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Tock & Mélusine REX IA Open Source #AIParis 2020

  • 1. 2 Solutions IA Open Source créées par des grands comptes en France Tock / Mélusine 15 SEPT. 2020
  • 3. CONVERSATIONNEL, CHATBOTS & ASSISTANTS VOCAUX Tock.ai
  • 4. ILS SONT CONSTRUITS AVEC TOCK CHEZ E.VOYAGEURS SNCF Tock.ai
  • 5. ARCHITECTURE D’UN BOT CONVERSATIONNEL « Je veux aller à Marseille demain » STT NLP Intention : recherche Destination : Marseille Date : demain Action / Réponse Recherche, filtres Règles métier Présentation des résultats Back-office CRM / CSP ( ) Modèle métier et logique conversationnelle Tock.ai
  • 6. INTÉGRATIONS TOCK : CANAUX, NLP, LANG., CSP… « Je veux aller à Marseille demain » STT NLP Intention : recherche Destination : Marseille Date : demain Action / Réponse Recherche, filtres Règles métier Présentation des résultats Back-office CRM / CSP ( ) Modèle métier et logique conversationnelle Tock.ai
  • 7. TOCK STUDIO : ANALYSE DU LANGAGE & APPRENTISSAGE SUPERVISÉ Tock.ai • Tock Studio • Intentions / entités / sous-entités • Qualification & reconstruction à chaud • Suivi performance & qualité des modèles
  • 8. CONSTRUCTION DE DIALOGUES ET D’ARBRES DE DÉCISION Tock.ai • Interfaces pour créer des dialogues • Réponses riches (images, boutons, caroussels) • Gestion des règles & réponses (par canal, par langue, Feature Flipping, etc.) • Arbres de décision, navigation par sous-intentions ou entités
  • 9. ANALYSE DES DIALOGUES & TENDANCES Tock.ai • Analytics • Graphiques (histogrammes, • camemberts, Sankey…) • Tableaux triables • Exports CSV
  • 10. ET AUSSI… • Orchestration , metabots & fédération d’assistants • En production depuis 2019 • Supporté dans Tock via API Tock.ai
  • 11. Pourquoi avoir construit une plateforme conversationnelle ? Pourquoi Open Source ?
  • 12. POURQUOI AVOIR PRIVILÉGIÉ L’OPEN SOURCE • Rester agiles et réactifs (pas d’effet « boîte noire ») • Capitaliser compétences et savoir-faire (tech, UX, produit…) • Conserver le cœur de valeur (modèles statistiques métier) • Maîtriser les coûts (hébergement, multicanal, multilingue, multibots…) Tock.ai
  • 13. NOS DÉBUTS DANS LE CONVERSATIONNEL (2016) • Commencer par le transactionnel • Une vraie équipe pluridisciplinaire autonome pour chaque bot (jusqu’à 15 personnes / DevOps UX PO) • Pas d’équipe / budget dédiés à la plateforme • « Code-first » en Kotlin Tock.ai
  • 14. DE CONSOMMATEUR À PRODUCTEUR • 2017 : GitHub • 2018 : Devoxx & Meetup • 2019 : domaine tock.ai plateforme libre-service hackathon public Paris Open Source Summit • 2020 : support à la communauté AlloCovid AI Paris Tock.ai
  • 15. DES SUCCÈS POUR L’ENTREPRISE • Des projets réussis, un rythme soutenu • Emergence de nouveaux métiers et savoir-faire • Une filière qui s’est structurée (2 → 6 assistants et 15 → 40 personnes en 2019) • Une posture d’innovation différenciante, contribuant à l’image de l’entreprise / marques • Fidélisation des talents, attractivité Tock.ai
  • 16. DES RÉCOMPENSES DE LA COMMUNAUTÉ • « Best Robot Experience » 2018 • « Best Robot Experience » 2019 • « Meilleure Stratégie Open Source » 2019 Tock.ai
  • 17. VERS DE NOUVEAUX DÉFIS À RELEVER… • RGPD • Désintermédiation • Souveraineté numérique • Etat de l’art IA (Deep Learning, Question Answering, BERT, Sentiment Analysis, NLG…) • Animation & gouvernance OSS Tock.ai
  • 18. AVEC UNE COMMUNAUTÉ QUI GRANDIT… • Gitter animé, issues GitHub, contributions externes (Rocket.Chat, DialogFlow) • Des ESN & PME qui commencent à proposer développements ou support sur Tock • Tock utilisé hors SNCF : AlloCovid LinTO.ai (Linagora) ENEDIS Tock.ai https://doc.tock.ai/ (licence Apache 2)
  • 19. Melusine par Frédéric de Javel #OSSbyMAIF #chaqueactecompte
  • 20. Melusine, pour assister et fluidifier la relation les grandes étapes T4 2016 Lancement POC avec startup IA Désillusion sur la pertinence technologique - RDV manqué sur la valeur promise T4 2017 Promesses de valeur Attractivité/Désirabilité démontrer T2 2017 Melusine devient un socle stratégique de l’entreprise - Concentrant la majorité des cas d’usages NLP - engagement pluri-annuel réaffirmé 2020 T1 2019 01/2018 Se forger une conviction partage du rex avec métiers, confirmation de la valeur et des pré-requis - Engagement d’un POC "maison" sur un périmètre simplifié pour confirmer le pré-réquis (compétence, tech,…) Construction trajectoire produit - Démultiplication des cas d’usage confirmerdévelopper T4 2018 03/2018 Généralisation Melusine - Visibilité/Reconnaissance Communication, acculturation, partage Pitch vision et alignement métiers/Sponsors engagement expérimentation
  • 21. Contexte Projet 15 000 Emails / jour Large volume d’emails entrants En augmentation constante ✗ ✗ ✓ Nombreux transferts entre entités Solution IA déployée en production à la MAIF Un routage complexe : Augmentation des délais de prise en charge de l’email ! > 2 jours Délai supplémentaire par re-routage
  • 22. La réponse technique Traitement automatique du langage
  • 23. Formule de politesse Fonctionnalités de Mélusine Data Prep / Cleaning Extraction de mots clés Classification Text cleaning spécifique aux emails Résumé des emails Catégoriser les emails Analyse Sémantique Identification de thèmes au sein d’un document (non-supervisée) Salutations Remerciements Signature Corps du mail Détection intentions Reconnaissance d’entités : demande de documents, remerciements, … +
  • 24. Résultat : évolution de l’ihm conseiller
  • 25. IA en production : les chiffres clés 3 000 000+ emails analysés 84% des mails sont routés par l’IA 180 ms de temps de réponse moyen par l’API Diminution de 40%du délai de réponse au sociétaire Agilité dans les déploiements >15totalement transparents pour les utilisateurs
  • 27. Projet Open-Source Melusine 18+ Mois de projet 10+ Contributeurs 10 000+ Lignes de python Melusine en chiffres 182 Stars sur le GitHub Melusine Melusine Déclinaison Open-Source du projet en production à la MAIF https://github.com/MAIF/melusine
  • 28. Les tutoriels : porte d’entrée pour prendre en main Melusine ! Tuto Data Préparation Tuto gestion Mails Transférés Tuto Word Embeddings Tuto Extraction Keywords Tuto Semantic Detector etc Tuto Classification
  • 29. Pourquoi « open-sourcer » le projet ? Contribution à la communauté scientifique, bâti sur des briques open sources. Regards et contributions extérieurs. Contribution scientifique profitable à l’ensemble de la communauté. Effet positif sur la marque employeur. Un code de qualité ++ Une émulation des collaborateurs Transparence vis-à- vis des sociétaires MAIF sur les modèles de traitement des données. ADN MAIF : ouverture de nos savoirs et partage par tous
  • 30. Open-Source ➔ Multiplication des cas d’usages internes pourriez vous s’il vous plait m’envoyer mon relevé d’information ? 0 0 padding Embedding dimension Max sentence length Kernel size Number of filters Kernel size Dropout Dropout Number of filters Dense VAM Global max pooling Dense Meta données : heure de réception, nom de domaine (gmail, outlook …), type de pièce jointes, jour de la semaine Modèle IA Règles métiers emails Enquêtes Comptes-rendus d’expertise MELUSINE Réponse automatique Courrier postal Commentaires Conseillers + gestionnaires Contactez-nous maif.fr Classement automatique Priorisation Routage Synthèse demande Détection insatisfaction Extraction d’informations Appels api depuis digital Appels depuis applicatifs d’analyse
  • 31. Pour une IA éthique Modèles IA en résonnance avec les valeurs de la mutuelle : Utilisation de l’IA non comme un substitut à l’homme, mais comme le moyen d’augmenter son impact et d’améliorer son travail l’IA va aider à « remettre de l’humain dans le travail » : recentrage sur les aspects relationnels et à valeur ajoutée pour toujours plus de qualité dans la relation sociétaire MAIF attentive aux risques du numérique et en particulier aux impacts de nos traitements IA (sociétaux, environnementaux) Réalisation d’une « Check-list » permettant d’identifier risques et faiblesses de nos traitements IA Partagée en open-source Complétée d’un outil d’exploration de données permettant de visualiser la distribution des prédictions d’un modèle IA selon certaines variables afin d’aider à identifier d’éventuels biais discriminatoires
  • 33. • RDV sur https://doc.tock.ai et https://maif.github.io/melusine/ ;-) • L’Open Source a de réels avantages, ça vaut le coup d’y réfléchir • Vous POUVEZ passer de consommateur à producteur • N’hésitez pas à rejoindre/créer des communautés
  • 34. Tock / Mélusine 2 Solutions IA Open Source créées par des grands comptes en France (SNCF & MAIF) Le REX technique : IA & Open Source Un sujet pour les grands comptes en 2020 ? (SNCF, ENEDIS, MAIF, TOSIT) La table ronde : RDV @