Dialogueurs / Agents conversationnels, de quoi parle-t-on ?
Sommaire
Qu’est-ce qu’un agent conversationnel ?
Un agent conversationnel – ou chatbot en anglais – interagit en langue naturelle, à l’oral ou à l’écrit, avec l’utilisateur afin de répondre à ces questions ou, plus généralement, à l’aider dans une tâche.
Ces agents conversationnels sont souvent présents sur les sites Internet, sous la forme d’un avatar accompagné d’une interface de saisie dans lequel l’utilisateur saisit sa question ou décrit son besoin.
Le texte saisi par l’utilisateur, ou sa parole dans le cas de chatbot à reconnaissance vocale, est ensuite analysé afin de fournir une réponse la plus pertinente possible.
Comment un chatbot analyse-t-il le texte ou la parole ?
Les technologies utilisées pour analyser la demande de l’utilisateur seront différentes selon que cette demande est écrite ou parlée. Cependant, dans les deux cas, on peut distinguer les approches visant à identifier les termes pertinents et les approches par apprentissage.
Les chatbot à reconnaissance textuelle
Les agents conversationnels ont beaucoup évolué depuis le célèbre Eliza développé au milieu du siècle dernier par Joseph Weizenbaum. Ce programme, qui tentait de simuler un pyschothérapeute, produisait de façon répétitive des phrases reprenant des parties du texte saisi. Loin de l’écholalie d’Eliza, les futurs agents sont de plus en plus anthropomorphes grâce à l’évolution des technologies d’intelligence artificielle. Les technologies visant à analyser le sens font désormais place de plus en plus à des approches par apprentissage.
Comment les chatbots analysent-ils le sens d’un texte ?
Les technologies d’analyse du sens utilisées par les chatbots visent à identifier les termes pertinents de la question posée par l’utilisateur. Cette analyse peut comporter une analyse de premier niveau afin d’écarter les mots outils, qui peut être complètée par une analyse sémantique plus fine, telle que la désambiguïsation sémantique qui pourra, par exemple, différencier le verbe avions du substantif. Ces termes identifiés sont ensuite recherchés dans une base de connaissances afin de retourner une réponse à l’utilisateur. Ce type de solutions peuvent être complétées par la prise en compte d’informations de contexte telles que la page Web consultée, ou l’historique des échanges.
Chatbots et intelligence artificielle, quelles possibilités ?
Les chatbots intègrent de plus en plus des fonctions afin qu’ils imitent les comportements humains : réseaux de neurones, l’analyse des émotions, la synthèse vocale ou l’évolution dans le domaine des avatars.
Chatbots et réseaux neuronaux
L’apprentissage par réseaux neuronaux permettent de mettre en place des stratégies d’apprentissage : à l’inverse des stratégies d’analyse de textes qui nécessitent de décrire les règles d’analyse, les algorithmes d’apprentissage par réseaux de neurone permettent d’initialiser le chatbot en l’entraînant sur un grand volume d’interactions. Cette approche présente quelques avantages : facilité de mise en oeuvre, à condition de disposer d’une base d’interactions suffisamment volumineuse, traitement de dialogues « inattendus » mais attestés, possibilité de continuer l’apprentissage après le déploiement. Il n’est cependant pas toujours possible de prévoir le comportement du chatbot ce qui, d’une certaine façon, est le revers d’un anthropomorphisme grandissant.
Qu’est-ce qu’une intention pour un chatbot ?
L’architecture standard des chatbots industriels fait intervenir deux notions de base : les intentions et les entités. L’intention peut être vue comme une entrée dans une base de connaissance et les entités sont des paramètres de ces intentions. Par exemple, dans la requête « quel est l’horaire du prochain train pour Pau », l’intention est « demande_horaire » et l’entité associée « ville=Pau ».
Les techniques d’apprentissage (neuronales) sont mobilisées pour identifier les intentions et les entités dans une requête, la réponse se fait ensuite à la mode d’un chatbot « textuel », par recherche dans une base de connaissance structurée. La gestion du dialogue reste donc très déclarative, ce qui évite le caractère imprévisible des systèmes intégralement gérés par des réseaux de neurones.
Quelle éthique pour les chatbots ?
Les performances grandissantes des chatbots amènent à des questions éthiques : collecte des données personnelles, manipulation, deadbots, information de l’utilisateur, consentements… Ces questions ont amené le Comité Consultatif National d’Ethique à émettre un avis sur les enjeux éthiques des agents conversationnels.