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DevFest 2019 - Retour sur 3 années à developper des bots !
- 3. Retour sur 3 années à developper des bots ! Alex Nicol @nicol_alexandre
- 4. Alex Nicol Software Engineer / Conversational system expert EDF Energy R&D UK Centre — Digital Innovation team Previously: Open Ocean, Evernet,… ENIB @nicol_alexandre webnicol.fr GitHub: alexandrenicol Alex Nicol @nicol_alexandre
- 5. Alex Nicol @nicol_alexandre 2016 // Notre premier Alexa Skill
- 7. Alex Nicol @nicol_alexandre 28 septembre 2016: EDF Energy est l’un des 12 partenaires d’Amazon pour le lancement de l’Echo en Angleterre
- 10. 2017 // Bots, bots, bots… Alex Nicol @nicol_alexandre
- 11. Alex Nicol @nicol_alexandre Par où commencer ? • Persona • Langage / façon de parler • Design de dialogue & conversation • Platform
- 12. Alex Nicol @nicol_alexandre On l’a fait ! 🎉🎉🎉 • Drôle • Facebook Messenger • Factures, contrats, données de conso…
- 14. “It was twatty” - Beta tester nº2 Alex Nicol @nicol_alexandre
- 15. Alex Nicol @nicol_alexandre On la fait ! Plusieurs erreurs • Drôle ❌ • Facebook Messenger ❌ • Factures, contrats, ✅ données de conso… • + Répétitif ❌
- 16. L’importance de la platforme. Alex Nicol @nicol_alexandre
- 19. Des millions de personnes utilisent Messenger pour se parler entre eux, tous les jours et depuis plusieurs années. Discuter avec un bot en utilisant le même outil peut donc paraitre difficile. Alex Nicol @nicol_alexandre
- 20. Alex Nicol @nicol_alexandre Des problèmes similaires pour les live- chats • Adaptation du langage • Quantité d’information • Contexte du contact
- 21. Alex Nicol @nicol_alexandre Texte != vocale
- 22. Avoir une conversation avec un objet. La science-fiction nous en a fait rêver. Mais aujourd’hui cette expérience n’est toujours pas naturelle. Alex Nicol @nicol_alexandre
- 23. Alex Nicol @nicol_alexandre (Sur)charge cognitive.
- 24. Alex Nicol @nicol_alexandre Maximes de Conversation - Paul Grice 1975 • Qualité: Information véritable. • Quantité: Autant d’information que nécessaire, mais pas plus. • Pertinence • Manière: Information concise. Pas d’ambiguïté.
- 25. Alex Nicol @nicol_alexandre Confirmation et compréhension • Confirmation explicite vs implicite vs hybride • Erreur de reconnaissance vocale • Entrée utilisateur
- 26. 2018 // Pousser les limites Alex Nicol @nicol_alexandre
- 27. Alex Nicol @nicol_alexandre Intelligence collective • Combiner une base de donnée en graph, un moteur de recommendation et un système de NLP pour déterminer la réponse la plus pertinente pour chaque profil de client. • Basé sur les interactions entre les clients et le bot.
- 28. Alex Nicol @nicol_alexandre Multimodalité • Connaitre l’état (ou l’avancement) d’un dialogue entre un humain et un bot, quelque soit l’interface choisi. • Envoyer des informations et des réponses en simultané sur plusieurs types d’interfaces. • Contrer la surcharge cognitive, et les problèmes de reconnaissance vocale.
- 29. Alex Nicol @nicol_alexandre // Points clés
- 30. Alex Nicol @nicol_alexandre I. AI != Bot • Les bots sont des moyens de communications. • Pas besoin d’être un expert en Deep Learning. • De très bons NLPs open-sources existent. (NLP.js)
- 31. Alex Nicol @nicol_alexandre II. Texte != Vocale III. Choix de la plateforme
- 32. Alex Nicol @nicol_alexandre IV. UX First • L’expérience utilisateur avant tout. • Contexte de la discussion. • Langage/Persona • “Jobs to be done”
- 33. Alex Nicol @nicol_alexandre V. Découvrabilité des skills et de leurs fonctions. • La plupart des utilisateurs d’Echo ou de Google Home ne savent pas ce que sont les skills. • “Qu’est ce que tu sais faire?”
- 34. Alex Nicol @nicol_alexandre VI. Ne pas en abuser. • Tout ne peut pas être bot-er. • Un système conversationnel n’est pas forcement la meilleur solution.
- 36. Alex Nicol @nicol_alexandre // Points clés: I. AI != Bot II. Texte != Vocale III. Choix de la plateforme IV. UX First V. Découvrabilité VI. Ne pas en abuser
- 38. Thank you. Questions? alex@webnicol.fr @nicol_alexandre Alex Nicol @nicol_alexandre
Notes de l'éditeur
- Bonjour à tous ! Je vais commencer par vous raconter une histoire. Fin 2015, mon chef a été visiter le centre R et D d’EDF en Californie. Quand il est revenu, il avait avec lui une boite noire. Cette boire noire pouvait écouter, comprendre et parler.
- Cette boite noire, c’était un Amazon Echo. Et dans l’Amazon Echo, il y a Alexa, l’assistante virtuelle d’Amazon.
- La découverte de l’Amazon Echo et d’Alexa marque pour notre équipe le commencement de trois années de recherche et développement sur les systèmes conversationnels. Je suis Alexandre Nicol, et aujourd’hui je vais résumer les points clés de ces trois dernières années.
- Je travaille pour le centre R et D d’EDF en Angleterre, à Brighton. Je suis développeur dans une équipe en charge d’explorer les innovations dans le digital. Je suis né à 20 minutes de Brest, j’ai fait l’ENIB, et je suis donc particulièrement heureux d’être ici au DevFest du bout du monde. Vous l’aurez surement deviné, les principaux sujets sur lesquelles j’ai eu la chance de travailler ces dernières années ont été autour de l’exploration, du design, et du développement de systèmes conversationnels.
- En 2016, après avoir découvert l’Amazon Echo et Alexa, nous avons décidé d’investir de notre temps pour créer un premier prototype.
- Ce prototype démontrait comment un Alexa Skill – une application vocale pour Alexa – permettait à nos clients d’accéder aux informations de leurs comptes EDF, et donc d’interagir avec EDF Energy de façon immédiate, et en n’utilisant rien de plus que leur voix et leurs oreilles. Ce prototype est très rapidement devenu un projet à part entière, supporté par la direction numérique et par Amazon. Le but de notre projet est donc passé de la création d’un prototype à la création de la première application vocale pour les clients d’EDF Energy, et d’être prêt pour le lancement de l’Amazon Echo en Angleterre.
- Le 28 septembre 2016, Amazon lançait ses enceintes connectées au Royaume-Uni, et EDF Energy faisait partie des 12 partenaires d’Amazon pour le lancement, à côté d’entreprise comme Uber, Sky Sports, ou le Guardian. Pour nous, ce projet a été une réussite complète.
- Le même mois, Google a racheté Speaktoit, une start-up qui a créé un outil de Natural Language Processing alors appelé API.AI. Cet outil deviendra plus tard Dialogflow. Si vous avez déjà chercher à faire un chatbot, alors vous avez probablement déjà entendu parler de Dialogflow. Pour nous, il y avait un message clair derrière cette acquisition : les chatbots, qu’ils soient textuels ou vocales, allait être au-devant de la scène.
- Quelques semaines plus tard, Wired écrivait mêmes que les applications mobiles étaient en train de disparaitre et allaient être remplacé par les bots.
- Notre objectif pour 2017 était donc clair. Nous allons faire des bots, plein de bots, avec de la voix, du text, pour Alexa, sur Facebook, sur Skype, sur Slack… Des bots partout ! Mais ça n’a pas été aussi simple que ça. Notre skill EDF Energy faite en 2016 était pas mal, mais elle était loin d’être parfaite. On a fait des erreurs, parce que la technologie était jeunes, parce que l’on ne connaissait pas les principes de conversation, et encore moins lorsque cette conversation à lieu entre un humain et un robot.
- Les premiers travaux de 2017 ont donc été portés sur ce sujet. Apprendre à créer un persona pour nos chatbots, apprendre à utiliser un langage et une façon de parler qui correspondent à notre marque et aux actions que nos utilisateurs allaient faire avec notre chatbots. Et enfin apprendre à mettre au point un dialogue qui fonctionne entre un humain et un robot.
- Et c’est ce qu’on a fait. On a créé un chatbot. Il était drôle, tout en étant prudent. Il fonctionnait sur Facebook Messenger, et il permettait à nos utilisateurs de changer leur contrat, d’accéder à leurs factures, et même de savoir combien d’argent ils dépensaient sur leur chauffage en temps réel.
- On l’a fait tester par quelqu’un de nos clients.
- Ça n’a pas très bien marché.
- Notre bot ne correspondait aux attentes de nos clients. Nous pensions que faire un bot plus ou moins drôle était la bonne approche, mais nos clients voulaient quelque chose de sérieux, parce qu’on parle de leur argent. Nous pensions que nous devions faire confirmer le choix de nos utilisateurs à chaque étapes clés de la conversation, mais les utilisateurs ont trouvé l’expérience répétitive et pas naturel. Nous pensions que Messenger était la bonne plateforme pour notre bot, mais nos utilisateurs auraient préféré parler au bot sur le site d’EDF Energy. Il y avait des bonnes choses aussi bien sûr, mais je vais insister sur nos erreurs.
- Dans un premier temps je voudrais parler des plateformes sur lesquelles vous pouvait faire des bots.
- Facebook Messenger apparaissait comme le choix naturel pour notre bot. Il y a une API, une bonne documentation, et des fonctionnalités additionnelles ; comme les menus, les listes, les carrousels, les réponses rapides et bien d’autres. Toutes ces fonctionnalités permettent aux développeurs d’enrichir la conversation, de la rendre plus interactives, et surtout de réduire la quantité de texte que va être entré par l’utilisateur et donc de réduire la quantité de texte que système devra analyser dans la partie Natural Language Processing. Tout ça, ceux sont des choses superbes pour un bot. Mais Messenger, en tant que plateforme, a quelques problèmes.
- Premièrement, Facebook. Les gens - en générale – ont de moins en moins confiance en Facebook lorsqu’il s’agit de leurs données personnelles. Pas l’idéal pour notre chatbot.
- Deuxièmement, Messenger est une application qui est utilisée par des millions de personnes tous les jours pour envoyer des messages entre eux. Les utilisateurs de Messenger sont habitués à utiliser cette application pour discuter avec d’autres personnes, et ils font ça en utilisant un langage, une façon de parler qui sont spécifique à ce type de conversation. Il devient donc difficile, et pas vraiment naturel d’utiliser la même application pour effectuer autres choses, comme discuter avec des robots. On ne devrait pas s’attendre à ce que nos utilisateurs adaptent leur façon de s’exprimer pour pouvoir accomplir une tache en utilisant notre bot. Nous, créateur de bot, nous nous devons d’anticiper comment nos utilisateurs veulent accomplir une tache, et c’est à nous d’adapter nos systèmes pour qu’ils soient le plus naturel possible.
- Ce problème d’adaptation du langage et très commun pour les chatbots textuelles. Il existe aussi pour les chatbots de type ‘live-chat’ que vous pouvait trouver sur les sites internet de différentes marques. Où par exemple, certaines personnes vont envoyer un message comprenant, bonjour, leur nom, leur numéro de client, la description de leur problème, une phrase de frustration et vous dire que vous êtes des voleurs d’argent, tout ça dans le même message. Pas idéal pour votre chatbot qui attend une intention par message.
- Ce problème il est moins fréquent pour les chatbots vocaux qui vivent sur un appareil comme l’Amazon Echo.
- Même si on en rêve depuis Kit et K2000, avoir des discussions avec des boites noires reste quelque chose de très nouveau pour la plupart d’entre nous. Et ce sont donc les fabriquant de ces boites noires qui définissent comment il faut interagir avec elles. On voit bien dans des systèmes comme Alexa ou Google Assistant, la nécessité de parler au bon bot, en disant par exemple « demande à » ou « parle à »
- Cela dit, en tant que système conversationnel, les Echos et Google Homes ne sont pas parfait, plus précisément ceux sans écrans. Il y a quelque chose qui s’appelle la charge cognitive. En gros, ça représente l’effort que la mémoire doit faire pour retenir une information. Quand on utilise un appareil qui n’utilise que la voix et l’audio, il est très simple de transformer cette charge en une surcharge, et donc de perdre l’information. Prenons un exemple. Imaginez qui vous demandez à Alexa la liste des meilleurs restaurant sur Brest. Et Alexa répond avec une liste de tous les restaurants qui ont une note de 4 ou 5, et donne leur adresse, le type de cuisine et une indication du prix. Je peux vous garantir qu’après le cinquième restaurant, vous aurez oublié le troisième de la liste.
- Travailler sur un système sans écran, ça veut dire que l’information transmise dans la réponse ne va vivre seulement dans la mémoire de son utilisateur. Elle ne sera pas affichée sur un écran. Il est donc très important que cette information soit la plus concise possible, et qu’il soit facile pour votre utilisateur de redemander cette information si elle n’a pas été comprise du premier coup.
- Un autre point important sur ce type de système, c’est la confirmation et la compréhension d’une entrée utilisateur. Suivant le dialogue, il se peut que votre système pose une question à l’utilisateur. Sur un système textuel, l’utilisateur va généralement se relire, ou bien à minima inconsciemment, tout en tapant sa réponse, s’assurer qu’il s’agit bien de ce qu’il veut envoyer et pourra même changer sa répondre avant de l’envoyer. Dans un système qui est uniquement vocale, ce n’est pas possible. Je suis certain que vous avez dit « oh ce n’est pas ce que je voulais dire » lors d’une discussion avec quelqu’un. Ce comportement il est naturel pour nous, mais pas pour un bot. De plus, même si vous dites ce que vous voulez dire, il se peut que la reconnaissance vocale se trompe. Il est donc essentiel d’ajouter cette petite étape de confirmation lorsqu’il s’agit d’un choix important dans une conversation» De la même façon, évitez de demander à vos utilisateurs de dicter leurs numéros de commandes en utilisant la voix. N’importe quel nombre à plus de 4 chiffres à très peu de chance d’être compris du premier coup par de tel systèmes. Et la seule chose que votre système arrivera à faire c’est de rendre fou de frustration vos utilisateurs.
- L'année dernière, un de nos principaux projet de recherches a été d’essayer de mettre au point un système multimodal, utilisant la voix et le visuel en simultanée pour réduire au maximum les frictions et frustrations créés par ses systèmes. Grace à Alexa, un simple site web codé en Vue.js , le tout relié par un backend utilisant les WebSockets, nous avons créé un système complètement stateful mais qui utilise différents types d’interfaces. Nous voulions tirer parti des avantages de la voix là où ça avait du sens, et de l’avantage d’un écran et d’un clavier dans d’autre cas. Les résultats prouvés par ce projet de recherche ont été très concluant, et nous réfléchissons donc aujourd’hui à rendre cette technologie disponible pour nos clients.
- On a appris énormément de chose, et je pourrais en parler pendant des heures, mais je vais devoir bientôt m’arrêter. Pour conclure je voudrais passer - ou repasser - sur certain point.
- AI et Bots ne sont pas le même chose. Les bots, qu’ils soient texte ou vocal, sont un moyen de communication, une interface utilisateur. Ils utilisent en générale un certain type d’intelligence artificielle, comme par exemple pour le natural language processing, ou la reconnaissance vocale. Chose que j’entends assez souvent aussi, vous n’avez pas besoin d’être un expert en machine learning pour faire des bots. Il y a énormément d’outil en ligne dispo qui feront ce boulot pour vous. Vous pouvez aussi trouver des outils de création de bot en ligne sans avoir besoin de coder. Généralement vous allez être très limité par ce genre d’outil, ce n’est pas quelque chose que je recommande pour la plupart des cas.
- 2. Comme j’ai dit précédemment, créer un bot vocal ou un bot texte, c’est vraiment différent, je ne reviens pas plus dessus. 3. Pareillement, lorsque vous choisissez une plateforme pour votre bot, que ça soit Skype, Slack, Messenger ou votre site web voire votre appli mobile, soyez sûr qu’elle réponde à vos besoins et donc aux besoins de vos utilisateurs. Mais n'hésitez pas à utiliser les fonctionnalités additionnels de ces plate-forme pour alléger le dialogue.
- UX First. L’expérience utilisateur avant tout, c’est une approche qu’on a choisi de suivre dans notre équipe. Comment est-ce que vos utilisateurs vont utiliser votre bot, pourquoi est-ce qu’ils vont l’utiliser, dans quel contexte, quelle façon de parler vous devez utiliser, une image peut-elle dire plus qu'un paragraphe ? … Vous pouvez passer des mois à chercher le meilleur outil de natural language processing – et croyez-moi je parle par expérience – ça ne servira à rien si vous n’avez pas répondu à ces questions et si les dialogues que vous avez mis au point ne correspondent pas aux attentes de vos clients.
- Pour finir, je ne pense pas que l’on puisse tout transformer en bot, ou que l’on devrait le faire. Plusieurs fois j’ai eu des personnes me poser ce genre de question : « est-ce qu’on peut faire un bot pour que mes employés puissent facilement trouver les points clés de la RGPD ? » Dans 90% des cas, ma réponse a été la suivante. Est-ce que vous avez vraiment besoin d’un bot pour faire ça ? Est-ce qu’au final, ce que vous avez besoin ce n'est une meilleure organisation de l’information, et d’un moteur de recherche ou d'une interface utilisateur digne de ce nom. Dans d’autre cas, un système conversationnel n’est peut-être juste pas du tout adapté aux besoins, et voici une vidéo qui illustre bien ça.
- C’était donc l’histoire de mon équipe et de nos boites noires. J’espère que vous avez apprécié et que ça pourra vous être utile.
- C’était donc l’histoire de mon équipe et de nos boites noires. J’espère que vous avez apprécié et que ça pourra vous être utile.
- If you have any questions, I think we still have about 10 minutes and otherwise feel free to contact me on LinkedIn, Twitter, or via email. Thank you!