Interview Elisa Piccinini

Pouvez-vous nous présenter votre rôle et vos principales missions au sein de Proxem ?

Je m’appelle Elisa Piccinini. J’ai intégré Proxem en mars 2018 pour un stage de fin d’études de 6 mois. J’ai pu développer et tester, avec l’équipe produit, une solution permettant de créer des chatbots. Cette dernière est basée sur l’expertise de Proxem en Traitement Automatique du Langage (TAL/NLP).

J’ai ensuite intégré Proxem en tant qu’infolinguiste et chef de projets. Mes missions principales étaient la gestion de projets chatbots, le paramétrage et le développement de l’offre. Puis, j’ai récemment évolué vers un poste de Product Manager Junior. Désormais, je suis chargée de définir une vision produit et d’orchestrer le développement de notre nouvelle offre chatbot. J’assure également le lien entre l’équipe projet, qui s’occupe du paramétrage et de la gestion des projets, et l’équipe produit, qui développe le logiciel.

Quelles sont les différentes approches qui existent aujourd’hui sur le marché ?

Aujourd’hui, de nombreuses solutions permettent de faire des chatbots. Certains bots sont de simples Q&A, ce qui consiste à créer des paires de questions/réponses, puis à renvoyer la réponse associée lorsqu’une des questions paramétrées a été captée. Cependant, cette méthode comporte des limites puisque le bot n’est capable de comprendre que les questions que nous lui avons présentées et pour lesquelles une réponse a été associée. Aucune compréhension du langage n’est nécessaire pour cette technique. Il s’agit de matching entre la requête de l’utilisateur et la question telle qu’elle a été proposée au bot pendant la phase de paramétrage.

Les autres technologies se basent sur le TAL, c’est-à-dire sur l’analyse sémantique du message envoyé par l’utilisateur. Le système va interpréter ce message, puis déclencher une réponse selon les concepts sémantiques que nous aurons alors associé. Il ne s’agit plus de matching entre deux formes graphiques, qui doivent être absolument identiques. Il s’agit de matching entre des concepts sémantiques extraits d’une requête et les concepts sémantiques utilisés comme déclencheurs d’une réponse.

Quelle technologie utilise Proxem ?
Pourquoi ?

Pour l’analyse sémantique, Proxem a fait le choix de se positionner entre les approches connexionnistes et symboliques. Il s’agit d’utiliser des techniques de Machine Learning pour assister la tâche de l’infolinguiste, à qui il revient de paramétrer l’analyse sémantique. Ainsi, cela permet au système d’interpréter le texte que nous allons lui soumettre. Notre technologie doit assister l’humain et non prendre des décisions à sa place.

Pour les bots, Proxem s’est basé sur son expertise en analyse sémantique, tout en restant dans la logique symbolico-connexionniste. Nous nous sommes inspirés de chatscript, une librairie en open access, permettant de construire des chatbots. Ainsi, nous avons choisi d’exploiter les résultats de l’analyse sémantique fournis par notre système et de créer un nouveau module dédié à la création de bots. Dans ce module, la personne en charge du paramétrage va associer des réponses à des concepts sémantiques déclencheurs. Le système analyse chaque message envoyé par l’utilisateur et en extrait des concepts sémantiques. Ensuite, le système va interroger toutes les paires paramétrées pour savoir quelle réponse déclencher.

L’avantage des chatbots développés par Proxem est leur capacité de contextualisation. Cela les rend capables d’interpréter un message en contexte. Si un utilisateur pose une question au chatbot sans expliciter le référent, ce dernier garde en mémoire les tours de paroles précédents et identifie le référent. Ainsi, cela lui permet de contextualiser la question et de répondre en conséquence.

Pouvez-vous nous décrire quelques projets chatbots auxquels vous avez participé ?

La création de chatbots est une nouvelle offre proposée par Proxem, depuis juillet 2018. Cependant, nous avons déjà eu l’occasion de tester différents cas d’usages.

Le premier bot que j’ai eu le plaisir de développer a été un chatbot répondant à des questions RH. Nous l’utilisons en interne et il est partagé sur l’interface de messagerie instantanée Slack. Ce bot nous a permis de réfléchir à l’expérience utilisateur. Différents formats de réponses ont été définis : images, textes, carrousels, boutons qui redirigent vers des sites externes, etc.

Le second bot que nous avons réalisé était un chatbot d’accueil pour le festival Futur.e.s in Paris (2018) sur les nouvelles technologies. Il répondait à des questions de FAQ et suggérait des éléments de la programmation, en fonction des goûts de l’utilisateur. Ainsi, nous avons pu développer une certaine expertise dans l’exploitation de base de données et la proposition de contenu, à travers un agent conversationnel. Ce bot a été diffusé sur Messenger et connecté à la page de l’événement.

Redécouvrez l’interview ChatBot Studio, avec Léonard Pommereau – R&D Project Manager chez Cap Digital : ici.

Plus récemment, nous avons réalisé, entre autres, un chatbot pour un prestataire de santé. Le bot permet de renseigner les utilisateurs et est aussi capable de renvoyer vers un agent humain. Ce dernier point est indispensable lorsque la demande est trop atypique, précise ou sensible.

Comment la société Proxem prévoit-elle d’évoluer sur le marché des chatbots ?
Avez-vous d’autres projets en cours ?

Nous avons actuellement plusieurs projets de chatbots en cours de développement pour des clients de différents secteurs : événementiel, santé, etc. Nous continuons de développer des offres autour d’agents virtuels permettant d’assister l’humain. Par exemple, pour l’analyse des appels d’offre, dans le domaine juridique, ou encore dans la suggestion de contenus rédactionnels.

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