Zoom sur l’émergence des chatbots – Prêt à créer votre propre Bot ?

Mark Zuckerberg, patron de Facebook, a annoncé lors de la conférence qu’il a donné en avril 2016 au F8, le lancement du Messenger Bot Store : une boutique de bots pour Facebook Messenger. Un événement peut-être aussi important que le lancement de l’App Store en 2008 selon certains. Google, connu pour son intérêt marqué pour l’intelligence artificielle, serait de son côté en train de travailler sur une nouvelle application de messagerie instantanée intégrant la technologie des chatbots. Microsoft est aussi de la partie.

Bref, tous les géants du web ou presque en sont persuadés : les chatbots constituent la grande innovation de 2016, un terrain sur lequel il faut être présent. Certains y voient même une vraie révolution, aussi importante que l’arrivée d’internet, en passe de remplacer purement et simplement les applications. C’est l’occasion de faire le point sur ce phénomène. Qu’est-ce qu’un chatbot ? Quel est le contexte de leur émergence ? A quoi servent-ils ? Nous abordons tous ces questions dans cet article, pour y voir plus clair. On vous explique même à la fin comment créer votre propre chatbot !

L’émergence des chatbots

Pourquoi parle-t-on autant des chatbots en 2016 ?

Le principe des chatbots n’est pas nouveau, loin de là. Le premier programme de type chatbot a été conçu au milieu des années 1960 (Eliza). Le terme de « chatterbot » a quant à lui vu le jour en 1994. Mais c’est vraiment depuis quelques années seulement que les chatbots reviennent sur le devant de la scène. Pour certains analystes, les chatbots constituent même la grosse tendance technologique de 2016. Deux raisons principales à cela : 1/ le développement des services de messagerie instantanée et 2/ Les progrès en matière d’intelligence artificielle et de machine learning.

L’heure de gloire des services de messagerie instantanée

Quelques chiffres seulement suffiront à faire comprendre l’ampleur du phénomène des messageries instantanées. Facebook Messenger, premier service de messagerie instantanée au monde, compte à l’heure où ces lignes sont rédigées plus de 900 millions d’utilisateurs. Autre chiffre édifiant : plus de 60 milliards de messages sont envoyés chaque jour sur Facebook et Whatsapp. En 2015, ce sont près d’1,5 milliard de personnes qui ont utilisé une application de messagerie instantanée, soit les trois-quarts des possesseurs de smartphones dans le monde. Ce succès phénoménal des applications de messagerie a un lien évident avec l’émergence des chat-bots.

Le développement de l’intelligence artificielle

La deuxième raison de l’émergence des chatbots, c’est l’important développement ces dernières années des recherches et des travaux sur l’intelligence artificielle. La plupart des géants du web y consacrent des sommes considérables d’argent – à commencer par Google. Popularisée par les films hollywoodiens et les romans de science-fiction, l’intelligence artificielle consiste dans des programmes informatiques capables d’accomplir de manière apparemment spontanée des tâches diverses et surtout doués en apparence de facultés d’intelligence et de comportements humains.

Qu’est-ce qu’un chatbot et à quoi ça sert ?

Un chatbot, c’est un programme informatique intégré à une interface de messagerie capable de simuler une conversation (plus ou moins) intelligente avec un ou plusieurs utilisateurs humains et de « répondre » de manière sensée à des requêtes exprimées par des humains. Le medium de communication peut être l’écrit ou l’oral (cf. l’exemple de Siri). Mais c’est surtout le premier cas dont il est question aujourd’hui. Le développement actuel des chatbots repose en majorité sur l’écrit. Chatbot peut être traduit par « robot conversationnel » en français.

Beaucoup caressent le rêve de chatbots dotés d’une intelligence artificielle poussée, capables de faire illusion et de faire croire aux utilisateurs qu’ils communiquent avec de vrais humains. Disons-le tout de suite : on en est encore loin…très, très loin. Les recherches sur l’intelligence artificielle, même si elles progressent d’année en année, n’en sont qu’à leur balbutiement. Néanmoins, on observe un réel progrès en matière de chatbots. D’ailleurs, à ce propos, il faut bien distinguer deux grandes catégories de chatbots :

• Les chatbots dont la programmation, simple, repose sur l’association questions / réponses. Vous configurez toutes les questions possibles (et plus largement toutes les requêtes que l’humain – utilisateur serait susceptible d’envoyer au chatbot) et les réponses associées à ces questions. Le chatbot peut ensuite fournir à l’utilisateur des réponses aux questions prédéfinies qu’il possède dans sa base de données. Le problème, c’est qu’il est impossible de configurer TOUTES les requêtes, questions et réponses possibles. D’où le caractère très limité des chatbots conçus sur ce modèle.
• Les chatbots conçus sur la base d’algorithmes complexes faisant appel à la technologique d’intelligence artificielle. Les chatbots intelligents peuvent changer de sujet de conversation, suggérer des sujets liés, faire preuve d’humour, d’émotion. Certains chatbots intelligents disposent d’une faculté d’apprentissage (machine learning) : ils prennent en compte dans ses messages les interactions passées.

Les « chatbots » intelligents marquent une rupture par rapport aux chatbots conçus sur le format question/réponse. Mais, il faut être lucide, le terme « intelligent » doit être relativiser. On est encore très loin du chatbot Samantha, dont tombe amoureux Joaquin Phoenix dans le film Her de Spike Jonze. Ce qui fait la transition avec un dernier point que nous aimerions évoquer. Celui des usages concrets des chatbots. A quoi servent les chatbots ?

L’objectif des chatbots, à long terme, est-t-il vraiment social ? A l’évidence, non. A l’heure actuel, aucun chatbot ne passe le fameux test de Turing. Il est impossible de faire croire à un humain « dialoguant » avec un chatbot qu’il parle avec une vraie personne, à un autre humain. Mais est-ce si important ? Les chatbots constituent des outils fonctionnels, et non pas des outils « sociaux ».

Chaque chatbot est conçu pour exécuter un ensemble de tâches précises, comme nous allons le voir dans les exemples. Certains permettent de réserver un restaurant, d’autres de commander des fleurs sur internet et de planifier leur livraison, d’autres de recevoir des recommandations de films à voir, d’autres de trouver les meilleures offres de voyages ou de recevoir des actualités personnalisées (chatbot de CNN). D’autre sont utilisés dans un cadre professionnel : les chatbots de Slack par exemple permettent d’accéder plus facilement à des informations de reporting ou d’automatiser certaines tâches purement informatiques (découvrez notre avis complet sur le phénomène Slack et ses usages possibles). Selon nous, l’intérêt des chatbots doit être mesuré à l’utilité qu’ils apportent et non pas à leur degré d’intelligence conversationnelle et sociale.

Exemple d’intégration courante : des chatbots connectés à Slack ou Microsoft Teams permettent aujourd’hui de remonter automatiquement des métriques issues de Google Analytics, Salesforce, ou d’autres outils métiers, sous forme de notifications ou de rapports interactifs.

Bref, les chatbots doivent être considérés comme des « applications », c’est-à-dire comme des logiciels capables de réaliser des tâches précises. D’ailleurs, pour certains analystes, les chatbots sont destinés à remplacer les applications. Les premiers ont en effet plusieurs avantages sur les secondes :

• Un chatbot, contrairement à une application, n’a pas besoin d’être téléchargé. Il est « disponible » directement dans votre service de messagerie instantanée. Pas de téléchargement donc, mais pas non plus d’installation, d’inscription, de nom d’utilisateur, de mot de passe.
• Un chatbot peut potentiellement être multi-fonctionnel et remplir le rôle de plusieurs applications.

Bref, les chatbots peuvent virtuellement offrir une expérience utilisateur beaucoup plus fluide et satisfaisante que les applications, en transformant les messageries en plateformes multi-services. Les chatbots mettent-il réellement en danger les applications mobiles ? L’avenir le dira. En tous cas, conscients de ce risque (ou de cette mutation), de plus en plus d’investisseurs s’intéressent aux chatbots et les géants du web ouvrent les uns après les autres leurs services de messagerie instantanée aux développeurs de chatbots. Plusieurs grandes marques ont d’ores et déjà leur propre chatbot ou y planchent sérieusement : H&M, Sephora, Burger King, eBay, Expedia, HP, Shopify, SalesForce, Zalando, Unicef, Wall Street Journal, CNN, etc. Les chatbots ne sont clairement pas une mode passagère.

Quelques premiers exemples de chatbots

Pour se faire une idée claire des chatbots et de leurs fonctionnalités, le mieux est de proposer quelques exemples concrets. Voici un petit aperçu de ce à quoi ressemblent les chatbots, d’Eliza à Marsbot en passant par l’inénarrable Tay de Microsoft.

Eliza, le premier chatbot de l’histoire de l’humanité

Eliza est l’ancêtre des chatbots. Le programme a été conçu entre 1964 et 1966 par le laboratoire d’intelligence artificielle du célèbre MIT de Boston. Eliza est une psycho-thérapeute de l’école rogérienne. Mais une psycho-thérapeute d’un genre particulier : elle se contente de relancer son interlocuteur, contrairement aux chatbots contemporains qui apportent des réponses utiles prélevées à partir de leur base de connaissances. Eliza écoute plus qu’elle ne dialogue. Le niveau des échanges est donc assez limité.

Le boulet de Microsoft : Tay

Tay est une intelligence artificielle aux allures d’adolescente lancée par Microsoft en mars 2016 sur la plateforme Twitter. Mais c’est surtout le nom d’un beau fiasco. A peine 24 heures après son lancement et après près de 100 000 tweets échangés, Microsoft décide de suspendre temporairement le compte Twitter de son chatbot. Et pour cause : les Twittos ont essayé de la piéger et se sont amusés à lui faire dire tout et n’importe quoi…et surtout n’importe quoi.

Ce bad buzz a au moins eu le mérite de mettre en avant les limites de ce type de technologie. Malgré l’expérience Tay, Microsoft n’a pas l’intention de changer de ligne et entend bien faire de l’intelligence artificielle (et des agents conversationnels) un axe majeur de développement pour l’avenir. Le groupe a d’ailleurs annoncé lors de la conférence Build de mars dernier la création d’une plateforme destinée aux développeurs de chatbots. La géant de Redmond est lui aussi dans la course !

Les chatbots d’avant Facebook Messenger

La relation client reste l’un des principaux domaines d’application des chatbots. Aujourd’hui, la plupart des grandes enseignes utilisent des agents conversationnels avancés pour gérer le support client, l’assistance 24/7, ou l’automatisation des réponses aux questions fréquentes, avec des interfaces de plus en plus naturelles et personnalisées.

De nombreux chatbots actuels intègrent des éléments de personnalisation avancée, comme des avatars animés ou des réponses adaptées au ton de la conversation, afin d’améliorer l’expérience utilisateur et l’engagement.

La nouvelle génération de Chatbot : KLM Messenger, Skyscanner, 1800Flowers, Marsbot…

L’ouverture de Facebook Messenger aux chatbots a permis le développement d’une nouvelle génération de chatbots, plus intelligents que les précédents.

Skyscanner, Voyages-Sncf et KLM, pour réserver son voyage

De nombreux acteurs du secteur du voyage proposent aujourd’hui des chatbots sur différents canaux (sites web, WhatsApp, Messenger, etc.) pour aider les utilisateurs à rechercher des vols, réserver des billets ou obtenir des informations personnalisées en temps réel.

Skyscanner a pris toute la mesure du développement des chatbots et est persuadé que cette nouvelle technologie s’imposera dans les années à venir dans le secteur du voyage. Le comparateur écossais est d’ailleurs le premier à avoir conçu une fonction de recherche vocale pour Alexa, le système de reconnaissance vocale d’Amazon. Dans le même secteur, Voyage-Sncf et KLM ont eux aussi franchi le pas et conçu leur chatbot Facebook Messenger.

KLM Messenger :

1800Flowers, pour se faire livrer des fleurs

De nombreuses enseignes de e-commerce proposent aujourd’hui des chatbots transactionnels permettant de passer commande, suivre une livraison ou obtenir des recommandations personnalisées, directement via les messageries ou leur site web.

Marsbot de Foursquare, pour trouver un restaurant ou un bar

Des chatbots de recommandation, intégrant la géolocalisation et l’analyse des préférences utilisateurs, sont aujourd’hui couramment utilisés dans de nombreux secteurs (restauration, tourisme, retail) et disponibles sur la plupart des plateformes mobiles et web.

Zoom sur 3 outils pour créer votre propre chatbot

Vous êtes emballé par les chatbots au point que l’idée vous taraude de créer le vôtre ? Disons-le tout de suite : créer un chatbot intelligent et performant nécessite aujourd’hui des moyens conséquents et une équipe spécialisée. Cependant, il existe désormais des plateformes no-code et low-code qui permettent de créer des chatbots avancés de manière intuitive, sans connaissances approfondies en programmation. Parmi les solutions les plus utilisées figurent Dialogflow (Google), Microsoft Azure Bot Service, ManyChat et Chatfuel. Ces outils SaaS ne nécessitent aucune installation et proposent des intégrations natives avec de nombreux canaux de messagerie et CRM. La plupart fonctionnent sur un modèle freemium ou proposent des essais gratuits.

Rebot.me est l’un des seuls outils de création de bots disponibles en version française. Ce qui plaira aux personnes mal à l’aise dans la langue de Shakespeare. Rebot.me est aussi gratuit, ce qui est un autre de ses avantages. Son principe d’utilisation est simple. Lorsque vous créez votre bot sur Rebot.me, vous êtes invité à définir un ensemble de questions / réponses. Vous pouvez ajouter autant de questions que vous le souhaitez et définir plusieurs réponses pour chaque question. A chaque fois qu’un utilisateur posera une des questions prédéfinies par vous, votre bot répondra une des réponses de manière aléatoire. Vous pouvez aussi configurer des questions de relance de conversation qui se déclencheront de manière aléatoire lorsque votre chatbot sera confronté à une requête inconnue.

Vous pouvez intégrer vos bots sur votre site internet via un code d’intégration :

Pour créer un bot digne de ce nom, capable de mener des conversations un peu crédibles, vous devrez passer beaucoup beaucoup de temps. Pour le reste, Rebot.me est un outil très facile à prendre en main et très intuitif.

Chatfuel et ManyChat

Chatfuel et ManyChat sont aujourd’hui des outils de référence pour créer des chatbots sur des plateformes comme Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram et Telegram. Ils s’adressent aux débutants comme aux professionnels, grâce à des interfaces no-code intuitives et des fonctionnalités avancées (automatisations, intégrations CRM, analytics). Ces plateformes permettent de concevoir des scénarios conversationnels complexes, d’automatiser des campagnes marketing et de connecter le chatbot à divers services tiers.

L’un des points forts de Chatfuel, c’est que vous pouvez associer des mots à des blocs / boutons. Si par exemple un utilisateur utilise le mot « table » ou « réserver » dans son message, le chatbot renverra vers le bloc de réservation de table. Pas besoin que la requête matche complètement avec une requête prédéfinie pour que votre chatbot soit en mesure de proposer une réponse. Cette fonctionnalité de reconnaissance de mots, particulièrement utile, est absente de Rebot.me.

Vous pouvez bien évidemment tester votre chatbot en live pour identifier les points de perfectionnement possible (il y en aura toujours !). Vous pouvez vous inspirer du chatbot de TechCrunch, qui utilise l’outil Chatfuel. Vous pouvez même aller plus loin et utiliser le template de TechCrunch. La possibilité vous est bien sûr donnée de créer votre chatbot from scratch, à partir de rien. Cela vous permettra de personnaliser tous les éléments de votre agent conversationnel mais vous prendra fatalement beaucoup plus de temps.

Chatfuel a conçu une vidéo tutoriel (en anglais) qui explique efficacement comment créer votre chatbot :

Dialogflow (Google) et Microsoft Azure Bot Service

Pour des besoins plus avancés, Dialogflow (Google) et Microsoft Azure Bot Service sont aujourd’hui largement utilisés pour créer des chatbots intelligents, capables de comprendre le langage naturel et de s’intégrer à de nombreux canaux (sites web, applications mobiles, WhatsApp, Teams, etc.). Ces plateformes offrent des outils puissants de NLP (Natural Language Processing), des connecteurs API, et des modules d’apprentissage automatique, tout en restant accessibles via des interfaces graphiques ou des assistants de configuration.

Botsify, comme Rebot.me, utilise le modèle question /réponses. Vous définissez des questions susceptibles d’être posées par les utilisateurs et pré-définissez une ou plusieurs réponses par question. Vous avez aussi la possibilité de créer des bulles de conversation intégrant des images pour améliorer l’expérience utilisateur. L’outil peut comprendre les phrases comportant des fautes d’orthographe ou de syntaxe – ce qui est un vrai plus.

Les plateformes comme Dialogflow et Azure Bot Service proposent des intégrations natives avec des outils populaires (Zendesk, Salesforce, Slack, Microsoft Teams, etc.) et prennent en charge de nombreuses langues, facilitant ainsi le déploiement international de chatbots professionnels.

Pour aller plus loin, de nombreuses ressources actualisées sur les chatbots (outils, tutoriels, plateformes, communautés, actualités, etc.) sont disponibles sur les sites officiels de Dialogflow, Microsoft Azure, ManyChat, ou sur des plateformes spécialisées comme GitHub ou Medium.

À noter : si les outils no-code permettent de créer rapidement des chatbots fonctionnels, les plateformes modernes comme Dialogflow, Azure Bot Service ou Rasa intègrent désormais des modules avancés d’intelligence artificielle (NLP, machine learning, intégration avec des LLMs) qui permettent de concevoir des agents conversationnels bien plus performants et personnalisés. Toutefois, la création d’un chatbot véritablement intelligent nécessite toujours une réflexion approfondie sur les cas d’usage et l’expérience utilisateur.