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- Dans cet article, je partage mon retour d'expérience sur la conception d'Alix, un chatbot pour les aidants de malades d'Alzheimer. J'y présente une approche innovante combinant : La co-conception avec les utilisateurs finaux pour créer une expérience conversationnelle intuitive L'IA générative (GPT) pour plus de liberté, tout en contrÎlant les réponses générées La protection des données comme pilier éthique Cette approche holistique, inspirée du marketing et des neurosciences, permet de créer des chatbots à la fois éthiques et performants. Je montre comment appliquer concrÚtement ces principes à chaque étape du processus de conception. Un cas pratique pour les designers soucieux de développer des chatbots vraiment centrés sur l'humain et détaché de la hype actuelle. N'hésitez pas à me poser vos questions sur la conception de chatbots éthiques. https://medium.com/@lydie_cd/case-study-comment-utiliser-lapproche-hybride-ia-g%C3%A9n%C3%A9rative-et-r%C3%A9seau-conversationnel-pour-cr%C3%A9er-1308da691d51
- Voici un petit REX comment nous avons utilisé GPT-4 pour nous aider à faire l'analyse de 55 retours utilisateurs. https://medium.com/xband/optimisez-la-recherche-ux-avec-gpt-4-pour-une-conception-adapt%C3%A9e-aux-aidants-dalzheimer-1a447d75129c
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- Superbe article qui met en valeur le travail derriĂšre cette "simple" feature et comment les principes de content design sont mis en pratique. https://design.facebook.com/stories/say-anything-behind-the-scenes-of-suggested-responses/
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- On a 2 trĂšs belles rĂ©ussites chez IA Marketing et IA Medical. La premiĂšre, c'est la transformation d'un formulaire extrĂȘmement complexe en chatbot. Nathalie un des premiers chatbot dâ IA Marketing, a permis une hausse de 400% du taux de conversions sur une cible pas toujours simple en digital les retraitĂ©s.
Dans le cas du développement de Nathalie nous avons amorcé une étude quantitative et qualitative des données de notre partenaire.
Elle sâest dĂ©roulĂ©e en plusieurs temps :Â
- Etude et Audit de lâergonomie du site web et du formulaire
- Pendant cette phase nous avons rĂ©alisĂ© une Ă©tude quantitative qui nous a permis de voir quels Ă©taient les points de frictions de maniĂšre quanti avec des indicateurs classiques : taux de rebond par appareils et par page dâattĂ©rissage, taux dâabandon dans le formulaire, coĂ»t dâacquisition par appareils.Â
- Ensuite nous avons enregistrĂ© plusieurs centaines de cessions pour valider les hypothĂšses soulevĂ©es par la donnĂ©e quantitative. Ce qui nous a permis de voir quâil y avait des soucis de comprĂ©hension de certains champs, que certains arrivĂ© pre-rempli ou notĂ© en obligatoire et gĂ©nĂ©rĂ©s des erreurs, etc etc.Â
- Enfin nous avons utilisĂ© des algorithmes pour analyser les bases de donnĂ©es mails et enregistrements des conseillers. Cela nous a permis de comprendre quâil Ă©tait fondamentale dâimprimer une image de marque forte dans lâesprit de lâusager, car il fait beaucoup de demandes dans une journĂ©e et que parfois il ne sâattend pas au rappel. Câest ce qui nous a permis de rajouter la question â Quand prĂ©fĂ©rez-vous ĂȘtre recontactĂ© par nos Ă©quipesâ.Â
- Ătude de la base de donnĂ©es clients
- Nous avons utilisĂ© plusieurs algorithmes pour segmenter la base de donnĂ©es et voir quels Ă©taient les profils qui Ă©taient les plus intĂ©ressants mais aussi avec lesquels les dossiers arrivaient avec le plus dâerreurs de complĂ©tions.
- De nombreux dossiers sont mis de cĂŽtĂ© car lâusager a âmal rempliâ les champs, le formulaire de rachat de crĂ©dit Ă©tant quelque chose de trĂšs complexe Ă gĂ©rer et demandant pas mal de chiffres. Il est courant que la personne confonde son net mensuel et son net annuel.Â
Toute cette Ă©tude nous a permis de construire des parcours adaptĂ© mais aussi de dĂ©velopper de nouvelles fonctionnalitĂ©s comme le blocage du clavier mobile sur les chiffres quand une donnĂ©e quantitative est demandĂ©e.Â
Le client avait de nombreux a priori sur lâadoption de la technologie par les seniors et le mobile Ă©tait le canal dâacquisition le moins rentable.
La hausse du taux de conversion, couplĂ© Ă une meilleure complĂ©tion du formulaire ont permis de changer cette situation. Aujourdâhui câest un canal dâacquisition rentable car il apporte de trĂšs bons dossiers et correctement complĂ©tĂ©.Â
Le chatbot a permis de dĂ©montrer :Â
- Lâimportance de lâanalyse quantitative et qualitative en amont du projet
- Lâimportance de la sĂ©mantique pour chaque typologie dâusagers
- Lâimportance de la segmentation du parcours
La seconde rĂ©ussite câest le projet mon Bot prĂ©vention Suicide.Â
Un projet financĂ© par lâARS Auvergne RhĂŽne Alpes et portĂ© par la fondation ARHM et lâIRJB. Le donneur dâordre souhaitait mettre en place une stratĂ©gie multimodale de la prĂ©vention du suicide avec pour objectif de repĂ©rer et de maintenir le lien avec les personnes en souffrance et de les orienter vers les ressources appropriĂ©es.
Nous avons axĂ© la rĂ©ponse Ă lâappel dâoffre sur deux points :Â
- Les workshop de co-conception
- La formalisation dâune base de donnĂ©es des ressources
Le projet a demandĂ© plus de temps quâĂ la base, mais nous avons rĂ©ussi Ă crĂ©er une solution multimodale qui rĂ©pond aux besoins du terrain.Â
A la suite du dĂ©ploiement de la solution nous lâavons soumise Ă lâapprĂ©ciation des usagers. Lâobjectif du test Ă©tait de mesurer lâapprĂ©ciation de « mon bot prĂ©vention » auprĂšs des utilisateurs finaux.
Plus prĂ©cisĂ©ment, il sâagissait dâavoir un retour Ă la fois sur lâergonomie de cet outil, autrement dit de vĂ©rifier sâil Ă©tait facile Ă utiliser et dâidentifier les Ă©ventuels points de blocage pour effectuer la recherche, ou en matiĂšre de design.
Plusieurs utilisateurs ont exprimé leur avis sur le chatbot (dont des usagers, des accompagnants proches et des accompagnants professionnels).
- De maniÚre globale, la version digitale des répertoires en prévention du suicide a été considérée par les participants comme étant facile à utiliser. Plus précisément, tous les usagers et accompagnants proches qui ont utilisé le chatbot pour effectuer leur recherche ont considéré cet outil comme facile à utiliser.
- 50% des professionnels ont considĂ©rĂ© Ă©galement le chatbot comme Ă©tant lâoutil le plus facile Ă utiliser comparativement aux annuaires et Ă la page web.
Une des verbatims qui pour lâĂ©quipe rĂ©sume lâimpact de la solution digitale et du chatbot dans le quotidien des soignants :
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Il y a trop de fantasmagorie autour de mon métier.
L'intelligence artificielle dans la tĂȘte des gens, c'est un coup de baguette magique.Â
Le point central de notre dĂ©marche est lâusager. Sâil nây a pas lâĂ©tude utilisateur, on ne rentre pas sur le projet. Nous ne rĂ©pondons pas aux appels dâoffres qui vont morceller les projets et qui ne permettent pas dâavoir une vision globale du bot, de ses objectifs et des gains quâil va apporter.Â
Ăa m'est donc dĂ©jĂ arrivĂ© de rediriger des prospects vers des produits de substitution.Â
Ce qui nous intĂ©resse quand on va choisir un nouveau partenaire, c'est parce que ça va nous permettre d'aller tester des choses trĂšs concrĂštes sur le terrain. Alors on sait qu'on va rĂ©pondre Ă un besoin identifiĂ© et surtout obtenir un gain.Â
Comme notre spectre est assez rĂ©duit et que nous croyons dans lâefficacitĂ© par la spĂ©cialisation des algorithmes ( on a crĂ©Ă© IA MĂ©dical et IA Marketing car on ne mĂ©lange pas nos usages).Â
Il faut en premier expliquer ce que l'IA nâEST pas.Â
- LâIA ne dĂ©cide pas, elle est entrainĂ©e
- LâIA nâest pas Ă©thique, câest Ă nous de lâĂȘtreÂ
- lâIA nâest pas sexiste, son dataset est biaisĂ©Â
Elle ne peut tout simplement pas ĂTRE quoi que ce soit, ce sont des algorithmes, ils n'ont pas d'existence. DĂ©jĂ , d'expliquer ça, câest casser des choses dans la tĂȘte des gens.
C'est un systĂšme qui va appliquer des recommandations, pour ma part, il est important de considĂ©rer les usages dâaujourdâhui, jâai Ă©crit un article sur ce sujet.Â
Notre parti pris câest de comprendre pourquoi il y a des biais dans les dataset et est-ce que certains sont intĂ©ressant pour le projet. Pour moi, un dataset avec des biais est un moyen de rectifier le tir ou de mieux comprendre la cible visĂ©e. Par exemple, LISA sait analyser des sentiments dans un contexte dâavis prĂ©cis. Il y a forcĂ©ment des biais Ă lâinterieur car on est sur un texte Ă©crit Ă lâĂ©motion, sur une expĂ©rience vĂ©cue et souvent sur un mobile. Demain, tu lui donnes un texte de Baudelaire, elle ne saura pas lâanalyser et câest trĂšs bien, ce nâest pas son pĂ©rimĂštre. Nous croyons que pour dĂ©velopper une IA efficiente, elle correspondre Ă un contexte et des usagers particuliers et ĂȘtre Ă©valuĂ©e en permanence car ceux-ci Ă©voluent.
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- LâIA ne dĂ©cide pas, elle est entrainĂ©e
Le qualitatif est incontournable dans un projet, mais j'ai tendance Ă essayer de le transformer en Quanti ou de venir lâappuyer par du quanti. Â
Souvent, sur un nouveau projet je vais me servir dâoutils comme les analytics des sites Web, les bases de donnĂ©es produits, des bases de donnĂ©es clients, des bases de donnĂ©es utilisateurs ou prospects pour commencer.Â
Mais aussi les enregistrements des appels entrants, les mails, les avis dĂ©posĂ©s tout ce qui tourne autour de la relation client sans ĂȘtre encore bien intĂ©grĂ© au process de lâentreprise.
Tout ce que va exprimer lâusager sur son parcours.Â
En rĂ©sumĂ© :Â
Et câest cette mĂ©thodologie que jâapplique.
On teste tout, tout le temps.
Aujourd'hui, je ne fais plus vraiment la diffĂ©rence entre le Quali et le Quanti, parce que, Lisa (notre outil) va transformer le Quali en Quanti. Donc jâessaie de rationnaliser toujours plus pour:Â
- Evaluer et repérer les biais
- Segmenter si besoinÂ
- ContrĂŽler et tester
Je n'utilise plus seulement la note pour les NPS parce que la note câest subjectif et tu ne sais pas pourquoi tu as pris un 2 si tu ne fais pas corrĂ©ler les avis.
La France, est une habituĂ©e de la moyenne morbide qui peut totalement fausser ton rĂ©sultat.Â
Pour vĂ©rifier ce piĂšge, un petit tour sur TripAdvisor, un petit filtre sur les gens qui ont mis une note de 3 ou 4 et prenez le temps de lire les avis⊠Ils vont contenir les motsÂ
« Excellent », « TrĂšs bonne cuisine rien Ă redire», âThe place to beâ... alors que la note nâest pas la maximale, ensuite changer la langue pour un mĂȘme Ă©tablissement et vous serez surpris des avis anglo-saxons !Â
Donc, si vous vous fixez uniquement sur la note, vous risquez de passer à cÎté.
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- Evaluer et repérer les biais
- Lien de l'Ă©pisode Hello Hello !  C'est dĂ©jĂ le 2á” Ă©pisode de l'annĂ©e !  AprĂšs Romain Dao, c'est au tour de Maaike Coppens de rĂ©pondre Ă nos questions sur le sujet des agents conversationnels. Une premiĂšre pour notre chaĂźne ExpĂ©riences Digitales ! Pour vous la prĂ©senter, Maaike est une experte en conception de produits conversationnels, confĂ©renciĂšre et auteure de renommĂ©e internationale. Elle possĂšde une solide expĂ©rience dans le design conversationnel, travaillant aussi bien avec des startups dans ce domaine quâavec de grandes marques, en France et Ă lâinternational. Elle possĂšde une expertise particuliĂšre en matiĂšre de technologie vocale, consultant sur des plateformes telles quâAmazon Alexa, Google DialogFlow, et bien dâautres. Elle a rĂ©cemment Ă©tĂ© reconnue par Amazon comme "Alexa Champion". Maaike est Ă©galement co-auteur du Voice UX Workbook et auteur du premier livre français intitulĂ© "Design Conversationnel" paru aux Editions Eyrolles en octobre 2022. En 2020, Maaike a rejoint lâincroyable Ă©quipe de OpenDialog AI en tant que VP Design - afin de mener leurs efforts de conception, et traduire un framework conversationnel, complexe et riche, en une plate-forme agrĂ©able, performant et efficace permettant aux entreprises de mener Ă bien leurs projets conversationnels." Au cĆur de cet Ă©pisode, c'est une longue discussion qui vous attend autour de son dernier livre "Design Conversationnel" et sur le sujet des agents conversationnels et des chatbots, vous en saurez plus sur : Comment et quand les utiliser ? Comment en tirer parti ? Quelles erreurs ne pas commettre ? Et surtout, Maaike vous dĂ©voilera ses conseils pour construire une conversation et rendre le meilleur service possible aux visiteurs dâun site ou aux utilisateurs dâune application.
Belle Ă©coute et n'hĂ©sitez pas Ă partager l'Ă©pisode sur vos rĂ©seaux đ "ExpĂ©riences Digitales" : c'est le podcast de Wexperience qui a pour but de partager avec vous des histoires, des bonnes pratiques et des insights autour de lâexpĂ©rience client digitale. Pour dĂ©couvrir nos Ă©pisodes vidĂ©o c'est ici.(lire la suite) đȘ 0 merci! Utileđ 0 Pas utileđ€ 0 Pas sĂ»r
- Lien de l'Ă©pisode
Bonjour Ă tous ! Dans ce 15Ăšme Ă©pisode d'ExpĂ©riences Digitales, dĂ©couvrez un sujet qui a toujours fait un peu polĂ©mique, les chatbots ! Un podcast menĂ© avec Yanis Kerdjana , co-fonder et CTO chez Ideta , Ă©diteur de solution dâagents conversationnels omnicanale no code en mode SaaS et on premise Ă destination des TPE, PME et grands comptes.
DiplĂŽmĂ© en ingĂ©nierie aĂ©rospatiale aĂ©ronautique et astronautique dâISAE SUPAERA et titulaire dâun MS ingĂ©nierie aĂ©rospatiale aĂ©ronautique et astronautique de lâImperial College London, il devient en 2018 board member de Rox. Puis fonde Ideta en 2017 aux cĂŽtĂ©s de Sarah Martineau. Au programme de cet Ă©pisode : Les chatbots sont-ils ennuyeux, dĂ©ceptifs ? Comment savoir quand il faut faire intervenir un chatbot ? Comment dresser un chatbot pour son e-commerce ? Le chatbot, un canal apprĂ©ciĂ© ? Quid de l'ergonomie mobile d'un chatbot ? Est-ce quâun chatbot peut rĂ©ellement convertir et amĂ©liorer les ventes ?
RĂ©ponses dans ce 15Ăšme Ă©pisode d'ExpĂ©riences Digitales !   "ExpĂ©riences Digitales" : c'est le podcast de Wexperience qui a pour but de partager avec vous des histoires, des bonnes pratiques et des insights autour de lâexpĂ©rience client digitale. Pour dĂ©couvrir nos Ă©pisodes vidĂ©o c'est ici.(lire la suite) đȘ 0 merci! Utileđ 0 Pas utileđ€ 0 Pas sĂ»r
- HĂ©lĂšne est Conversation Designer. Ăa veut dire quoi ? Pour la faire courte, elle conçoit des chatbots. Des agents conversationnels, des programmes capables de parler avec un humain. On les retrouve un peu partout : de la simple fenĂȘtre qui apparaĂźt quand on navigue sur un site et qui nous demande âen quoi puis-je vous aider ?â, aux tchats plus Ă©laborĂ©s, jusquâaux assistants personnels virtuels, type Siri, Google Home ou Alexa. Et pourtant derriĂšre ces robots, il y a des humains. Des humains qui conçoivent la conversation, les questions et rĂ©ponses, mĂȘme les plus farfelues, le parcours de lâutilisateur et lâexpĂ©rience globale. Eh bien, câest ce que fait HĂ©lĂšne. Elle conçoit la conversation de ces petits robots pour rĂ©pondre aux questions de lâutilisateur. HĂ©lĂšne a dâabord Ă©tĂ© UX Writer chez The Chatbot Factory. Elle travaille aujourdâhui chez Axance, et passe son quotidien en compagnie de Djingo, le chatbot mobile et internet dâOrange. Bonne Ă©coute ! Retrouvez toutes les notes de l'Ă©pisode sur mon site ;) Lien de l'Ă©pisode Merci Ă @10deDer pour la musique. Vous voulez amĂ©liorer la lisibilitĂ© et les contenus de votre interface web ou mobile ? Abonnez-vous Ă ma newsletter et recevez, deux fois par mois, des tips, des ressources et du contenu exclusif.
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Commentaires
- @Pierre Minelli Merci beaucoup đ
- Merci pour ce REX. C'est toujours trÚs intéressant de voir comme chacun prend en mais l'IA ;)
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