Presque tout le monde a interagi avec un chatbot, soit via des assistants personnels comme Siri d'Apple, soit via les services client, mais comment peuvent-ils paraître si intelligents ? Il existe plusieurs façons pour les développeurs d’IA de former ces robots pour qu’ils donnent des réponses réalistes.
La façon la plus simple de concevoir un robot est de lui faire répondre à une gamme de réponses préprogrammées. C’est l’approche utilisée par le programme ELIZA de Joseph Weizenbaum (1923-2008) développé dans les années 1960.
ELIZA était destinée à simuler un psychothérapeute rogérien. Le programme ne pouvait répondre que selon des « scripts » préprogrammés, mais de nombreux utilisateurs ont trouvé l'effet si réaliste qu'ils ont insisté sur le fait qu'ELIZA était réellement intelligente.
Cela a été surnommé « l’effet ELIZA ».
La recherche en IA a permis d’adopter des approches beaucoup plus sophistiquées pour développer des chatbots, qui leur permettent « d’apprendre » à la fois à partir des données de formation fournies par les développeurs et à partir des commentaires des utilisateurs.
Prenons l'exemple d'un chatbot utilisé pour le service client d'un éditeur de logiciels. Le bot sera d'abord alimenté en informations provenant des ressources propres de l'entreprise : documentation, FAQ, emails, transcriptions de chats, pour commencer.
Le bot ne se limitera pas à ce que les développeurs lui donnent, comme l'était ELIZA. Il sera capable d'apprendre des interactions réelles avec les clients grâce au traitement du langage naturel (NLP).
Même avec l’apprentissage automatisé, il y aura toujours des domaines dans lesquels les robots rencontreront des problèmes. Les humains devront occasionnellement entraîner le robot en utilisant un apprentissage supervisé. Compte tenu de l’ambiguïté des langages humains, il sera difficile de créer un chatbot capable de fonctionner sans aucune supervision.
Un utilisateur humain devra également probablement vérifier l’exactitude des résultats d’un chatbot, en particulier dans un contexte commercial. Néanmoins, ces chatbots seront plus flexibles qu’un programme purement basé sur des règles comme ELIZA.
Les progrès de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel pourraient rendre ces chatbots encore plus intelligents à l’avenir.