Les chatbots sont ces petites fenêtres contextuelles élégantes que les sites Internet installent pour vous aider à naviguer.
Que ce soit pour le service client, de l’aide lors de vos achats ou simplement une conversation amicale, les chatbots sont là, souriant et offrant des réponses rapides et des solutions efficaces.
Mais vous êtes-vous déjà demandé quel travail complexe se cache derrière le développement de ces agents de conversation apparemment intelligents ? Cet article vise à vous aider, en tant qu’utilisateur/trice et propriétaire d’un site web, à comprendre l’impact des chatbots et à aborder la discussion sur la protection des données numériques.
Un grand nombre de chatbots sont basés sur le service Google Bard, qui peut rechercher des informations sur Internet et fournir une réponse. Le grand modèle de langage derrière Bard fournit la réponse en langage naturel – contrairement à une recherche Google classique, où le résultat se compose d’un extrait d’informations ou d’une liste de liens.
Les développeurs peuvent créer des chatbots uniquement sur la base de nos besoins en tant qu’utilisateurs et des informations disponibles sur nous, mais grâce aux chatbots, chaque site web peut collecter une immense quantité de données, fondées sur la manière dont le chatbot interagit avec nous en tant qu’utilisateurs.
Basé sur les dernières informations, on va devenir un peu technique ici : il y a six processus clés pour créer un chatbot, et tous ces composants sont importants car ils se nourrissent de notre identité numérique.
Pour cette raison, Google Bard dispose de toutes les informations d’Internet, y compris nos réponses aux chatbots sur des sites tels que les banques ou le shopping en ligne, ainsi que le numéro IP et l’emplacement de notre appareil.
Processus du Chatbot
1. Traitement du langage naturel (NLP)
Pour créer un chatbot, les développeurs utilisent d’abord le Traitement du Langage Naturel (NLP), une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui traite de l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Le NLP permet aux chatbots de comprendre, d’interpréter et de répondre à de nombreuses nuances de la communication humaine. Les développeurs utilisent diverses techniques telles que la tokenisation, le marquage des parties du discours, la reconnaissance des entités nommées et l’analyse des sentiments pour décomposer le texte en éléments significatifs, facilitant ainsi la compréhension et la gestion des demandes des utilisateurs par le chatbot.
2. Collecte et formation des données
La deuxième étape du développement d’un chatbot efficace nécessite de grandes quantités de données pour apprendre au système à reconnaître les motifs et les relations dans le langage. Ces données peuvent être collectées à partir de diverses sources telles que des conversations d’utilisateurs, des FAQs et des documents pertinents. Une fois les données collectées, le chatbot est formé à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. La technique la plus couramment utilisée est l’apprentissage supervisé, où le système apprend à partir d’exemples étiquetés d’entrée et de sortie. L’apprentissage par renforcement et les méthodes d’apprentissage non supervisées sont également utilisées pour certaines applications.
3. Gestion des dialogues et reconnaissance des intentions
La gestion des dialogues est un aspect essentiel du développement de chatbots car elle régit le flux de la conversation et garantit une interaction cohérente et significative avec les utilisateurs. Les développeurs utilisent des techniques telles que les automates d’État, les arbres de décision et les modèles d’apprentissage profond pour mener les conversations, se souvenir du contexte et gérer différentes entrées utilisateur.
La reconnaissance des intentions est une autre composante importante. Elle vise à identifier le but principal ou l’intention derrière le message d’un utilisateur. Par exemple, si un utilisateur demande à un chatbot la météo, l’intention est d’obtenir des informations météorologiques. Des modèles d’apprentissage automatique, tels que des algorithmes de classification des intentions et des réseaux neuronaux, sont utilisés pour reconnaître avec précision les intentions des utilisateurs et diriger les demandes vers les systèmes de réponse appropriés.
4. Génération du langage naturel (NLG)
L’autre côté de la conversation consiste à générer des réponses semblables à celles des humains, que les utilisateurs trouvent attrayantes et utiles. Ce processus, appelé génération de langage naturel (NLG), vise à transformer des données structurées et des sorties système en phrases cohérentes et sonnant naturellement. Les développeurs utilisent des modèles, des systèmes à base de règles et des méthodes plus avancées comme des modèles de langage neuronaux (par exemple, GPT-3) pour créer des réponses significatives qui résonnent avec les utilisateurs.
Le grand modèle de langage derrière Bard fournit la réponse en langage naturel – contrairement à une recherche Google classique, où le résultat se compose d’un extrait d’informations ou d’une liste de liens.
5. L’intégration avec les systèmes backend et les APIs
Pour étendre les capacités d’un chatbot, une intégration avec divers systèmes backend et APIs externes est souvent nécessaire. Cette intégration permet aux chatbots d’effectuer des tâches complexes telles que traiter des transactions, récupérer des informations personnalisées et interagir avec des services tiers. Un chatbot de support client pourrait, par exemple, avoir besoin d’accéder à la base de données d’une entreprise pour récupérer des données de commande ou initier un processus de remboursement.
6. Apprentissage et amélioration continus
Le développement d’un chatbot ne se termine pas une fois qu’il est déployé. Pour rester efficace, les chatbots doivent être constamment mis à jour et améliorés. Les retours des utilisateurs aident les développeurs à identifier les faiblesses et à améliorer les réponses du chatbot. Alors que le langage évolue et que de nouveaux termes apparaissent, les chatbots doivent également être formés sur de nouvelles données pour rester pertinents et précis. Par exemple, Google Bard peut extraire des informations d’Internet et fournir une réponse.
Impacts sur la PRVCY
L’utilisation de chatbots peut offrir de nombreux avantages, tels qu’un service client amélioré, un support efficace et une expérience utilisateur augmentée. Cependant, comme toute technologie, les chatbots comportent des risques pour la cybersécurité qui doivent être pris en compte pour garantir la protection des données, prévenir les activités malveillantes et protéger à la fois les utilisateurs et les entreprises. Voici quelques-uns des risques liés à la cybersécurité associés à l’utilisation des chatbots :
Cette technologie peut rédiger des e-mails, des documents et même des logiciels, promettant ainsi d’accélérer considérablement les tâches. Cependant, ces contenus peuvent contenir des désinformations, des données sensibles ou même des passages protégés par le droit d’auteur issus d’un roman “Harry Potter”.
En juin 2023, Google a demandé à ses employés de ne pas introduire de matériel confidentiel dans Bard, comme l’a rapporté Reuters à partir de documents internes divulgués. Il a été rapporté que les ingénieurs ont été priés de ne pas utiliser de code écrit par le chatbot.
Pourquoi garder cela à l’esprit ?
Les entreprises qui utilisent des chatbots IA publics “doivent veiller à ce que les clients soient prioritaires et que leur stratégie IA, y compris les chatbots, soit basée sur une stratégie de gouvernance des données bien définie et intégrée :
Confidentialité et confidentialité
Les chatbots interagissent souvent avec les utilisateurs et collectent et traitent des données sensibles telles que des informations personnelles, des informations de paiement et d’autres données confidentielles. S’ils ne sont pas correctement sécurisés, ces données peuvent être exposées à un accès non autorisé, entraînant des violations de la confidentialité et un possible vol d’identité.
Phishing et ingénierie sociale
Les cybercriminels peuvent tenter de manipuler les chatbots pour réaliser des attaques de phishing ou des escroqueries d’ingénierie sociale. En imitant des utilisateurs légitimes, les attaquants peuvent amener les chatbots à divulguer des informations sensibles ou à donner accès à des ressources critiques.
La propagation des malwares
Les hackers peuvent utiliser les chatbots pour envoyer des logiciels malveillants ou des liens malveillants à des utilisateurs sans méfiance. Ces liens peuvent mener à des infections par des malwares, au vol de données ou à la compromission d’autres systèmes du réseau d’une entreprise.
Manipulation et falsification des données
Si les chatbots ne sont pas correctement protégés, des attaquants peuvent manipuler les algorithmes ou les bases de données sous-jacents. La manipulation des données peut conduire à fournir aux utilisateurs des informations erronées, affectant la prise de décision et nuisant à la réputation.
Bien que les chatbots offrent de nombreux avantages, les entreprises doivent prêter attention aux risques en matière de cybersécurité qu’ils posent. En mettant en œuvre des mesures de sécurité robustes et en mettant à jour et surveillant régulièrement leurs systèmes de chatbot, les entreprises peuvent profiter des avantages des chatbots tout en se protégeant contre les menaces potentielles à la cybersécurité.
Une façon de protéger les données sensibles qui pourraient être introduites dans des applications d’intelligence artificielle serait de supprimer ces données après la fin de l’interaction. Cependant, cela est difficile.
Fin juin 2023, Google a annoncé un concours portant sur un tout autre sujet : le désapprentissage machine ou la garantie que les données sensibles peuvent être supprimées des ensembles de données d’entraînement de l’IA pour respecter les normes globales de régulation des données telles que le RGPD. Cela peut être un défi, car il s’agit de déterminer si les données d’une personne en particulier ont été utilisées pour entraîner un modèle d’apprentissage machine.
Derrière chaque chatbot se cache un réseau complexe et sophistiqué de technologies et de techniques lui permettant d’interagir avec les utilisateurs de manière humaine. De la compréhension du langage naturel à la détection des intentions, de la collecte de données à l’apprentissage continu, chaque étape du développement du chatbot nécessite des considérations minutieuses et une expertise.
Avec les avancées technologiques, les chatbots deviennent de plus en plus intuitifs, empathiques et fluides dans leurs interactions, révolutionnant la façon dont nous communiquons avec les machines et simplifiant nos expériences numériques.
Mais si vous pouvez tirer une leçon de cet article, c’est de suivre l’exemple de Google : s’ils se soucient autant de leurs données internes et de leur code, vous devriez suivre cet exemple.
Utilisez les chatbots pour un échange minimal et si vous avez besoin d’un service client, transmettez plutôt vos informations personnelles à un opérateur de service client, pour que cette interaction ne nourrisse pas la base de données de l’IA à l’avenir.
