2016 Chatbots révolution? Plouf, plouf !
Font les ricochets dans l’eau, et puis plus rien ?
En 2016, on nous annonçait le tsunami des chatbots à venir dès l’année suivante… Et dans nos contrées, nous ne voyons pas la vague du tout, même en 2018! Alors ?
J’ai pu lire un article en anglais qui décrivait très bien mon sentiment à ce sujet ! Qui se résume dans la phrase que je ne savais pas issue de Bill Gates:
“Nous surestimons toujours à court terme et sous-estimons à long terme”
Ci-dessous la version traduite de l’article de Justin Lee en lien ici
Voici mon analyse :
Pas en développement ? C’est faux, il faut regarder plus loin !
En réalité, les bots se développent en production, mais dans les pays où le Cloud et les Applications ne se sont pas déjà aussi bien ancrées dans les cultures (Afrique/Asie), ou bien dans les pays où le changement est moins résistant (Chine/Corée du sud). Des Apps conversationnelles pour du micro-crédit aux systèmes de commandes par conversations, elles existent et se développent, en Inde, en Asie et en Afrique… Les pilotes ne sont désormais plus aux USA. Dans quelques années, les innovations numériques ne seront plus exploitées en premier sur les USA, comme précédemment, mais sur l’Asie et l’Afrique…
Je vais devoir changer mes habitudes de veilleurs des technologies numériques et du digital !
Apps vs Chatbot ? Je rejoins l’analyse de Julien !
Les Chatbot ne remplacent pas les App, mais ajoutent une interface homme-machine différente et complémentaire. Ces interfaces alternatives peuvent parfaitement convenir sur des systèmes pertinents (en voiture, sur des chantiers…), mais s’avérer pas encore assez performantes et surtout, simplement pas assez adoptées par une population rodée au cliquodrome des smartphones: Un conseil, cibler donc les jeunes enfants pour ces interfaces, comme avec Oyoty, et les Seniors digital victims, qui ont du mal avec le tactile…
Qu’en pense la Master en interface hommes-systèmes ? Cathleen Kotté Cathleen Kotté ?
Les chatbots et les IA vont révolutionner tout, malgré tout !
Mais plus tard… Relativement proche toutefois ! Avec plus de douceur…
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Voici l’article traduit de Justin Lee (assisté par le chatbot de Google translate)
Les chatbots étaient la prochaine grande chose: que s’est-il passé?
Oh, comment les gros titres ont explosé:
“… le changement du paradigme bot de 2016 va être beaucoup plus perturbant et intéressant que le passage de la dernière décennie du Web aux applications mobiles.”
Les chatbots étaient The Next Big Thing.
Nos espoirs étaient élevés. Les yeux brillants et la queue touffue, l’industrie était mûre pour une nouvelle ère d’innovation: il était temps de commencer à socialiser avec des machines.
Et pourquoi cela ne le seraient pas ? Tous les panneaux de signalisation indiquaient un succès fou.
La messagerie était énorme! Le marketing conversationnel était un nouveau mot à la mode! WeChat! Chine!
De plus, il devenait clair que l’offre dépassait massivement la demande en ce qui concerne ces applications embêtantes et difficiles à construire.
Lors du Mobile World Congress 2017, les chatbots étaient les principales têtes d’affiche. Les organisateurs de la conférence ont cité « une acceptation écrasante lors de l’événement du déplacement inévitable de l’attention des marques et des entreprises vers les chatbots».
En fait, la seule question importante concernant les chatbots était de savoir qui monopoliserait le terrain, et non si les chatbots décolleraient en premier lieu :
“Est-ce qu’une seule plate-forme émergera pour dominer l’écosystème chatbot et assistant personnel?”
Un an plus tard, nous avons une réponse à cette question.
Non.
Parce qu’il n’y a même pas d’écosystème pour qu’une plate-forme domine.
Trompé par un autre cycle de buzz spéculatif
Les chatbots n’étaient pas le premier développement technologique à être parlé en termes grandioses et ensuite s’effondrer de façon spectaculaire.
Le cycle de battage ancestral s’est déroulé de façon familière …
- Des articles de TechCrunch ont été écrits.
- Des leaders d’opinion prophétiques, comme Chris Messina , sont intervenus.
- Silicon Valley salivait à la perspective de parler à l’automatisation intelligente.
- Messenger a commencé à déborder de robots.
- Slack a connu une croissance exponentielle et a même lancé un fonds pour l’investissement de bots.
Les attentes ont été construites, construites, et puis … .. Tout s’est un peu effacé.
Le changement paradigmatique prédit ne s’est pas matérialisé.
Et les applications sont, au figuré, encore en vie.
Nous regardons notre optimisme à bout de souffle et nous nous tournons l’un vers l’autre, légèrement déconcertés:
“Est-ce que c’est ça? C’ETAIT la révolution de chatbot qu’on nous avait promise?
Ethan Bloch de Digit résume le consensus général:
“Je ne suis même pas sûr de pouvoir dire que les” chatbots sont morts “, parce que je ne sais même pas s’ils ont été vivants.”
Selon Dave Feldman, vice-président de la conception de produits chez Heap, les chatbots n’ont pas seulement pris un problème difficile et échoué: ils en ont pris plusieurs et tous échoué.
Texte vs. Speech vs. GUI: en diagramme
Les robots peuvent interagir avec les utilisateurs de différentes manières. Le grand fossé est le texte contre la parole. Au début (des interfaces informatiques) était le mot (écrit).
Les utilisateurs devaient taper les commandes manuellement dans une machine pour faire quelque chose.
Ensuite, des interfaces utilisateur graphiques (GUI) sont apparues et ont sauvé la journée. Nous sommes devenus fascinés par les fenêtres, les clics de souris, les icônes. Et bon, nous avons finalement eu la couleur, aussi!
Pendant ce temps, un groupe de chercheurs développait activement des interfaces en langage naturel (NL) vers des bases de données, au lieu d’avoir à apprendre un langage de requête de base de données mystérieuses.
Un autre groupe de scientifiques développait un logiciel de traitement de la parole pour que vous puissiez simplement parler à votre ordinateur, plutôt que d’avoir à taper. Cela s’est avéré être beaucoup plus difficile qu’on le pensait:
… tant d’accents différents, les gens parlent trop vite ou trop lentement, marmonnant, umming et aahing.
Avez-vous dit “reconnaître le discours” ou “détruire une belle plage”? (‘ recognise speech’ ou ‘ wreck a nice beach’)
Le point suivant de l’ordre du jour consistait à tenir un dialogue bidirectionnel avec une machine. Voici un exemple de dialogue (datant des années 1990) avec le système d’ installation de magnétoscope :
Utilisateur: “Bonjour”.
Agent: “Bonjour, quel est votre nom?”
Utilisateur: “Candy”.
Agent: “Bonjour, Candy!”
Utilisateur: “Réglons l’horloge.”
Agent: “Quelle heure est-il?”
Utilisateur: “Il est 11h00.”
L’agent règle l’horloge à 11h00.
Assez cool, non? Le système fonctionne de manière collaborative et fait un travail intelligent pour déterminer ce que l’utilisateur veut.
Il a été soigneusement conçu pour traiter des conversations impliquant des magnétoscopes, et ne pouvait fonctionner que dans des limites strictes.
Les bots des temps modernes, qu’ils utilisent des saisies typées ou orales, doivent faire face à tous ces défis, mais ils travaillent aussi de manière efficace et évolutive sur une variété de plateformes.
Fondamentalement, nous essayons toujours de réaliser les mêmes innovations qu’il y a 30 ans.
Voici je pense, comment nous nous y prenons de la mauvaise façon:
Penser en termes de Bots contre Apps
Une hypothèse surdimensionnée a été que les applications sont «terminées», et seraient remplacées par des robots.
En opposant deux concepts disparates les uns par rapport aux autres (au lieu de les voir comme des entités séparées conçues pour servir des objectifs différents), nous avons découragé le développement des robots.
Vous vous souvenez peut-être d’un cri de guerre similaire lorsque les applications sont apparues il y a dix ans: mais vous rappelez-vous quand les applications ont remplacé Internet?
On dit qu’un nouveau produit ou service doit être deux des suivants: meilleur, moins cher ou plus rapide . Les chatbots sont-ils moins chers ou plus rapides que les applications? Non — pas encore, au moins.
Qu’ils soient «meilleurs» est subjectif, mais je pense qu’il est juste de dire que le meilleur bot d’aujourd’hui n’est pas comparable à la meilleure application d’aujourd’hui.
De plus, personne ne pense que l’utilisation de Lyft est trop compliquée, ou que c’est trop difficile de commander de la nourriture ou d’acheter une robe sur une application. Ce qui est trop compliqué, c’est d’essayer de compléter ces tâches avec un bot — et d’avoir un bot qui échoue.
Un bon bot peut être aussi utile qu’une application moyenne. Quand il s’agit d’applications riches, sophistiquées et multicouches, il n’y a pas de concurrence.
C’est parce que les machines nous permettent d’accéder à des systèmes d’information vastes et complexes, et les premiers systèmes d’information graphique ont été un pas en avant révolutionnaire pour nous aider à localiser ces systèmes.
Les applications modernes bénéficient de décennies de recherches et d’expérimentations. Pourquoi devrions-nous jeter ça?
Mais, si nous changeons le mot «remplacer» par «étendre», les choses deviennent beaucoup plus intéressantes.
Les expériences de bots les plus réussies d’aujourd’hui adoptent une approche hybride, incorporant le bavardage dans une stratégie plus large qui englobe des éléments plus traditionnels.
- Penny fournit des conseils et des alertes bavards à côté d’un tableau de bord et d’une liste de transactions.
- HubSpot Conversations unifie Facebook Messenger, le chat sur site, les médias sociaux, le courrier électronique et d’autres points de vente de messages dans une boîte de réception partagée.
- Layer donne aux développeurs les outils pour créer des expériences de messagerie personnalisées sur le web mobile et sur le web de bureau ainsi que des applications natives.
La prochaine vague sera des applications multimodales , où vous pourrez dire ce que vous voulez (comme avec Siri) et récupérer des informations sous forme de carte, de texte ou même d’une réponse orale.
Bots pour le bien des robots
Un autre aspect problématique de la nature radicale du battage médiatique est qu’il tend à contourner des questions essentielles comme celles-ci.
- Est-ce que mon produit a besoin d’un bot?
- Les plateformes existantes sont-elles capables de supporter sa fonctionnalité?
- Ai-je la patience de construire un bot capable de faire ce que je veux?
Pour beaucoup d’entreprises, les robots ne sont pas la bonne solution. Les deux dernières années sont jonchées de cas où des robots sont appliqués aveuglément à des problèmes où ils ne sont pas nécessaires.
Construire un bot pour le plaisir, le laisser libre et espérer le meilleur ne finira jamais bien:
La grande majorité des bots sont construits en utilisant la logique de l’arbre de décision, où la réponse standardisée du bot repose sur la détection de mots-clés spécifiques dans l’entrée de l’utilisateur.
L’avantage de cette approche est qu’il est assez facile de lister tous les cas qu’ils sont conçus pour couvrir. Et c’est précisément leur inconvénient aussi.
Parce que ces robots sont purement le reflet de la méticulosité et patience que le créateur aura investi; et combien de besoins et d’entrées d’utilisateurs auront-ils pu anticiper?
Des problèmes surgissent lorsque la vie refuse de rentrer dans ces boîtes.
Selon des rapports récents, 70% des plus de 100 000 bots sur Facebook Messenger ne parviennent pas à répondre aux demandes simples des utilisateurs. Ceci est en partie dû au fait que les développeurs n’ont pas réussi à réduire leur bot à un seul domaine d’intérêt.
Quand nous avons construit GrowthBot , nous avons décidé de le rendre spécifique aux commerciaux et aux marketeurs: pas un «tout-rond», malgré la tentation de se surexciter sur les capacités potentielles.
Rappelez-vous: un bot qui fait UNE chose bien est infiniment plus utile qu’un bot qui fait mal plusieurs choses.
Inaccessibilité
Un développeur compétent peut construire un bot de base en quelques minutes — mais un qui peut tenir une conversation? C’est une autre histoire. Malgré le battage médiatique constant autour de l’IA, nous sommes encore loin d’atteindre quelque chose d’humain à distance.
Dans un monde idéal, la technologie connue sous le nom de TALN (NLP)(traitement automatique du langage naturel) devrait permettre à un chatbot de comprendre les messages qu’il reçoit. Mais la TALN (NLP) ne fait que sortir des laboratoires de recherche et n’en est qu’à ses balbutiements.
Certaines plates-formes fournissent un peu de TALN (NLP), mais même le meilleur est la capacité au niveau des tout-petits (par exemple, pensez à Siri qui comprend vos mots, mais pas leur signification).
Comme le souligne Matt Asay , il en résulte un autre problème: l’incapacité à capter l’attention et la créativité des développeurs.
“L’intérêt du consommateur ne se matérialisera jamais avant que l’intelligence artificielle ne puisse s’approcher de l’intelligence humaine.
L’intérêt des utilisateurs dépend de l’intelligence artificielle qui rend la conversation avec un bot valable pour les consommateurs. “
Et les conversations sont complexes. Ils ne sont pas linéaires. Les sujets tournent autour l’un de l’autre, prennent des virages aléatoires, redémarrent ou finissent abruptement.
Les systèmes de dialogue basés sur les règles d’aujourd’hui sont trop fragiles pour faire face à ce genre d’imprévisibilité, et les approches statistiques utilisant l’apprentissage automatique sont tout aussi limitées. Le niveau d’IA requis pour une conversation de type humain n’est tout simplement pas encore disponible.
Et en attendant, il y a peu d’exemples de bots pionniers de haute qualité pour montrer le chemin. Comme l’a remarqué Dave Feldman :
“Est-ce que Slack, Facebook, Google, Microsoft, Kik et d’autres ont construit leurs propres bots intégrés pour montrer la voie?
Devraient-ils être plus proactifs avec leurs fonds de robots et leurs incubateurs, embaucher des mentors pour éduquer les participants à la Voie du Bot, ou fournir des ressources d’ingénierie et de conception? Initiatives de Bot stratégique financées par des partenaires de haut niveau?
À mon avis oui, oui, et oui. Quand il s’agit de plates-formes, les développeurs sont les utilisateurs; et nous ne comptons pas sur nos utilisateurs pour comprendre pourquoi ou comment utiliser nos produits. Nous devons les montrer. “
L’interface graphique ne doit pas être rejetée
Il était une fois, la seule façon d’interagir avec les ordinateurs était en tapant des commandes arcanes au terminal. Les interfaces visuelles utilisant des fenêtres, des icônes ou une souris ont révolutionné la façon dont nous manipulons l’information.
Il y a des raisons pour lesquelles l’informatique est passée des interfaces utilisateur texte (GUI) aux interfaces graphiques. Du côté de l’entrée, il est plus facile et plus rapide de cliquer que de taper.
Taper ou sélectionner est évidemment préférable à la saisie d’une phrase entière, même avec un texte prédictif (souvent sujette aux erreurs). Du côté de la production, le vieil adage selon lequel une image vaut mille mots est généralement vrai.
Nous aimons les affichages optiques de l’information parce que nous sommes des créatures hautement visuelles. Ce n’est pas par hasard que les enfants adorent les écrans tactiles . Les pionniers qui ont imaginé une interface graphique ont été inspirés par la psychologie cognitive , l’étude de la façon dont le cerveau traite la communication.
Les interfaces conversationnelles sont censées reproduire la façon dont les humains préfèrent communiquer, mais elles nécessitent un effort cognitif supplémentaire. Essentiellement, nous échangeons quelque chose de simple pour une alternative plus complexe.
Bien sûr, il y a des concepts que nous pouvons seulement exprimer en utilisant le langage (“montrez-moi tous les moyens d’arriver à un musée qui me donne 2000 pas mais ne dure pas plus de 35 minutes”), mais la plupart des tâches peuvent être effectuées efficacement et intuitivement avec des interfaces graphiques qu’avec une interface utilisateur conversationnelle.
Les humains aiment parler aux autres humains
Viser une dimension humaine dans les interactions commerciales a du sens.
S’il y a une chose qui est cassée au sujet des ventes et du marketing , c’est le manque d’humanité: les marques se cachent derrière les numéros de billets , les formulaires de rétroaction , les e-mails , les réponses automatiques et les formulaires «Contactez-nous» .
Le but de Facebook est que leurs bots passent le soi-disant test de Turing, ce qui signifie que vous ne pouvez pas dire si vous parlez à un robot ou à un humain. Mais un bot n’est pas la même chose qu’un humain. Ça ne le sera jamais.
Une conversation englobe bien plus que du texte.
Les humains peuvent lire entre les lignes, tirer parti des informations contextuelles et comprendre les doubles couches comme le sarcasme. Les bots oublient rapidement de quoi ils parlent, ce qui signifie que c’est un peu comme converser avec quelqu’un qui a peu ou pas de mémoire à court terme.
Comme l’équipe HubSpot a identifié :
Les bots offrent un moyen évolutif d’interagir en tête-à-tête avec les acheteurs. Pourtant, ils échouent quand ils ne livrent pas une expérience aussi efficace et délicieuse que les conversations complexes à plusieurs niveaux que les gens ont l’habitude d’avoir avec d’autres humains sur des applications de messagerie.
Les gens ne sont pas facilement dupes, et prétendre qu’un bot est un humain est garanti pour diminuer les retours (sans parler du fait que vous mentez à vos utilisateurs).
Et même ces robots rares qui sont alimentés par la TALN (NLP) de pointe, et excellent dans le traitement et la production de contenu, ne seront pas à la hauteur en comparaison.
Et voici l’autre chose. Les interfaces de conversation sont construites pour reproduire la façon dont les humains préfèrent communiquer — avec d’ autres humains .
Mais est-ce ainsi que les humains préfèrent interagir avec les machines?
Pas nécessairement.
À la fin de la journée, aucune quantité de plaisanteries spirituelles ou de maniérisme humain ne sauvera un bot de l’échec de la conversation.
Où allons-nous à partir d’ici?
D’une certaine manière, ces premiers adoptants n’avaient pas entièrement tort.
Les gens hurlent à Google Home pour jouer leur chanson préférée, commander une pizza de bot de Domino et d’obtenir des conseils de maquillage de Sephora. Mais en termes de réponse des consommateurs et d’implication des développeurs, les chatbots n’ont pas été à la hauteur du battage médiatique généré vers 2015/16.
Même pas approchant.
Les ordinateurs sont bons pour être des ordinateurs. La recherche de données, le calcul des chiffres, l’ analyse des opinions, le regroupement et les recoupements de ces informations.
Les ordinateurs ne sont pas bons pour comprendre l’émotion humaine. L’état de la TALN (NLP) signifie qu’ils n’obtiennent toujours pas ce que nous leur demandons, peu importe ce que nous ressentons.
C’est pourquoi il est toujours impossible d’imaginer un support client, une vente ou un marketing efficace sans l’ indispensable touche humaine : l’empathie et l’intelligence émotionnelle.
Pour l’instant, les robots peuvent continuer à nous aider avec des tâches automatisées, répétitives, de bas niveau et des requêtes; comme des rouages dans un système plus vaste et plus complexe. Et nous les avons fait, nous-mêmes, un mauvais service avec une attente trop haute, trop vite.
Mais ce n’est pas toute l’histoire.
Oui, notre industrie a massivement surestimé l’impact initial des chatbots. L’engouement du démarrage.
Comme Bill Gates l’a déjà dit:
Nous surestimons toujours le changement qui se produira au cours des deux prochaines années et sous-estimons le changement qui aura lieu au cours des dix prochaines années. Ne te laisse pas bercer dans l’inaction.
Le battage médiatique est terminé. Et c’est une bonne chose. Maintenant, nous pouvons commencer à examiner la zone grise au milieu du terrain, au lieu de la zone noire et blanche hyper-gonflée et frénétique.
Je crois que nous sommes au tout début d’ une croissance explosive . Ce sentiment d’anti-climax est tout à fait normal pour la technologie transformationnelle .
La messagerie continuera à gagner en traction. Les chatbots ne partent pas. La TALN (NLP) et l’IA deviennent chaque jour plus sophistiquées.
Les développeurs, les applications et les plateformes continueront d’expérimenter et d’investir massivement dans le marketing conversationnel .
Et je ne peux pas attendre pour voir ce qui se passe ensuite .
