On connaît bien le phénomène du côté du marketing, encore plus dans ce qu’on appelle pompeusement le “digital” (numérique pour les francophiles) : la hype tue la hype. Ou disons qu’une nouvelle hype vient balayer la précédente dans un cycle assez régulier permettant aux consultants spécialisés de retourner leur veste pour suivre le sens du vent et continuer à cannibaliser un secteur déjà bien bouché.

Il y a quelques années c’était l’avènement des réseaux sociaux pour les marques, puis le big data et la publicité programmatique. La promesse était alors de pouvoir accéder toujours plus facilement et pour peu cher (souvenez-vous, les réseaux sociaux c’était gratuit, tout ça) à des possibilités infinies de ciblage pour délivrer toujours mieux des publicités. Mais sans changer de façon de faire, en proposant toujours des pubs sans intérêt en mode matraquage. Dommage.

L’intelligence artificielle, nouveau messie numérique en habits de lumière

Agréger des milliards de données sur des millions de personnes c’est bien. En faire quelque chose c’est encore mieux. Et les vrais bons spécialistes de la data ne courent pas (encore) les rues. Heureusement les experts et consultants de tous bords ont trouvé une nouvelle marotte : l’intelligence artificielle. Pardon, l’Intelligence Artificielle (avec des majuscules, comme vu dans de nombreux communiqués de presse, ça doit faire plus riche).

Petit problème. Pour beaucoup de ces experts l’intelligence artificielle est un terme aussi obscur que nébuleux. Un consultant bien connu et reconnu dans le marketing digital n’hésitait même pas à me répondre il y a quelques jours que, «si il y a un moteur de règles, c’est déjà de l’intelligence artificielle». Et bien non. C’est de l’algorithmique et du code tout ce qu’il y a de plus classique. Qui peut être très bien fait, mais qui n’a rien à voir avec de l’intelligence artificielle.

De l’intelligence artificielle à l’artifice d’intelligence

Concevoir un code qui a l’air intelligent n’a rien à voir avec une machine qui apprend toute seule. On lui fixe des règles et on programme la réponse que la machine doit avoir si elle rencontre ces différents cas de figure. C’est ce que l’on retrouve dans 90% de ce qui est vendu aujourd’hui comme de l’IA. Je ne dis pas que c’est inefficace, simplement qu’à force de survendre toutes ces solutions pour surfer sur la vague on arrive clairement dans de la publicité mensongère. Pour les clients de ces solutions comme pour les investisseurs qui courent après la nouvelle pépite tech qui saura révolutionner LE secteur médiatiquement porteur. Jusqu’à ce que la bulle éclate.

La formule «artifice d’intelligence» n’est pas de moi, mais de Paul-Louis Belletante co-fondateur de Betterise, une solution de «thérapies digitales». Ils travaillent avec plus de 1200 critères de santé, de nutrition, d’activité, d’environnement (liste non contractuelle et non exhaustive) et passent le tout à la moulinette d’un algorithme qui distribue un contenu adapté à chaque utilisateur. En fonction de son environnement familial et socio démographique et de chaque jour de la semaine. Ce n’est pas de l’intelligence artificielle, mais de l’ingénierie informatique bien huilée et bien développée.

Paul-Louis me confiait d’ailleurs la semaine dernière qu’après avoir travaillé avec une solution phare de l’IA actuelle (dont je tairais le nom ici, ce n’est pas l’objet du papier), son équipe était vite revenue à des méthodes plus conventionnelles et bien plus efficaces.

Pourtant d’autres n’ont pas cette éthique et n’hésitent pas à convoquer le terme à la mode pour qualifier des solutions qui sont à des années lumières de mobiliser des neurones artificiels et de l’apprentissage machine (sans même parler d’apprentissage profond). Mais venons-en, enfin diront peut-être certains, au sujet principal de cette tribune: les chatbots.

Chatbots: de l’intelligence artificielle à la bêtise artificielle

Encore une fois cette maxime pleine de sagesse n’est pas de mon fait, mais une citation de Pierrick Filippi, CEO de Like A Bot avec qui je travaille depuis 2 ans sur le sujet chatbots. Ca ne vous a pas échappé, les chatbots d’aujourd’hui sont dans leur très grande majorité bien plus bêtes que réellement intelligents. Ils nous sont pourtant vendus depuis plus d’un an comme la révolution ultime du marketing digital. Le grand remplacement des applications mobiles est en marche. Le graal du marketeur 2.0 est au coin de la route vers le succès, de l’escalier vers le paradis. Au moins. Bullshit.

Le discours attire beaucoup de professionnels du marketing qui fleurent bon la hype et la bonne affaire. Une reconversion toute trouvée après avoir fait un petit tour du côté du social media marketing ou du growth hacking. Nouvelle année, toujours autant de bullshit. Il faut dire que les chatbots, aussi bien vendus soient-ils aujourd’hui, sont majoritairement tous identiques: bêtes et idiots. Les deux.

Une bêtise artificielle qui tient en fait de la bêtise bien humaine. Pourquoi s’embêter à penser conception et interface utilisateur alors qu’on peut faire un truc à peu près correct (en apparence) avec des outils de «développement» gratuits? Ben oui, pourquoi?

Pourquoi essayer de faire quelque chose de correct sur la simple reconnaissance des réponses de l’utilisateur pour au moins faire semblant que le bot est un minimum intelligent?

J’ai documenté de nombreux cas et je m’en fais l’écho régulièrement sur Twitter et LinkedIn, de quoi faire rigoler les collègues qui travaillent un peu sur le sujet, mais aussi de quoi se poser de sérieuses questions sur la pertinence de ce genre d’outils. Il faut dire que j’ai pris la mauvaise habitude de tester les bots qui sortent et sont vendus comme de l’intelligence artificielle. Les communiqués de presse c’est bien. Les vrais tests c’est mieux. On tombe vite de haut… Repartons du point de départ: l’expérience! La réponse à la question posée par le titre de cette tribune est assez simple à mon sens: l’arnaque durera aussi longtemps que les annonceurs ou les profanes tomberont dans le panneau des vendeurs de bullshit. Comme pour toutes les innovations ou pseudo innovations marketing finalement. Quand on vous vend une solution «conversationnelle» qui ne reconnaît pas «oui», «non» ou «merci» il y a de quoi être déçu et balayer d’un revers de manche le sujet. C’est tout à fait compréhensible. Pourtant, concevoir un chatbot qui rend un vrai service, comprend l’utilisateur et l’accompagne pour de vrai dans un besoin bien identifié, c’est possible. Et cela peut en effet ressembler au graal promis. Au moins pour une suite de tâches bien pensées. Mais cela demande du temps. Du temps passé à essayer, à itérer et à tester. Avec des vrais gens qui utiliseront la solution, sans biais d’âge ou de profession. Il faut passer de la théorie à la pratique et mettre les mains dedans. Et l’intelligence artificielle dans tout ça? Elle vous permettra d’affiner le modèle de reconnaissance de langage naturel pour fluidifier les échanges, pour aller beaucoup plus loin que la détection de mot clé. Aujourd’hui les acteurs du marché les plus en avance et qui exploitent réellement des modèles entraînés (parlons de machine learning, ce qui est aujourd’hui qualifié d’intelligence artificielle) vont un peu plus loin. Ils sont capables de faire beaucoup mieux que de la détection de mot clé (que certaines startups spécialisées chatbots se vendant comme IA ne font même pas…) pour passer à la détection d’intention. Pour une même intention de question ou d’échange, un utilisateur peut utiliser de nombreux mots et de nombreuses structures de phrases. Une machine entraînée est capable d’affiner ses réponses en détectant ces intentions pour trouver la donnée correspondante dans le corpus de données à disposition. Elle peut aussi détecter les similarités entre plusieurs propositions sémantiques pour apporter la vraie bonne réponse. Autre point important quand on vend une expérience conversationnelle de qualité: le machine learning permet d’entraîner le modèle sur la détection d’agressivité d’un utilisateur pour pouvoir, pourquoi pas, l’orienter vers un opérateur humain plus à même de reprendre la discussion en cours. Il faut savoir tirer partie au mieux des différentes technologies disponibles pour marier une conception réfléchie et humaine à un moteur artificiel permettant d’augmenter l’expérience sur un bout de code que l’on ne peut pas concevoir à la main. Ce n’est pas encore vraiment de l’intelligence artificielle, mais la machine est tout de suite moins bête et la conversation beaucoup plus fluide. Oui, on peut utiliser un début d’IA dans un projet de chatbot. Encore faut-il s’en donner les moyens. Parce que réussir à vendre les chatbots idiots d’aujourd’hui comme de l’IA ce n’est même plus de l’intelligence, c’est du génie. Le contributeur: Passionné de technologie et d’innovation du côté des interfaces web, Thomas Gouritin baigne dans les chatbots depuis plusieurs années avec la conception de projets pour des acteurs nationaux et internationaux. Passionné de technologie et d’innovation du côté des interfaces web,baigne dans les chatbots depuis plusieurs années avec la conception de projets pour des acteurs nationaux et internationaux. Depuis 18 mois, il documente des tests de chatbots dans tous les secteurs sur medium.com/1jour1bot et il en a tiré un livre blanc complété par les témoignages de grands comptes (de Direct Energie à Disney France). Son mot d’ordre: stop au bullshit, pensons avant tout à l’expérience offerte aux utilisateurs!

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA)? Qu’est-ce que cela signifie pour les entreprises ? Et comment votre entreprise peut-elle en profiter ? Pour en savoir plus, inscrivez-vous au séminaire AI : Future of Business