Les Chatbots (ou systèmes conversationnels) connaissent une croissance fulgurante et promettent d’être à terme l’interface principale entre les utilisateurs et l’Information. Venez découvrir les axes fondateurs de cette discipline prise entre reproduction du comportement humain (Cognitive computing), collecte, analyse et interprétation de données (Machine learning) et anticipation d’événements (Predictive analytics). Des exemples d’utilisation et de conception autour de cas d’usages d’aujourd’hui et de demain ainsi que des anecdotes croustillantes illustreront ces 45 minutes de présentation.

1. Chatbots
État de l’art et prochains challenges
1

2. Josselin Moulay
2

3. Jean-Baptiste Claramonte
3

4. 1. Les chatbots dans l’histoire et l’actualité
2. Le WHY des chatbots
3. Définition du besoin
4. Comprendre le langage naturel
5. Contexte et personnalité
6. Démonstration de mise en oeuvre d’un chatbot
4

5. 5

6. 6

7. 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020
1950
Test de
Turing
1966
Eliza
1982
Jabberwacky
1995
A.L.I.C.E
2010
Apple
Siri
2012
Google Now
2015
Alexa
Cortana
2017
Google Home
7

8. Chatbot post mortem
8

9. XiaoIce
9

10. XiaoIce
10

11. Tay
11

12. Zo
12

13. Influence des opinions ...
13

14. 14

15. 15

16. Le WHY des chatbots
16

17. 20 %
(mai 2016)
17

18. 85 %
5 Applications
18

19. 19

20. Jusqu’ici “Mobile First”,
Google passe à
“AI First”
20

21. Objectif :
une interface
homme/machine
en langage naturel
21

22. Les chatbots
seront au coeur
des interactions
22

23. Des exemples/idées possibles
de chatbot
23

24. Exemple: changement de forfait internet
24

25. Exemple: déclaration d’un accident
25

26. Exemple: comprendre sa facture d’électricité
26

27. Exemple: prendre un rendez-vous chez son docteur
27

28. Définition du besoin
28

29. Quel model ?
29

30. DailyBot GuideBot
Quel model ?
30

31. DailyBot
Vendre des abonnements
Citer des extraits
GuideBot
Quel model ?
31

32. DailyBot
Vendre des abonnements
Citer des extraits
GuideBot
Orienter en temps réel
Accompagner les voyageurs
Quel model ?
32

33. DailyBot
Vendre des abonnements
Citer des extraits
GuideBot
Orienter en temps réel
Accompagner les voyageurs
Interactions limitées
Quel model ?
33

34. DailyBot
Vendre des abonnements
Citer des extraits
GuideBot
Orienter en temps réel
Accompagner les voyageurs
Discussions complexesInteractions limitées
Quel model ?
34

35. DailyBot
Vendre des abonnements
Citer des extraits
GuideBot
Orienter en temps réel
Accompagner les voyageurs
Discussions complexesInteractions limitées
Sujet cadré
Quel model ?
35

36. DailyBot
Vendre des abonnements
Citer des extraits
GuideBot
Orienter en temps réel
Accompagner les voyageurs
Discussions complexes
Sujet libre
Interactions limitées
Sujet cadré
Quel model ?
36

37. DailyBot
Vendre des abonnements
Citer des extraits
GuideBot
Orienter en temps réel
Accompagner les voyageurs
Discussions complexes
Sujet libre
Interactions limitées
Sujet cadré
Personnalité minimale
Quel model ?
37

38. DailyBot
Vendre des abonnements
Citer des extraits
GuideBot
Orienter en temps réel
Accompagner les voyageurs
Discussions complexes
Sujet libre
Personnalité avancée
Interactions limitées
Sujet cadré
Personnalité minimale
Quel model ?
38

39. DailyBot
Vendre des abonnements
Citer des extraits
GuideBot
Orienter en temps réel
Accompagner les voyageurs
Discussions complexes
Sujet libre
Personnalité avancée
Interactions limitées
Sujet cadré
Personnalité minimale
Peu de contexte
Quel model ?
39

40. DailyBot
Vendre des abonnements
Citer des extraits
GuideBot
Orienter en temps réel
Accompagner les voyageurs
Discussions complexes
Sujet libre
Personnalité avancée
Contexte omniprésent
Interactions limitées
Sujet cadré
Personnalité minimale
Peu de contexte
Quel model ?
40

41. DailyBot
Vendre des abonnements
Citer des extraits
GuideBot
Orienter en temps réel
Accompagner les voyageurs
Discussions complexes
Sujet libre
Personnalité avancée
Contexte omniprésent
Interactions limitées
Sujet cadré
Personnalité minimale
Peu de contexte
Récupérer
Retrieval
Générer
Generative
Quel model ?
41

42. Quel connecteur ?
42

43. Messageries instantanée
Réseaux sociaux
SMS
Email
Vocal
Quel connecteur ?
43

44. Comprendre le langage naturel
Intention Entités
44

45. 45

46. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
46

47. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
INTENTION
Transfert d’argent
Natural Language Processing
47

48. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
[ Somme Devise Destinataire ]
INTENTION
ENTITÉS
Transfert d’argent
Envoyer 10,50 € à Martine
Natural Language Processing
48

49. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
INTENTION
ENTITÉS
Transfert d’argent
Envoyer 10,50 € à Martine
Transfert d’argent [ Somme Devise Destinataire ]
Natural Language Processing
49

50. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
INTENTION
ENTITÉS
Transfert d’argent
Envoyer 10,50 € à Martine
Un SMS vous a été envoyé afin de vérifier votre identité.
Merci de me fournir le code de validation pour finaliser la transaction.
Transfert d’argent [ Somme Devise Destinataire ]
Natural Language Processing
50

51. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
INTENTION
ENTITÉS
Transfert d’argent
Envoyer 10,50 € à Martine
Un SMS vous a été envoyé afin de vérifier votre identité.
Merci de me fournir le code de validation pour finaliser la transaction.
XF102Q
Transfert d’argent [ Somme Devise Destinataire ]
Natural Language Processing
51

52. - Je souhaite donner 10,50 € à Martine
- Transfert à Martine la somme de 10 euros et cinquante centimes
INTENTION
ENTITÉS
Transfert d’argent
Envoyer 10,50 € à Martine
Un SMS vous a été envoyé afin de vérifier votre identité.
Merci de me fournir le code de validation pour finaliser la transaction.
La somme de 10,50 € a été versée à Martine
Transfert d’argent [ Somme Devise Destinataire ]
XF102Q
Natural Language Processing
52

53. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard.
- Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3?
53

54. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard.
- Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3?
INTENTION
ENTITÉS
Trouver un train (Aller - retour)
Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017
Natural Language Processing
54

55. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard.
- Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3?
INTENTION
ENTITÉS
Trouver un train (Aller - retour)
Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017
Trouver un train [ Destination Date de départ Origine Date de retour ]
Natural Language Processing
55

56. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard.
- Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3?
Nous sommes à parisConnaissance
INTENTION
ENTITÉS
Trouver un train (Aller - retour)
Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017
Trouver un train [ Destination Date de départ Origine Date de retour ]
D'où partez vous ?
Natural Language Processing
56

57. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard.
- Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3?
Nous sommes à parisConnaissance
INTENTION
ENTITÉS
Trouver un train (Aller - retour)
Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017
Trouver un train [ Destination Date de départ Origine Date de retour ]
Paris
D'où partez vous ?
Natural Language Processing
57

58. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard.
- Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3?
Nous sommes à parisConnaissance
INTENTION
ENTITÉS
Trouver un train (Aller - retour)
Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017
Deux trains sont disponibles pour Bordeaux depuis Montparnasse le 01/12 :
le premier est à 8h30 pour 25 €, le deuxième est à 14h30 pour 32 €
Lequel désirez vous ?
Trouver un train [ Destination Date de départ Origine Date de retour ]
Paris
D'où partez vous ?
Natural Language Processing
58

59. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard.
- Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3?
Nous sommes à parisConnaissance
INTENTION
ENTITÉS
Trouver un train (Aller - retour)
Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017
Le deuxième
Trouver un train [ Destination Date de départ Origine Date de retour ]
Paris
D'où partez vous ?
Deux trains sont disponibles pour Bordeaux depuis Montparnasse le 01/12 :
le premier est à 8h30 pour 25 €, le deuxième est à 14h30 pour 32 €
Lequel désirez vous ?
Choix 2
Natural Language Processing
59

60. - J’aimerais partir demain pour bordeaux et revenir trois jours plus tard.
- Comment me rendre à Bordeaux le premier decembre et revenir le 3?
Nous sommes à parisConnaissance
INTENTION
ENTITÉS
Trouver un train (Aller - retour)
Aller pour Bordeaux le 01/12/2017, retour pour __?__ le 03/12/2017
Le deuxième
Je reserve le train de 14h30 pour vous
Trouver un train [ Destination Date de départ Origine Date de retour ]
Paris
D'où partez vous ?
Deux trains sont disponibles pour Bordeaux depuis Montparnasse le 01/12 :
le premier est à 8h30 pour 25 €, le deuxième est à 14h30 pour 32 €
Lequel désirez vous ?
Choix 2
Natural Language Processing
60

61. Contexte et personnalité
61

62. Contexte
62

63. Court | long
Contexte
63

64. Court | long
Contexte
64

65. Court | long
terme
Contexte
65

66. Court | long
terme
Contexte
Informations utilisateur : Nom, Prénom, préférences ...
66

67. Court | long
terme
Contexte
Informations utilisateur : Nom, Prénom, préférences ...
Historique échanges : conversation, documents, positions ...
67

68. Personnalité
68

69. Social chatbot Neutral chatbotVS
Personnalité
69

70. Social chatbot Neutral chatbot
Acquisition et Fidélisation
Proximité avec l’utilisateur
VS
Personnalité
70

71. Social chatbot Neutral chatbot
Acquisition et Fidélisation
Proximité avec l’utilisateur
Développement complexe
VS
Personnalité
71

72. Social chatbot Neutral chatbot
Acquisition et Fidélisation
Proximité avec l’utilisateur
Développement complexe
Développement simplifié
Contrôle du contenu
VS
Personnalité
72

73. Social chatbot Neutral chatbot
Acquisition et Fidélisation
Proximité avec l’utilisateur
Développement complexe
Développement simplifié
Contrôle du contenu
Génère de la frustration
VS
Personnalité
73

74. Mise en oeuvre d’un chatbot météo
avec Dialogflow
74

75. Google
Microsoft Bot Framework
IBM Watson
Amazon Alexa
Facebook wit.ai
75

76. Votre webhook
HTTP
76
Google home
Google Action
Plateforme en ligne de
développement de chatbot Un programme déployé sur
un serveur qui va
s’occuper de récupérer la
météo

77. Votre webhook
HTTP
Demander à parler au bot
de la météo
77

78. Votre
webhook
HTTP
Demander à parler au bot
de la météo
78

79. Votre webhook
HTTP
Demander à parler au bot
de la météo
Quel temps fera-t-il à
Paris demain ?
79

80. Votre webhook
HTTP
Demander à parler au bot
de la météo
Quel temps fera-t-il à
Paris demain ?
Détection de
l’intention, extraction
des entités
80

81. Votre webhook
HTTP
Demander à parler au bot
de la météo
Quel temps fera-t-il à
Paris demain ?
Récupération de la
météo
Il fera beau !
Détection de
l’intention, extraction
des entités
81

82. Mise en oeuvre
dans DialogFlow
82

83. Conclusion
83

84. 84

85. Technologies NLP, speech to text,
... matures
85

86. De grandes attentes du deep
learning pour améliorer
l’expérience utilisateur
86

87. Un écosystème riche
et qui continue d’investir
87

88. Le matériel est prêt
88

89. Questions ?
89