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Étiquette : Synapse

  • L’IA frugale pour un numérique plus vertueux

    L’IA frugale, la technologie qui va révolutionner l’univers du chatbot

     Par Charles Teissèdre, Directeur Scientifique – Synapse Développement

    L’intelligence artificielle entre dans une nouvelle aire avec l’émergence de la technologie dite d’IA frugale. Économe en données, en ressources machines et en énergie, l’intelligence artificielle frugale est particulièrement pertinente lorsque l’entité qui souhaite la déployer ne possède pas de volumes de données qualifiées importants. Appliquée aux nouvelles générations de chatbots intelligents, l’IA frugale permet à des industries ou des secteurs de pointes, même à partir de documents très techniques, d’adopter des agents conversationnels très performants.

    L’intelligence artificielle est partout… Mais bien souvent, pour déployer des technologies de Machine Learning ou Deep Learning, il est indispensable de disposer d’un volume de données considérable (Big Data). Relativement accessibles pour des domaines génériques, ces données sont en revanche bien plus rares (et bien plus chères) lorsqu’il s’agit de domaines bien spécifiques ou très techniques. On peut ainsi penser aux industries telles que l’aéronautique et le spatial, la défense, la pharmacologie, la chimie, la banque et l’assurance… et plus globalement, à tous les secteurs de pointe.

    En effet, le manque de données abondantes est un frein à l’utilisation des modèles d’intelligence artificielle aujourd’hui dominants. Dans ce contexte, l’analyse sémantique, la thématisation ou le déploiement d’un chatbot intelligent sont alors impossibles pour bon nombre de secteurs avec ces modèles. Mais désormais, la technologie dite d’intelligence artificielle frugale lève ce frein et va révolutionner, entre autres, l’univers des chatbots. Tous les secteurs, même les plus pointus, pourront ainsi se doter d’un agent conversationnel intelligent pour faciliter l’accès et le partage de connaissances.

    L’Ia frugale, comment ça marche ?

    Contrairement au modèle dominant qui repose sur le Deep Learning ou le Machine Learning, l’IA frugale ne nécessite pas de grands volumes de données pour entraîner son modèle. Il s’agit bien là de la force première de cette technologie. En effet, la plupart des entreprises qui sollicitent un spécialiste en intelligence artificielle pour, par exemple, déployer un chatbot, ne possèdent pas un volume de données suffisant. Il faut alors envisager d’utiliser des ressources libres de droits ou tierces payantes, pas forcément très représentatives de leur secteur d’activité.

    Une solution possible pour pallier ce problème est de créer ses propres ressources de données. Cette solution nécessite de mobiliser de très nombreux experts d’un sujet donné, sur le long terme. Difficile par exemple, pour un avionneur, de mobiliser des pilotes et des mécaniciens pendant des mois pour annoter des ressources documentaires. Le coût serait exorbitant et le travail particulièrement fastidieux et éloigné de leur métier. De plus, les besoins en ressources machines seraient alors particulièrement élevés, de même que la consommation d’énergie associée.

    Seconde solution, adopter des modèles qui contournent le problème d’un grand volume de données disponibles : l’IA frugale. Cette technologie est capable d’apprendre à partir de très peu d’exemples. Le défi majeur est de réussir à initier un modèle suffisamment performant dans un premier temps, afin de susciter l’adhésion des utilisateurs, et ensuite d’apprendre en continu au fil des interactions homme-machine. L’acquisition de données ne se fait donc plus uniquement en amont du projet, mais sur un temps long, sans mobiliser d’importantes ressources humaines expertes.

    L’IA frugale appliquée aux chatbots intelligents

    Certains chatbots – ou agents conversationnels – dits intelligents, sont capables de lire et de comprendre une documentation, grâce à des technologies comme le Machine Reading. Là où l’intelligence artificielle frugale va encore plus loin, c’est qu’elle permet à ce type de technologie d’être efficiente sur des corpus documentaires très techniques, avec très peu d’exemples. Ainsi, il est tout à fait envisageable pour un laboratoire pharmaceutique, une entreprise de l’aérospatiale ou encore une société spécialisée dans la finance de déployer un chatbot afin de faciliter l’accès et le partage de connaissances au sein de ses équipes.

    IA frugale, un gros plus pour un numérique plus vertueux

    Le saviez-vous ? En six ans, les besoins en calculs liés au Deep learning – modèle actuellement dominant d’intelligence artificielle – ont été multipliés par 300.000, rien que ça ! Sachez également que le coût d’entraînement de ce type de technologie double plusieurs fois chaque année ! L’intelligence artificielle est donc loin de la sobriété de l’intelligence humaine. Quand un cerveau utilise une vingtaine de watts pour fonctionner, une IA basée sur le Deep Learning nécessite près d’un demi-million de watts ! L’IA frugale apparaît clairement comme un levier considérable pour accélérer la sobriété des technologies basées sur l’intelligence artificielle.

     

  • 10 astuces pour bien communiquer avec un chabot

    Comment bien communiquer avec un chabot ?

    Par Patrick SEGUELA, directeur de Synapse Développement 

    80% des entreprises françaises prévoient d’utiliser des chatbots d’ici 2020 selon une étude publiée par Oracle. Il va donc devenir de plus en plus courant de converser avec ces agents conversationnels robotisés, que ce soit pour des questions de support dans la sphère professionnelle ou pour du SAV dans la sphère privée.

    Or, aujourd’hui, la plupart des chatbots se montrent décevants à l’usage et peinent à répondre convenablement aux questions des usagers. Les conversations sont donc souvent limitées, moyennement satisfaisantes et souvent frustrantes pour l’utilisateur qui a tout sauf l’impression de parler à une Intelligence, aussi artificielle soit-elle !

    Pourtant, l’interlocuteur humain a sa part de responsabilités dans cette mécompréhension partagée. Nous avons tendance à converser avec un chatbot comme avec un homologue, sans adapter notre manière de communiquer et de nous exprimer. Or, un chatbot est, par définition, une technologie artificielle dont l’intelligence n’est pas similaire à la nôtre. Dénué de conscience, il ne présente par les mêmes capacités de compréhension du langage naturel que nos pairs. Si, en tant qu’êtres humains, nous pouvons comprendre des situations ou des problèmes jamais rencontrés, c’est parce que nous sommes capables de généraliser à partir d’événements spécifiques préalables. Nous bénéficions de notre connaissance du monde et de nos expériences, alors qu’une Intelligence Artificielle ne peut, pour le moment, s’appuyer que sur le langage et la verbalisation explicite.

    Bien communiquer avec une Intelligence Artificielle, c’est donc déjà l’interroger sur ce qu’elle sait faire. Ce n’est pas un individu avec lequel il serait possible de bavarder nonchalamment sur des sujets divers. Hormis Siri, Google Assistant et Cortana, la plupart des chatbots ont été conçu pour répondre sur un périmètre défini, ils n’ont donc tout simplement pas la capacité et les connaissances suffisantes pour discuter d’autre chose. Être bien conscient de ce que le chatbot peut nous apporter comme type d’information, c’est déjà s’éviter des déceptions et des échanges frustrants.

    En dehors de ce prérequis, voici une astuce simple pour bien communiquer avec une IA : imaginez que le chatbot est votre correspondant étranger, nouvel apprenant du français et fraichement arrivé dans l’hexagone. Comment lui parleriez-vous ?

    En toute logique, si vous souhaitez qu’il vous comprenne et qu’il progresse dans l’apprentissage de la langue – ce que le chatbot fait à chaque interaction -, voici une petite liste de ce que vous feriez pour bien communiquer avec lui.

    1. Vous formulerez des phrases entières, en évitant au maximum d’utiliser des abréviations et en bannissant le langage sms. A noter que certains chatbots s’adaptent au langage métier de leurs utilisateurs et comprennent très bien les abréviations recensées dans un contexte professionnel.
    2. Vous veillerez à soigner votre orthographe afin qu’il n’ait pas de mal à reconnaître les mots.
    3. Vous éviterez l’ironie, les sous-entendus ou le sarcasme, encore difficiles à percevoir pour un étranger ou un robot. Ils induisent souvent des malentendus et des incompréhensions qui brouillent la transmission d’informations.
    4. Vous éviterez également les expressions trop datées, régionales ou spécifiques, et les métaphores. En soit, tout ce qui ne relève pas du premier degré d’interprétation. Ce point est sûrement celui sur lequel les chatbots font le plus de progrès, puisque les idiomatismes régionaux sont de mieux en mieux gérées par nos compagnons virtuels.
    5. Vous formulerez de préférence des phrases simples en évitant les tournures complexes. Par exemple, les phrases avec plusieurs verbes sont difficilement comprises par un chatbot. En effet, il sait très bien reconnaître un verbe dans une phrase mais ne saura pas lequel considérer sémantiquement comme le pivot de la question.
    6. Dans un esprit de clarté, vous vous limiterez, si possible, à une requête, intention ou idée par message.
    7. Vous vous restreindrez à l’usage d’une seule langue. De la même manière qu’il serait improductif de perdre votre correspondant anglais avec de l’allemand, considérez que les anglicismes présents dans le dictionnaire de la langue française sont très bien gérés par les chatbots et évitez le reste.
    8. Vous serez gentil avec lui. Certes, ce n’est pas une obligation et l’insulter peut vous permettre de vous défouler, mais ça ne l’aidera pas à mieux répondre à vos futurs échanges, bien au contraire ! Vous pouvez également considérer le chatbot comme un enfant qui a besoin de bienveillance pour apprendre et s’améliorer.
    9. Soyez donc patient ! Votre correspondant, humain comme robot, fait de son mieux et il deviendra meilleur après chaque échange.
    10. Enfin, répondez-lui. Si votre interlocuteur vous pose des questions de satisfaction, s’il souhaite savoir si sa réponse vous convient, accordez-lui une réponse. Ce n’est que comme ça qu’il pourra se rendre compte de ses erreurs et déterminer les axes sur lesquels il doit s’améliorer.

    Si vous respectez ces dix points, vous devriez noter une nette amélioration dans la qualité de vos échanges avec les agents conversationnels. Dernier conseil : évitez les mots clefs, qui donnent plus souvent de mauvais résultats car trop vagues. En effet, pour un même mot clef, plusieurs réponses sont possibles et l’Intelligence Artificielle ne peut s’appuyer ni sur le contexte ni sur l’aspect qui vous intéresse pour choisir laquelle donner.

    Bien évidemment, ces recommandations ne sont pas obligatoires et certaines Intelligences Artificielles savent déjà bien repérer les insultes ou le crosslingue par exemple, auxquels elles répondent en circonstance. Néanmoins, les respecter vous permettra de profiter des meilleures performances possibles de ces agents conversationnels conçus pour vous aider.

    D’une manière générale, si vous ne devez retenir qu’une chose : restez simple dans votre façon de vous exprimer. L’Intelligence Artificielle aime la sobriété, les règles, les choses normées. Soyez donc concis et direct, et vous serez ainsi bien plus à l’aise pour communiquer efficacement avec elle ! Gagez que les chatbots sont une technologie qui n’est pas complètement mature et qui est donc toujours en voie de progression. Qui sait, dans quelques années, vous serez peut-être capable de lui parler en métaphore filée !

  • De l’intelligence des chatbots

    De l’intelligence des chatbots

    Par Jean-Michel Coco,  Directeur commercial de Synapse Développement

    Un chatbot, appelé aussi agent conversationnel, est un agent qui dialogue avec un utilisateur en laissant croire que la conversation est menée avec un autre être humain. Ce postulat suppose une bonne compréhension de la conversation pour que le chatbot (en fait un algorithme ) réponde de façon sensée et pertinente.

     DES CHATBOTS SANS INTELLIGENCE

     Or, malgré une antériorité significative (le premier chatbot digne de ce nom fut ELIZA en 1966) beaucoup de chatbots encore en 2017 n’embarquent aucune intelligence. La majorité d’entre eux, promus par de talentueux marketeurs, ne font que repérer des mots « déclencheurs » pour afficher des réponses dans des scenarii totalement programmés et d’où il est impossible que le chatbot puisse sortir.

    La majorité des solutions du marché réalise de tels chatbots en entrant manuellement des couples de questions-réponses (généralement créés par le client final lui-même) et s’appuie ensuite sur des règles basiques de machine learning pour apprendre les meilleures combinaisons entre la question posée et la réponse proposée.

    Dans ces solutions (mais sont-ce réellement des solutions ?) le chatbot ne saura pas comprendre une demande de l’utilisateur formulée dans un langage trop éloigné du texte prévu ou hors du scenario imaginé.

     Dit autrement, une intelligence qui suppose préalablement une entrée-saisie manuelle n’est pas une intelligence.

     UNE AUTRE VOIE

    Au-delà des solutions simples, il existe des technologies avancées permettant de créer des chatbots intelligents. Construits autour de l’ingénierie linguistique, ils intègrent les concepts et les outils du traitement automatique du langage naturel comme la syntaxe (lemmatisation, l’étiquetage morpho-syntaxique et l’analyse syntaxique, etc) et la sémantique (désambiguïsation lexicale, correction orthographique, etc) qui construisent des systèmes de questions-réponses accessibles par des requêtes formulées en langage naturel. Cela permet un service capable d’aller très au-delà de ce que propose un moteur de recherche accessible par mots-clés.

    Ainsi, un moteur intelligent permet à un algorithme de lire un texte (en quelques secondes) et de générer un ensemble de couples questions-réponses afférents à ce texte en créant automatiquement toutes les formes dérivées possibles des questions, allant du mot clé (« Louis XVI ») aux formes variables d’interrogation sur la mort de ce personnage historique (« date de la mort de Louis XVI », « Quand est mort Louis XVI », « mort de Louis XVI », …) Cette base de questions aux multiples formulations devient un point d’entrée, indéxé, dans une représentation sémantique à 300 dimensions.

    Le chatbot ne comprend pas la phrase elle-même mais les différentes combinaisons sémantiques des termes de la phrase. Là réside son intelligence.  C’est cette technologie qui permet d’apporter une réelle « intelligence » au bot, en permettant réellement de démarrer un dialogue sensé et pertinent.

     Lorsque cette intelligence est présente, elle sera renforcée par les techniques de machine learning et d’active learning. Un cercle vertueux sera créé par les early adopter qui perfectionneront sans le savoir la technologie auto-apprenante, tout en disposant d’entrée de jeu d’un agent conversationnel intelligent.

     EN CONCLUSION

     Il existe une vraie différence entre « chatbot » et « chatbot intelligent ». L’un et l’autre ont leur utilité, mais qui peut le plus peut le moins.

     Mieux vaut choisir un prestataire qui pourra assurer la prestation la plus porteuse de valeur. Le spectre des applications et des utilisations sera toujours plus large et le champ des possibles doit permettre de créer un vrai lien de fidélisation avec le client final.

    Pouvoir sortir d’un scenario pré-établi en générant une discussion à valeur ajoutée est la seule solution réellement pertinente dans ce type de projet pour pérenniser l’investissement initial.

    www.synapse-developpement.fr

  • Souhaitez-vous vraiment converser avec un robot ?

    Chatbots ou robots conversationnels, un avenir croissant 

    Par Patrick Séguéla, Directeur de Synapse Développement

    Incontestablement, les chatbots ou robots conversationnels occupent désormais une place centrale dans le palmarès des technologies les plus prometteuses en répondant à de nouveaux usages : assistance aux utilisateurs, e-commerce… Ainsi, nous voyons les leaders de l’industrie comme Google, Facebook, Apple ou Microsoft s’emparer du sujet et investir des ressources importantes pour s’imposer durablement comme les spécialistes du marché. Dans ce contexte, le cabinet TechSci Research table sur une croissance de 75% pour le secteur de l’IA sur la période 2016-2021 et présage d’un avenir florissant pour l’IoT et les chatbots. Pour le Gartner, les assistants numériques prendront en charge au moins pour 2 milliards de dollars de transactions d’ici la fin de l’année 2016. Ces grands indicateurs attestent de la vitalité du marché des chatbots. Mais que peut-on réellement attendre de ces robots conversationnels de nouvelle génération ?

    Le cas des robots et agents conversationnels

    Très en vogue, les agents conversationnels déferlent désormais sur le net, avec des promesses d’usage qui relèvent parfois de l’anticipation ou du fantasme. Pourtant, au-delà du défi scientifique qui consiste à tromper l’humain dans un dialogue avec un algorithme (test de Turing), il y a peu d’intérêt à converser avec une intelligence artificielle, aussi puissante soit-elle. En effet, qui a réellement envie de parler avec un robot ?

    Globalement, on distingue deux principaux intérêts pour les robots conversationnels :

    – les dédier à une tâche précise comme la recommandation de produits ou de contenus, assurer un support utilisateur de niveau 1 ou  encore pré-qualifier une demande,

    – en faire des robots qui questionnent plutôt que des robots qui répondent. L’objectif étant alors de guider l’humain dans sa réflexion et de lui permettre de poser les bonnes questions pour accéder aux bonnes réponses.

    Quand le «machine reading » ouvre de nouvelles perspectives aux robots

    L’une des pistes pour améliorer la performance et l’interactivité des robots est la génération automatique de questions à partir de la « lecture » de textes qualifiés. Via le « machine reading », le robot acquiert alors la capacité de synthétiser des connaissances écrites par des humains et de les rendre accessibles facilement. En effet, à la différence des humains, les robots sont en mesure d’intégrer une masse d’informations considérable et de générer automatiquement de nombreuses questions pour exploiter au mieux les informations des textes.

    Concrètement, en utilisant du « machine reading », il devient possible d’accélérer la phase d’apprentissage et de connaissance du sujet que le robot-assistant va devoir évoquer. Le robot va ainsi aider l’utilisateur à poser la bonne question et à bien la formuler pour accéder à la réponse la plus pertinente.

    Les robots comme source d’autonomisation

    Grâce au « machine reading », les robots vont entrer dans une nouvelle ère et devenir de véritables assistants conversationnels. Au regard de ces éléments, il apparaît clairement que le rôle des robots consiste à aider un utilisateur dans la réalisation d’une tâche, à faciliter son processus d’autonomisation, notamment pour trouver une information précise. Les robots ont alors une « simple » mission d’assistance et ne sont pas là pour remplacer l’humain ou pour philosopher sur le sens de la vie !

    Ces différents éléments mettent donc en évidence qu’il ne faut pas surestimer le rôle « social » que vont jouer les robots dans notre quotidien.