Les chatbots peuvent parfois mal interpréter nos requêtes simples en raison de la complexité du langage humain, des erreurs de programmation, de la diversité des formulations possibles et de l'absence de contexte parfois nécessaire pour une interprétation précise.
Notre langage naturel est sacrément subtil : une phrase courte et simple peut cacher plusieurs sens possibles. Les mots eux-mêmes ne sont pas toujours clairs, un seul mot peut avoir pas mal de significations selon le contexte (avocat, ça parle justice ou guacamole ?). On utilise aussi souvent des expressions imagées ou détournées, genre « casser la croûte » ou « il pleut des cordes », que les chatbots peinent à décoder correctement. Le ton, l'ironie ou même les sous-entendus rendent encore plus compliqué le processus. Bref, même les humains se prennent souvent la tête pour se comprendre clairement, alors imagine un chatbot face à toute cette subtilité !
Même les phrases les plus simples peuvent avoir plusieurs sens possibles. Si tu demandes « Prends-moi un rendez-vous jeudi prochain », un chatbot peut hésiter entre le jeudi à venir et celui de la semaine d’après. Pareil, une expression comme « ça roule » peut indiquer simplement que tu es d’accord ou bien que tu confirmes que tout fonctionne. Ces expressions quotidiennes et tournures familières dépendent beaucoup du contexte, du ton, ou même des habitudes culturelles : pas évident pour un chatbot de repérer ces subtilités. Parfois, une phrase toute bête a plusieurs significations cachées, et comme les chatbots s'appuient principalement sur des mots-clés, ils peuvent facilement se tromper sur nos intentions réelles.
Les chatbots s'améliorent mais ils ont encore du mal à saisir parfaitement le contexte d'une conversation. L'intelligence artificielle analyse surtout des mots-clés, des structures de phrases et des modèles statistiques appris lors de son entraînement. Elle ne comprend pas encore nos échanges comme le ferait une véritable personne. Résultat, le sens change souvent avec les nuances, les références implicites ou les jeux de mots, et ça embrouille le chatbot. Parfois, une phrase simple dépend largement de ce qui s'est dit avant. Sans une bonne mémoire du fil des échanges précédents, le chatbot répondra souvent à côté. Bref, même si l'IA progresse vite, cette gestion limitée du contexte fait toujours partie des principaux points faibles, rendant les échanges un peu frustrants.
Un chatbot fonctionne avec des algorithmes plus ou moins rigides : s'il n'a pas été entraîné avec assez d'exemples variés lors de son apprentissage, il galère à bien saisir le sens précis de certaines phrases toutes simples. La taille limitée de ses bases de données, la vitesse de calcul nécessaire ou encore les contraintes mémoire font que le chatbot doit très souvent faire des raccourcis et approximations. En plus de ça, les modèles actuels s'appuient surtout sur des probabilités statistiques et pas sur une compréhension du langage comparable à la nôtre, ce qui les pousse à deviner parfois maladroitement le sens des requêtes, même lorsqu'elles paraissent extrêmement basiques. Résultat : l'utilisateur a l'impression que la machine comprend de travers alors que le souci vient plutôt d'une sorte de limite interne au fonctionnement même du chatbot.
La ponctuation, les émotions cachées, l’ironie ou le sarcasme sont autant d’éléments avec lesquels les chatbots actuels peuvent souvent s’emmêler les circuits. Même les algorithmes les plus perfectionnés peinent à percevoir l'humour aussi bien qu'un humain !
Certains chatbot utilisent des approches statistiques basées sur la probabilité. S'ils rencontrent une expression très peu courante ou une demande phrashée d'une manière originale, ils peuvent très vite perdre le fil du contexte.
La compréhension du contexte reste l'un des plus grands défis actuels en intelligence artificielle. Même les chatbots les plus sophistiqués peuvent facilement confondre votre requête actuelle avec une précédente, influençant négativement leur réponse.
Saviez-vous que l'une des premières tentatives de créer un chatbot date de 1966 ? ELIZA, conçu par Joseph Weizenbaum, imitait un thérapeute en reformulant les propos de l'utilisateur sans réellement analyser leur sens.
Les expressions idiomatiques, l'humour, l'ironie ou les formulations imprécises génèrent souvent des incompréhensions. De même, des mots ou phrases qui ont plusieurs sens possibles peuvent être source d'ambiguïté et donc de confusion pour les systèmes conversationnels automatisés.
Les chatbots modernes utilisent le traitement du langage naturel pour détecter un certain contexte. Toutefois, leur capacité à suivre précisément un contexte sur plusieurs échanges reste limitée. Ils peuvent ainsi perdre certaines subtilités contextuelles, ce qui entraîne des réponses mal adaptées.
Essayez de formuler vos requêtes de manière claire, concise et précise. Évitez autant que possible les doubles sens ou les expressions trop abstraites. De plus, fournir explicitement des détails contextuels au début d'une interaction aide souvent le chatbot à vous comprendre plus efficacement.
Cela se produit généralement lorsque le chatbot perd le fil du contexte de la conversation ou lorsqu'il ne parvient pas à interpréter correctement votre réponse initiale. Dans ces cas-là, reformuler légèrement votre réponse ou être plus précis aide souvent à relancer correctement le dialogue.
Même simples pour un humain, certaines requêtes le sont beaucoup moins pour une intelligence artificielle. Le langage naturel contient souvent des ambiguïtés, des sous-entendus ou des contextes implicites que le chatbot peut avoir des difficultés à appréhender précisément.
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