Orange automatise son CRM avec le Chatbot Djingo

S’il est un domaine dans lequel l’intelligence artificielle est utilisée, c’est celui de la gestion de la relation client...

Servir plus de clients avec moins de moyens humains, tel est le fantasme de nombreuses directions de la relation client. Djingo, l’assistant virtuel d’Orange est l’un des exemples les plus représentatifs de cette nouvelle tendance.

Pour de nombreux utilisateurs lambda, être renvoyé vers un chatbot, revient à appeler un service client et découvrir qu’il s’agit, en réalité d’un serveur audiotel qui a été conçu pour décourager tout appelant de chercher à parler à un être humain.

Dans le cas du Chatbot comme dans celui du serveur audiotel, des scénari ont été imaginés par les services clients et c’est au client de se plier au parcours prévu. Tant pis, s’il se perd dans l’arborescence du système et qu’il ne trouve pas de réponse à la question qu’il était venu chercher. La plupart des directions de la relation client s’abrite derrière des KPI quantitatifs et ignorent les effets de bord de ce type de système.

Certes, cette façon de voir les choses est peut-être un peu sombre, mais elle renvoie quand même à une certaine réalité et a le mérite de mettre en valeur les marges de progression énorme des chatbots d’aujourd’hui que l’on nous vendait dès 2016 comme les interfaces digitales appelées à remplacer dès 2018 toutes les interfaces de sites web, d’applications…. Les choses bougent, mais les chatbots peuvent encore… largement progresser.

L’expérience à grande échelle que mène Orange depuis 2017 est plus qu’intéressante.

Djingo est un projet intéressant, car c'est simultanément:

• un vrai projet de techno d'intelligence artificielle qui inclut machine learning, traitement du language et plate-forme hardware/software
• un chatbot qui tient en partie les promesses d'usage de l'intelligence artificielle
• un pari sur un nouveau business model rendu possible, au moins en théorie, par l'intelligence artificielle. On utilise le terme de disruption à tort et à travers. Là, il y a une véritable tentative de disruption business rendue possible par l'intelligence artificielle

Djingo: un pari technologique

Là où la plupart des grandes entreprises préfèrent s’intégrer dans les écosystèmes conversationnels d’Amazon (Alexa), de Google (Assistant) ou d’Apple (Siri), Orange a eu le courage de créer son propre agent, en partie indépendant des plate-formes américaines et reposant, sinon sur une technologie 100% maison (Djingo s’appuie sur la plate-forme Watson d’IBM et co-habite avec Alexa dans l'enceinte connectée d'Oranage), au moins sur une plate-forme qu’il contrôle et dont il définit les règles.

Pour en revenir à Djingo, côté techno, le chatbot repose sur deux grands types de techno :

• Le traitement du language naturel (Natural Language Prodessing)
• L’apprentissage automatique (Machine Learning)

Derrière ces grandes familles de technologies, ce sont en réalité plus briques de l’écosystème d’IBM Watson qui se cachent. IBM tout comme Google ou Microsoft offre aux entreprises différentes briques permettant de fabriquer des chatbots. Ces briques sont, la plupart des services cloud dont certains relèvent de la véritable intelligence artificielle et dont certains sont de simples services complémentaires des briques d’IA. Ces services sont loués par les entreprises qui y ont recours. Pour les assembler et les « éduquer » (leur apprendre à comprendre ce que demandent les clients, à trouver des solutions pertinentes et à formuler les réponses de façon compréhensible, il faut nourrir les briques avec des échanges types et paramétrer les algorithmes de machine learning de façon à ce qu’ils gérent aux mieux les échanges. Evidement, pour cela des équipes multidisciplinaires composés de data scientists, de chefs de projet IT, de simples développeurs, de spécialistes de la conversation automatisée (des chatbots) et d’experts métiers sont nécessaires. Ces différents profils sont soit des salariés d’Orange, soit des consultants d’IBM, soit des consultants tiers.

Et Djingo n’est pas seulement l’assistant d’Orange Bank, il est aussi utilisé pour l’assistance client d’Orange (telecom) en Espagne et au centre du fonctionnement de l’enceinte connectée d’Orange au côté … d’Alexa, la technologie concurrent d’Orange.

Djingo: un chatbot supportable

La plupart des chatbots ne comprennent pas ce que leur disent les utilisateurs et correspondent plus souvent à une version colorisée des vieilles FAQ qu'à la simulation d'un authentique échange avec un opérateur humain.

Et là, Djingo, sans être un instrument parfait, se comportement correctement. Djingo confirme le potentiel de l’intelligence artificielle, parce qu’il s’agit d’un authentique chatbot avancé, dans la mesure où il serait capable de traiter 50% des requêtes qui lui sont adressés sans l’assistance d’un humain (parmi 500 cas de figures « programmés ») et parce qu’il fait un usage intensif et pertinent des technologies de Machine Learning,  qui ne tient pas toujours ses promesses, loin de là.

Le Machine Learning, utilisé dans le cadre de POC, MVP et autres prototype produit souvent soit des résultats triviaux, soit des résultats inexistants (de nombreux projets de Machine Learning échouent).

Djingo est aussi plus qu’intéressant puisqu’il s’agit d’un pari économique et qu’il est au centre d’un nouveau business model.

Djingo: un pari sur le business model

De l’extérieur, Orange Bank est une banque en ligne comme une autre. Peut-être un peu mieux qu’une autre grâce à des interfaces plus conviviales, mais elle offre des services classiques de banque en ligne.

De l’intérieur, le business model est différent : il s’agit d’une authentique banque low cost qui peut offrir des tarifs introuvables ailleurs (le fonctionnement ordinaire, les virements et la carte bancaire sont gratuits) dont le business model ne peut tenir que si le RPA (le nouveau nom de l’automisation) est déployé systématiquement. La réduction du nombre  de conseillers bancaires grâce aux chatbots et au RPA au minimum doit, en théorie limiter les frais de fonctionnement et permette d’offrir les services de bases gratuitement.

C’est un véritable pari sur le business model. En réduisant les coûts, c’est le business model bancaire qui se réinvente. Sur Orange bank tout est gratuit : pas de frais de tenue de compte, carte bancaire de base gratuite, virement gratuits, chèquiers gratuits et même assurances complémentaires gratuites.

Enfin, presque tout est gratuit : les incidents de paiement sont sévèrement sanctionnés. L’inutilisation du compte est sanctionné : en deçà de 3 transactions par mois, 5€ sont facturés, soit beaucoup plus que les frais de fonctionnement des banques ordinaires.

Réaliser soit même un virement est gratuit, mais demander l’assistance d’un conseiller humain pour réaliser le virement est facturée.

Il serait intéressant de connaître la part de ces frais dans le business théorique de la banque, mais aussi la proportion de clients qui sont effectivement facturés pour « ces incidents » ainsi que les montants facturés annuellement.

Vous souhaitez installer un chatbot sur votre site ?

L'offre de service autour de chatbot est plétorique et il n'est pas facilement de s'y retrouver.

C'est pourquoi 24pm Academy vous propose une formation complète à la création de Chatbot intégrant

• un descriptif précis des technologies à la base du fonctionnement des chatbots,
• une démonstration de Chatbot avec la plateforme Chatbot.com
• la présentation et l'analyse de nombreux exemples de chatbots par secteurs d'activité et par fonction.

4 grands types d'option s'offrent vous:

Chatbots no code, sans NLP

La première catégorie de service s'adresse à des débutants qui souhaite intégrer un service de questions réponses simple sur leur site. Lorsqu'il s'active, le chatbot posent des questions et offre le choix entre plusieurs réponses. L'internaute ne peut poser de questions en language naturel ou presque pas, parce que le chatbot d'intègre pas de briques traitement du language naturel (ou NLP pour Natural Language processing). Ce type de chatbot se conçoit aussi simplement ou presqu'un site web via des services comme Manychat ou Botnation qui propose tous les deux des applications gratuites de chatbot pour son site internet.

Chatbots no code, avec NLP basique

La seconde catégorie d'outils s'adressent aussi largement à des débutants et se fonde sur un moteur de coeur qui fonctionne sur une logique de question réponse. Mais à la différence des services de première catégorie, ces services intégrent aussi une brique de NLP simple, c'est à dire qui laisse la possibilité à l'internaute de formuler des réponses en language naturel. Pour que le système fonctionnement, il faut documenter une base de connaissance simple.

Chatbots avec réel NLP, hébergés dans le cloud

La troisième catégorie de service s'appuie sur des briques de NLP, souvent hébergées dans le Cloud (d'Amazon ou de Google, entre autre) qui doivent être assemblées et paramétrées, puis entrainées afin d'être à même de répondre à des questions sur des thématiques spécifiques. Elles supposent l'intervention de développeurs spécialisés et de spécialistes du NLP

Chatbots avec réel NLP, via des prestataires

Enfin, certaines entreprises qui sont à mi chemin entre des intégrateurs de briques existantes et des éditeurs de logiciels proposent des services clé-en-main qui intègrent conseil, réalisation et intégration de briques propriétaires, open source ou empruntées à des éditeurs tiers.

NDLR: Cet article n'a pas été sponsorisé par Orange Bank, Manychat, Amazon ou IBM :-)