Le marché des agents conversationnels explose. Il y a trois ans, on dénombrait pas moins de 300 000 agents conversationnels sur Facebook. Une étude menée par Comm100, le fournisseur canadien de produits de service à la clientèle et de communication, révèle que ses agents conversationnels gèrent à eux seuls plus 25 513 conversations par mois. Leur clientèle provient d’une variété de secteurs: les services bancaires, l’éducation, la santé et les produits de consommation. 

L’Office québécois de la langue française définit l’agent conversationnel comme un assistant virtuel intégré en tant que logiciel tiers dans un service de messagerie instantanée qui peut dialoguer avec le consommateur au moyen du langage naturel ou encore effectuer diverses actions commandées par celui-ci.

Les agents conversationnels ont pris d’assaut le service client. À eux seuls, ils ont généré des revenus de l’ordre de 40,9 millions de dollars américains en 2018, et ce n’est que le début. Pour des secteurs de service tels que le bancaire, les experts prédisent que 90 % de l’interaction client sera automatisée en 2022. Gartner estime que d’ici l’an prochain, 72 % des interactions client impliqueront des technologies émergentes telles que les applications d’apprentissage automatique, les agents conversationnels et la messagerie mobile. Enfin, Statista prédit que le marché mondial des agents conversationnels atteindra 454,8 millions de dollars américains en 2027.

Contrairement à la croyance populaire, les consommateurs apprécient les agents conversationnels ; plus de la moitié des utilisateurs interrogés sont satisfaits et environ 60 % des milléniaux l’utilisent déjà pour acheter des biens de base.

L’agent conversationnel serait-il aussi efficace pour mener des sondages écrits? Cette question habitait l’équipe de direction de INBE, une entreprise de sondage et d’opinions consommateurs située à Québec. Elle se spécialise dans le test de nouveaux produits pour ses clients, la plupart des PME.

INBE a donc fait appel au CRIM et ses experts en traitement automatique des langues naturelles (TALN) pour développer un agent conversationnel qui mènerait une enquête auprès des consommateurs pour une catégorie spécifique de produits – l’alimentaire – afin de mesurer un aspect – la saveur. Contrairement à un questionnaire, l’agent conversationnel laisserait une plus grande place à la liberté d’expression du consommateur, qui pourrait émettre ses opinions et faire pleinement part de ses impressions.

Par la suite, l’algorithme détecterait automatiquement le sentiment exprimé par le répondant, puis l’agent conversationnel poursuivrait en dialoguant avec la personne afin de mieux cerner son appréciation et les caractéristiques du produit testé.

Pour bâtir l’agent conversationnel, le CRIM a utilisé les données de sondages passés qui portaient entre autres sur des vinaigrettes, des fromages, des friandises aux algues, du poulet mariné pré-emballé et de nouvelles saveurs de jus de fruits.

Pour entraîner l’algorithme, l’équipe projet CRIM-INBE a annoté plus de 14 000 réponses sur 146 questions issues de sondages passés.

Ces données serviront à entraîner l’algorithme à distinguer la nature des sentiments exprimés par les consommateurs et l’appréciation des attributs du produit tels que la saveur, la texture, le prix, l’emballage, l’apparence, etc. Au terme de ce projet, l’agent sera capable de reconnaître une phrase exprimant le goût avec une précision de 90 % (« Je n’ai pas aimé »). Il devient également possible de détecter l’appréciation de la caractéristique du produit (« Je la trouve trop piquante ») avec une précision de 73 %.

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