xBrain : la relation client dopée à l’intelligence artificielle

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Spécialiste du traitement du langage naturel, la start-up française se fait éditeur de logiciels en proposant une plateforme d’agents augmentés d’une IA conversationnels auto-apprenante.

« Au départ, c’est un rêve de gosse, celui de réaliser Shirka, l’ordinateur de bord de l’Odysseus, avec lequel communique Ulysse dans la série culte des années 80, Ulysse 31 », raconte Grégory Renard, co-fondateur de la société xBrain. Quelques décennies plus tard, il n’en est pas loin. La plateforme IA proposée depuis deux ans par cette start-up française établie dans la Silicon Valley, Satisfaction.AI, constitue le nec plus ultra des agents conversationnels. Elle est en passe de révolutionner l’organisation des centres d’appel et des services clients, et plus largement l’univers de l’interaction homme/machine. « Notre système de xBot (voix, chat et email) ne vise pas à supprimer l’humain, mais propose une « augmentation » de celui-ci », explique le scientifique.

Assister un opérateur humain

Objectif ici : permettre à une IA d’assister et « d’augmenter » un opérateur humain pour la gestion des appels au sein d’un service client. « Perte de mot de passe, suivi de colis, demande de remboursement… dans 80 % des cas, une intelligence artificielle peut gérer seule les demandes adressées à un centre d’appel », indique le spécialiste du langage. De quoi permettre aux opérateurs humains de se concentrer sur les cas difficiles. Et plus prosaïquement de réduire l’attente et d’offrir aux clients un service en 24/7.

A ses fondements, la solution proposée par l’entreprise créée en 2012 consiste à appliquer au langage des techniques d’apprentissage profond, ou deep learning. Le principe : des programmes à base de réseaux de neurones, dont la finalité – par exemple prendre part à une conversation – repose sur un apprentissage à partir de nombreux exemples. Dès 2010, Grégory Renard créée ainsi un équivalent du célèbre agent conversationnel Siri, présent dans les smartphone d’Apple. Puis, il lance son entreprise en proposant des assistants personnels pour l’automobile.

Maitriser le langage naturel

Dans le secteur en plein boum des chatbots, xBrain tient désormais la dragée haute aux géants du domaine. La clé de son succès ? Une approche basée sur des travaux entrepris par son fondateur, dès 1996, sur la structuration de la connaissance ou la recherche sémantique. « Par rapport à nos concurrents, nous mettons l’accent sur la maîtrise du langage naturel, et nous développons des solutions maison pour la collecte et la torréfaction des données – leur préparation pour en extraire l’information pertinente, ndlr – servant à l’apprentissage », explique Grégory Renard. Plus précisément ? « C’est essentiellement des maths », ajoute l’agrégé de mathématiques. Sous-entendu de haute volée, plus une part évidente de secret industriel. Résultat : des algorithmes parmi les meilleurs pour la reconnaissance vocale, la gestion de contexte, la détection des intentions et la gestion des subtilités langagières.

Et par conséquent une plateforme qui, par rapport à ses alter ego, apprend vite à partir d’un corpus restreint de données métier. Elle peut donc être déployée rapidement quel que soit le secteur : assurance, banque, e-commerce… « En moyenne, l’intégration des données d’apprentissage ne prend pas plus d’une semaine, précise Grégory Renard. A quoi s’ajoutent deux semaines d’entraînement. » L’IA gagne ensuite en pertinence au fur et à mesure de l’expérience acquise.

Gérer une centaine de conversations simultanées

Concrètement, Satisfaction.AI prend la forme d’un triptyque d’écrans à partir desquels un opérateur supervise une centaine de conversations simultanées. Sur un premier écran, une interface dédiée renseigne sur le bon déroulé des échanges entre la machine et les clients : elle est capable d’analyser la pertinence des réponses au regard de la tournure prise par la conversation. S’il le juge utile, ou bien si l’IA le lui demande, l’opérateur peut s’intéresser dans le détail à un échange particulier via un deuxième écran, et éventuellement décider de prendre la main pour résoudre les questions les plus complexes. Un troisième écran lui fournit alors des informations supplémentaires collectées dans la base de l’entreprise par une autre IA spécialisée dans la fouille de données. Auto-apprenante, elle peut par exemple détecter sans assistance un changement de législation, une évolution de la jurisprudence ou la modification d’un contrat.

« Dans certains projets, notre plateforme gère jusqu’à 80 000 conversations par jour et 1 000 en parallèle, décrit le spécialiste. Elle a ainsi démontré une capacité de désengorgement des call center de plus de 30 % des appels. » Il ajoute : « Nous sommes aujourd’hui moins d’une dizaine à proposer ces modèles d’apprentissage dynamiques et évolutifs. C’est clairement l’avenir ! » Pour preuve, les effectifs de xBrain dédiés à cette solution ont triplé au cours des 18 derniers mois. Et la jeune pousse devrait continuer de grandir. Comme un rêve de gosse devenu réalité !

Mathieu Grousson