L’année 2017 a principalement été marquée par l’essor des chatbots, des agents conversationnels qui permettent de répondre de manière automatisée à un grand nombre de questions récurrentes auprès des consommateurs d’une marque.

Au-delà de l’effet de mode, ces services de messagerie sont particulièrement attrayants. En effet, le coût de développement d’un bot est bien inférieur à celui d’une application à part entière. Par ailleurs, l’automatisation des tâches via ces bots permet une réduction des coûts en termes de SAV et CRM. Néanmoins, les chatbots semblent présenter quelques limites.

Le chatbot, un outil aux compétences limitées

Les chatbots, ces robots conversationnels dotés d’une intelligence artificielle, apparaissent progressivement sur les ordinateurs et smartphones des utilisateurs. Ils sont censés entretenir une discussion avec un humain grâce à un service de messagerie. L’objectif est donc que ces robots puissent conseiller le client et répondre à ses requêtes. Les bots repèrent des mots-clés et répondent aux consommateurs grâce à des réponses pré-enregistrées conçues par des humains. Ils ne sont ainsi pas totalement autonomes car l’humain reste au cœur de ce commerce conversationnel.

Facebook Messenger a été l’un des premiers à s’ouvrir aux annonceurs en proposant à ses utilisateurs de communiquer directement avec les marques et d’obtenir immédiatement les réponses à leurs questions. Dans une publication datant du 22 janvier 2018, des chercheurs du laboratoire spécialisé dans l’intelligence artificielle (FAIR) expliquent que si les chatbots ne parviennent pas à mener des conversations anodines connues sous le nom de « small-talk », c’est parce qu’ils n’ont pas de personnalité cohérente. En effet, ils sont amenés à mener un grand nombre de conversations avec des personnes différentes. Pour y remédier, les chercheurs ont créé la base de données « PersonaChat » contenant plus de 160.000 lignes de dialogue. Il s’agit d’extraits d’échanges entre les internautes, sur la plateforme Amazon Mechanical Turk qui permettront aux chatbots de tenir des conversations plus pertinentes avec les humains. Toutefois, il existe près de 11.000 chatbots sur Facebook ce qui supposerait d’établir d’immenses bases données comme celle réalisée par le FAIR.

Le Machine Learning, une technologie qui monte

Le Machine Learning ou « apprentissage automatique » pourrait bien être responsable des limites des chatbots. En effet, cette technologie peut être utilisée pour faciliter le travail, réaliser des économies ou booster le chiffre d’affaires des entreprises. Si le Machine Learning a différentes vocations, il fait office de compensation pour toutes les sociétés qui ne disposent pas des compétences linguistiques nécessaires. Il vise à reproduire un comportement en concevant un système capable d’apprendre à partir d’exemples de problèmes à résoudre. Cette technologie est donc limitée par la qualité des données qu’on lui fournit. Mais c’est aussi cette capacité à reproduire les comportements sans avoir à la comprendre qui fait que les entreprises auront davantage tendance à s’orienter vers le Machine Learning plutôt que les chatbots. Enfin, il faut ajouter que l’aspect productif du chatbot n’est pas réellement vendeur. Toutefois, les acteurs commencent à imaginer des cas d’utilisation de plus en plus larges comme l’automatisation des services de gestion interne ce qui devrait contribuer à dévoiler tout son potentiel.