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L’IA conversationnelle est un type d’intelligence artificielle (IA) capable de simuler des conversations humaines. Elle est rendue possible par le traitement du langage naturel (TLN), un domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage humain, et par les nouveaux modèles qui sous-tendent l’IA générative.
L’IA conversationnelle fonctionne en combinant le traitement du langage naturel (TLN), les modèles de fondation et le machine learning (ML).
Les systèmes d’IA conversationnelle sont formés à partir d’énormes quantités de données, y compris des textes et des discours. Ces données apprennent au système à comprendre et à traiter le langage humain. Le système utilise ensuite ces connaissances pour interagir avec les humains de manière naturelle. Il apprend constamment de ces interactions, améliorant ainsi la qualité de ses réponses au fil du temps.
Google Cloud
Comme le montre cette définition de Google Cloud, l’IA conversationnelle offre la possibilité d’interagir avec les clients de n’importe quelle entreprise, de n’importe quelle taille, dans n’importe quel secteur, et de les impliquer. L’IA conversationnelle peut reconnaître n’importe quel type de voix ou de texte, puis imiter les interactions humaines en comprenant les questions posées en langage naturel et en y répondant.
Cette technologie promet des avantages considérables aux entreprises et aux professionnels qui la déploient dans leurs activités marketing, de communication, de gestion de la relation et de l’expérience client. En voici quelques exemples :
- Réduction des coûts et augmentation de la productivité grâce à l’automatisation
- Moins d’erreurs humaines pour certaines activités
- Des expériences utilisateur plus engageantes, interactives et holistiques
- Un service client toujours disponible, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, même lorsque les agents humains ne sont pas disponibles.
- Une plus grande accessibilité : l’IA conversationnelle peut également être utilisée pour améliorer l’accès aux utilisateurs handicapés, ainsi qu’aux personnes ayant des connaissances techniques limitées ou un bagage linguistique différent.
Ce ne sont là que quelques-uns des nombreux avantages potentiels de l’IA conversationnelle, mais la technologie n’est pas sans inconvénients.
Le premier concerne ce que l’on peut appeler l’interaction homme-machine.
C’est un domaine qui devrait donner à réfléchir alors que le déploiement de l’IA conversationnelle s’accélère.
La vallée étrange de l’IA conversationnelle
Pour nous aider à comprendre le défi posé par l’interaction homme-machine, nous allons revisiter une théorie que nous avons déjà explorée sur ce blog.
La théorie de la vallée de I’étrange (uncanny valley) a été conçue et développée par Masahiro Mori en 1970. Selon cette théorie, au fur et à mesure que les robots acquièrent des caractéristiques humaines, notre empathie à leur égard s’accroît et suscite une réaction positive.
Mais nous finirons par atteindre un point où nos sentiments à l’égard de cet humanoïde se transformeront en répulsion ou en aversion en raison de sa ressemblance étrange avec un être humain réel. Mori a appelé cette étape la « vallée de l’inquiétude (uncanny valley) ».
Si nous appliquons la théorie de la vallée de l’étrange à l’IA conversationnelle, un jour viendra où sa ressemblance avec l’homme suscitera de la répulsion. Par exemple, le choc de parler à un callbot à l’air robotique à l’autre bout du fil, plutôt qu’à un véritable humain.
Cela aura pour effet paradoxal d’éloigner la personne du système d’IA conversationnelle, avec des répercussions négatives pour l’entreprise et sa marque. Celles-ci seront d’autant plus ressenties si des sommes importantes ont été investies en temps et en argent dans le déploiement du système.
L’IA a aussi besoin d’empathie
Le cœur du problème réside dans l’équilibre empathique que nous trouvons lorsque nous concevons des systèmes d’IA.
Mais est-il possible de voir de l’empathie dans l’IA ?
Avant d’aller plus loin, nous devons d’abord comprendre le spectre de l’empathie tel qu’il s’applique au design des systèmes et aux façons d’interagir avec eux.
- La pitié et la sympathie exigent un effort minimal de compréhension de l’utilisateur.
- L’empathie et la compassion exigent un engagement actif susceptible d’entraîner un changement positif.
L’empathie a trois moteurs principaux :
- Congruence des sentiments : une personne qui ressent de l’empathie doit se mettre à la place de l’autre. Cela distingue l’empathie d’une simple compréhension rationnelle des émotions d’une autre personne.
- Asymétrie : une personne qui ressent de l’empathie ne l’éprouve que parce qu’elle ressent la même émotion que l’autre personne, mais cette émotion s’applique davantage à la situation de l’autre personne qu’à la sienne.
- Conscience de l’autre : il faut être conscient que l’empathie est liée aux sentiments d’une autre personne.
Dans cette optique, il est clair que l’IA n’est pas une entité empathique, mais qu’elle reconnaît les émotions des autres à l’aide de paramètres ou de métriques (comme l’expression faciale). Cela dit, l’idée d’une IA empathique existe depuis un certain temps déjà, soulignant que l’intelligence artificielle est de plus en plus capable de faire preuve d’empathie à notre égard dans nos interactions avec elle.
Il suffit de penser à la fluidité avec laquelle ChatGPT répond à nos questions, souvent d’une manière qui fait sourire ou qui intrigue.
Empathie, intelligence artificielle et branding : la recette d’une interaction réussie ?
Pour bien comprendre à la fois le potentiel et les défis de l’utilisation de l’IA pour optimiser les conversations sur les marques, il est utile de prendre un peu de recul et de réfléchir en termes de théorie classique de la gestion des marques.
Selon la théorie traditionnelle du branding, il est fondamental pour une marque d’identifier son archétype et de l’utiliser pour guider toutes ses actions en termes de produit, de marketing et de communication. Chaque archétype possède des traits essentiels, dont la perception doit être gérée pour éviter que des contre-récits ne se développent.
Par exemple, si une marque est positionnée comme leader (comme Bibendum [le bonhomme Michelin] ou les parfums La Femme et Le Male de Jean-Paul Gaultier), un récit d’apparence positive mettant en avant sa créativité pourrait créer une confusion quant à son identité.
Les archétypes de marque sont-ils toujours valables à l’ère de l’intelligence artificielle ?
Sans aucun doute. Surtout parce qu’ils sont le premier point de contact, le visage public de l’entreprise. Chiara Longoni de l’Université de Boston et Luca Cian de l’Université de Virginie ont publié une étude fascinante dans le Journal of Marketing dans laquelle ils observent un effet « word of machine », c’est-à-dire des situations dans lesquelles les humains préfèrent les recommandations générées par l’IA à celles fournies par d’autres humains.
- Les chercheurs ont constaté que lorsque nous voulons atteindre un objectif utilitaire ou que nous nous concentrons sur les caractéristiques fonctionnelles de ce que nous achetons (si, par exemple, nous devons acheter un lave-vaisselle), nous avons tendance à faire davantage confiance aux recommandations des machines.
- Toutefois, lorsque des facteurs expérientiels ou des aspects hédoniques tels que le goût et l’odorat entrent en jeu (pour l’achat de vins ou de parfums, par exemple), les conseils de l’intelligence artificielle ne suffisent pas et doivent être complétés par des données humaines pour que l’on puisse s’y fier. Une étude de cas parfaite est Stitch Fix, un service de stylisme personnel qui combine des recommandations pilotées par l’IA et des recommandations pilotées par l’homme.
Mais l’intelligence artificielle va désormais plus loin : non seulement elle peut offrir aux spécialistes du marketing davantage d’options pour soutenir les clients, mais elle peut le faire en incarnant un archétype de marque spécifique, jusqu’à son ton unique. C’est un sujet que les professionnels du branding devraient prendre au sérieux. En effet, nous disposons déjà d’assistants IA qui, grâce à leur capacité apparente à faire preuve d’empathie et d’affinité, ont trouvé leur place dans notre vie quotidienne. Et les chercheurs s’efforcent de créer des machines capables de plaisanter et de jouer : Siri devient déjà jaloux si vous l’appelez accidentellement par le nom d’un assistant d’IA concurrent.
La personnalité de la marque à l’ère de l’IA
Les êtres artificiels ont une forte personnalité.
Selon Ben Essen (Global Chief Strategy Officer de l’agence de publicité londonienne Iris) :
« Construire une personnalité IA n’est pas seulement un problème pour Google, Apple et Amazon. C’est un problème auquel toute marque qui souhaite continuer à communiquer directement avec ses clients devra faire face à l’ère des interfaces utilisateur conversationnelles. »
Ben Essen
Un changement révolutionnaire mais risqué.
Essen affirme qu’« il deviendra impossible de transmettre les conversations difficiles au “siège” pour qu’elles soient traitées une à une – la technologie de l’IA devra se débrouiller seule dans des scénarios difficiles, imprévisibles et sans précédent ».
Mais comment ? Il existe différentes approches, mais elles suivent toutes le même principe de base résumé par Designit dans son article Getting to Know You : Designing Trustworthy Artificial Personalities (Concevoir des personnalités artificielles dignes de confiance).
Les êtres humains agissent différemment selon qu’ils sont, par exemple, en train de passer une soirée entre amis ou un entretien d’embauche. Pour gagner notre confiance, les personnalités de l’IA devront être capables de comprendre le contexte de la même manière. En effet, les conversations peuvent être ambiguës et chacun raconte une histoire différente.
Designit
Oren Jacob, qui a travaillé pendant 20 ans chez Pixar et qui est aujourd’hui responsable de l’ingénierie chez Apple, utilise cette métaphore géniale :
« On peut considérer la conversation par ordinateur comme une sorte de scénario interactif. Nous écrivons les lignes 1, 3, 5 et 7 et, curieusement, nous n’avons aucun contrôle sur ce qui revient dans les lignes 2, 4, 6 et 8 ». Nous savons tous que nous atteignons les limites de nos connaissances et que nous devons abandonner. Mais que feront les marques dotées d’IA ? Vont-elles dire « je ne sais pas » ? Consulteront-elles Wikipédia ou une autre source d’information ? Ou essaieront-elles de deviner ?
Oren Jacob at Designit
Il s’agit de problèmes délicats, car l’image même d’une marque est en jeu. La moindre erreur commise par un robot conçu pour paraître le plus humain possible peut causer autant de dommages à la réputation qu’un mauvais service à la clientèle fourni par un vendeur humain dans un magasin, par exemple.
De la même manière que la personnalisation de masse était parfaite pour une économie qui n’était pas encore orientée vers l’IA et façonnée par elle, l’intelligence artificielle et le machine learning permettent aux marques de développer leur personnalité, en lui donnant la sophistication nécessaire pour avoir des conversations significatives et originales avec les gens.
Ces IA deviendront des personnalités à part entière, avec des rôles clairs, tout comme les humains ; et les archétypes devront être complétés par d’autres archétypes « fantômes » pour les rendre encore plus humains. Les IA devront être conçues pour un monde VUCA : volatile, incertain, complexe et ambigu. En bref, l’intelligence conversationnelle va réécrire les règles du marketing et de la narration de marque. Êtes-vous prêts ?