Une brève histoire de l’IA conversationnelle

Introduction

Le terme « IA conversationnelle» invoque l’utilisation des technologies de l’intelligence artificielle pour permettre aux solutions informatiques de communiquer avec les humains de manière naturelle et interactive. Il peut être appliqué dans de nombreux contextes différents, tels que les chatbots du service client, les assistants virtuels et les systèmes de communication. Sa capacité à comprendre et à répondre à la parole humaine a le potentiel de transformer la façon dont nous interagissons avec les machines, les logiciels et les applications.

Que ce soit par le texte, la voix ou d’autres formes de communication, y compris la vidéo ou l’image, l’IA conversationnelle change la façon dont nous communiquons avec le monde numérique ou réel qui nous entoure.

L’IA conversationnelle est de plus en plus présente dans notre quotidien. Que ce soit au niveau personnel ou professionnel, des chatbots du service client sur les sites e-commerce aux assistants virtuels sur nos smartphones ou dans les voitures connectées. Ses applications potentielles sont vastes, allant de l’automatisation des tâches de routine à l’amélioration de l’efficacité du service client, pour n’en citer que quelques-unes. Un exemple inattendu mais très pertinent de cas d’utilisation de l’IA conversationnelle est son utilisation appliquée dans le domaine de la santé. Certains centres de santé utilisent des chatbots pour trier les patients et leur fournir des conseils de santé personnalisés, libérant ainsi les médecins pour qu’ils se concentrent sur des cas plus complexes.

Au fur et à mesure que la technologie progresse, il est probable que nous verrons une adoption encore plus importante de l’IA conversationnelle dans une variété d’industries et de contextes.

II. Bref historique de l’IA conversationnelle

• Premiers développements et jalons

Le développement des chatbots, ou programmes informatiques conçus pour simuler une conversation avec des utilisateurs humains, remonte aux années 1960. En effet, le premier Chatbot référencé dans l’histoire de la technologie est ELIZA, qui a été développé en 1966 par Joseph Weizenbaum au Massachusetts Institute of Technology (MIT). ELIZA a été conçu pour imiter les modèles de langage d’un psychothérapeute et pourrait mener des conversations simples avec des utilisateurs humains. C’était l’un des premiers exemples de chatbot et a jeté les bases du développement de systèmes d’IA conversationnelle plus avancés.

Ces premiers chatbots étaient relativement simples et ne pouvaient gérer qu’un nombre limité de réponses préprogrammées. Au fil du temps, les chatbots sont devenus plus avancés et sont désormais capables de répondre à un plus large éventail d’entrées.

Avec l’avènement des techniques d’apprentissage automatique (ML), de traitement du langage naturel (NLP) et de compréhension du langage naturel (NLU), les chatbots ont évolué vers des systèmes d’IA conversationnelle plus avancés. Ces systèmes sont capables de comprendre et de répondre à la parole humaine de manière plus naturelle et intuitive et peuvent même s’engager dans des conversations plus interactives. Plus important encore, ils deviennent maintenant capables d’apprendre et de s’adapter au fil du temps. Grâce à cela, ils deviennent de plus en plus efficaces. Ils ont tendance à être de plus en plus acceptés et, à partir de là, de plus en plus demandés.

Pour illustrer cela, un Chatbot lancé par OpenAI (le désormais très célèbre ChatGPT3) en novembre 2022 a franchi 1 million d’utilisateurs en seulement cinq jours. Il a fallu 41 mois à Netflix, 10 mois à Facebook et 2,5 mois à Instagram…

Aujourd’hui, les systèmes d’IA Conversationnelle sont utilisés dans un grand nombre de contextes différents, loin de la fonction FAQ enrichie à laquelle ils se limitaient à leurs débuts. Ils contribuent à révolutionner la façon dont nous interagissons et échangeons des informations avec le monde numérique et réalisons des actions à valeur ajoutée. Ces systèmes permettent aux gens d’accéder plus facilement et plus facilement à l’information et de faire avancer les choses.

Le but de l’innovation est d’améliorer les produits, processus ou services existants ou d’en créer de nouveaux qui répondent mieux aux besoins des clients ou de la société. Cela comprend l’augmentation de l’efficacité, la réduction des coûts, l’amélioration de la qualité ou le développement de nouvelles capacités. L’IA conversationnelle ne fait pas exception à cette tendance.

Pour retracer le chemin parcouru par cette technologie, voici quelques étapes clés dans l’histoire du développement de l’IA conversationnelle. Ils démontrent les progrès impressionnants qui ont été réalisés par ces systèmes et leurs capacités croissantes :

• 1960 : ELIZA, le premier Chatbot référencé, est développé par Joseph Weizenbaum au MIT.
• 1972 : PARRY, un programme de langage naturel qui simule la pensée d’un individu paranoïaque. Il interprète donc toujours mal les motivations des autres. Parry a été le premier à réussir le test de Turing.
• 1997 : ALIC.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity), un chatbot de traitement du langage naturel, est développé par Richard S. Wallace. Il a remporté le prix Loebner en tant que « l’ordinateur le plus humain » lors des concours annuels du test de Turing en 2000.
• 2005 : L’assistant virtuel d’Apple, Siri, est lancé, co-fondé par un scientifique français : Luc Julia, Ph.D.
• 2010 : Watson d’IBM (alimenté par 90 serveurs et 21,6 To de données) participe au jeu télévisé Jeopardy ! et bat les champions humains.
• 2014 : Cortana a été présentée pour la première fois lors de la conférence des développeurs Build de Microsoft. Directement intégré aux appareils Windows Phone et aux PC Windows 10.
• 2014 : Facebook lance M pour affronter Siri et Cortana. M est un assistant virtuel qui utilise l’apprentissage automatique pour faciliter les tâches.
• 2016 : Google lance Google Assistant, « Hey Google » !, un assistant virtuel pour les appareils Android.
• 2017 : Les appareils Echo d’Amazon avec l’assistant virtuel Alexa deviennent très populaires.
• 2018 : OpenAI lance GPT-2, un modèle de langage à grande échelle capable de générer du texte de type humain.
• 2022 : OpenAI publie GPT-3. Il peut être utilisé pour des tâches linguistiques, telles que la traduction, la synthèse, la réponse aux questions et la génération de texte. Il peut même effectuer des tâches telles que le codage et la traduction sans formation explicite sur ces tâches.
• « Il y a longtemps dans une galaxie lointaine, très lointaine… » : C-3PO, un droïde humanoïde programmé principalement pour l’étiquette et le protocole, conçu pour interagir avec les matières organiques selon « six millions de formes de communication ». Également connu dans tout l’univers exploré, il a aidé Luke Skywalker et sa rébellion à vaincre l’Empire et à restaurer la liberté dans la galaxie. Mais c’est une toute autre histoire.

• L’état actuel de l’utilisation par l’industrie

Les capacités améliorées des modèles de langage à grande échelle tels que BERT de Google, GPT-3 d’OpenAI et Transformer de Microsoft ont le pouvoir de transformer fondamentalement le domaine de l’IA conversationnelle et de permettre le développement d’assistants virtuels plus avancés, de chatbots et d’autres dispositifs de communication et systèmes.

Des cas d’utilisation très intéressants existent dans de nombreux domaines différents. Parmi celles-ci, notons par exemple :

• Assistants virtuels: tels que Siri d’Apple, Google Assistant et Alexa d’Amazon, sont de plus en plus courants et sont capables d’effectuer un large éventail de tâches via des interactions vocales ou textuelles. Ces systèmes utilisent des techniques NLP, NLU et d’apprentissage automatique pour comprendre et répondre aux demandes des utilisateurs. Ils apprennent et changent, améliorant ainsi leur capacité à communiquer.

• Chatbots du service client: Les chatbots sont largement utilisés dans le secteur du service client pour gérer les demandes de renseignements de routine et fournir des informations aux clients. Ces systèmes sont capables de gérer un volume élevé d’interactions 24h/24 et 7j/7 et peuvent souvent résoudre des problèmes simples plus rapidement qu’un représentant humain du service client sur la base d’un processus décisionnel basé sur des règles.

• La traduction de la langue: Il existe un certain nombre de systèmes de traduction linguistique (Google Translate ou DeepL, pour n’en nommer que quelques-uns) qui utilisent l’IA conversationnelle pour permettre la traduction en temps réel de la communication parlée ou écrite. Ces systèmes peuvent être utilisés dans une variété de contextes, tels que des réunions d’affaires internationales ou dans la vie quotidienne, facilitant la communication entre des personnes qui parlent des langues différentes.

• Éducation: Il existe également un certain nombre de plates-formes éducatives qui utilisent l’IA conversationnelle pour offrir aux étudiants des expériences d’apprentissage personnalisées. Ces systèmes sont capables de s’adapter aux besoins et aux capacités de chaque élève et de fournir un enseignement et une rétroaction personnalisés. Carnegie Learning, par exemple, utilise l’IA et l’apprentissage automatique pour aider les élèves à approfondir leur compréhension conceptuelle des mathématiques et des langues du monde. Des algorithmes étudient les habitudes des élèves pour personnaliser leur expérience d’apprentissage.

• Soins de santé: Dans le secteur de la santé, l’IA conversationnelle est utilisée pour trier les patients et établir un premier diagnostic. Les chatbots peuvent fournir une vérification des symptômes et recommander un plan d’action, comme la recherche de soins médicaux supplémentaires ou les soins personnels à domicile. Ces systèmes peuvent également être utilisés pour planifier des rendez-vous et renouveler les ordonnances. En Angleterre, le National Health Service a annoncé en 2017 un accord avec Babylon Health (une société d’applications de santé) pour utiliser un Chatbot piloté par des algorithmes basés sur des données cliniques qui trient les patients en deux minutes, sans intervention humaine, sur la base des symptômes rapportés.

• Bancaire: Dans le secteur bancaire, les chatbots sont utilisés pour traiter les demandes de renseignements de routine et aider à des tâches telles que la gestion de compte et le paiement de factures. Certaines banques utilisent également l’IA conversationnelle pour fournir des conseils financiers personnalisés et des recommandations aux clients.

• Assurance: Dans le secteur de l’assurance, l’IA conversationnelle est utilisée pour faciliter des tâches simples, notamment le traitement des réclamations et la gestion des polices. Comme les banques peuvent le faire, les compagnies d’assurance utilisent également des chatbots pour fournir des recommandations et des conseils personnalisés aux clients.

• Détail: Dans le secteur de la vente au détail, les chatbots peuvent être très utiles lorsqu’il s’agit de fournir aux clients des recommandations de produits, un suivi des commandes et de nombreuses demandes simples de service client. Ils peuvent également être utiles pour offrir des expériences d’achat personnalisées et adapter les efforts de marketing aux clients individuels.

• Ressources humaines: Un Chabot piloté par l’IA peut être très utile pour effectuer des tâches de recrutement telles que répondre aux FAQ, sélectionner les candidats par rapport aux offres et aux CV, planifier des entretiens, fournir des mises à jour et collecter et organiser les CV. Cela réduit la charge de travail des recruteurs et leur permet de consacrer plus de temps à des tâches qui nécessitent des personnes…