Le terme d’intelligence artificielle est apparu pour la toute première fois dans les années 1950 en étant évoqué par le mathématicien Alan Turing, dans son ouvrage Computing Machinery and Intelligence.
C’est une notion très large qui était d’abord vu par le public comme de la science-fiction pure. Mais grâce à son développement sans limites, l’IA se fait petit à petit une place dans notre quotidien.
En effet, en regardant de plus près et sans même s’en apercevoir, l’intelligence artificielle est partout autour de nous : smartphone, photographie, jeux vidéo, marketing, médecine…
Même si l’intelligence artificielle est facilement définie comme étant le domaine de l’avenir, il ne remplacera pas les emplois humains. Mais bien au contraire, elle contribuera aux performances des salariés en les déchargeant de tâches redondantes ou en leur libérant du temps, leur permettant d’être plus actifs sur d’autres domaines.
Bien évidemment, l’IA est bien présente dans le secteur de la robotique dans lequel nous y retrouvons les assistants conversationnels. Nous allons voir ensemble quel est le lien entre l’intelligence artificielle et les agents virtuels.
Le test de Turing
Pour établir ce lien, nous allons nous intéresser aux différents moyens utilisés permettant de créer un agent virtuel capable de traiter le langage humain de la manière la plus naturelle possible. Et en premier, nous retrouvons le test de Turing.
Ce fameux test a pour but d’évaluer les capacités d’une intelligence artificielle, nous permettant de déterminer si la machine peut ou non adopter le comportement d’un humain.
Le principe est simple, il est demandé à une personne de converser avec un interlocuteur, sans qu’il sache s’il se trouve en face d’un humain ou bien en face d’une machine. Si la personne en question n’est pas capable de reconnaître qu’il se trouve face à un robot, le test est réussi.
Cependant, il faut savoir qu’encore aucun bot conversationnel n’a réussi le test de Turing à ce jour.
Le traitement automatique du langage naturel
Aujourd’hui, nous sommes entourés de données accessibles à tous, nous donnant la possibilité de réaliser un grand nombre de recherches. Ces recherches peuvent ainsi faire l’étude de diverses disciplines et le traitement automatique du langage est l’une d’entre elles.
Cette technique va étudier le langage naturel permettant de réaliser de la traduction automatique mais également d’extraire des informations. Entre autres, cette discipline va également être travaillée pour construire et mettre en route des agents conversationnels, alliant évidemment l’intelligence artificielle.
Le machine Learning pour faire naître l’intelligence du chatbot
La première méthode utilisée dans la création d’un bot se nomme le Machine Learning (apprentissage automatique). Cette méthode consiste à fournir à un programme un très grand nombre de données, ce que l’on appelle le Big Data. Ces données vont évidemment être structurées et quantifiables avec la possibilité de les extraire dans un objectif d’analyses et de réutilisation.
Pour résumé, le Maching Learning va permettre à un programme de prédire les différents comportements possibles. Il va pouvoir acquérir sans cesse des connaissances tout au long de son apprentissage, lui permettant de répondre à toutes sortes de problèmes. Il pourra ainsi prendre la meilleure décision possible.
En ce qui concerne un agent conversationnel, le Machine Learning va lui fournir des données pertinentes lui permettant de répondre aux questions d’un utilisateur. Pour ce faire, l’agent ira chercher dans la base de données la réponse la plus adaptée à lui fournir.
Le Deep Learning, atout majeur des assistants virtuels
La méthode du Deep Learning est dérivée du Machine Learning. Mais à son contraire, le Deep Learning va se concentrer sur des données dites non structurées (la parole, une image, le son, etc.). Pour ce faire, il exploite une technique qui se base sur des réseaux de neurones artificiels s’inspirant du cerveau humain.
Par exemple, ce système apprendra à reconnaître des lettres d’un mot, ou bien pourra déterminer quel animal apparaît sur une photo. Pour cela, le Deep Learning va passer par chaque couche du réseau neuronal correspondant à un aspect particulier de l’image. S’il s’avère que le système se trompe lors d’une étape dans le chemin donné, il retournera à l’étape précédente jusqu’à réussir à identifier l’animal.
L’intelligence Artificielle symbolique
La dernière technique que nous allons voir ensemble est celle de l’intelligence artificielle symbolique, surtout utilisée pour créer des agents conversationnels.
Cette intelligence va réagir uniquement en fonction d’une liste de règles prédéfinie par les humains. Ces règles sont celles du langage oral et écrit tel que nous l’apprenons (règles syntaxiques, du lexique, de la sémantique, etc.).
Le but est de créer un rapprochement entre notre apprentissage de la langue et l’apprentissage transmis au programme. Contrairement au Machine Learning et au Deep Learning, l’intelligence artificielle symbolique utilisera beaucoup moins de données.
La mémoire du chatbot
Nous constatons que divers moyens sont mis à notre disposition pour créer un assistant conversationnel. Et grâce à l’ensemble de ces techniques, il est cohérent d’en déduire que les chatbots et autres agents virtuels ont une capacité élevée de mémoriser les comportements.
En effet le bot, grâce aux algorithmes prédéfinis, aura le comportement que l’on attend de lui. On dit ainsi que les chatbots sont des agents à capacité réflexive.
Sa mémoire va donc se baser sur ses expériences passées et présentes pour donner à l’utilisateur une réponse adéquate. Il s’améliorera au fil du temps pour devenir de plus en plus intelligent.
L’intelligence artificielle va se retrouver au cœur des bots grâce à des techniques tirées du cerveau humain. Ces techniques ont pour but de les rendre indépendants et capables de converser avec des utilisateurs de la manière la plus naturelle possible. Que ce soit pour pallier un manque d’effectifs ou pour offrir une solution plus efficace dans le temps, les agents conversationnels peuvent vite devenir indispensables au sein des entreprises. Et c’est bien pour leurs fortes capacités que de plus en plus de sociétés en sont équipées.
