1. Chatbots
Où en sommes-nous ?
Où est l’IA ?
Comment faire un projet Chatbot ?

2. Vincent Guigui
Innovative Technologies Advisor
@VincentGuigui
#Chatbot #UserExperience #IA #VR #AR

3. Les chatbots sont des programmes
qui peuvent simuler une conversation naturelle
avec un humain
grâce à des technologies d’intelligence artificielle
Synonyme : Agent conversationnel

4. Dans notre maison
et nos voitures
Dans notre poche
et au bureau
Dans nos applications,
sites et messageries

6. Plateau de
productivité
Lancement d’une
technologie prometteuse
Usages/attentes
exagérées
Désillusion
temps
adoption Gartner Hype Cycle

8. Ce n'est plus à l'utilisateur de connaître
le fonctionnement de l’application
C’est à la machine de comprendre
ce que veut faire l'utilisateur
Communiquer à la voix est
ce qu’il y a de plus naturel

9. • C’est l’année du chatbot
• Les autres l’ont fait, nous devons en faire un
• Tout le monde veut un chatbot
• Cela va alléger ou remplacer le support
• C’est de l’IA, laissons faire le DataLab
• C’est de la Relation Client, laissons faire le marketing
• 85% de la RC peut être automatisé, c’est Gartner qui l’a dit

10. “By 2020, customers will manage 85% of their relationship with the enterprise
without interacting with a human”
2011
“By 2020, 25% of Customer Service Operations will use Virtual Customer
Assistants”
2018

13. • C’est plus compliqué que prévu
• Il n’y a pas d’IA dedans
• Ce n’est pas plug-and-play
• Les utilisateurs ne sont pas là (pas encore là)
• C’est correct, on va continuer à mesurer

14. Evolution
Scripté
FAQ/Formulaire
Automatisation
Arbre de décisions
Intelligent
Auto-apprenant
Autonome
Conseil expert
Plug-and-play
Smart
Sémantique nativement
Contextuel
Recommandations
Adaptable
Connecté/Data
Relié aux KB
Relié au SI/API
Machine Learning
Dynamique

16. Evolution et Typologie de chatbots
Scripté
FAQ/Formulaire
Automatisation
Arbre de décisions
Intelligent
Auto-apprenant
Autonome
Conseil expert
Plug-and-play
Smart
Sémantique nativement
Contextuel
Recommandations
Adaptable
Connecté/Data
Relié aux KB
Relié au SI/API
Machine Learning
Dynamique

17. Utilisateur
Question de l’utilisateur
Réponse
SI Métier
Texte
Connecteurs
Interfacedechat
Réponse
Intention / entités
Moteur de langage naturel (NLU)
Interprétation
Logique métier
Moteur conversationnel
Traitement conditionnel
API / base de données
Action ou recherche d’informations
(Backend)
Chatbot

18. VOTRE PRIORITE N°1
Valider le usecase

19. VOTRE PRIORITE N°1
Quel est le usecase ?

20. Service client
Selfcare
Commerce
Information
Base de connaissances
Productivité
Compagnon B2E
PublicationMarketing

21. Fonctions d’un chatbot
1. Accéder à du contenu éditorial, FAQ, KB
2. Remplissage de formulaire
3. Accéder en lecture aux données du SI
4. Lancer de commandes (process automation)
5. FAQ dynamique basé sur un contexte implicite
6. Transactionnel
7. Proactivité et notification
0. Routage / Triage / Préqualification

22. Pourquoi avoir un chatbot ?Pourquoi avoir un chatbot ?
Pourquoi utiliser un chatbot ?

23. Quand vos utilisateurs veulent-ils utiliser un Chatbot ?
Pour le traitement rapide de leurs préoccupations
(suivi de commandes, recherche d’informations de base, etc.)
Pour ne pas être mis en attente
pour des opérations triviales

24. Quand vos utilisateurs ne veulent-ils pas utiliser un Chatbot ?
Quand ils ne savent pas exprimer
simplement leur problème
Pour un conseil personnalisé
Pour faire une réclamation complexe ou se plaindre
Pour négocier

26. Et maintenant, on code !

27. Question de l’utilisateur
Réponse
SI Métier
Texte
Connecteurs
Interfacedechat
Réponse
Intention / entités
Moteur de langage naturel (NLU)
Interprétation
Logique métier
Moteur conversationnel
Traitement conditionnel
API / base de données
Action ou recherche d’informations
(Backend)
Chatbot
Utilisateur

28. Comment frimer ce soir ?
Intention
Groupe auquel appartient
un ensemble de formulations
similaires
Utterance
Une formulation précise
donnée par l’utilisateur
Entité
Mot important qui correspond
à un nom, une date,
une valeur, …

29. Jeu de données:
20-200 utterances par intention
Natural Language Understanding
Machine Learning
Faîtes confiance aux utilisateurs pour
ne pas parler comme vous l’avez prévu

30. VOTRE 2ème PRIORITE N°1
Définir le scénario
&
Collecter les utterances

31. Historique de chat
Statistiques support (tel/mail)
Méthode du Magicien d’Oz
Lean UX et prototypage rapide
...

32. Question de l’utilisateur
Réponse
SI Métier
Texte
Connecteurs
Interfacedechat
Réponse
Intention / entités
Moteur de langage naturel (NLU)
Interprétation
Logique métier
Moteur conversationnel
Traitement conditionnel
API / base de données
Action ou recherche d’informations
(Backend)
Chatbot
Utilisateur

33. Workflow FAQ

34. Workflow interactif et conditionnel

35. Workflow conversationnel complexe

36. Conversation User Experience
CUX

37. ◉ Avoir une identité: une personnalité, un ton, un mode d’interaction
◉ Ne pas mentir
◉ Expliquer ses capacités et proposer des choix
◉ Reformuler en cas d’ambiguïté et proposer des choix
◉ Eviter les impasses et permettre de sortir de la boucle
◉ Gérer les interruptions et les changements de contexte, corrections et retours arrière
◉ Permettre le Bot-to-Human Handoff: vers une page web, vers un appel téléphonique, vers un
humain…

38. ◉ Adaptez vos réponses à la plateforme et au besoin
◉ Quick Replies, Cartes, Carrousels, …
◉ Simple formulaire avec des questions fermées ou FAQ
◉ Avez-vous besoin d’un NLU de bout-en-bout ?

39. To chatbot or not to bot
Quel est votre problème ?
Money Transfer App - Support
Le virement n’a pas marché
Compte chèque
3004 1234 1234 1234
Compte d’épargne
3004 1234 1234 1234
Compte joint
3004 1234 1234 1234
Sélectionnez le compte
Je n’ai pas reçu la somme
Le destinataire n’a rien reçu
Quel est le type de problème ?

40. Question de l’utilisateur
Réponse
SI Métier
Texte
Connecteurs
Interfacedechat
Réponse
Intention / entités
Moteur de langage naturel (NLU)
Interprétation
Logique métier
Moteur conversationnel
Traitement conditionnel
API / base de données
Action ou recherche d’informations
(Backend)
Chatbot
Utilisateur

41. Votre chatbot aura autant de valeur
que les données sur lesquelles il s’appuie

42. Pour votre client ou votre employé
Est-ce que votre FAQ a de la valeur ?
Est-ce que les clauses du contrat ont de la valeur ?
Est-ce que les montants ont de la valeur ?
Est-ce que le suivi d’un remboursement a de la valeur ?

43. Comment se passe un projet Chatbot ?

44. Rôles théoriques sur un projet chatbot
Développeur
Chatbot
Crée la logique
conversationnel (NLP) et
intègre les API métier
+ l’IT pour la création de
nouvelles API métier
Linguiste et
entraîneur
Collecte et crée les
données d'entraînement
servant au NLU
+ dialoguiste pour créer
des échanges plus
complets
Superviseur
Examine les interactions
(phrases utilisateur +
réponses bot) et ajuste
l’entraînement
Il lève des alertes en cas
de nouvelles tendances
UX / CUX
Coordonne les tests
utilisateur et valide la
pertinence des
interactions chatbot
+ scénariste pour créer
un persona du chatbot
en accord avec les
valeurs et l’univers du
service
(ton, registre, vocabulaire)
Développeur
Intégrateur
Crée l’application mobile
ou web et intègre les API
du chatbot
Responsable
métier
En charge de la vision et
la définition du périmètre
fonctionnel du chatbot
Lecture complémentaire: https://www.meta-media.fr/2018/06/06/dialoguiste-pour-robot-lhumain-derriere-la-machine.html

45. Principaux moments du projet
Atelier Vision et Cadrage fonctionnel
Définir les enjeux et attentes du projet ainsi que les besoins principaux
auxquels devra répondre le bot
Atelier fonctionnel et UX
Définir l'Experience Map, les persona et scénarios détaillés auxquels
devra répondre le bot
Ateliers Conversational UX
Concevoir les différentes interactions conversationnelles, arbitrer sur les
scénario inadaptés
Ateliers avec les équipes IT Valider les API disponibles, les technologies, les licences, l’hébergement
Atelier Légal et la sécurité
Définir la politique de confidentialité et les conditions d'utilisation du
chatbot (RGPD)
Tests utilisateurs Tests à la volée (dans la rue), panel sélectionné
Transfert de compétences Maintenance technique et éditoriale

46. Un projet chatbot, c’est :
• Un projet de software delivery comme une web app ou une app mobile
• Ouvrir son SI (API) à des services tiers (SaaS)
• Héberger une logique conversationnelle (technique et métier)
• Avoir des ressources pour entraîner, superviser et faire la maintenance :
• De la logique conversationnelle
• Du contenu éditorial
• Des briques techniques

47. Il faut superviser
J+0 J+7 J+30

48. VOTRE VRAIE PRIORITE N°1
Superviser le chatbot en production
Chatbot Master
Entraîneur de Chatbot
Chief Bot Officer

49. Et faire de la supervision

51. En synthèse
• C’est un marché en émergence et très prometteur
• Il faut identifier correctement les usecases pertinents
• Les utilisateurs ont encore besoin de temps pour adopter les chatbots
• Un projet chatbot doit être abordé comme un projet mobile ou web
• Ce n’est pas plug-and-play, ni deploy-and-forget

52. Un chatbot n’est pas un service à part entière
C’est une des facettes de la relation client multi-modale

53. Investissez maintenant sur les principes
Chatbot et vos bases de connaissances (API/DATA)
et non sur les technologies qui seront
obsolètes dans 1 an

54. QUESTIONS

55. Bonus
Ne démarrez une Chatbot Factory
que si vous en avez déjà créé au moins 5 chatbots
Le métier est-il mutualisable ?
La technologie est-elle mutualisable ?
Les APIs sont-elles les mêmes ?
Quelle est l’autonomie des équipes locales ?