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Les bots, véritables chefs d'orchestre de vos données

Publié par le | Mis à jour le
Les bots, véritables chefs d'orchestre de vos données
© Patrick Daxenbichler - Fotolia

En un an, les chatbots se sont invités dans tous les débats. Mais réduire le sujet des bots aux chatbots est par trop réducteur. Ces bonnes feuilles, issues du guide Digital Marketing de l'EBG, traitent des bots au sens large: les progrès de l'IA démultiplient les tâches que l'on peut leur confier.

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Un bot est une brique logicielle chargée d'une mission spécifique. On est assez loin de Wall-E ! Ce qui définit ce petit robot, ce n'est pas son apparence, mais bien son rôle. En voici un exemple tout simple : votre répondeur téléphonique est un bot, car il réagit à votre place à une sollicitation extérieure. En réalité, dès qu'un logiciel se charge d'un travail à votre place, de façon autonome, on peut parler de bot. Autant dire que nous sommes entourés de centaines de bots ; et le phénomène n'est pas nouveau. Ce qui l'est, en revanche, c'est de vouloir les utiliser pour transformer l'entreprise et prendre le virage digital.

IA forte et IA faible

L'un des pères fondateurs de l'intelligence artificielle, Marvin Lee Minsky (1927-2016) a défini sa discipline de la façon suivante : " Science dont le but est de faire faire par une machine des tâches que l'homme accomplit en utilisant son intelligence ". L'IA est généralement découpée en deux volets : IA faible et IA forte. Cette dernière, longtemps réservée à la science-fiction, est une intelligence artificielle capable de faire les mêmes choses que l'être humain, tout en ayant conscience d'elle-même. Mais on commence à entendre certains experts annoncer que nous connaîtrons l'IA forte, peut-être d'ici 30 ans. Ou bien... mille ans ! Les projections sont encore extrêmement variables.

En attendant, l'IA faible offre un champ des possibles largement négligé par les entreprises, à l'exception des GAFIM qui ont pris une solide longueur d'avance. L'IA faible réalise déjà des prouesses, avec bien sûr la victoire de Deep Blue (IBM) face à Garry Kasparov, lors d'une partie d'échecs en 1997, mais aussi, depuis, des victoires au poker ou au jeu de go, les robots apprenant à bluffer et à devenir imprévisibles. Voitures autonomes, assistants vocaux, IA capables de jouer du piano, de peindre des toiles ou de monter des films, mais aussi explosion de l'IoT, magasin 100 % connecté, sans passage en caisse... les exemples fourmillent.

Cependant, le plus intéressant se trouve peut-être ailleurs, loin de ces exemples emblématiques : dans la façon dont l'IA peut transformer les tâches quotidiennes des entreprises.

Alignement des planètes

Pour prendre d'autres exemples que nous connaissons tous, la capacité des messageries à détecter les spams nous offre un service confortable. Quand notre iPhone sonne et qu'un numéro inconnu s'affiche, nous apprécions que le smartphone nous suggère qui a appelé, en réconciliant l'appelant avec un numéro qu'il sera allé retrouver dans une signature d'e-mail. Ces fonctions ne sont pas perçues comme intrusives, mais au contraire comme pertinentes : les bots sont alors de précieux auxiliaires.

Ce dont les entreprises ont vraiment besoin, c'est la plupart du temps d'un bot, et non d'un chatbot.

Transposé à l'échelle d'une entreprise, ce type de service ouvre plusieurs pistes : l'IA peut servir à automatiser de nombreuses tâches.

Alors, quand un directeur marketing songe à lancer un chatbot, il aurait tout intérêt à remettre tout cela en contexte : car ce dont les entreprises ont vraiment besoin, c'est la plupart du temps d'un bot, et non d'un chatbot. Les chatbots profitent cette année d'un "alignement des planètes" porté par l'explosion du social media, mais on n'a pas forcément plus besoin d'un outil de conversation avec le client, que d'un outil d'optimisation de l'opérationnel.

L'humain aime les "zones grises"

Décider de confier à un bot certaines missions de l'entreprise exige de mener au préalable une réflexion profonde sur la façon dont la société est structurée. Il faut par exemple disposer d'une grille de produits claire, ce qui est loin d'être évident, d'une agence à l'autre ou d'une région à l'autre. Ensuite, s'appuyer sur un bot demande de formaliser un certain nombre de process qui ne l'ont jamais été. Quel diagnostic ce collaborateur réalise-t-il avant de conseiller tel ou tel produit d'assurance, à ce client-là précisément ? Personne ne se pose ces questions, car ce n'est pas dans la nature humaine de tout expliciter. L'humain aime les "zones grises". Dès que l'on décide d'automatiser, cela soulève des questions inédites, et cela devient même violent, car on force les individus à sortir de zones de flou "douillettes" et naturelles. On l'a vu récemment avec le déploiement des bots au Crédit Mutuel (Watson) : il est d'abord mal passé auprès des syndicats.

Des compétences nouvelles à acquérir d'urgence

On croit commencer par un bot de relation client, un "petit chatbot" pour désengorger le service client, mais un petit chatbot, ça n'existe pas... Si l'entreprise ne mène pas une réflexion profonde sur ses process, sur ce qu'elle apporte au client, pourquoi et comment, alors elle crée un chatbot hors-sol qui n'est qu'une "verrue", une vitrine, en somme un outil totalement contre-productif.

L'humain aime les "zones grises". Mais la machine ne comprend pas ce qui n'est pas formulé. Dès que l'on décide d'automatiser, on soulève des questions inédites sur les process.

Pour pouvoir mener cette réflexion, les entreprises ont besoin de compétences spécifiques. Car, on l'a dit, s'auto-analyser est une opération violente. On ne soupçonne ni l'étendue ni la portée de ce qui est tacite dans une entreprise. Or les machines ne comprennent pas ce qui n'est pas formulé. Les entreprises disposent rarement en interne des compétences nécessaires. Et il n'existe pas d'offre sur étagère. C'est encore le "Far West"... On peut demander à une machine d'analyser trois millions d'interactions avec les clients, mais ce n'est pas pour autant que l'on en dégagera des bonnes pratiques.

Plus encore que de mathématiciens ou de data scientists, les entreprises ont donc besoin de "facilitateurs" c'est-à-dire des profils capables d'aller voir les métiers, d'échanger sur leurs méthodes, leurs besoins, leurs lacunes... Ils cartographient les compétences des différents services (avec une matière première en constante évolution) et instaurent un dialogue absolument nécessaire. Il n'existe pas de fiche de poste pour ce nouveau métier, qui tourne beaucoup autour de la fameuse "zone grise".

Christophe Tricot, manager big data & data science chez Kynapse Open

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