Messagerie instantanée

Pourquoi les chatbots échouent - World AI Show Singapore 2018

Iaroslav Kudritskiy
Directeur de l'exploitation, Respond.io
24 août 2018

Gerardo Salandra, PDG de Rocketbots et président de l'AI Society of Hong Kong, s'est adressé à une foule enthousiaste lors du World AI Show à Singapour sur le thème "Pourquoi les chatbots échouent". 

Rocketbots, fondée par Salandra, a commencé comme une agence de chatbot à Hong Kong, qui s'est maintenant transformée en une plateforme d'assistance téléphonique alimentée par l'IA. Ce sont les débuts de Rocketbot en tant qu'agence qui ont permis d'obtenir de nombreuses informations sur l'industrie des chatbots, principalement sur les défauts des chatbots, sur l'origine technologique de ces défauts et sur leur impact sur la perception de l'IA par les entreprises. Les premiers points de Gerardo proviennent de la douleur des chatbots, de leurs échecs constants. Il est presque certain que chaque interaction bot-humain connaît un échec inévitable à un moment ou à un autre, et c'est toujours le cas pour le développement de l'IA basée sur la recherche. L'IA basée sur l'extraction n'est pas vraiment de l'IA, dit Salandra, car elle utilise de simples arbres de décision pour créer des conversations et utilise la vitesse d'un ordinateur pour faire croire qu'il est intelligent. L'apprentissage dans l'IA basée sur la recherche provient de la saisie de données et de l'apprentissage automatique pour perfectionner un arbre de décision imparfait. Une mauvaise formation, des données médiocres, des souches de conversation non planifiées et un langage humain coloquiné sont les principales raisons de l'échec d'un chatbot. 

Les entreprises ont investi des sommes considérables pour tirer profit des chatbots, notamment en ce qui concerne les interactions avec les clients afin de réduire les coûts du personnel d'assistance. Cependant, les échecs des chatbots ont laissé un mauvais goût dans la bouche des clients, et donc dans celle des entreprises qui ont investi du temps et de l'argent dans une solution à peine efficace. Ce type de constat a conduit Rocketbots à s'orienter vers un modèle SaaS de plateforme de communication avec les clients, et vers une nouvelle méthode d'IA, l'IA par réseaux neuronaux. Les réseaux neuronaux apprennent comme les humains, les données positives renforcent les décisions et les données négatives empêchent d'apprendre les mauvais choix. Un modèle de ce type résout effectivement la majorité des problèmes à l'origine de l'échec des chatbots basés sur la récupération, mais il comporte également ses propres défauts. 

Salandra cite l'exemple de l'échec de l'IA Tay de Microsoft, qui a appris des interactions avec les médias sociaux lors d'une démonstration publique. Tay avait appris à partir de toutes les données qui lui avaient été fournies, ce qui a malheureusement abouti à une IA dont les opinions et les déclarations étaient offensantes, racistes et chargées de blasphèmes. Si cette méthode d'apprentissage s'est avérée efficace, elle montre que les réseaux neuronaux doivent être correctement entretenus, comme un petit enfant, afin qu'ils apprennent ce qui est le mieux. Ce n'est qu'une question de temps avant que l'IA puisse être entièrement automatisée pour les interactions entre humains et robots, mais avec un encadrement et une définition des objectifs efficaces, il y a des raisons de croire que les conversations pourraient être automatisées dans une certaine mesure. 

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