De l'Assistant au Mentor - Intelligence Conversationnelle : Sarah Lecoffre & Antoine Tirante - ECV Digital
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Intelligence
Conversationnelle :
de l’Assistant
au Mentor
Sarah Lecoffre & Antoine Tirante
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 1
Les auteurs
Deux étudiants de l’ECV Digital Paris en mastère II
d’Expérience Utilisateur :
Sarah Lecoffre
UX Designer junior chez Bertin Ergonomie
Antoine Tirante
UX Designer junior chez CNP Assurances
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 2
SOMMAIRE
Préface 4
Introduction 7
Partie I - La Conversation 10
I.1 - Une technologie sociale extraordinaire 11
I.2 - Le schéma conversationnel 13
I.3 - Les particularités des conversations écrites 16
I.4 - L’usage des messageries instantanées 18
Partie II - L’Intelligence : Artificielle et Conversationnelle 24
II.1 - L’IA, source de fantasmes 25
II.2 - L’IA conversationnelle aujourd’hui 30
II.3 - Étude de cas 41
Partie III - De l’Assistant au Mentor 49
III.1 - Pourquoi aller vers un agent conversationnel « mentor » 50
III.2 - Notre vision pour concevoir un Mentor : règles et méthodologies 58
III.3 - Selon quelles conditions les IC Mentors seront acceptées demain 71
Conclusion 76
Sources 81
Remerciements 83
L’Intelligence conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 3
Car je suis cela […], un tireur, un dresseur et un
éducateur, qui jadis ne s’est pas dit en vain :
« Deviens qui tu es ! »
Nietzsche, Ainsi parlait Zarathoustra, 1885
Préface
Par Gilles Moyse
Docteur en Intelligence Artificielle,
co-fondateur de ReciTAL
De l’Assistant au Mentor, l’objectif est ambitieux ! Si l’assistant
nous décharge de tâches qui nous semblent répétitives et
sans intérêt particulier, le mentor à l’inverse nous inspire,
nous guide et chacun des ses conseils est précieux.
Cette hiérarchie des tâches se reflète dans celle du ton que
nous employons avec chacun d’entre eux : directif avec
l’assistant, révérencieux avec le mentor.
La quantité des échanges de l’un à l’autre varie selon cette
même échelle : nous parlons à l’assistant qui nous écoute,
nous écoutons le mentor qui nous parle. Le Zarathoustra de
Nietzsche donne des indications plutôt qu’il n’en reçoit : il
enseigne à trouver sa voie, sans nécessairement suivre son
modèle : « Deviens qui tu es ! ».
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 4
Par ailleurs, cette échelle de l’assistant au mentor abrite
un intermédiaire : l’alter ego, l’ami, le confrère. On lui parle
autant qu’on l’écoute, on lui demande autant qu’il nous
demande.
Comment dans ce cadre inscrire une Intelligence Artificielle
(IA) conversationnelle, entendue ici comme un logiciel
informatique capable d’échanger avec un être humain, à l’oral
ou à l’écrit ?
Les limitations actuelles de l’IA cantonnent presque toujours
les agents conversationnels dans des rôles d’assistant.
Techniquement d’abord, l’IA ne comprend pas le langage
humain et agit aujourd’hui principalement en réponse à
des stimuli simples comme des modèles de phrases, entrés
par des humains et desquels sont extraits des parties
également identifiées par des humains. Si la prise en compte
des fautes d’orthographe, de l’analyse syntaxique, de la
reconnaissance des noms propres ou de la compréhension
de la voix humaine a fait des progrès importants ces
dernières années et peut être considérée comme résolue
dans un certain nombre de cas, les aspects du langage liés à
la compréhension du contexte, à l’adaptation à l’interlocuteur,
à la connaissance générale et à la gestion des émotions
sont encore balbutiants. Peut-on alors imaginer un mentor
sans culture générale, sans intelligence humaine le rendant
capable de s’adapter à son interlocuteur, sans mémoire de
ses discussions passées ?
De même, sur le plan de l’acceptabilité, les robots sont
aujourd’hui majoritairement considérés comme des
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 5
outils sans intelligence destinés à automatiser nos tâches
quotidiennes pénibles. Qui demanderait des conseils
importants et adapterait sa vie en fonction des réponses
données par une machine ?
En termes réglementaires enfin, les lois supposent que
les décisions sont prises par des humains légalement
responsables. Peut-on imaginer un jour se décharger de sa
responsabilité après avoir suivi le conseil d’un robot ?
Ces différentes limitations justifient les qualificatifs
d’ambitieux et novateur au sujet du travail de Sarah et
d’Antoine ! Car même si les obstacles sont encore nombreux
avant de faire d’une IA un mentor, les questions soulevées
ici sont fondamentales et indiquent certaines des directions
de recherches actuelles et à venir de l’IA. En considérant l’IA
comme mentor et plus comme assistant, ce travail ouvre un
champ de réflexion original et prometteur. Espérons donc
que ce mémoire soit une pierre de plus dans la construction
d’une IA générale, bienfaisante, au service de l’humanité, dans
des rôles d’exécution comme de conseil !
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 6
Introduction
Donner de la valeur
humaine aux agents
conversationnels
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 7
Issu de la contraction des mots « Chat », discussion, et
« bot », robot, les chatbots sont des agents conversationnels
intelligents capables d’interagir avec des humains en langage
naturel via un service de messagerie.
Ces agents conversationnels ne datent pas d’hier bien qu’ils
fassent leur retour en force depuis quelques années, portés
par la vague de fascination qui entoure les progrès de
l’Intelligence Artificielle.
C’est au milieu des années 60 que Joseph Weizenbaum mis au
point ELIZA, le premier chatbot, qui simulait une conversation
avec un psychothérapeute au travers de l’identification de
mots-clefs se rattachant à des réponses pré-définies. Celui-ci
avait réussi à berner les utilisateurs qui pensaient parler à un
humain. L’expérimentation était sur une situation de soutien,
pour être bénéfique à l’Homme, l’aider à s’analyser.
En 2018, nous connaissons les assistants SIRI , Google ou
encore Cortana, capables de traiter un grand nombre de
requêtes via leur connexion à des moteurs de recherche et
à des applications tierces. Nous rencontrons également de
plus en plus souvent des bots visant à réaliser des tâches
précises et servant des intérêts souvent mercantiles grâce à
des scénarii définis. On parle d’ailleurs aujourd’hui davantage
de bot, plutôt que de chatbot, car ceux-ci se sont parfois
renforcés d’interactions vocales et peuvent s’intégrer à des
dispositifs autre que des messageries, comme par exemple
des enceintes connectées.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 8
Force est tout de même de constater que la mise en
application de ces agents sert aujourd’hui principalement un
objectif marchant ou productiviste plutôt que philantropique.
Dans une ère où l’IA pose des questions morales de bien
et de mal, lui trouver des applications bienfaisantes et
désintéressées semble pourtant être une option saine,
surtout vu son énorme potentiel.
Dans ce Livre Blanc, nous nous sommes interrogés sur le rôle
de la conversation dans la construction de l’être humain, puis
sur le rôle que pourrait venir prendre dans cette construction
un agent conversationnel bienveillant que nous avons baptisé
« Mentor ». À partir de cette vision, nous vous proposons une
méthodologie pour construire ce mentor.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 9
Partie I La Conversation L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 10
I.1 - Une technologie sociale extraordinaire
Parler. Discuter. Échanger. Dès nos premières années, nous
apprenons une langue qui va nous permettre de communi-
quer verbalement avec les autres, de tenir des conversations.
L’humain est habitué à ce qu’on lui parle. Nous sommes
l’unique espèce à avoir, grâce à un langage riche, fait évo-
luer nos pratiques et nos techniques.
Avoir la capacité de discuter amène à débattre, à échanger,
et donc à progresser. Changer nos habitudes, nos coutumes,
s’améliorer, espérer devenir meilleur.
[Le langage] c’est un morceau de technologie audio
neurale pour modifier les connexions dans les esprits
des autres […] parce qu’il vous permet d’implanter une
pensée de votre esprit directement dans l’esprit de
quelqu’un d’autre, et ils peuvent tenter de faire la
même chose […]
Extrait du TedTalks de Mark Pagel, How language transformed humanity, 2011
Nous apprenons des autres : nous prenons des référents,
nous devenons parfois des référents. Le langage permet
d’ouvrir des options et l’intelligence d’y choisir la meil-
leure. Ces interactions peuvent parfois produire de l’op-
position mais, par la création, nous stimulent.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 11Développer les systèmes de communication qui nous
permettent de protéger les idées et de coopérer […] Le
langage est un élément de technologie sociale destiné à
mettre en valeur les avantages d’une coopération.
Extrait du TedTalks de Mark Pagel, How language transformed humanity, 2011
Le langage permet de :
Passer Conclure Mettre Coordonner
des accords des affaires en relation des activités
... d’où la qualification de technologie sociale.
C’est un moyen regroupant un ensemble de
techniques qui permet d’adapter et d’organiser notre
environnement à nos besoins.
Le langage permet aussi d’échanger sans avoir besoin
de montrer physiquement des éléments qui n’ont pas
nécessairement de forme ou pas encore :
Découvrir Évoquer Traduire des Imaginer
l’inconnu des concepts émotions des solutions
Il donne une existence à ce qui ne se voit pas.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 12I.2 - Le schéma conversationnel
De nombreux linguistes et philosophes se sont intéressés au
langage et à la conversation pour essayer d’en comprendre
les modes de fonctionnement et les impacts. Nous en avons
retenus 3 pour leur modèle réplicable dans l’Intelligence
Artificielle, traitée dans le chapitre suivant.
John Langshow Austin, philosophe britannique, principal
représentant de la philosophie du langage ordinaire au XXe
siècle, parle de fonction illocutoire : le message transmis
par l’énoncé va au-delà du sens immédiat et va produire
un effet perlocutoire, qui désigne l’effet psychologique
ressenti par le destinataire.
Il admet des conditions telles :
Avoir un degré Avoir un mode
Avoir un but de puissance d’accomplissement (ouvrir
(légitimité) des options de réalisation)
Avoir des conditions de Avoir des conditions
contenu proportionnel préparatoires
(logique, capacité) (présuppositions)
Avoir des conditions de sincérité
dans les intentions (honnêteté,
croyances et désirs)
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 13Pour Paul Grice, autre philosophe britannique ayant travaillé
sur le langage et la linguistique au XXe siècle, l’implication
des parties prenantes est un élément essentiel dans le
schéma conversationnel.
Lorsque l’on énonce
Le locuteur souhaite que quelque chose dans une
l’auditeur produise une réponse
conversation
Le locuteur souhaite que
l’auditeur pense que le locuteur
attend une réponse
Le locuteur souhaite que
la réponse de l’auditeur soit
en lien avec son énoncé
Dans la conversation, il définit des maximes de :
Qualité :
Quantité :
> Ne pas dire Manière :
> Être
ce que l’on croit > Éviter d’être
suffisamment
faux obscur
informatif
> Ne pas dire > Éviter d’être
> Ne pas être Relation :
ce que l’on n’a ambigu
plus informatif pas de raison de > Être > Être bref
que nécessaire croire pertinent > Être ordonné
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 14Enfin, Roman Ossipovitch Jakobson, penseur russe qui
devint l’un des linguistes les plus influents du XXe siècle,
dresse un schéma exposant différentes fonctions dans
le langage.
Le schéma de Jakobson :
LE CONTEXTE
Fonction référentielle
LE DESTINATAIRE LE MESSAGE LE DESTINATAIRE
Fonction expressive Fonction poétique Fonction conative
LE CONTACT
Fonction phatique
LE CODE
Fonction
méta-linguistique
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 15I.3 - Les particularités des conversations
écrites
L’écriture est apparue certainement pour des besoins de
tenir des comptes, transmettre de l’information à des
personnes éloignées ou non-présentes à instant T, laisser
des traces de découvertes et de techniques. Depuis les
tablettes en pierre jusqu’aux technologies numériques
actuelles, l’humain a investi ce mode de communication
différent de l’oralité. On peut présenter quatre avantages
comparés à l’échange oral spontané classique :
Transmettre Organiser Pouvoir Échanger
en différé des idées y revenir à distance
L’échange écrit se caractérise par un récepteur virtuel,
plus ou moins identifié.
Ce mode de conversation présente tout de même quelques
désavantages : il retire les intonations sonores porteuses
de sens et ne retrace pas nécessairement le contexte
dans lequel la conversation est menée. Ces pertes peuvent
entraîner des erreurs de compréhension entre les parties.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 16On observe avec les messageries instantanées que le langage
parlé et le langage écrit se confondent de plus en plus.
Zoom sur les messages instantannés :
Le rythme et la dynamique
empreintés au langage oral
Ce mode de communication entraîne des échanges
du tac au tac
Les emojis, les GIF, les Memes et
les majuscules viennent remplacer
les intonations pour souligner le
discours
Le rythme et la dynamique de la conversation sont
maintenus. Les emojis et les GIF sont de nouveaux
éléments venant compléter le sens
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 17I.4 - L’usage des messageries instantanées
La conversation est l’une des principales interactions qui
régit les rapports humains. Comme l’invention du téléphone,
l’essor de l’informatique et du digital a permis le
développement de nouvelles manières de communiquer.
On distingue deux familles d’outils de messagerie. Nous nous
intéresserons ici à la seconde :
Messageries
Messageries
différées
instantanées :
(type email)
1970
Les premières plateformes de messagerie
instantanées datent d’UNIX et ne disposaient
pas d’interface graphique
1988
Vinrent ensuite des services en ligne
tels que l’Internet Relay Chat (IRC)
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 181996
Apparition des messageries « modernes »
avec ICQ : le service proposait une
authentification et la détection de présence
1998
Le rachat d’ICQ par AOL augure une période
durant laquelle le marché de la messagerie
instantanée est accaparé par des acteurs de
l’informatique et d’internet
(Yahoo avec Yahoo! Messenger,
Microsoft avec MSN...)
Ces plateformes incompatibles entre elles ont
constitué pour ces entreprises des clients à
la captivité conditionnée par les nombreuses
interactions sociales que permettaient ces outils.
La monétisation de ces services se faisait par de la
publicité, leur installation gratuite permettant une
diffusion virale et rapide.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 192000
Lancement d’un protocole de messagerie
open-source appelé Jabber, standardisé
sous l’acronyme XMPP*, permettant de
connecter différentes messageries jusqu’ici
totalement séparées
dès 2002
Le nombre de messages instantanés
rattrape le nombre de mails échangés avec
près de 360 millions d’utilisateurs
dans le monde
* XMPP : Extensible Messaging and Presence Protocol
Les fonctionnalités proposées par les services
de messagerie instantanée se développent et les
utilisateurs se les approprient, encourageant les
acteurs du marché à se spécialiser sur certaines
d’entre elles :
Envoi de Discussion Discussion Réactions
fichiers en webcam de groupe émoji/GIF
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 20En parallèle, le développement des smartphones
provoque la multiplication des messageries dont la
différenciation se fait de plus en plus difficile.
à partir de 2010
La diffusion des réseaux sociaux change le
paradigme : la discussion instantanée devient
une fonctionnalité forte de ces plateformes,
favorisant l’acquisition d’utilisateurs
Snapchat
2011
Création d’un réseau social
Twitter
basé sur du partage de médias 2012
et de messages qui s’effacent
automatiquement.
Six ans après sa sortie,
le réseau social prend de
l’ampleur en proposant un
système de messagerie à
confidentialité variable et au
nombre limité de caractères, à
mi-chemin entre le blogging et
la messagerie instantanée.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 21Slack
2014
Lancement d’une plateforme
de communication
Messenger
collaborative destinée aux 2014
entreprises, intégrant la
gestion de projet. Compatible
avec Dropbox, GitHub, Google Facebook dissocie sa
Drive (etc), l’outil fonctionne plateforme de messagerie de
sur la base d’une messagerie l’interface du réseau social, ce
instantanée. qui permet l’augmentation du
nombre d’utilisateurs sur l’outil.
Cela est dû au poids plus léger
de l’application et au fait que le
service séduit des personnes
rebutées par l’inscription sur le
réseau social.
Etc
L’évolution de la technologie et des usages a fait de la
messagerie instantanée l’un des piliers du digital.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 22Aujourd’hui, près de 90% de la population online
utilise au moins une messagerie instantanée.
Les 3 plus
utilisées dans WhatsApp Messenger WeChat
le monde : 1 300 M* 1 200 M* 900 M*
Les outsiders
plébiscités
notamment Instagram Telegram
Snapchat
par les jeunes : 200 M* 166 M* 75 M*
Cet usage massif des messageries instantanées a fait de cette
technologie un média à part entière, ouvrant la porte à
bien plus qu’une simple conversation privée.
Une nouvelle opportunité de contact pour les
marques et les institutions : livechat, chatbot, speechbot...
* Nombre d’utilisateurs actifs en 2017, en millions.
source : siecledigital.fr sauf snapchat : frenchweb.fr
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 23Partie II
L’Intelligence :
Artificielle (IA) et
Conversationnelle (IC)
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 24II.1 - L’IA, source de fantasmes
DÉFINITION LAROUSSE
Intelligence : Ensemble de fonctions mentales ayant
pour objet la connaissance conceptuelle et rationnelle
Artificiel : produit par l’Homme et non par la nature
Intelligence artificielle : Ensemble de théories et
de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des
machines capables de simuler l’intelligence humaine. […]
Fabriquer des machines dotées d’un « esprit » semblable
au sien.
Que l’on parle d’IA intégrée à des robots, copiant le
comportement humain, ou bien d’IA comme programme
implanté au coeur d’applications servant à créer ou produire
à notre place, on ne peut que constater que le sujet
engendre bien des fantasmes.
Avant d’entrer dans une phase descriptive des capacités
actuelles de l’IA, nous avons choisi de vous présenter deux
visions diamétralement opposées de ce que produira l’IA
si elle atteint un degré d’intelligence égale à l’intelligence
humaine (IA forte).
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 25UTOPIE
Une vision optimiste :
Un courant de pensée proche du
transhumanisme place l’intelligence
artificielle comme une technologie
libérant l’humanité de sa servitude à
ses besoins.
Une IA de pointe prend des décisions parfaitement :
Détachées des
Justes Éclairées Mesurées biais humains
Elle est imperméable :
aux jeux de pouvoir
à l’égo
aux conflits d’intérêts
aux discours démagogiques
1. Un robot ne peut porter atteinte à un être humain, ni,
en restant passif, permettre qu’un être humain soit
exposé au danger.
2. Un robot doit obéir aux ordres qui lui sont donnés
par un être humain, sauf si de tels ordres entrent en
conflit avec la première loi.
3. Un robot doit protéger son existence tant que cette
protection n’entre pas en conflit avec la première ou
la deuxième loi.
Asimov, Les 3 lois de la robotique, 1950
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 26Tout sera automatisé, et nous serons libres
de poursuivre nos rêves. [...] Combien d’entre nous
aimeraient être des poètes, combien aimeraient être
des artistes ?”
Gray Scott, philosophe américain, XXIe
Libérer l’être humain
Des robots s’acquittent des tâches ennuyeuse nécessaires
à la survie de notre espèce.
L’individu est débarrassé du travail productiviste
pour consacrer son temps à l’activité qu’il souhaite
comme les relations sociales, l’art, la recherche,
l’exploration…
Débarrassés du tracas de la survie de leur espèce,
les humains sont de moins en moins individualistes et
nous atteignons grâce au leadership de l’intelligence
artificielle une utopie où les inégalités sont effacées
et tous vivent en harmonie.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 27DYSTOPIE
Une vision pessimiste :
L’Homme est trop mauvais par nature
pour créer un être supérieur et
risque fatalement de le corrompre,
de le pousser à nous détruire. Une
pensée toujours d’actualité, comme en
témoignent les récents films Chappie
et Ex-Machina.
L’IA est nocive et destructrice pour l’équilibre de notre
société :
L’accaparation
des tâches Plus d’emplois
intellectuelles par détruits que
la machine d’emplois créés
Cette mutation inquiète principalement car :
Elle peut amener à faire disparaitre des métiers
très qualifiés (médecin, journaliste, etc...),
Fait douter de la capacité de la majorité de la
population active à se réorienter,
Impose progressivement à l’humain de se tourner
vers des métiers de « servants » pour ces technologies.
Elle (l’IA) s’éduque et concurrence notre cerveau
biologique […] C’est en fait un concurrent que
l’on n’avait pas vu venir, bien plus important que
l’informatique traditionnelle.
Interview de Laurent Alexandre, spécialiste des questions transhumanistes,
par Caroline Veyt pour Sentinelles, 2017
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 28Je pense que le développement d’une intelligence
artificielle complète pourrait mettre fin à la race
humaine.
Stephen Hawking (1942-2018), physicien théoricien et cosmologiste
britannique
La destruction de ses créateurs
L’émergence d’une intelligence supérieure à celle de
l’humain inquiète de par l’imprévu que cela représente.
De nombreuses oeuvres de fiction présentent
les machines comme destructrices de la civilisation
humaine (Terminator, Matrix ...).
C’est souvent la nature humaine qui corrompt
l’intelligence artificielle et pousse à cette destruction.
La théorie du Basilic de Roko propose même une vision
d’une singularité technologique qui irait jusqu’à simuler
des enfers artificiels pour les individus n’ayant pas
contribué à son élaboration.
Notre avis est que, à l’image de toutes les technologies
passées, l’IA va ouvrir des opportunités et amener son lot
de risques et de déconvenues.
La recherche étant déjà bien enclenchée, il n’est plus vraiment
question de savoir si l’IA est bonne ou mauvaise mais plutôt
d’imaginer comment nous allons pouvoir contribuer à
en faire ressortir le meilleur et contribuer à ce que cette
intelligence reste en faveur de l’humanité.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 29II.2 - L’IA conversationnelle aujourd’hui
L’intelligence artificielle (IA) telle qu’on la conçoit aujourd’hui est
originaire des philosophes classiques du XVIIe siècle.
Le philosophe et mathématicien Leibniz théorise la
caractéristique universelle, une langue commune à tous
permettant l’expression de l’ensemble des pensées
humaines et dont l’objectif absolu serait la résolution de
problèmes mathématiques.
Cette équation est désormais inversée :
C’est par l’utilisation de mathématiques au sein
d’algorithmes que nous cherchons à atteindre cette
interface de compréhension commune qu’est l’intelligence
artificielle.
La science-fiction a longtemps exploré le concept
d’intelligence artificielle :
L’exemple le plus illustre étant l’auteur russe Isaac
Asimov, cité précédemment, qui commença le cycle des
robots dès 1950.
C’est également à cette époque que Alan Turing
développe une approche scientifique de l’IA avec
notamment le fameux test de Turing définissant un standard
de machine «intelligente».
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 30La réalité n’a pas encore rattrapé la fiction en 2018.
L’IA, encore loin d’être mature, regroupe un ensemble de
domaines qui font l’objet de recherches :
Intelligence artificielle
Déduction, raisonnement,
résolution de problèmes
Machine learning
Source : Nazre « A Deep Dive in the Venture Landscape of AI »
Apprentissage
supervisé
Apprentissage
libre
Apprentissage
renforcé
Visualisation de connaissances
Robotique : mouvement et manipulation
Planification
Traitement du langage naturel
Perception et vision machine
Intelligence sociale
Pour ce livre blanc, nous nous sommes intéressés plus
spécifiquement à l’IA employée pour créer des agents
conversationnels intelligents.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 31Qu’est ce que l’intelligence conversationnelle ?
L’intelligence conversationnelle, chez l’Homme, est
la capacité à avoir des échanges avec une autre
personne en utilisant et en plaçant des connaissances
conceptuelles et rationnelles.
Du point de vue machine, c’est un programme informatique
ayant la capacité de tenir une conversation avec des
humains à différents niveaux de complexité.
Les intelligences conversationnelles actuellement disponibles
sont de deux types :
L’arbre de décisions ;
Le Natural Language Processing (NLP)
1 - L’arbre de décisions :
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 32Une IC en arbre dispose d’une base de connaissances répartie
sur différentes branches, chaque embranchement découlant
d’une réponse de l’utilisateur.
Ce modèle en logigramme gagne en qualité
proportionnellement au nombre d’embranchements dont
il dispose.
Plus le service proposé est complexe, plus l’arbre doit
gagner en profondeur (le nombre d’entrées demandées à
l’utilisateur).
Cela étoffe donc également sa structure en largeur (le
nombre de réponses possibles aux choix proposés).
L’arbre de décisions est un modèle simple à implémenter
qui peut couvrir toutes sortes d’interactions
(formulaire, information, commande en ligne).
Ce type d’IC ne propose cependant pas de raisonnement ou
d’« intelligence ».
Il s’agit simplement de logique procédurale qui oriente
invariablement l’utilisateur vers un objectif prévu par le
concepteur de l’algorithme.
Ce modèle intégre un bas niveau de NLP : l’IC reconnaît le
langage plus qu’elle ne l’interprète.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 332 - Le natural language processing (NLP) :
L’arbre de décisions est invariablement linéaire et cherche à
adapter les interactions de l’utilisateur à son organisation. À
l’inverse, la compréhension naturelle adapte la réponse
apportée selon une analyse linguistique de la requête.
Cela est rendu possible grâce à une structuration de celle-
ci en différents types d’éléments sémantiques : entité,
contexte, intention, négation…
Entités
Je cherche un hôtel pas cher à Paris
Intention Contexte Contexte
+ négation
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 34Cette structuration est rendue possible grâce au machine
learning.
Cette notion est l’une des technologies les plus
fantasmées du moment. On a tendance à l’associer à une
capacité d’apprentissage à l’image de celle d’un humain.
Bien qu’il existe différents niveaux de complexité pour cette
technologie, nous sommes encore loin d’une machine qui
s’auto-alimente de données de façon pertinente.
L’intérêt de cette approche est l’adaptabilité de la
machine au contexte qu’elle rencontre selon l’analyse
empirique d’un jeu de données en amont.
Plus les données sont complètes, plus la base de
connaissance sera riche et plus la réaction de la machine
sera juste et contextuelle.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 35Ces deux modèles comportent leurs avantages et leurs
inconvénients.
Il n’est pas exclu de combiner les deux, l’un pouvant
venir compléter l’autre.
L’arbre
de décisions
Plus facile à programmer
Plus économique à mettre en place
Le natural
language
processing (NLP)
Expérience plus agréable
Interaction plus naturelle
Trouver le modèle qui correspond au service envisagé en
fonction de sa cible et de ses objectifs est une étape
clé qui doit intervenir au plus tôt dans la mise en
place d’une intelligence conversationnelle.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 36Les atouts de l’IC
Affranchissement des limites physiques :
Temps Espace
Disponible 24h/24, 7j/7. Accessible de n’importe quel
lieu disposant d’un accès à
internet.
Occurence
Disponibilité
Potentiellement duplicable
et déployable n’importe où Conversations simultanées
(site, messagerie, interface avec n’importe quel nombre
physique). d’interlocuteurs.
Amélioration continue : l’usage du chatbot par ses
utilisateurs augmente sa base de connaissances, ce qui
augmente ses capacités de machine learning. L’outil ne peut
qu’être de plus en plus pertinent.
Impartialité et rationalité : le jugement d’un chatbot
n’est pas influencé par les convictions de ses utilisateurs,
ses biais ne peuvent venir que de ses créateurs par le choix
des données d’entrainement.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 37Rapport personnalisé : une intelligence
conversationnelle suffisamment développée pourra
proposer à chaque utilisateur une expérience unique et
personnalisée, adaptée à ses besoins.
Les opportunités de l’IC
Les agents conversationnels vont très certainement se
développer exponentiellement dans les années à venir
et devenir un impératif pour les marques. Nous pensons
notamment au service client dont la qualité peut être inégale
selon l’humain qui l’assure. Un chatbot pourra assurer
un discours cohérent et persistant à l’ensemble de ses
interlocuteurs avec une mémoire, en terme de préférences
d’achat par exemple, supérieure à n’importe quel humain
et assurer un suivi favorable à la perception de la
marque.
On peut faire l’hypothèse que l’interaction vocale, qui
demande moins d’efforts cognitifs de la part de ses
utilisateurs, favorisera une relation plus spontanée.
Freins de l’IC
L’automatisation des tâches :
L’intelligence artificielle pose la question du remplacement
des métiers. Nous pensons que l’IC a vocation
à accompagner ces métiers en tant qu’outil
complémentaire.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 38Les limites de l’IC
L’empathie L’improvisation
L’état actuel des technologies La réactivité et la spontanéité
d’intelligence artificielle ne sont des notions qui sont
permet qu’une interprétation difficiles à simuler par des
simulée et limitée des algorithmes.
émotions de leur interlocuteur,
pouvant mener à une
mauvaise compréhension du
contexte ou de l’intention.
Les dépendances
technologiques
La plupart des IC sont
aujourd’hui conçues en
ligne sur des plateformes
de création de chatbot. Cela
crée une dépendance entre le
bot représentant la marque
et la technologie qui l’anime.
Le développement d’un bot
propriétaire requiert des
compétences spécifiques en
développement.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 39Les enjeux de l’IC
Le langage
La confiance
non verbal
La communication implicite Une intelligence artificielle
est une forte part de la n’est, par défaut, pas soumise
communication entre deux à l’émotion et n’émet pas de
individus. Les interfaces jugement. Cela peut avoir
actuelles sont limitées une forte valeur lorsque le
dans leurs capacités. Elles sujet relève du tabou ou
pourraient cependant d’informations sensibles.
bénéficier un jour d’une
meilleure interprétation que
celle faite inconsciemment par
l’interlocuteur humain.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 40II.3 - Étude de cas
De nombreux grands acteurs se sont lancés sur le marché
de l’Intelligence artificielle puis conversationnelle il y a déjà
plusieurs années.
La plus connue actuellement est certainement Watson
d’IBM, projet commencé dans les années 2000, qui a fait
parler d’elle en gagnant le jeu télévisé Jeopardy en 2011 face à
des humains.
Watson sait faire beaucoup de choses :
Reconnaître des mots, mais aussi des images,
Comprendre le langage humain : l’anglais, l’espagnol et
le japonais,
Identifier des émotions et analyser le ton des phrases,
aussi bien à l’oral (intonation, rythme, vocabulaire) qu’à l’écrit
(longueur, vocabulaire, ponctuation etc),
Analyser de données pour ensuite faire des prédictions.
Toutes ces compétences trouvent de multiples applications
dans des domaines variés. Comme par exemple :
Finance Droit Santé Art
Néanmoins, le problème de Watson reste son coût : l’un des
plus élevés du marché – bien qu’en baisse suite à l’explosion
du nombre de concurrents – alors que la tendance est à
l’Open Source.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 41On lui reproche également ses standards, trop élevés en
terme de traitement des données avant de les faire «ingérer»
à l’IA. Ses concurrents directs (Microsoft, Amazon, Google)
se montrent plus réactifs et ouvrent davantage de postes
d’ingénieurs en IA pour aller déployer leurs solutions chez
les clients afin d’adapter leurs programmes à leurs besoins
spécifiques.
Il faut bien comprendre que Watson est un programme
spécialisé sur la compréhension de langage naturel (NLP).
C’est un « builder », un outil aidant à « construire » un
bot, que ce soit :
un chatbot : un bot fonctionnant via une interface
textuelle, simulant un échange humain-humain, pouvant
intégrer de l’échange de média telles que des photos ou des
vidéos ;
ou un speechbot : Les requêtes, formulées via la voix,
sont réinterprétées en chaînes de caractères et envoyées au
programme informatique qui va restituer des sons lus par la
machine.
Nous allons vous présenter différents projets basés sur
de l’Intelligence Conversationnelle, s’appuyant sur des
builders NLP – sans être nécessairement Watson.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 42CHATBOT 1
OuiBot SNCF
Le nouvel assistant
des voyageurs SNCF
OuiBot est un chatbot présent sur Messenger, sur
Google Now et sur le site Oui SNCF pour aider les
utilisateurs à réserver des billets de train.
Fonctionnement
du chatbot
NLP
Comprend parfaitement les notions de temps en l’absence
d’une date énoncée précisément ( ex : le dernier week-end du
mois, demain etc)
Rattache des notions de villes et de pays
Les services délivrés :
Trouver Suggérer une Récupérer Raconter
des billets destination ses e-billets des blagues
Positionnement de OuiBot
OuiBot se positionne comme un assistant pour réserver
un train plus facilement qu’avec le formulaire du site Oui
SNCF.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 43les gens ne sont pas dupes, ils savent qu’ils parlent
à un chatbot. Ils ont besoin d’un aspect naturel, mais
n’ont pas forcément envie de taper de longues phrases.
Ils privilégient l’efficacité.»
Extrait d’une l’interview d’Olivier Guérin accordée à Lepetitweb.fr
Le ton conversationnel
de OuiBot
Screenshots de conversations
avec OuiBot sur le site et sur Messenger.
Petits tests sur la compréhension du langage.
Le ton est aimable mais sans fioriture. OuiBot se
destine à tous les voyageurs (jeunes, personnes âgées,
professionnels, familles etc). L’adaptation de niveau de
langage en fonction du type d’usager semble être une des
prochaines étapes de son développement.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 44CHATBOT 2
JAM
« 1er média conversationnel
100% sur Messenger »
Jam est un chatbot destiné aux 16-30 ans présent sur
Facebook souhaitant trouver des choses nouvelles et
agréables à faire sur leur temps libre.
Fonctionnement
Un arbre de décision du chatbot
Navigation par menus : toutes les interactions donnent le
choix entre plusieurs items de réponses (ex : oui, non)
Compréhension de quelques commandes, rédigées par
l’utilisateur, faisant appel à des sujets (mots-clefs) pré-définis
Intervention humaine
Une partie des requêtes est traitée à la main par des
employés de la start-up (50% en 2016)
Les services délivrés :
Système d’abonnement / désabonnement à des rubriques
Trouver des Recevoir de Répondre à Recevoir
restaurants l’actualité des sondages des conseils
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 45« Notre vision chez JAM c’est d’aider chacun à
prendre les meilleures décisions. [...] avoir la bonne
information et avoir la capacité de passer l’action »
Extrait du TedxParis de la CEO de JAM Marjolaine Grondin, L’intelligence
artificielle, une responsabilité collective, octobre 2016
Positionnement de JAM
JAM se positionne comme un assistant pour trouver des
activités et comme un conseiller sur des thématiques
telles que « pimenter son couple » ou « la méditation ».
Le ton conversationnel
de JAM
Screenshots
de conversations
avec JAM
De nombreux émoticones pour le rendre sympathique
et chaleureux. Emploi de traits d’humours. La
conversation revient aux sujets couverts par JAM.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 46CHATBOT 3
Lara de Meetic
Une assistante virtuelle
spécialisée en rencontre
amoureuse
Lara est un chatbot présent sur Messenger et sur
Meetic pour aider les utilisateurs à créer leur compte,
chercher des profils et délivrer des conseils de drague.
Fonctionnement
du chatbot
NLP
Analyse de descriptions libres pour proposer des profils :
recherche de mots-clefs, de synonymes et identification de
critères sans format imposé
(Algorithme en cours d’apprentissage) Reconnaissance de
questions pour donner des conseils et la capacité à tenir des
petites conversations
(En préparation) Analyse de conversations entre utilisateurs
pour donner des feedback et conseils
Les services délivrés :
Proposer Donner des Gérer son Faciliter la mise
des profils petits conseils compte en contact
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 47« On se dirige vers un coach virtuel pour donner
des conseils […] l’idée est surtout de rassurer
l’utilisateur et lui donner un peu d’énergie positive
pour trouver son bonheur. »
Extrait de l’interview que nous a accordé le créateur de Lara, Xavier De Baillenx
Positionnement de Lara
Lara se positionne comme une assistante pour
trouver des profils compatibles à votre description de la
personne idéale. Le service souhaite évoluer vers du
coaching amoureux.
Le ton conversationnel
de Lara
Screenshots
de
conversations
avec Lara,
entrainement
à la discussion
puis recherche
de profils
Avec un ton aimable et poli, Lara se destine à une
tranche d’âge large (de jeune adulte à personne âgée).
Peu d’émoticones, réponses assez directes et
fonctionnelles.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 48Partie III De l’Assistant au Mentor L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 49
III.1 - Pourquoi aller vers un agent
conversationnel « mentor »
Aujourd’hui, la majorité des IC se présente soit comme des
vendeurs dédiés à une marque/un produit (voir les études
de cas), soit comme des assistants généralistes. C’est le cas
de SIRI d’Apple ou encore de Google Assitant.
S’appuyant sur les applications installées par
l’utilisateur et/ou sur les navigateurs Internet, ces
chatbots et speechbots, permettent de :
Commander un repas ;
S’informer des actualités sur un sujet donné ;
Réserver un moyen de transport,
un hébergement ;
Rechercher un produit ;
Répondre à une question technique ;
Organiser son emploi du temps [...]
Tests réalisés sur l’Assistant SIRI d’Apple
Ce sont des genres de concierges facilitant des tâches
et accélérerant nos actions au travers d’interfaces plus
ou moins visibles et plus intuitives que des applications
classiques.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 50Au-delà de cela, ils ne comblent aucune interrogation,
n’apportent pas d’enrichissement personnel et ne se
positionnent pas en terme d’opinion :
Tests réalisés
sur l’Assistant SIRI
d’Apple et Google
Assistant de Google
Sur certains sujets, on pourrait tout de même attendre
des « vraies réponses » : plus assumées, défendant une
éthique ou une morale ou a minima la loi.
C’est le rôle que nous imaginons faire prendre au mentor.
Nous les avons envisagés comme étant des agents
humanistes avant d’être mercantiles, servant des objectifs
d’épanouissement.
Commençons par des définitions plus précises
« d’assistant » et de « mentor ».
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 51DÉFINITION
Assistant :
Personne qui en seconde une autre sur
des tâches.
- Définition dictionnaire Larousse
L’assistant humain apprend à connaître son employeur:
goût, habitudes (etc) et va tenter de satisfaire voir
d’anticiper ses moindres besoins pour lui faciliter ses
tâches et son quotidien.
Quand l’assistant
Va chercher des données
factuelles et les distribue est virtuel
Récupère dans les fonctions natives de l’appareil
(ex : heure, météo, etc)
Lit dans des applications natives ou autorisées par l’utilisateur
(ex : agenda)
Lance des recherches
sur Internet/Apps
Transmet les réponses d’un moteur de recherche
Représente textuellement o
u oralement des formulaires
Identifie des modèles
(Machine Learning)
Apprend des préférences et des habitudes de son propriétaire
afin de trier des réponses par ordre de préférence probable et
de proposer une aide au moment adéquat.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 52DÉFINITION
Mentor :
Guide attentif et sage, conseiller
expérimenté.
- Définition dictionnaire Larousse
Le mentor humain connait un certain nombre de sujet
et défend une certaine vision de ce qui est bien ou bon.
Il partage ses enseignements en expliquant les raisons
de sa philosophie/son engagement.
Si le mentor
Diffuse et partage
des idées était virtuel
Transmet une information qu’il a qualifié comme étant
en accord avec ses positions.
S’assure de la clarté de la réponse et de sa compréhension
Répond aux questions en
gardant une ligne définie
Il a plusieurs formes de réponses servant toutes
une même vision et portant le même message de fond
Identifie des caractéristiques
(Machine Learning)
Apprend à connaître son propriétaire selon des critères
(âge, sexe, avis, passions, profil d’achat etc) afin de choisir
une forme de réponse adaptée à ses caractéristiques
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 53Leur point commun :
L’assistant comme le mentor ont/auront tout deux besoin
de connaître leur interlocuteur humain pour pouvoir
progressivement lui adapter leurs réponses.
Technologie nécessaire :
Machine Learning pour profiler l’utilisateur.
Là où ils s’opposent :
La différence clef entre ces deux positions réside bien dans la
qualification des sources restituées par le bot :
« Voilà ce que j’ai « La réponse est
trouvé sur Google » celle-ci »
L’assistant vous servira, sans Le mentor aura fait une pré-
indicateur de préférence, le sélection de sources acceptables,
résultat de sa recherche Google. voire sélectionné une unique
Le lien remonté sera le gagnant réponse et vous l’exposera.
du référencement sur Internet Le Machine Learning servira à
ou bien en fonction de vos restituer l’information de manière
préférences identifiées par le adaptée à son utilisateur.
Machine Learning.
Technologie nécessaire :
une forte intervention humaine pour qualifier des
sources et des partenaires pour nourrir
« sainement » la machine.
L’Intelligence Conversationnelle : de l’Assistant au Mentor 54Le Mentor
Le bot bavarde,
partage, sollicite :
il a une présence
forte
« J’écoute,
tu me parles »
Le Coach,
L’Utilisateur dimension
intermédiaire
« Je parle, Le bot répond aux
tu m’écoutes » sollicitations
L’Assistant
La force de l’IA est sa capacité à réunir la connaissance
de dizaines, de centaines voire de milliers d’être humains en
un programme. Nous devrions être capables de leur faire
confiance pour être des experts, de bons conseils, sur de
nombreux sujets. Cela demande d’admettre que ces agents
peuvent être plus que de simples servants, mais devenir de
vrais référents dans nos vies.
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