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Société Générale met son chatbot à l'entraînement

Société Générale
Alors que les assistants virtuels bancaires se répandent à travers le monde (la canadienne BMO présentait le sien il y a quelques jours), Société Générale est la première institution française, je crois, à lancer un « chatbot » expérimental proposant à ses utilisateurs une autre manière d'interagir avec leurs finances personnelles.

SoBot, puisque c'est son nom, est intégré à « L'Appli Lab », l'application mobile que la banque réserve justement aux tests de concepts innovants avec ses clients (volontaires). Conçu plus ou moins comme un MVP (« Produit Minimum Viable »), son interface conversationnelle n'offre à ce stade que 3 fonctions basiques sur le compte courant qui devra au préalable avoir été connecté : la recherche d'opérations (par libellé, montant ou date), l'interrogation des dépenses cumulées par catégorie et la restitution du solde.

Ce qui retient l'attention dans l'initiative est donc avant tout la démarche adoptée, qui s'avère particulièrement appropriée. En effet, si le principe consistant à publier une application en version « beta » afin de recueillir les réactions et les commentaires des clients les plus téméraires avant sa généralisation est primordial pour le lancement d'un « chatbot », il se double ici d'un deuxième besoin spécifique : le moteur qui le propulse requiert une phase d'entraînement pour optimiser sa performance.

Il s'agit d'une réalité incontournable du domaine de l'intelligence artificielle (en son état actuel) : les algorithmes d'apprentissage automatique (« machine learning »), notamment, ne deviennent efficaces qu'au fur et à mesure de leur utilisation. Ainsi, pour SoBot, la compréhension des questions que lui poseront les clients, chacun avec sa propre formulation, s'affinera au fil des conversations. À ses débuts, il risque de commettre beaucoup d'erreurs et d'engendrer de nombreuses frustrations.

SoBot dans l'Appli Lab

En prenant du recul, l'exercice auquel se livre Société Générale donne matière à s'interroger plus largement sur les méthodes qu'il sera nécessaire de mettre en place pour introduire l'intelligence artificielle dans nos usages quotidiens (qu'il soit question de traitement du langage naturel ou d'autres aspects). Comment appréhender ces périodes initiales de tâtonnements et d'approximations ? Devrons-nous tous échanger parfois avec des assistants virtuels débutants, au prix d'une certaine irritation ? Faudra-t-il systématiquement recruter des coachs (comme dans « L'Appli Lab ») ?

En admettant que les clients de la banque ne soient pas découragés par la richesse fonctionnelle limitée de SoBot, l'enseignement le plus important qu'il conviendra de tirer de cette expérimentation résidera probablement dans ce registre : ses testeurs vont-ils accepter de jouer ce rôle d'« entraîneur » (dont il me semble, incidemment, qu'ils devraient être mieux avertis) et seront-ils suffisamment nombreux pour que le niveau de qualité atteint permette un déploiement généralisé dans un délai raisonnable ?


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