chatbot

En profondeur

Le mot est antérieur de plusieurs décennies aux modèles de langage, et il recouvre aujourd’hui deux familles très différentes. La première déroule un arbre de décision écrit à l’avance : des mots reconnus, des réponses préparées, un comportement parfaitement prévisible tant que l’on reste dans le script, et une impasse dès qu’on en sort. La seconde confie la réponse à un modèle qui lit l’échange et rédige : la couverture devient très large, au prix d’une part d’imprévisibilité. De l’extérieur, les deux se ressemblent, car un fil de messages ne dit rien de ce qu’il y a derrière.

Il est utile de séparer trois mots que l’on emploie souvent l’un pour l’autre. Le chatbot nomme la forme de l’échange, l’assistant nomme le rôle tenu auprès de vous, l’agent nomme une façon de travailler vers un objectif. Un même système peut être les trois à la fois, mais rien ne l’y oblige : un agent peut travailler sans qu’aucune conversation n’existe, et un chatbot peut n’être qu’un formulaire déguisé. Ajouter des outils ou une base documentaire enrichit le harnais sans déplacer cette question : tant que le système attend votre message pour agir, la conversation reste conduite par vous.

Un chatbot ne se souvient de rien par lui-même : la continuité apparente vient du harnais, qui replace l’historique dans le contexte à chaque tour, et elle s’arrête là où le harnais a décidé qu’elle s’arrête. Le piège d’évaluation est de juger la fluidité de l’échange plutôt que le travail accompli : un système agréable qui n’a pas résolu la demande n’a rien résolu. Le piège de conception lui répond en miroir, car une conversation est une façon coûteuse et imprécise de recueillir trois informations qu’un formulaire obtiendrait sans ambiguïté. Enfin, l’interface conversationnelle masque ses propres limites, puisqu’elle répond toujours quelque chose : les garde-fous et la possibilité d’avouer une ignorance comptent ici plus qu’ailleurs.