L’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres et pour cause, elle va révolutionner l’expérience utilisateur et les pratiques commerciales.

Si les GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon) et les géants de la Tech ont tous leur intelligence artificielle (AlphaGo, Siri, chatbot Fair, Alexa), cette technologie touche désormais tous les secteurs : de la santé (secteur pourtant très traditionnel) au retail, en passant par l’agriculture. En 2016, le marché était estimé à 8 milliards d’euros selon l’organisme d’études International Data Corporation. Aujourd’hui, 38% des entreprises utilisent cette technologie et ce chiffre devrait grimper à 62 % en 2018 (d’après une étude de Narrative Science).

L’IA est donc partout, et en pleine croissance. Les montants investis ne cessent d’augmenter, passant de 611 à 774 millions d’euros entre 2015 et 2016, rien que pour l’Europe (selon une étude de Serena Capital). C’est pourquoi l’intelligence artificielle et la data sont souvent perçues comme la prochaine révolution industrielle.

Récemment, Alibaba a battu tous ses records de vente – atteignant jusqu’à 8 milliards de transaction en une heure – lors du Single Day en Chine, en utilisant notamment sa nouvelle intelligence artificielle, FashionAI. Cette machine dotée de capteurs est capable de reconnaître les vêtements essayés par ses clients en magasin. Elle conseille aux futurs acheteurs des produits complémentaires pour améliorer leur « look », le tout via un écran. Une application qui séduit les acheteurs et qui permet surtout d’augmenter les ventes.

L’intelligence artificielle suscite à la fois des craintes et de l’enthousiasme

L’intelligence artificielle est un sujet qui suscite de l’enthousiasme de nombreux patrons, comme celui de Facebook, Mark Zuckerberg, pour qui l’IA permettra de « créer des choses pour rendre le monde meilleur ». Mais elle peut aussi cristalliser les peurs, comme celles du P-DG de Tesla, Elon Musk, qui considère qu’elle représente « le plus grand risque auquel notre civilisation sera confrontée ». Tous néanmoins s’accordent pour dire qu’il s’agit d’un sujet stratégique pour les entreprises.

L’IA réunit en réalité toute une série de technologies et d’approches algorithmiques. Généralement, quand on parle d’IA aujourd’hui, on parle très souvent de la combinaison du traitement du langage naturel (Natural Language Processing, techniques de compréhension de langages « humains » par un ordinateur) et des techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning). Le traitement du langage naturel regroupe l’ensemble des techniques qui permettent à un ordinateur d’analyser et de comprendre un langage sous la forme d’un texte ou d’une conversation. Ce qui peut s’avérer très complexe puisque le contexte, le ton ou un simple mot peuvent changer la signification d’une phrase du tout au tout. Cette technologie est, par exemple, à la base de tous les assistants vocaux (Alexa, Siri, Google Home etc), des chatbots, des assistants virtuels… Par ailleurs, les techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) permettent à un ordinateur d’apprendre petit à petit et de s’améliorer selon des mécanismes qui s’apparentent à du test and learn. En s’appuyant sur l’apprentissage automatique, les techniques de traitement du langage naturel peuvent s’améliorer au gré du temps et des usages.

Un petit robot humanoïde dans les magasins

En toute logique, l’expérience utilisateur et les pratiques commerciales devraient considérablement s’améliorer grâce à l’IA. En effet, la machine, par le biais du traitement du langage naturel (NLP), est capable de gérer des milliers de clients de façon automatisée, vingt-quatre heures sur vingt-quatre et sept jours sur sept, et dans un laps de temps quasi instantané. Prenons l’exemple de Sephora, dont le chatbot, KIK, est reconnu comme l’un des plus performants du marché. En posant des questions à ses clients, KIK les conseille sur leur maquillage de façon automatisée et performante. Afin d’être plus convivial et d’avoir une dimension humaine, ce chatbot utilise des émoticônes dans la conversation. L’interactivité est au cœur de l’expérience. Un autre exemple frappant en termes d’interactivité est celui de NAO, un petit robot humanoïde, mis en place par Darty dans ses magasins. Ce dernier renseigne ses clients, répond à leurs questions et présente les produits et les services disponibles en stock. C’est devenu un vrai assistant vendeur.

La relation avec le client est personnalisée et prend en compte le contexte. Ainsi, l’assistant virtuel d’Amazon, Alexa, prend les commandes vocales comme : « Commande-moi une Pizza ! », et répond aussi aux questions «Alexa, où est ma pizza ? ». Ce à quoi l’IA d’Amazon pourra répondre : « Elle arrive dans deux minutes ». Preuve du succès de l’IA : 20 % des clients de Domino’s pizza au Royaume-Uni utilisent Alexa pour effectuer leurs commandes et paiements.

Augmenter la satisfactions clients en réduisant les besoins en personnel

Les applications dans le secteur des services se sont généralisées et sont dorénavant de vraies sources de réduction de coûts ou de satisfaction clients. Dans le domaine de l’assurance, une entreprise a ainsi réussi à atteindre une précision de 90 % dans la pré-catégorisation de ses sinistres, et a ainsi pu faire gagner du temps à ses experts qui ont diminué leurs déplacements. Une entreprise de services a utilisé des techniques de NLP pour apporter des réponses d’une manière automatique aux e-mails de ses clients en les traitant selon le degré d’urgence du service à apporter. Les besoins en personnel ont été réduits d’environ 17 %, et le temps de traitement de 45 %, alors que la satisfaction clients elle a augmenté de 4 %. Même l’Etat a recours à l’IA pour automatiser certaines tâches comme en Italie où certains services publics ont pu augmenter leur rapidité de traitement de 30 %, tout en réduisant le nombre d’employés de 45 %. Autre exemple : un algorithme d’apprentissage automatique (Machine Learning) a permis d’améliorer la détection des fraudes à la sécurité sociale de 20 %.

Si les avantages liés à l’IA sont incontestables, les humains ne vont pas pour autant disparaître. Ils pourront s’émanciper des tâches à faible valeur ajoutée et se concentrer uniquement sur les 20 % de cas que les IA ne pourront pas traiter automatiquement. A priori, une situation gagnant-gagnant : d’un côté, les clients seront mieux servis et plus rapidement, de l’autre, les professionnels pourront se concentrer sur des tâches moins rébarbatives et ayant une vraie valeur ajoutée.

 Une expérience utilisateur plus rapide, plus fluide, plus personnalisée et donc plus pertinente

Pour que l’expérience utilisateur tienne toutes ses promesses, il est donc essentiel de conserver une dimension humaine. Les entreprises l’ont bien compris. D’ailleurs lorsque Rhizabot (l’IA de Rhiza utilisée par de nombreuses entreprises pour aider leurs commerciaux à conclure leurs ventes) ou Julie Desk (une IA qui organise la prise de rendez-vous par e-mail) ne savent pas traiter un problème, les machines renvoient immédiatement vers un humain. C’est l’association humain-machine qui est un mix gagnant. L’IA permet incontestablement une expérience utilisateur plus rapide, plus fluide, plus personnalisée et donc plus pertinente, à condition de garder une dimension humaine derrière la technologie. A condition aussi que l’hyper personnalisation rendue possible par la technologie fournisse une expérience suffisamment convaincante pour que nous acceptions de partager nos données personnelles : aujourd’hui, plus de la moitié des Français (54 %) restent encore méfiants quant à l’utilisation qui pourrait être faite des données qu’ils communiquent en s’enregistrant sur ces services en ligne (selon Accenture).

Après la data, qui accélère et rend plus pertinente la prise de décision et donc le service, c’est au tour de l’IA de permettre aux entreprises d’être plus compétitives en améliorant les performances sur leur chaîne de valeur. Mais là où la data était en général complètement invisible pour l’utilisateur, l’IA sera sans doute beaucoup plus utilisée comme interface. L’objectif est d’arriver à une expérience “sans accroc”, où la technologie se fait oublier tant elle est efficace. Nous sommes parvenus à concevoir des IA qui passent désormais le test de Turing (est-ce que lors d’une conversation, un être humain est capable d’identifier s’il parle à une machine ou à un autre humain ?) et on ne saura bientôt plus distinguer une IA d’un véritable être humain. Preuve que l’IA est prête pour être présente partout dans notre vie.

Ils sont dévoués, increvables et de plus en plus efficaces : les chatbots sont devenus incontournables dans la relation client. Mais avant qu’ils ne maîtrisent les subtilités du langage de marque, il y a encore du chemin…

A l’heure du big data et de l’intelligence artificielle, l’art d’écrire et de parler se doit d’être à la hauteur de la sophistication des données collectées sur l’internaute. C’est ce que nous appelons le « language quality data ». Cet art passe par une modélisation du langage, qui doit refléter la ligne éditoriale de l’entreprise et de la marque. Il se doit de transmettre des valeurs et de désigner votre style, votre façon d’être avec vos clients.

Un enjeu d’autant plus important à l’heure du chatbot (« robot qui discute »), qui ouvre la voie au déploiement de nouveaux champs d’expression. Polyvalent, cet assistant virtuel séduisant et à la mode assume des tâches ciblées, répétitives et parfois fastidieuses mais étonnantes. Le chatbot informe, aiguille, vend, assiste, anime et divertit. Conçu au milieu des années 1960, il revient sur le devant de la scène, notamment via le développement des services de messagerie instantanée et des progrès en matière de machine learning (conception d’un système apprenant) et de « deep learning » – une méthode d’apprentissage automatique grâce à des réseaux de neurones artificiels (lire aussi l’article : « Comment les machines apprennent, et pourquoi vous y gagnez »).
Des agents dotés d’une faculté d’apprentissage

On peut distinguer deux grandes catégories de chatbots. La première correspond aux robots à programmation simple, qui repose sur des questions et des réponses prédéfinies par une base de données. La seconde comprend des programmes avec des algorithmes complexes reliés à l’intelligence artificielle. Capables de changer de sujet de conversation et dotés d’une grande faculté d’apprentissage et d’auto-évaluation, ces chatbots, en majorité accessibles via Facebook Messenger, se nourrissent des dialogues qui ont été tenus et les gardent en mémoire.
Ainsi conçu sur un modèle simple de questions-réponses, le chatbot de BlaBlaCar est spécialisé dans la vente : il vise à faciliter les recherches de trajets en covoiturage. S’il n’a pas de nom, il est en revanche réactif, facile à repérer et remplit très bien son rôle d’aiguilleur. La marque s’est ici concentrée sur l’efficacité : le ton du chatbot est neutre.

Elaboré pour trouver des billets de train aux prix les plus compétitifs, le VBot, agent de voyage virtuel de la SNCF, possède également de nombreuses qualités. Sa présentation est brève mais complète. Il détaille la procédure de chaque requête client et prend une posture d’assistant attentif et proactif : « Je m’occupe de trouver les meilleurs prix pour vos trajets en train ». Créateur d’une conversation naturelle et authentique, le Vbot recherche la connivence et la complicité avec l’internaute en alternant subtilement l’énonciation du « je » et du « vous ». Il emploie un style chaleureux et bienveillant : « Aidez-moi à progresser : vous ai-je surpris, fait rire ou énervé ? On se dit tout. » Il a même l’humilité de vous confier qu’il cherche à s’améliorer.
Beautybot, inventé par Sephora pour conseiller l’internaute dans le choix de ses cadeaux de Noël, tisse une relation encore plus aboutie avec le client. Il jongle entre des phrases courtes, interrogatives et exclamatives. Proactif, il utilise une grande variété de tournures, à la fois servicielles (« Je vais vous aider à… ») et conniventes (« Promis, ça reste entre nous »). Mais sa force principale réside dans sa capacité à offrir un produit correspondant au profil de la personne à qui l’on veut faire plaisir. Aussi bien sur la base d’informations objectives, « Quel âge a-t-elle ? », que subjectives ; « Pouvez-vous m’en dire un peu plus sur son style ? ».

Cette tendance à la personnalisation se confirme y compris dans des secteurs où le conseil nécessite d’être plus pointu. La foire aux vins 2017 a fait émerger plusieurs chatbots, tels que Balthus pour Lidl. Il se présente comme un sommelier virtuel à même de vous aider à choisir le vin que vous recherchez. Familier, Balthus s’exprime avec un ton chaleureux et aiguille le consommateur grâce à des questions sur les prix, le type de vin, les appellations, les mets prévus, ou l’occasion (« se faire plaisir », « épater ses amis »). La langue est naturelle, émaillée d’expressions informelles, d’interjections et d’emoji. Balthus et Beautybot partent des besoins de l’internaute, l’impliquent et le guident dans un parcours personnalisé, nourri par un dialogue adapté et spontané.
Dans l’immédiat, malgré leur inventivité, les chatbots peinent à s’extraire du registre des questions-réponses, structuré par une réflexion binaire. Il en résulte une certaine difficulté face aux aléas et aux questions inattendues. Et au-delà des limites techniques, les marques n’ont pas encore réellement accordé le ton du bot avec la langue exprimée sur leur site ou sur les réseaux sociaux. Et c’est dommage quand on veut à ce point personnaliser la relation. Toutefois, cette nouvelle interface de dialogue et d’expression se perfectionne d’heure en heure et offre de nouvelles formes de modélisation du langage (lire aussi la chronique : « Je flunche puis on se skype : comment les verbes de marques investissent notre langage »).

Des robots capables de rédiger seuls des comptes-rendus

Les logiciels d’intelligence artificielle développés par Yseop, utilisés dans le secteur de l’immobilier de bureau par exemple, vont jusqu’à écrire des comptes-rendus de façon autonome. Ces agents artificiels rédigent, grâce à un système de QCM bien pensé, des rapports qui en tromperaient plus d’un.
L’enjeu majeur de la modélisation du langage et de sa maîtrise par des bots suppose néanmoins, sur le fond, d’agrandir le champs de perception des aléas et, sur la forme, d’apprivoiser des nuances de ton. Les mots possèdent des sens multiples et le langage manie l’implicite. Il combine raison et émotion, et possède une dimension sensible (intonation, timbre ou ton et rythme), pour l’instant étrangère à la langue digitale. Dans son dernier livre, « La chute de l’empire humain », le P-DG de Roland Berger Charles-Edouard Bouée confirme d’ailleurs que « L’informatique intelligente peut s’approcher de la compréhension, mais être capable de pensées créatives nécessitera une capacité d’imagination ».

les progrès de l’IA semblent sonner le glas d’un certain nombre de professions, d’autres vont apparaître pour la programmer, l’éduquer et la gérer.

En l’espace de quelques mois, le marché s’est emparé du concept d’intelligence artificielle, bousculé par les démonstrations d’Amazon et Google et interrogatif quant aux immanquables changements de modèles à venir. Une étude d’Accenture projette, en France, un grain de productivité supplémentaire de 20 % grâce à l’intelligence artificielle à l’horizon 2035. Une autre étude de Venture Scanner estime à un total de 27,4 milliards de dollars le montant des investissements mondiaux à la fin de l’année 2017 en direction de plus de 2000 entreprises l’intelligence artificielle.

Une destruction créatrice… de métiers

Nous faisons face à une révolution industrielle aussi décisive que celles expérimentées à l’émergence de la vapeur, du moteur à explosion, de l’électricité ou des puces électroniques. C’est toute la place de l’homme vis-à-vis de la machine et du vivant qu’il convient de réinventer. C’est également le moment de s’interroger sur le mouvement schumpétérien de destruction créatrice qui nous guidera à l’avenirDe nouveaux métiers vont se créer pour programmer, éduquer et gérer l’intelligence artificielle, et ce à mesure que d’autres, essentiellement sur des actions à faible valeur ajoutée, vont disparaitre. 

Ces nouveaux métiers, dont on commence, sur des projets bien réels, à devoir définir les contours, seront multiples, à l’image des emplois créés dans le mobile – depuis le développeur Android jusqu’au « revenue manager » d’une plateforme publicitaire. Concentrons-nous ici sur trois fonctionsessentielles :

1. Le psydesigner

L’intelligence artificielle, par sa nature et sa fonction, appelle de nouvelles compétences. La psychologie trouve précisément son sujet d’étude dans ce qu’un individu ou un groupe comprend d’intelligence (l’apprentissage, la mémoire, la perception, le comportement…). C’est donc sans doute sur ce socle de compétences que se construiront les personnalités des nouvelles incarnations de l’intelligence artificielle.

Aujourd’hui, Alexa (Amazon), Cortana (Microsoft) et Siri (Apple) ont une forme de personnalité construite et perçue à travers le service rendu, un certain champ lexical et un « form factor » (ou facteur de forme, un aspect du design qui définit et prescrit la taille, la forme et d’autres spécifications physiques des composants, en particulier dans l’électronique, NDLR). Ces intelligences seront amenées à se complexifier et à se segmenter, tout comme les applications mobiles se sont enrichies et fluidifiées pour délivrer, non plus un service, mais une expérience. En outre, ces assistants personnels partageront notre quotidien, voire notre intimité. Il est donc essentiel qu’ils incarnent des valeurs et des traits de personnalités compatibles avec les nôtres, jusqu’à devenir uniques.

Le psychologue deviendra le « psydesigner », comme l’ergonome est devenu « user experience designer » et « user interface designer ». A la fois artisan et technicien, il construira une charpente d’incarnation de l’intelligence artificielle, comme un « nez » construit un parfum.

2. L’egoteller

L’expérience induite par ces nouvelles interfaces se matérialisera par le biais d’une incarnation dont le comportement, le champ lexical, la prosodie et la relation créée provoquera des émotions. Comme dans la « vraie » vie, nous aurons plus d’atomes crochus avec certaines personnalités qu‘avec d’autres, en fonction de ce qu’elles dégageront, de ce que nous comprendrons d’elles. L’egoteller sera le scénariste des personnalités façonnées par le psychologue. Il y ajoutera unetouche artistique, modèlera l’entité technique construite par le psydesigner, définissant des traits de personnalité en plein et en creux, dans une instantanéité ou sur la durée en fonction des objectifs des marques, comme un metteur en scène donne vie à un scénario.

Il s’agit donc d’une démarche en binôme avec le psychologue comme, aujourd’hui, un jeu mobile est construit par un « producteur » (garant d’un délivrable technique) et un « monetization manager » (garant d’une maximisation des revenus).

3. L’éthicien

L’intelligence artificielle, devenue auto-apprenante, c’est-à-dire libérée d’un « cordon ombilical » numérique, cristallise un certain nombre de fantasmes, de peurs et d’espoirs. En tout état de cause, elle soulève un certain nombre de questions fondamentales tant c’est finalement la place de l’homme qu’il convient de recomprendre et de repenser.

Les grands éditeurs de logiciels construisent déjà leurs plateformes en fonction de ce que leur compréhension de l’éthique commande (lire aussi l’article : « Lutter contre la discrimination sur les plateformes »)Cette notion d’éthique est plurifactorielle (financière, culturelle ou politique) et à géométrie variable. Le département des éthiciens, nouvellement créé et parfois très étroitement associé à l’exécutif, définira, sinon les lois, du moins les règles algorithmiques qui soutiendront les « totems » et les « tabous » de son intelligence artificielle.