Focus sur les bots full NLU, interface guidée et hybride

L’arrivée massive des LLMs et en particulier ChatGPT a remis sur le devant la scène les bots avec des promesses intéressantes. Il existe différentes approches pour la création d’une interface conversationnelle basée sur un Chatbot. Pour cet article, nous allons nous concentrer sur trois principales : Full NLU (Natural Language Understanding), Guided UI et l’approche hybride. Chaque solution comporte ses avantages et ses limitations. Nous examinerons les forces et faiblesses de chacune pour vous aider à comprendre quelle option pourrait être la plus adaptée à vos besoins.

Full NLU (Natural Language Understanding)

NLU : Principe

Les bots Full NLU sont la promesse ultime de l’interaction humain-machine : des machines capables de comprendre et de traiter le langage naturel de manière fluide et intuitive, offrant aux utilisateurs une liberté totale dans leurs interactions. Cependant, avec une grande liberté vient une grande complexité. Le défi pour ces solutions réside dans la compréhension et l’interprétation correcte du langage naturel, qui est à fortiori ambigu et variable d’un individu à l’autre.

NLU : Fonctionnement

A chaque interaction, l’utilisateur est amené à saisir du texte. Un moteur de compréhension va faire correspondre la saisie de l’utilisateur avec une liste d’intentions préétablie sur laquelle il aura été entrainé. La détection d’une intention va enclencher une réponse du bot invitant l’utilisateur à une autre saisie, elle-même confronté une nouvelle fois au moteur pour identifier l’intention. Cette approche une grande liberté à l’utilisateur, puisqu’il n’a pas de limite de saisie : il peut tout dire dès qu’il a la main.

Nous voyons ici apparaitre les limites et les risques d’une telle approche :

• La liste des intentions soit suffisamment large pour comprendre tout ce qu’un utilisateur peut dire
• Toute saisie de l’utilisateur au cours d’un parcours peut anéantir toute l’expérience de la conversation

Pour un humain, il est naturel d’apporter une précision au cours d’une conversation pour aider à la résolution de son problème, mais que peut faire un chatbot d’une information complémentaire qui arrive en cours de parcours de type “ah tiens j’ai oublié de vous dire, le contrat est au nom de ma compagne”. Ce cas doit avoir été intégré dans la conception du bot en créant un contexte de chaque conversation, ce qui peut être assez complexe techniquement. D’ailleurs comment différencier un apport d’information complémentaire d’une nouvelle conversation à démarrer ? Si pour un humain, la distinction “peut” (les guillements sont importants !), pour un chatbot celà peut être hardu.

Le sentiment de liberté est certes intéressant et prometteur mais demande une grande complexité dans l’exécution pour offrir une expérience non déceptive.

Guided User Interface (UI)

Guided UI : Principe

Les bots de type Guided UI, ou Interface Utilisateur Guidée, ont une approche radicalement différente. Ici, on ne laisse pas la possibilité à l’utilisateur de saisir une phrase pour débuter une interaction. L’objectif est d’orienter l’utilisateur vers une sélection de choix prédéfinis, généralement sous la forme de boutons, de menus déroulants, ou d’autres types de contrôles interactifs. Cette approche offre une expérience plus structurée et contrôlée, réduisant l’ambiguïté et rendant les interactions plus prévisibles.

Guided UI : Fonctionnement

Chaque interaction de l’utilisateur est encadrée par une série d’options claires et concises. L’utilisateur choisit parmi ces options pour progresser dans la conversation, réduisant ainsi les risques de malentendus ou d’erreurs d’interprétation. Cela facilite également le processus de conception du bot, car le parcours utilisateur est strictement défini et contrôlé.

Cette approche présente aussi ses propres défis et limites :

• Les utilisateurs peuvent se sentir limités dans leurs interactions car ils ne peuvent pas s’exprimer aussi librement que dans le cas d’un bot Full NLU et on s’éloigne de l’idéal d’un chatbot
• Si l’interface est mal conçue ou couvrant mal les besoins, les utilisateurs peuvent se sentir frustrés ou perdus, un trop grand choix ou une navigation complexe peuvent rendre l’interaction avec le bot confuse et difficile (imaginez un bot qui vous présente 10 boutons au démarrage d’une conversation !)

Les bots Guided UI sont idéaux pour des applications où la précision et la simplicité sont essentielles, mais ils peuvent ne pas être adaptés à des situations où une plus grande flexibilité et une interaction plus naturelle sont requises.

Approche Hybride

Hybride : Principe

L’approche hybride combine les atouts des bots Full NLU et des bots Guided UI pour offrir une expérience utilisateur optimale. Elle vise à équilibrer la liberté et la flexibilité offertes par les bots Full NLU avec la structure et la clarté des bots Guided UI.

Hybride : Fonctionnement

Dans un bot hybride, l’utilisateur peut à la fois saisir du texte libre (traité par le moteur NLU) et choisir des options prédéfinies, comme avec un bot Guided UI. L’utilisateur a le contrôle sur la manière dont il souhaite interagir avec le bot, lui offrant une plus grande liberté tout en ayant une structure pour l’aider à naviguer dans la conversation.

Les avantages de cette approche sont multiples :

• L’utilisateur a la liberté d’exprimer ses requêtes en langage naturel tout en ayant la possibilité de sélectionner des options prédéfinies.
• Les options prédéfinies aident à réduire l’ambiguïté et garantissent une interprétation précise des requêtes de l’utilisateur.

Cependant, l’approche hybride présente également ses propres difficultés :

• La mise en œuvre de cette approche nécessite une combinaison de compétences en NLU et en UI, ce qui peut rendre la conception et le développement du bot plus complexes.
• Les erreurs peuvent survenir aussi bien du côté NLU (malentendus, mauvaise interprétation du langage naturel) que du côté UI (mauvaise navigation, confusion causée par trop d’options).

Il est d’ailleurs primordial de correctement travailler sur la possibilité de sortie d’un scénario pour l’utilisateur dans le cas d’une mauvaise compréhension du bot NLU par exemple. Prennons le cas d’un utilisateur qui souhaite souscrire un nouveau contrat d’assurance. L’expérience utilisateur serait catastrophique si la phrase de départ est mal comprise, et que le bot l’embarque dans une conversation de 10 min pour résilier un contrat, sans possibilité d’interruption!

Un bot hybride offre à priori le meilleur des deux mondes, mais nécessite une conception et une gestion soigneuse pour offrir une expérience agréable et efficace.

Et ChatGPT ?

Etonnant mais nous ne parlons pas de ChatGPT et autres LLMs ! Oui, un chatbot comme ChatGPT peut être considéré comme du “Full NLU” dans le sens où il est conçu pour comprendre et générer du texte en langage naturel. ChatGPT (et les LLMS) utilise une approche avancée de compréhension du langage naturel basée sur le modèle de Transformer GPT (Generative Pretrained Transformer), il a encore des limites, par exemple la capacité à avoir une grande “mémoire” (contexte) qui permet de créer une conversation approfondie, et la garantie de maîtriser ce que le bot va dire. Nous avons tous en tête les cas d’utilisateurs de ChatGPT lui faisant écrire des choses illégales ou contraires à l’éthique : je ne pense pas que vous aimeriez qu’un utilisateur malicieux arrive à faire écrire à votre bot que votre société lui offre vos services gratuitement et à vie, ça ferait désordre !

Pour le cas d’un bot de support client, un bot hybride, qui mélange des éléments de guidage par l’interface utilisateur (boutons, menus déroulants, etc.) avec le traitement du langage naturel, peut parfois fournir une meilleure expérience utilisateur.

Mais c’est un sujet sur lequel nous reviendrons prochainement dans un article spécifique sur l’utilisation d’un LLM pour construire un bot de service client !

Conclusion

Nous espérons que cet article vous a plu et, pour la moindre question, n’hésitez pas à nous contacter !