Nous avons rencontré Giles Colborne, co-fondateur et PDG de cxpartners. L’un des principaux cabinets de conseil en conception d’expérience indépendants au monde, Colborne est l’auteur de Simple et utilisable, un livre sur le thème de la simplicité destiné spécifiquement aux designers d'interaction.
Que restera-t-il après le battage médiatique du chatbot? Qui / quoi survivra?
Giles Colborne: Le problème avec le battage médiatique est que cela conduit les gens à diffuser des choses sans faire de discrimination si c'est bon ou pas, et cela encourage les gens à supposer que tout est possible, alors ils vont trop loin. C’est la même histoire avec toute technologie nouvelle ou émergente.
Donc, après le battage médiatique, je m'attends à ce que quelques exemples et modèles bons, solides, simples et robustes émergent sur lesquels nous construisons lentement des expériences plus complexes. C'est merveilleux d'écouter le battage médiatique et de rêver, mais si vous créez un système sur lequel les gens peuvent compter, vous ne devriez pas avoir peur de faire quelque chose de simple et fonctionnel.
Je pense qu'avec tout système reposant sur l'apprentissage automatique (et de nombreuses interfaces en langage naturel reposent sur l'apprentissage automatique), les personnes disposant des grands ensembles de données auront un avantage. J'espère que cela ne se transformera pas en verrouillage de plate-forme.
Au tout début de l'internet grand public, nous évitions le verrouillage des plates-formes grâce au Web, qui avait une spécification ouverte que tout le monde pouvait utiliser. Il est difficile de voir quelque chose comme ça se produire cette fois-ci - la législation devra peut-être entrer en vigueur. Mais tout cela est probablement encore dans des années.
- Comment concevoir une expérience de chatbot
Quels sont les avantages des chatbots et des interfaces utilisateur conversationnelles?
GC: Tout d'abord, je devrais faire une distinction entre les chatbots et les interfaces utilisateur conversationnelles et les interfaces en langage naturel complètes (NLI). Les chatbots demandent parfois à l'utilisateur de choisir parmi un certain nombre de réponses possibles - un peu comme les horribles systèmes IVR qui trient les appels vocaux sur les lignes téléphoniques ("appuyez sur 1 pour les demandes de solde, sur 2 pour le service client, etc."). Les NLI vous permettent de saisir une réponse dans votre langue, puis de répondre en fonction de cela. Je suis plus intéressé par les NLI et c’est mon objectif.
Ce que j’aime dans les NLI, c’est qu’il n’ya pratiquement pas d’interface utilisateur à apprendre. Les applications comme Facebook Messenger font aujourd'hui partie des applications les plus utilisées sur les smartphones. L'interface utilisateur est simple et l'idée qui les sous-tend est facile à comprendre. Donc, créer des services en plus de cette interface familière et largement utilisée semble être une bonne idée, à condition que les services eux-mêmes soient faciles à utiliser.
De plus, si vous pouvez créer une interface qui fonctionne sur quelque chose de vraiment basique comme les SMS, alors cela fonctionnera sur Facebook Messenger, ou WhatsApp, ou une autre plate-forme de chat - il y a donc la promesse que vous pouvez étendre votre portée.
La préférence pour les services de type chat augmente à mesure que vous regardez un public plus jeune. Ils ont grandi avec les médias sociaux et semblent préférer interagir avec ces types de services plutôt que par téléphone ou par e-mail. Mais, bien sûr, il s’agit d’une interface intrinsèquement accessible aux personnes malvoyantes ou malentendantes et facile à comprendre pour les utilisateurs de tous âges.
Ce qui me fascine, cependant, c'est que les interfaces en langage naturel nous permettent de concevoir des systèmes qui semblent plus humains. La conversation humaine a beaucoup de qualités intéressantes avec lesquelles les interfaces utilisateur graphiques ont du mal.
Par exemple, si vous demandez à une personne de vous aider à trouver quelque chose, comme un billet d'avion, vous commencez souvent par une description assez vague et vous vous concentrez lentement sur quelques bons choix. Nous pouvons le faire dans les interfaces de recherche à facettes pour le moment, mais les gens ont du mal à les utiliser efficacement, en particulier sur les petits écrans. Ce que vous avez tendance à obtenir sur les petits écrans, c'est une série de menus que vous explorez. Cela peut sembler maladroit ou déroutant. Les interfaces en langage naturel peuvent contourner cela.
Enfin, la prochaine vague d’informatique ne concerne pas les ordinateurs portables ou les téléphones mobiles, mais des environnements remplis d’appareils intelligents qui vous connaissent et qui interagissent avec vous. Vous ne voulez pas d'un écran tactile sur chaque appareil ou d'une application pour chaque appareil sur votre smartphone. Vous voulez une interface commune qui vous connaît et avec laquelle vous pouvez communiquer facilement. C’est pourquoi je pense que les NLI et les technologies d’intelligence artificielle ont un rôle si important à jouer dans la prochaine génération d’expérience utilisateur.
Et quels sont certains des pièges des interfaces conversationnelles et comment pouvons-nous les éviter?
GC: Je pense que le plus gros piège est de créer des conversations qui ressemblent à des organigrammes - celles où le dialogue est tracé dans les moindres détails. En réalité, les conversations sont plutôt vagues et squidgy. Si vous essayez de les cartographier en détail, vous finissez par manquer la complexité - ou vous créez simplement un autre de ces systèmes IVR.
Par exemple, si vous demandez son nom à quelqu'un, une personne pourrait vous donner son nom complet, y compris son titre, tandis qu'une autre pourrait simplement vous donner son prénom. Vous devez les laisser faire cela, puis revenir en arrière pour les détails manquants. Ce n’est pas une erreur, c’est simplement une façon différente de répondre à la question.
Comment pouvons-nous améliorer les bots pour améliorer l'expérience utilisateur?
GC: Lorsque vous écoutez des personnes utilisant des systèmes vocaux en particulier, une grande partie de la conversation consiste à savoir comment poser des questions et à apprendre ce que le système peut et ne peut pas faire. Je pense que la plupart des NLI font un travail terrible pour gérer ces situations.
Par exemple, disons que vous demandez à votre assistant vocal de jouer une chanson, comme "Bohemian Rhapsody", mais que vous vous trompez de nom et que vous l'appelez "Mama, vient de tuer un homme". Du point de vue de l'utilisateur, et d'une écoute humaine, l'utilisateur a donné une requête valable et utile. Mais la plupart des assistants vocaux ne correspondent pas au titre et abandonnent et l'utilisateur est de retour à la case départ.
Ce genre de chose se produit tout le temps avec les assistants vocaux, mais un humain essaierait d'utiliser les informations fournies et poserait une question de suivi sensée comme `` Vous souvenez-vous de qui c'était? '' Ou `` Est-ce le titre ou une ligne de la chanson? '. Si nous voulons rendre ces systèmes tolérables, nous devons passer plus de temps à réfléchir à la manière dont le système doit réagir lorsqu'il ne comprend pas.
Quelles sont certaines des caractéristiques des chatbots ou des interfaces utilisateur conversationnelles qui font les choses correctement?
GC: La plupart des meilleures interfaces utilisateur et chatbots conversationnels n'essaient pas d'en faire trop. Par exemple, lorsque vous conduisez et que vous demandez à votre smartphone de vous indiquer l'itinéraire pour rentrer chez vous, il n'y a pas beaucoup de «conversation» en cours - en fait, le plus court sera le mieux. Mais vous obtenez beaucoup de résultats (une heure d’instructions de conduite) pour un minimum d’entrée («obtenez-moi l'itinéraire pour rentrer»). Et l'entrée est réduite au minimum car le smartphone utilise beaucoup de données contextuelles pour remplir les espaces - cela suppose que vous voulez dire des itinéraires routiers, il obtient votre position actuelle à partir du GPS et il trouve votre adresse personnelle à partir des paramètres de votre smartphone.
Je dirais que ce sont de très bonnes maximes de conception: gardez la conversation courte, utilisez des données contextuelles, offrez une sortie maximale pour une entrée minimale.
Où va la conception conversationnelle ensuite?
GC: Il se passe beaucoup de choses intéressantes en ce moment. Il existe des assistants vocaux qui font la distinction entre différentes personnes dans la pièce et des assistants vocaux qui gèrent le courant émotionnel de la conversation, pas seulement l'échange d'informations.
Il existe également des outils qui facilitent l'accès des concepteurs à des fonctionnalités complexes et des interfaces qui mélangent voix et éléments visuels (pour que vous puissiez voir un itinéraire de voyage se construire lorsque vous parlez à un agent de voyage virtuel, par exemple). C’est une période passionnante.
