans la publicité, les outils de webmarketing (emailing, sms,
réseaux sociaux, application mobile) et le mobile to store (géofencing106
, m-
couponing107
etc..). En plus de la course au référencement SEO108
(optimisation du
classement dans les SERP109
de google, le CTA110
etc) et depuis 2001 le SEM111
(Adwords112
, AMP113
..) c’est la course au référencement de l’ASO114
sur les stores qui
s’accentue115
.
105
Source : Forrester Research “Mobile Predictions: The Game Will Change in 2017”
106
Geofencing: ciblage marketing ou publicitaire qui consiste à définir des périmètres géographiques plus ou moins étendus
qui servent à cibler les individus présents ou entrants dans la zone
107
m-couponing :diffusion et d’utilisation de coupons de réduction sur les téléphones mobiles des consommateurs via code
barre.
108
SEO : Search Engine Optimization et peut être défini comme l’art de positionner un site, une page web ou une application
dans les premiers résultats naturels des moteurs de recherche.
109
SERP : acronyme de « search engine result page » ou page de résultats des moteurs de recherche.
110
Call-to-action : Message destiné à l’utilisateur l’invitant à effectuer une action. Ils prennent souvent la forme de boutons et
sont abrégés “CTA”.
111
SEM : Search Engine Marketing. Marketing des moteurs de recherche dont l’objectif est de « profiter » des énormes
volumes de requêtes effectuées sur les moteurs de recherche qui représentent un enjeu financier et marketing très important.
112
Adwords : programme ou plateforme de liens commerciaux proposé par Google. ... Le programme AdWords propose aux
annonceurs la diffusion d'annonces liées aux mots clés utilisés dans les requêtes.
113
AMP : ( Accelerated Mobile PAge) proposé par Google est un format de pages mobiles destiné à accélérer
considérablement l’affichage des pages sur smartphones.
114
115
Étude “The Role of Click to Call, in the Path to Purchase, France Results”, Mars 2015, par Google et Ipsos MediaCT
56

b) Améliorations des outils et des fonctionnalités du mobile pour satisfaire l’user first
Les marques ont su composer entre les attentes des consommateurs et les enjeux du
mobile.
Pour cela elles ont investi dans des outils efficaces grâce aux fonctionnalités du
mobile. Depuis 10 ans, et dans tous secteurs confondus, les applications mobiles sont
devenues un outil clef de la stratégie marketing mobile. Leurs interfaces optimisées et
les moyens qu’elles ont mis place pour s’améliorer comme les push notification116
(relation client), l’AB Testing* (outil de satisfaction client), les logiciels d’analyses
statistiques (suivis des performances) et la veille concurrentielle en font aujourd’hui
l’écosystème central du smartphone.
Cet outil permet aux marques de s’orienter “mobile-first” puis “user-first” en
renforçant “l'expérience utilisateur” et le “mobile friendly”.
C’est ce qui ressort de l’interview réalisé avec Nicolas Oisel, Responsable mobile et
innovation chez Solocal, en Janvier 2017 dont voici un extrait (l’intégralité est
disponible en annexe) mettant en avant l’importance de l’AB Testing en 2017 :
Pour lui le Mobile-First “c’est l’ensemble des moyens à mettre en place pour
compenser au maximum les contraintes de consommations réalisées sur le terminal
mobile, qui est de plus en plus utilisé (le responsiv design et l’apparition des icônes en
sont des exemples pour concevoir le design d’interaction sur mobile avant le desktop).
Le User-First reprend à la fois les fonctionnalités techniques de l’appli d’une part à
mettre en place et l’anticipation des attentes et des besoins de l’utilisateur d’autre
part.
Il faut savoir que 60% des visiteurs quitteront votre application suite à une expérience
utilisateur décevante117
. Alors avant d’être contraint de faire et défaire l’application,
pensez UX et AB testing pour obtenir des KPIs précis.”
116
push-notification : message d’alerte plein écran ou petit message en haut de l’écran d’accueil du téléphone , envoyé par
l’application mobile de la marque.
117
(source ComScore 2015)
57

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