Depuis plusieurs mois, les équipes Hubi travaillent sans relâche pour préparer une toute nouvelle version de la plateforme Hubi. Hubi 2.0 propose à la fois l’amélioration et l’ajout de fonctionnalités mais aussi un tout nouveau mode de fonctionnement du chatbot qui résulte d’un profond remaniement de l’intelligence artificielle (IA) qui le compose.

Quelles sont les grandes nouveautés ?

Hubi 1.0 était doté d’un moteur d’intention multilingue unique qui gérait l’ensemble des canaux et des compétences du chatbot. Pour chaque requête utilisateur, le moteur d’intention devait traiter une grande quantité de données. Hubi 2.0 est désormais constitué d’un moteur d’intention multilingue par canal qui gère et cible les compétences du bot déployées par canal. Ainsi, chaque canal dispose de son propre chatbot.

 Pour rappel : Un canal réfère à toutes les applications et tous les sites sur lesquels un utilisateur peut déployer ou connecter le chatbot. Par exemple, il peut s’agir d’un site SharePoint ou d’un canal de conversation Microsoft Teams, d’un site web ou d’une application mobile (voir l’article Vocabulaire des chatbots : les termes à connaître – HUBI.AI).

Quels sont les avantages de la décentralisation du moteur d’intention ?

Assigner un moteur d’intention multilingue par canal a de nombreux avantages :

  • La qualité des réponses augmente
  • Le temps de réponse est plus court
  • La configuration des comportements de chaque bot est plus facile
  • Les intentions sont ciblées
  • Chaque bot peut utiliser ses propres corpus et synonymes.

Augmentation de la qualité des réponses

L’affiliation d’un moteur d’intention par canal améliore les performances et la qualité des réponses du bot. Le moteur d’intention se focalise uniquement sur les compétences déployées sur le canal. Ainsi, le taux de confusion régresse et la qualité des réponses apportées par le bot augmente, de même que le temps de réponse.

Réduction du temps de réponse

Hubi 1.0 répondait déjà en moins d’une seconde… Hubi 2.0 répond encore plus vite ! Le chatbot répond quasi instantanément aux demandes des utilisateurs. La quantité de données à traiter par le moteur d’intention d’un canal est réduite aux compétences et aux connaissances déployées dans le canal, ce qui permet d’augmenter les performances du bot tant du point de vue qualité que réactivité.

Configuration simplifiée des comportements de chaque bot

Grâce à la décentralisation du moteur d’intention multilingue, adapter le comportement du bot par canal est possible ! Désormais, les messages par défaut et les seuils qui régissent les comportements du bot sont personnalisables par canal. Ainsi, le chatbot de chaque canal peut être personnalisé et adapté à chacun de vos besoins.

Ciblage des intentions

Le traitement des questions non contextualisées qui amènent une confusion au niveau de l’intention du chatbot a été amélioré. Désormais, le chatbot demandera aux utilisateurs de spécifier l’intention en fonction des potentiels résultats identifiés par l’intelligence artificielle du bot. Prenons l’exemple de la question “Créer une liste”. Dans les services Microsoft, il est possible de créer une liste dans SharePoint mais également dans Microsoft Lists. Le bot demandera alors à l’utilisateur de spécifier l’intention, c’est-à-dire le contexte de sa question. Ici, l’intention correspond à l’outil dans lequel l’utilisateur souhaite créer sa liste : souhaite-t-il créer une liste dans SharePoint ou dans Microsoft Lists ? Fournir le contexte de la question permettra au bot de répondre correctement à la requête de l’utilisateur.

Utilisation des corpus et des synonymes

Multiplier les moteurs d’intentions permet de restreindre la quantité de données traitée par le bot de chaque canal aux données déployées sur le canal. Chaque canal pourra diffuser du contenu qui lui est propre et qui ne sera peut-être diffuser dans aucun autre canal. Cette contextualisation encore plus poussée offre la possibilité de spécifier des listes de synonymes par canaux, ce qui évite de généraliser à l’ensemble de la plateforme des synonymes spécifiques à certains cas d’usages. Cette nouvelle version de Hubi permet non seulement d’augmenter les performances de chaque chatbot mais également de les spécialiser plus encore, quels que soient le nombre de connaissances, de compétences ou de services déployés sur vos chatbots.

Pour en savoir plus sur Hubi 2.0 – Demandez votre démo !

 

Camille est linguiste informaticienne de formation. Suite à deux expériences dans des start-ups parisiennes sur la reconnaissance d’entités nommées et les callbots, elle a récemment intégré l’équipe Hubi.ai chez Hub Collab en tant que scénariste chatbot.