IA Conversationnelle : tendances et prédictions pour 2022

La transition numérique est en forte accélération du fait des nouveaux modes de vie personnels et professionnels apportés notamment par la situation pandémique actuelle. Les assistants conversationnels participent à cette mutation en permettant l’automatisation des demandes de support et de self-service. Dans cet article, je vous propose 6 tendances et prédictions d’évolution du marché pour 2022.

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Le besoin en automatisation des processus métiers ne cesse de progresser, poussé par la situation sanitaire qui risque malheureusement de perdurer encore quelques mois sinon quelques années. L’année 2020 a été une année de questionnement, l’année 2021 a été une année de transition entre un avant et un après. L’éclatement des équipes, du fait du télétravail, impose une transition numérique pour les entreprises et l’accessibilité aux fonctions de celles-ci quel que soit l’endroit où on se trouve et à toute heure.

Les fonctions de support sont sur-sollicitées et les besoins de fournir aux équipes les moyens de faire par elles-mêmes sont plus que critiques. Appelé self-services ou shift-left suivant le côté où on se trouve (client ou fournisseur des solutions), cette approche consiste à donner les moyens aux clients, fournisseurs et employés, d’obtenir les réponses ou de résoudre les problèmes ou de réaliser certaines opérations par eux-mêmes, et cela en 24/7.

Dans la catégorie des moyens d’automatisation, nous trouvons les assistants conversationnels notamment propulsés par l’Intelligence Artificielle. Ceux-ci permettent de traiter automatiquement plusieurs cas d’utilisation comme : la réponse à des questions récurrentes ou occasionnelles, exécuter des opérations plus ou moins simples, aider à résoudre des problèmes généralement informatiques, assister l’humain dans certaines opérations, etc.

Prédiction 1 : la demande va continuer de croître

Les demandes d’automatisation des processus métiers sont en pleine progression, portées par le besoin des entreprises, et plus particulièrement des cellules métiers, à trouver des axes d’économie de moyens et de capacités à délivrer leurs services malgré la situation globale. Certaines solutions d’assistance sont arrivées à maturité du point de vue du traitement des langues mais également du point de vue des outils nécessaires pour faire fonctionner l’ensemble.

Cette maturité augmente les taux de réussites de ces projets. Les gains sont encore plus intéressants qu’ils sont de plus en plus complétés d’autres solutions d’automatisation comme le traitement intelligent des documents (IDP pour Intelligent Document Processing) qui permet de traiter les documents transmis par les utilisateurs automatiquement (facture, bon de commande, carte d’identité, CV…), en temps réel et avec la possibilité d’interagir avec l’utilisateur sur les données collectées ; et des scripts RPA (pour Robotic Process Automation) qui permettent d’accéder aux systèmes sont avoir à développer de nouveaux connecteurs.

En 2022, la croissance du marché en Europe (hors UK) devrait être multipliée par 1,5 à 2 fois ce que nous avons connu en 2021.

Prédiction 2 : le passage à l’échelle

Des entreprises ont déjà passé le cap de l’expérimentation des solutions d’assistance conversationnelle et notamment le secteur des services aux particuliers et aux professionnels (banques, services financiers, assurances, opérateurs de télécommunications, certaines administrations publiques) avec le déploiement de plusieurs instances conversationnelles couvrant des domaines différents. Dans le secteur de la vente au détail / marketing, il y a bien souvent une seule instance chargée de répondre aux questions des acheteurs sur le site. Les Bots sont souvent accessibles via une interface textuelle, plus rarement par la voix. Les organisations qui gèrent de nombreuses relations quotidiennes sont bien entendu les plus réceptives à ces technologies.

L’année 2022 devrait voir une augmentation des usages avec des cas plus précis et donc une multiplication des déploiements dans ces entreprises qui ont déjà lancées des projets et ont acquis une bonne vision des bénéfices et désavantages de ces solutions. Les domaines couverts en priorité : le support IT (demandes générales, résolution de problèmes, commande de matériels…), le RH (questions générales, recrutement, nouveaux arrivants…), les ventes (services aux clients), certains domaines métiers spécifiques (les opérations sur mon compte de dépôt, les réclamations…).

Les entreprises n’ayant pas encore expérimentées ces technologies devront réfléchir à la mise en place de solutions. Le nombre très important de solutions sur le marché ne leur facilitera pas le choix surtout qu’il y a généralement une prime au premier commercial à proposer une solution mais qui peut conduire à des expériences négatives et décevantes.

Prédiction 3 : l’émergence des Maîtres-Bot

Avec la prolifération des instances et l’accroissement des différents domaines métiers couverts, l’accessibilité aux différents Bots va devenir problématique et va nécessiter le regroupement des différents points d’entrée dans une seule interface. Cet assistant général, appelé également Maître-Bot, va aider l’utilisateur à résoudre des problèmes ou des tâches multiples qui nécessitent l’accès à différents domaines métiers.

Relations Maître-Bot et domaines métiers (schéma de l’auteur)

Le Maître-Bot est le point d’entrée unique aux différents services. Il est la tour de contrôle des échanges entre l’utilisateur et les domaines métiers. Ce dispositif permet à l’utilisateur d’éviter d’aller rechercher la compétence requise pour répondre à ses questions à des endroits divers. Les domaines sont contactés par le Maître-Bot en fonction de la demande.

Plusieurs solutions sur le marché ont déjà mis en place ce mécanisme et les premiers usages vont venir courant 2022.

Prédiction 4 : l’augmentation des tests avec la voix

Le grand public est familier des boîtiers assistants vocaux comme Amazon Echo ou Google Home. Mais ces équipements ne se prêtent pas en l’état à une inclusion dans les milieux professionnels. Néanmoins, les usages de la voix à titre professionnel sont multiples et pertinents : compléments au support téléphonique client standard (callbot) ou assistant main-libre en situation (voicebot) comme dans un atelier, un laboratoire ou un véhicule.

Les technologies à mettre en œuvre pour déployer un assistant vocal sont plus complexes que pour un “chabot classique”, ce qui rend ces solutions plus complexes à maîtriser et les projets plus difficiles à réussir.

En 2022, les entreprises vont continuer à tester la voix afin d’apprendre à utiliser ce canal et les technologies associées (téléphonie, reconnaissance vocale, synthèse de la voix, gestion des dialogues vocaux…).

Prédiction 5 : la désillusion des enceintes connectées

L’analyse des requêtes faites dans Google (via Google Trend), sur plusieurs noms d’enceintes connectées ces 4 dernières années, montre une baisse globale des requêtes en France et aux Etats-Unis.

Tendance des requêtes sur les enceintes connectées en France depuis 2017 (source : Google Trend)

Tendance des requêtes sur les enceintes connectées aux Etats-Unis depuis 2017 (source : Google Trend)

Ces enceintes souffrent de plusieurs maux qui freinent leur usage comme notamment l’absence de confiance dans l’utilisation des données personnelles, des services opaques ou trop généraux (sauf à être mélomane ou à vouloir commander des produits sur Amazon) et le faible équipement en domotique des maisons. Ils sont vus comme des gadgets qu’on offre à Noël et non un équipement vital dans la maison.

Cette situation devrait continuer en 2022.

Prédiction 6 : la baisse des nouveaux entrants

Les avancées en traitement automatique des langues et la mise à disposition de modèles statistiques a rendu la réalisation d’un assistant à la portée de tout le monde. Néanmoins, un assistant n’est pas uniquement une unité de traitement des langues mais également : des outils de modélisation des dialogues, des outils de pilotage permettant aux métiers de superviser le fonctionnement par eux-mêmes, des connecteurs vers les utilisateurs et vers les systèmes d’information, des historiques des conversations, une gestion avancée des rôles, des unités d’analyse du comportement, etc. La plupart des solutions du marché ont plusieurs années d’anciennetés et de développements derrière elles ce qui entraîne une barrière à l’entrée trop importante pour les nouveaux venus. Ceux-ci devront disposer d’une innovation de rupture que les autres solutions n’ont pas encore, ce qui va devenir de plus en plus difficile à trouver.

Par ailleurs, la réussite des projets ne repose pas que sur la technologie mais également sur la maîtrise des cycles projet entraînant une professionnalisation forte du marché avec des besoins en accompagnement tout au long du projet et au-delà. D’autant que les entreprises sont de plus en plus attentives au retour sur investissements de ces solutions. Les entreprises devront réfléchir à deux fois avant de démarrer la création d’une solution spécifique. A plus forte raison que certaines solutions Open Source gratuites permettent de réaliser des assistants à moindre coûts de licence (mais avec des phases projets et des coûts de maintenance plus élevés).

Les seules solutions de type FAQ ne vont pas réussir à survivre dans cet écosystème sauf en proposant des prix extrêmement bas et/ou en ayant une base importante, ce qui va néanmoins entraîner une problématique de rentabilité à long terme.

L’année 2022 devrait donc voire peu de nouveaux entrants et la disparition des solutions les plus basiques. L’état actuel des technologies de l’IA ne devrait pas permettre de faire émerger rapidement une rupture technologique importante (en tout cas pour une utilisation industrielle). Durant l’année, nous verrons très certainement de nouvelles consolidations s’opérer, notamment au niveau de fournisseur de solutions afin d’augmenter leur carnet de services.

L’utilisation des modèles de langue surdimensionnés finement ajustés sur un domaine fermé ne permet pas encore d’avoir un résultat garanti tel qu’on peut l’attendre dans un contexte de support par exemple. Les assistants basés sur les graphes de connaissances peuvent très bien fonctionner mais la problématique vient dans le peuplement des graphes et leur maintenance, ce qui limite son déploiement et son utilisation.

Compléments

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