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Chatbots
État de l’art et prochains challenges
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Josselin Moulay
2
Jean-Baptiste Claramonte
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1. Les chatbots dans l’histoire et l’actualité
2. Le WHY des chatbots
3. Définition du besoin
4. Comprendre le langage nat...
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6
1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020
1950
Test de
Turing
1966
Eliza
1982
Jabberwacky
1995
A.L.I.C.E
2010
Apple
Siri
201...
Chatbot post mortem
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XiaoIce
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XiaoIce
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Tay
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Zo
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Influence des opinions ...
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Le WHY des chatbots
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20 %
(mai 2016)
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85 %
5 Applications
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Jusqu’ici “Mobile First”,
Google passe à
“AI First”
20
Objectif :
une interface
homme/machine
en langage naturel
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Les chatbots
seront au coeur
des interactions
22
Des exemples/idées possibles
de chatbot
23
Exemple: changement de forfait internet
24
Exemple: déclaration d’un accident
25
Exemple: comprendre sa facture d’électricité
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Exemple: prendre un rendez-vous chez son docteur
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Définition du besoin
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Quel model ?
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DailyBot GuideBot
Quel model ?
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Vendre des abonnements
Citer des extraits
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Quel model ?
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Orienter en temps réel
Accompagner les voyageurs
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Discussions c...
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Quel connecteur ?
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Messageries instantanée
Réseaux sociaux
SMS
Email
Vocal
Quel connecteur ?
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Comprendre le langage naturel
Intention Entités
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- Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
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- Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
INTENTION
Transfer...
- Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
[ Somme Devise Des...
- Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
INTENTION
ENTITÉS
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- Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
INTENTION
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- Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
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ENTITÉS
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- Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
INTENTION
ENTITÉS
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- J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard.
- Comment me rendre à Bordeaux le premier decem...
- J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard.
- Comment me rendre à Bordeaux le premier decem...
- J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard.
- Comment me rendre à Bordeaux le premier decem...
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- Comment me rendre à Bordeaux le premier decem...
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- J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard.
- Comment me rendre à Bordeaux le premier decem...
Contexte et personnalité
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Contexte
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Court | long
Contexte
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Court | long
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Court | long
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Contexte
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Contexte
Informations utilisateur : Nom, Prénom, préférences ...
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Court | long
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Contexte
Informations utilisateur : Nom, Prénom, préférences ...
Historique échanges : conversation, do...
Personnalité
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Social chatbot Neutral chatbotVS
Personnalité
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Social chatbot Neutral chatbot
Acquisition et Fidélisation
Proximité avec l’utilisateur
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Personnalité
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Social chatbot Neutral chatbot
Acquisition et Fidélisation
Proximité avec l’utilisateur
Développement complexe
VS
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Proximité avec l’utilisateur
Développement complexe
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Acquisition et Fidélisation
Proximité avec l’utilisateur
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Mise en oeuvre d’un chatbot météo
avec Dialogflow
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Google
Microsoft Bot Framework
IBM Watson
Amazon Alexa
Facebook wit.ai
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Votre webhook
HTTP
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Google home
Google Action
Plateforme en ligne de
développement de chatbot Un programme déployé sur
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Demander à parler au bot
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Quel temps fera-t-il à
Paris demain ?
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HTTP
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Paris demain ?
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l’intention, ex...
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Quel temps fera-t-il à
Paris demain ?
Récupération de la
météo
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Mise en oeuvre
dans DialogFlow
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Conclusion
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Technologies NLP, speech to text,
... matures
85
De grandes attentes du deep
learning pour améliorer
l’expérience utilisateur
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Un écosystème riche
et qui continue d’investir
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Le matériel est prêt
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Questions ?
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XebiCon'17 : Chatbots, état de l’art et prochains challenges - Jean-Baptiste Claramonte et Josselin Moulay

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Les Chatbots (ou systèmes conversationnels) connaissent une croissance fulgurante et promettent d’être à terme l’interface principale entre les utilisateurs et l’Information.
Venez découvrir les axes fondateurs de cette discipline prise entre reproduction du comportement humain (Cognitive computing), collecte, analyse et interprétation de données (Machine learning) et anticipation d’événements (Predictive analytics). Des exemples d’utilisation et de conception autour de cas d’usages d’aujourd’hui et de demain ainsi que des anecdotes croustillantes illustreront ces 45 minutes de présentation.

Publié dans : Technologie
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XebiCon'17 : Chatbots, état de l’art et prochains challenges - Jean-Baptiste Claramonte et Josselin Moulay

  1. 1. Chatbots État de l’art et prochains challenges 1
  2. 2. Josselin Moulay 2
  3. 3. Jean-Baptiste Claramonte 3
  4. 4. 1. Les chatbots dans l’histoire et l’actualité 2. Le WHY des chatbots 3. Définition du besoin 4. Comprendre le langage naturel 5. Contexte et personnalité 6. Démonstration de mise en oeuvre d’un chatbot 4
  5. 5. 5
  6. 6. 6
  7. 7. 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 1950 Test de Turing 1966 Eliza 1982 Jabberwacky 1995 A.L.I.C.E 2010 Apple Siri 2012 Google Now 2015 Alexa Cortana 2017 Google Home 7
  8. 8. Chatbot post mortem 8
  9. 9. XiaoIce 9
  10. 10. XiaoIce 10
  11. 11. Tay 11
  12. 12. Zo 12
  13. 13. Influence des opinions ... 13
  14. 14. 14
  15. 15. 15
  16. 16. Le WHY des chatbots 16
  17. 17. 20 % (mai 2016) 17
  18. 18. 85 % 5 Applications 18
  19. 19. 19
  20. 20. Jusqu’ici “Mobile First”, Google passe à “AI First” 20
  21. 21. Objectif : une interface homme/machine en langage naturel 21
  22. 22. Les chatbots seront au coeur des interactions 22
  23. 23. Des exemples/idées possibles de chatbot 23
  24. 24. Exemple: changement de forfait internet 24
  25. 25. Exemple: déclaration d’un accident 25
  26. 26. Exemple: comprendre sa facture d’électricité 26
  27. 27. Exemple: prendre un rendez-vous chez son docteur 27
  28. 28. Définition du besoin 28
  29. 29. Quel model ? 29
  30. 30. DailyBot GuideBot Quel model ? 30
  31. 31. DailyBot Vendre des abonnements Citer des extraits GuideBot Quel model ? 31
  32. 32. DailyBot Vendre des abonnements Citer des extraits GuideBot Orienter en temps réel Accompagner les voyageurs Quel model ? 32
  33. 33. DailyBot Vendre des abonnements Citer des extraits GuideBot Orienter en temps réel Accompagner les voyageurs Interactions limitées Quel model ? 33
  34. 34. DailyBot Vendre des abonnements Citer des extraits GuideBot Orienter en temps réel Accompagner les voyageurs Discussions complexesInteractions limitées Quel model ? 34
  35. 35. DailyBot Vendre des abonnements Citer des extraits GuideBot Orienter en temps réel Accompagner les voyageurs Discussions complexesInteractions limitées Sujet cadré Quel model ? 35
  36. 36. DailyBot Vendre des abonnements Citer des extraits GuideBot Orienter en temps réel Accompagner les voyageurs Discussions complexes Sujet libre Interactions limitées Sujet cadré Quel model ? 36
  37. 37. DailyBot Vendre des abonnements Citer des extraits GuideBot Orienter en temps réel Accompagner les voyageurs Discussions complexes Sujet libre Interactions limitées Sujet cadré Personnalité minimale Quel model ? 37
  38. 38. DailyBot Vendre des abonnements Citer des extraits GuideBot Orienter en temps réel Accompagner les voyageurs Discussions complexes Sujet libre Personnalité avancée Interactions limitées Sujet cadré Personnalité minimale Quel model ? 38
  39. 39. DailyBot Vendre des abonnements Citer des extraits GuideBot Orienter en temps réel Accompagner les voyageurs Discussions complexes Sujet libre Personnalité avancée Interactions limitées Sujet cadré Personnalité minimale Peu de contexte Quel model ? 39
  40. 40. DailyBot Vendre des abonnements Citer des extraits GuideBot Orienter en temps réel Accompagner les voyageurs Discussions complexes Sujet libre Personnalité avancée Contexte omniprésent Interactions limitées Sujet cadré Personnalité minimale Peu de contexte Quel model ? 40
  41. 41. DailyBot Vendre des abonnements Citer des extraits GuideBot Orienter en temps réel Accompagner les voyageurs Discussions complexes Sujet libre Personnalité avancée Contexte omniprésent Interactions limitées Sujet cadré Personnalité minimale Peu de contexte Récupérer Retrieval Générer Generative Quel model ? 41
  42. 42. Quel connecteur ? 42
  43. 43. Messageries instantanée Réseaux sociaux SMS Email Vocal Quel connecteur ? 43
  44. 44. Comprendre le langage naturel Intention Entités 44
  45. 45. 45
  46. 46. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine - Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes 46
  47. 47. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine - Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes INTENTION Transfert d’argent Natural Language Processing 47
  48. 48. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine - Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes [ Somme Devise Destinataire ] INTENTION ENTITÉS Transfert d’argent Envoyer 10,50 € à Martine Natural Language Processing 48
  49. 49. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine - Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes INTENTION ENTITÉS Transfert d’argent Envoyer 10,50 € à Martine Transfert d’argent [ Somme Devise Destinataire ] Natural Language Processing 49
  50. 50. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine - Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes INTENTION ENTITÉS Transfert d’argent Envoyer 10,50 € à Martine Un SMS vous a été envoyé afin de vérifier votre identité. Merci de me fournir le code de validation pour finaliser la transaction. Transfert d’argent [ Somme Devise Destinataire ] Natural Language Processing 50
  51. 51. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine - Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes INTENTION ENTITÉS Transfert d’argent Envoyer 10,50 € à Martine Un SMS vous a été envoyé afin de vérifier votre identité. Merci de me fournir le code de validation pour finaliser la transaction. XF102Q Transfert d’argent [ Somme Devise Destinataire ] Natural Language Processing 51
  52. 52. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine - Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes INTENTION ENTITÉS Transfert d’argent Envoyer 10,50 € à Martine Un SMS vous a été envoyé afin de vérifier votre identité. Merci de me fournir le code de validation pour finaliser la transaction. La somme de 10,50 € a été versée à Martine Transfert d’argent [ Somme Devise Destinataire ] XF102Q Natural Language Processing 52
  53. 53. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard. - Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3? 53
  54. 54. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard. - Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3? INTENTION ENTITÉS Trouver un train (Aller - retour) Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017 Natural Language Processing 54
  55. 55. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard. - Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3? INTENTION ENTITÉS Trouver un train (Aller - retour) Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017 Trouver un train [ Destination Date de départ Origine Date de retour ] Natural Language Processing 55
  56. 56. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard. - Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3? Nous sommes à parisConnaissance INTENTION ENTITÉS Trouver un train (Aller - retour) Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017 Trouver un train [ Destination Date de départ Origine Date de retour ] D'où partez vous ? Natural Language Processing 56
  57. 57. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard. - Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3? Nous sommes à parisConnaissance INTENTION ENTITÉS Trouver un train (Aller - retour) Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017 Trouver un train [ Destination Date de départ Origine Date de retour ] Paris D'où partez vous ? Natural Language Processing 57
  58. 58. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard. - Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3? Nous sommes à parisConnaissance INTENTION ENTITÉS Trouver un train (Aller - retour) Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017 Deux trains sont disponibles pour Bordeaux depuis Montparnasse le 01/12 : le premier est à 8h30 pour 25 €, le deuxième est à 14h30 pour 32 € Lequel désirez vous ? Trouver un train [ Destination Date de départ Origine Date de retour ] Paris D'où partez vous ? Natural Language Processing 58
  59. 59. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard. - Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3? Nous sommes à parisConnaissance INTENTION ENTITÉS Trouver un train (Aller - retour) Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017 Le deuxième Trouver un train [ Destination Date de départ Origine Date de retour ] Paris D'où partez vous ? Deux trains sont disponibles pour Bordeaux depuis Montparnasse le 01/12 : le premier est à 8h30 pour 25 €, le deuxième est à 14h30 pour 32 € Lequel désirez vous ? Choix 2 Natural Language Processing 59
  60. 60. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard. - Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3? Nous sommes à parisConnaissance INTENTION ENTITÉS Trouver un train (Aller - retour) Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017 Le deuxième Je reserve le train de 14h30 pour vous Trouver un train [ Destination Date de départ Origine Date de retour ] Paris D'où partez vous ? Deux trains sont disponibles pour Bordeaux depuis Montparnasse le 01/12 : le premier est à 8h30 pour 25 €, le deuxième est à 14h30 pour 32 € Lequel désirez vous ? Choix 2 Natural Language Processing 60
  61. 61. Contexte et personnalité 61
  62. 62. Contexte 62
  63. 63. Court | long Contexte 63
  64. 64. Court | long Contexte 64
  65. 65. Court | long terme Contexte 65
  66. 66. Court | long terme Contexte Informations utilisateur : Nom, Prénom, préférences ... 66
  67. 67. Court | long terme Contexte Informations utilisateur : Nom, Prénom, préférences ... Historique échanges : conversation, documents, positions ... 67
  68. 68. Personnalité 68
  69. 69. Social chatbot Neutral chatbotVS Personnalité 69
  70. 70. Social chatbot Neutral chatbot Acquisition et Fidélisation Proximité avec l’utilisateur VS Personnalité 70
  71. 71. Social chatbot Neutral chatbot Acquisition et Fidélisation Proximité avec l’utilisateur Développement complexe VS Personnalité 71
  72. 72. Social chatbot Neutral chatbot Acquisition et Fidélisation Proximité avec l’utilisateur Développement complexe Développement simplifié Contrôle du contenu VS Personnalité 72
  73. 73. Social chatbot Neutral chatbot Acquisition et Fidélisation Proximité avec l’utilisateur Développement complexe Développement simplifié Contrôle du contenu Génère de la frustration VS Personnalité 73
  74. 74. Mise en oeuvre d’un chatbot météo avec Dialogflow 74
  75. 75. Google Microsoft Bot Framework IBM Watson Amazon Alexa Facebook wit.ai 75
  76. 76. Votre webhook HTTP 76 Google home Google Action Plateforme en ligne de développement de chatbot Un programme déployé sur un serveur qui va s’occuper de récupérer la météo
  77. 77. Votre webhook HTTP Demander à parler au bot de la météo 77
  78. 78. Votre webhook HTTP Demander à parler au bot de la météo 78
  79. 79. Votre webhook HTTP Demander à parler au bot de la météo Quel temps fera-t-il à Paris demain ? 79
  80. 80. Votre webhook HTTP Demander à parler au bot de la météo Quel temps fera-t-il à Paris demain ? Détection de l’intention, extraction des entités 80
  81. 81. Votre webhook HTTP Demander à parler au bot de la météo Quel temps fera-t-il à Paris demain ? Récupération de la météo Il fera beau ! Détection de l’intention, extraction des entités 81
  82. 82. Mise en oeuvre dans DialogFlow 82
  83. 83. Conclusion 83
  84. 84. 84
  85. 85. Technologies NLP, speech to text, ... matures 85
  86. 86. De grandes attentes du deep learning pour améliorer l’expérience utilisateur 86
  87. 87. Un écosystème riche et qui continue d’investir 87
  88. 88. Le matériel est prêt 88
  89. 89. Questions ? 89

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