Votre nouveau conseiller client ? Un chatbot !

Le chatbot, ou agent conversationnel, c’est ce programme capable de dialoguer avec vous. Vous le rencontrez souvent sur les sites de vente en ligne : c’est lui qui, par exemple, répond aux questions que vous vous posez sur un produit ou une commande. Et vous n’avez pas fini de le voir : le marché du chatbot pourrait atteindre les 990 millions de dollars en 2024 ! C’est dans cette effervescence que Mindsay, s’est créé en se positionnant sur les services clients tourisme et mobilité. Cofondateur et CEO, Guillaume Laporte nous raconte cette aventure. Un entretien garanti 100 % sans chatbot.

Quelle est l’histoire de Mindsay ?

Guillaume Laporte : Notre startup est née en septembre 2016. Nous sommes trois associés avec des expériences complémentaires dans le domaine du voyage et du transport. C’est d’ailleurs ce qui nous a donné l’idée de Mindsay. Pourquoi ? Parce que ces secteurs ont une forte contrainte de temps : un avion n’attend pas, et les voyageurs veulent des réponses efficaces et rapides. Ensuite, parce que nous avons constaté que les utilisateurs se comportent de la même façon dans leur dialogue avec les agences de voyage, les représentants de l’aéroport ou la compagnie aérienne. Il est donc possible d’agréger la connaissance et les données entre les différents acteurs.

Mindsay propose une solution d’intelligence artificielle conversationnelle – un chatbot ou assistant virtuel – qui répond aux questions de l’utilisateur, par chat ou par la voix grâce à des algorithmes.

Un chatbot, comment ça marche ?

C’est une suite d’algorithmes qui simulent le comportement d’un humain dans une interface de chat.

Lorsqu’un utilisateur envoie un message texte ou voix, par exemple pour avoir une information de vol, l’algorithme enchaîne les étapes suivantes :
• Il identifie la phrase (dans le cas de la voix, il y a une étape supplémentaire de « traduction » de la voix en texte écrit), lit la chaîne de caractères et crée une analogie avec des phrases déjà connues.
• Il détecte ce qu’on appelle des « expressions régulières », dans notre cas, une ville de départ et une ville d’arrivée.
• Il choisit le scénario de réponse le plus proche de son analyse de la phrase.
• Il va ensuite chercher la réponse dans un système d’information (celui de l’aéroport ou de la compagnie aérienne).
• Enfin, il compose la réponse en reprenant ces éléments constitutifs : ville de départ, ville d’arrivée, horaires.

Au fur et à mesure des échanges, l’algorithme renforce sa conviction que, pour un certain type de demande, sa réponse est la bonne. Il gagne en pertinence et en précision. Voilà pourquoi ce type d’outil est désigné comme « auto-apprenant ». Et, cet apprentissage est mutualisé par les différents types d’entreprises concernées par le même domaine. C’est un cercle vertueux.

– Source : Juniper Research

Comment avez-vous travaillé avec le Groupe ADP ?

Nous avons rencontré le Groupe ADP en février 2017, peu de temps après le lancement de Mindsay. Nous avons fait un premier prototype pour les équipes Innovation, puis un deuxième en 2018, avec une expérimentation avec un groupe test d’utilisateurs, à Paris-Orly. Deux succès qui ont décidé le groupe à investir dans notre levée de fond en 2019 et à mettre en place un chatbot dans leur application.

Ce chatbot est capable de répondre à des cas d’usages de premier niveau : réservation, perturbation, questions sur les aéroports. Pour les questions plus complexes, qui sont des cas d’usages uniques, des exceptions qui nécessitent une empathie, une prise en compte du contexte, des décisions, le chatbot renvoie vers le service client, car il ne peut monter en compétence sans récurrence. Les équipes du service client se concentrent ainsi sur les demandes à plus forte valeur ajoutée, ce qui donne plus de sens à leur métier.
Nous prévoyons de le déployer en 2020 sur le site web, le portail WIFI, aux différents points de parcours des voyageurs.

- Source :Ubisend

Quelles sont les perspectives d’avenir pour Mindsay ?

Notre équipe R&D continue d’investir le modèle d’apprentissage par renforcement afin d’augmenter les performances de nos chatbots. Nous avons déjà signé plus de 20 clients grands comptes en France. Nous nous déployons également à l’étranger : nous sommes déjà présents en Espagne, Suisse, Belgique, Etats Unis et Royaume Uni.