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Reference
Rapport de recherche MILBOT: Livrable 1
AMEZ-DROZ, Philippe René
PUGLISI, Laura (Collab.), BADILLO, Patrick-Yves (Collab.)
Abstract
Etude sur la conception et utilisation d'un Chatbot dénommé MILBOT en partenariat avec la RTS (groupe média de service public SRG SSR), sur mandat de IMI (Initiative for Media Innovation, EPFL).
AMEZ-DROZ, Philippe René, PUGLISI, Laura (Collab.), BADILLO, Patrick-Yves (Collab.).
Rapport de recherche MILBOT: Livrable 1. 2021, 37
Available at:
http://archive-ouverte.unige.ch/unige:160391
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PROJET MILBOT :
Millennials et service public : converser et créer du lien à l'aide du robotLivrable 1, jalons 1 et 2
Table des matières
Jalon 1 : Enquête par entretiens
1. Situation du partenaire média RTS avec le robot
1.1 Protocole de recherche Page 3
1.2 Rapport de situation et état des besoins au sein de la RTS Page 3
1.2.1 Entretien du 16 novembre 2020 Page 4
1.2.2 Entretien du 17 décembre 2020 Page 5
1.2.3 Entretien du 23 février 2021 Page 6
1.2.4 Entretien du 1eravril 2021 Page 7
1.2.5 Entretien du 12 avril 2021 Page 8
1.2.6 Entretien du 19 avril 2021 Page 9
1.3 Vision stratégique de la RTS en matière de robot Page 9
Jalon 2 : État de l'art
2. Définitions et mise en contexte Page 11
2.1 De l'usage des chatbots pour les médias Page 12 2.1.1 Etude Ford & Hutchinson (2019) Page 12
2.1.2 Etude Jones et Jones (2019) Page 13
2.1.3 Etude De Cicco, Silva et Alparone (2020) Page 15
2.1.4 Etude Maniou et Veglis (2020) Page 16
2.1.5 Etude Bilinska (2020) Page 18
2.1.6 Etude Hong & Oh (2020) Page 20
2.1.7 Etude Følstad & Brandtzaeg (2019) Page 21 2.1.8 Etude Deloitte "Chatbots Point of Views" (2018) Page 23 2.1.9 Blog Dan Shewan "10 of the Most Innovative Chatbots on the Web" Page 24 3. Enquêtes sur les usages et comportements digitaux Page 28 3.1 Enquête Institut Reuters, Galan & al. (2019) Page 28 3.2 Enquête James, Suter & al. (2018) Page 29
3.3 Enquête Burkey (2018) Page 29
3.4 Enquête Deloitte (2018) Page 30
3.5 Enquête Lee et al. (2020) Page 31
4. En guise de conclusion Page 33
5. Tableaux
5.1 Architecture du chatbot selon Janarthanam Page 11 5.2 Les trois étapes de COVINFO, chatbot Reporter Page 16 5.3 Le cheminement utilisateur de COVINFO Page 17 5.4 Classement des usages de plateformes avec chatbot Page 21 5.5 Tableau SWOT Avantages / Inconvénients du Chatbot Page 22 5.6 L'évolution technologique du chatbot couplé à l'IA Page 24 5.7 Chatbots aux États-Unis par principaux segments d'activités Page 25 5.8 Raisons motivant les entreprises américaines à recourir au chatbot Page 26 5.9 Bénéfices attendues des interactions liées au chatbot Page 27 5.10 Persona d'usagers selon comportement Page 31
6. Ressources bibliographiques et webgraphiques
6.1 Ressources générales Page 34
6.2 Ressources pour les États-Unis (établies par F. Mariet) Page 35
L1/J1 : ENQUÊTE PAR ENTRETIENS
1. Situation du partenaire média RTS avec le robot
1.1 Protocole de recherche
Tous les entretiens réalisés se sont tenus par le biais de la plateforme à distance ZOOM en raison de la pandémie et des règles barrières mises en place tant au sein de l'institution académique qu'au sein de l'entreprise partenaire, la Radio Télévision Suisse (RTS). Parmi les difficultés observées en cours d'enquête, la planification et l'organisation des entretiens en distanciel ont été rendues plus difficiles que prévu, mais sans que cela ne constitue un obstacle insurmontable. Dénommée MILBOT ("Millennials et service public : converser et créer du lien à l'aide du robot"), l'enquête a fait l'objet d'un contrat avec IMI – Initiative for Media Innovation, finalisé à fin septembre 2020, conclu avec l'Institut Medi@LAB Genève de l'Université de Genève en partenariat avec la RTS et validé par le Rectorat.
Les entretiens ont fait l'objet de prises de notes en vue du présent rapport de synthèse.
Selon nécessité, la prise de notes était soumise aux interlocuteurs concernés à des fins de contrôle d'exactitude des informations recueillies. L'objectif des entretiens était, principalement, de faire le point sur la situation du partenaire média en matière d'outils digitaux utilisés pour capter l'attention et renforcer le lien avec les jeunes générations qui ne consomment plus les contenus du média de service public de manière linéaire.
Les entretiens ZOOM se sont déroulés de l'automne 2020 au printemps 2021 avec :
Christophe SCHENK (CS), rédacteur en chef adjoint Actu TV chez RTS;
Amélie BOGUET (AB), responsable Nouvelles Plateformes Actu TV chez RTS et cheffe de projet ;
Eric BORGO (EB), responsable secteur innovation-produits digitaux chez RTS;
Maxime ROUX, analyste Web et spécialiste des mesures d'audience chez RTS;
Xavier ZEPPETELLA (XZ), Product Owner et chef de projet senior à la veille et au laboratoire numérique chez RTS;
Cyril JAQUET (CJ), responsable de produits innovants chez RTS.
1.2 Rapport de situation et état des besoins au sein de la RTS
Les propos rapportés en substance visent à dégager les éléments factuels déterminant pour le projet MILBOT, à savoir le déploiement des outils digitaux existants au sein de la RTS qu'il s'agisse de la promotion des contenus sur toutes ses plateformes et
applications ou de la promotion de la marque RTS à des fins de positionnement, identification et captation des audiences.
L'enquête MILBOT a démarré dans un contexte particulier : le lancement, le 7 novembre 2020 de Play Suisse, la plateforme de streaming de la RTS. Elle permet d'accéder aux productions vidéos (films, séries, documentaires) des quatre chaînes du service public SRG SSR. Plateforme d'abonnement gratuit, multi-écrans et personnalisée, Play Suisse s'inscrit dans un contexte de forte concurrence en matière de streaming et de positionnement du service public suisse, tant pour la captation que la fidélisation des audiences1.
1.2.1 Entretien du 16 novembre 2020 (participants RTS : CS, AB et EB)
CS : L'expérimentation de Chatbot ne fait pas encore l'unanimité au sein de la RTS et des doutes existent quant à son utilisation pour l'Actu. On a utilisé l'outil Chatbot pour la Météo. Les outils digitaux de type Bots utilisés pour la
« gamification » et le Quiz ont démontré leur fiabilité pour capter les audiences jeunes et créer du lien.
AB : Une émission telle que "Nouvo"2, créée en 2003, est intégrée à l'Actu et est diffusée simultanément à la télévision et sur Internet. Le format court des vidéos correspond à une stratégie de rajeunissement du public.
AB : Tataki est un média en ligne créé en 2017 par la RTS. D'orientation « pop culture », il vise les plus jeunes de Suisse romande, les 15-25 ans. Le média est présent uniquement en ligne, notamment sur les réseaux sociaux.3
EB : L'analyse de l'utilisation des Bots par la RTS découle d'une observation de la pratique des pays anglo-saxons ou scandinaves. Les expériences ne donnent pas satisfaction pour les médias, mais les Bots se révèlent utiles dans le domaine du service. C'est la raison pour laquelle l'orientation RTS porte davantage sur le recours à la « gamification »4 et aux Quiz.
EB : Cibler les jeunes où ils sont passe par trois principaux types de contenus (proposés par la RTS sous l'intitulé Info 35 (plateforme lancée à l'initiative de AB en mars 2020): le Short qui est un condensé d'actualité diffusé le matin sur WhatsApp, le Point J qui est un podcast offrant un approfondissement sur une question d'actualité et diffusé en fin d'après-midi et le Rencard, journal sous la forme de Stories diffusées sur Instagram.5 Notre souci concerne la stabilité des
1 https://www.rts.ch/info/culture/series/12246453-la-suisse-a-une-carte-a-jouer-dans-la-guerre-des- plateformes-de-streaming.html
2 Emission Nouvo, descriptif et historique : https://fr.wikipedia.org/wiki/Nouvo
3 Media Tataki, lien RTS : https://www.rts.ch/play/tv/categories/tataki
4 La gamification est un anglicisme qui est traduit en français par le terme de ludification. Il s'agit d'utiliser les mécanismes du jeu avec des contenus pour s'adresser à des audiences et créer de l'engagement.
A la RTS, le Département des Sports a expérimenté avec succès les "Défis RTS Sport" incluant des Quiz. Lien : https://www.rts.ch/sport/2809699-les-defis-rts-sport.html
Nous garderons le terme «gamification » dans la suite du présent texte car il est privilégié par les milieux médiatiques
5 À consulter, RTS Découverte, pour la présentation des contenus ciblant les jeunes audiences via les réseaux sociaux : https://www.rts.ch/play/tv/rts-decouverte/video/la-semaine-des-medias-les- nouveaux-journalistes-la-journaliste-instagram?urn=urn:rts:video:11738512
réseaux sociaux puisque les fusions ou intégrations qui concernent FB Messenger, Instagram, WhatsApp, etc. ne dépendent pas de nous.
AB : MILBOT devrait faire ressortir ce qui existe en matière de Chatbots, ce qui marche ou non, sur quelles plateformes, etc. L'idée à développer est le recours du Chatbot dans l'application RTSinfo. De manière à éviter de recours à une application externe, plus "instable".
Synthèse : Il ressort des échanges que l'expérimentation Chatbot n'a pas été concluante contrairement à celle du Bot (gamification, quiz, Bot Journaliste). Le Chatbot implique des fonctionnalités spécifiques : conversation, interaction humaine, etc. L'outil Bot a été expérimenté principalement avec une finalité marketing (positionnement, captation d'attention). La question ouverte est celle de la promotion de l'information (Actu).
1.2.2 Entretien du 17 décembre 2020 (participants RTS : AB et EB)
AB : Les expériences de Chatbot réalisées à ce jour à la RTS ne sont pas déterminantes (Météo, programmes). Il faut concevoir un projet entièrement nouveau.
EB : Si l'on distingue le Chatbot ou Bot technologique du Chatbot communicationnel, plus complexe, l'idée à explorer sur la base des expériences Quiz réalisées à ce jour est de transformer à l'aide du Chatbot des contenus d'information customisés en Quiz. L'expérimentation passant par la plateforme interne de la RTS.
AB : Il ne faut pas parler en termes d'émission, mais bien de contenus au sens large. C'est ce qui est produit à la marge et qui peut faire l'objet de gamification.
L'extraction des contenus pourrait être effectuée au moyen du Bot.
EB : Le labo numérique a fusionné avec le département digital et la personne de contact est Xavier Zeppetella.
Synthèse : L'expérimentation Chatbot que MILBOT peut développer avec la RTS doit recourir au Quiz qui est l'approche ludique déjà testée, notamment avec les Sports et lors de la Fête des Vignerons de 2019. Le "Bot Journaliste" est en cours d'expérimentation à l'occasion des votations fédérales, outil déjà expérimenté au sein du Groupe Tamedia en 2018 et 20196, sur la lancée du Bot du Los Angeles Times7 en 2014 déjà.
6 L'algorithme "TOBI" est un Bot utilisé par le groupe Tamedia pour couvrir les votations fédérales du 28 novembre 2018 permettant aux utilisateur de recevoir une analyse personnalisée du vote de sa commune. Tamedia a renouvelé l'expérience en 2019 à l'occasion des élections fédérales du mois d'octobre en proposant un quiz exploitant les outils du Data Journalisme. Lien de référence : https://tx.group/fr/groupe/newsroom/communiques/le-robot-tobi-va-couvrir-le-resultat-des-votations- du-25-novembre-dans-chaque-commune-de-suisse
7 Bot du Los Angeles Times, sujet RTS audio du 20 mars 2014 : https://www.rts.ch/play/radio/le-journal- du-matin/audio/un-robot-pour-faire-le-boulot-des-journalistes?id=5706 893
1.2.3 Entretien du 23 février 2021 (participant RTS : MR)
La RTS produit une étude qualitative exploratoire des usages et comportements Média du public romand jeune (15-34) en collaboration avec l'institut Qualinsight.8
L'une des observations de l'étude porte sur les préférences des jeunes en matière de réseaux sociaux, par tranches d'âge : les 15-18 ans optent pour Tik Tok, Instagram et Twitch; les 19-24 ans optent pour Instagram qui a supplanté Snapchat; les 25-34 ans optent surtout pour Facebook mais Instagram est en forte croissance dans cette catégorie d'âge. Netflix et Youtube rassemblent toutes les classes d’âge pour le divertissement.
Autre observation prépondérante : le peu d'attraction du Live et les jeunes ne font pas attention au propriétaire de l'offre qu'ils consomment.
Les thématiques ou sujets d'intérêt principaux sont : sujets de société (égalité, genre, diversité, racisme, écologie/climat), formats vidéos dits natifs (des contenus jeunes faits par des jeunes, avec de l'humour).
Centres d'intérêt Femmes : Beauté, danse, nutrition/bien-être, humour.
Centres d'intérêt Hommes : Gaming, humour.
Tataki est identifié et majoritairement connu via les réseaux Instagram et Youtbube.
Actu : l'information passe essentiellement par les réseaux sociaux pour les tranches d'âge 15-18 ans; idem pour celles de 19-24 ans avec une part de canaux traditionnels (le 19:30 de la RTS, le gratuit 20Minutes); un rapport plus traditionnel pour les 25-34 ans avec en tête le 20Minutes, puis le 19:30 et, plus faiblement, l'accès à l’info via les applications RTSinfo ou Sport.
Montée en puissance des influenceurs : Hugo Décrypte (15-20 ans); Hugo Clément (20-30); Thomas Wiesel (plus de 30 ans).
Attentes des jeunes en matière d'Actu : formats courts, parole aux jeunes, enquêtes de terrain, des sources inspirantes (auxquelles s'identifier).
Synthèse : L'utilisation des Bots est encore exploratoire à la RTS, mais elle présente des atouts en matière de veille technologique et d'expérimentation dans des projets de niche : recours à un Bot pour la valorisation des programmes TV sur Facebook, pour la Météo, et en phase test : le Bot Journaliste pour les votations fédérales de juin 2021.9
8 Présentation des audiences RTS 2020: https://www.rts.ch/entreprise/espace-pro/communiques-de- presse/12022017-audiences-rts-2020-des-resultats-exceptionnels-favorises-par-la-crise-covid.html
9 En mars 2021, à l'occasion des votations fédérales, la RTS a proposé des cartes interactives commune par commune sur le site RTSinfo: https://www.rts.ch/info/suisse/12025919-les-cartes-des-resultats-des- votations-federales-commune-par-commune.html
1.2.4 Entretien du 1er avril 2021 (participant RTS : XZ)
Une équipe dédiée évalue les nouveaux outils digitaux, dont les Bots, la réalité augmentée, les techniques narratives, etc., notamment sous l'angle de la promotion de la RTS.
Le Labo numérique de la RTS participe à l'élaboration des plateformes dont Play RTS, RTS Challenge et l'Actu.
L'expérimentation doit être dictée par la nécessité, la faisabilité et la validation par les publics ou audiences ciblées.
Les expériences Bot réalisées présentent un cycle de vie beaucoup plus court que prévu. Les produits développés ne dépassent pas deux ans.
Le Bot Journaliste de la RTS (juin 2021) est basé sur la production de piges, pour chaque commune suisse, et nécessite un robot qui traite un texte court complété de graphiques. Il a été conçu en deux mois. Il s'agit d'une solution automatisée qui sera testée, puis évaluée à l'échelon national.
D'autres projets de Bots dans l'Actu sont envisagés sous la forme de Quiz (Pour ou Contre), en plus des expériences réalisées dans les Sports.10
Info35 à la RTS reflète l'expérimentation de placements de contenus basés sur la Data, les panels et études d'audiences. Le groupe de travail a été piloté par AB. L'objectif est de connaître l'heure de consommation de l'information et de quelle manière (plateforme) les cibles souhaitent être informées selon le moment de la journée.
La RTS emploie deux Data Scientists pour étudier l'acheminement des contenus vers les plateformes.
Les Bots actuels sont utiles pour les Quiz, mais les futurs Bots seront basés sur des algorithmes de recommandation destinés à promouvoir des contenus
"maison".
Le Chatbot conversationnel envisageable concerne, via la gamification, à inciter les jeunes à consulter les contenus générés par l'Actu. L'outil doit être ludique, correspondre aux attentes des jeunes, et avoir une portée pédagogique pour créer du lien.
Il est important de ne pas confondre le Bot ludique avec le projet de Bot Journaliste qui est d'abord un outil pratique et ne cherche pas à promouvoir un contenu auprès d'une partie de l'audience mais doit concerner toutes les audiences.
Synthèse: L'analyse de l'outil Bot Journaliste, testé en juin 2021, sera utile dans le cadre du projet MILBOT. Un Bot ciblant les jeunes audiences et basé sur un Quiz pourrait être conçu et expérimenté au cours du second semestre 2021, avec le concours des étudiants-es UNIGE, afin de promouvoir des contenus "maison" issus de l'Actu. La RTS a l'intention de développer un algorithme de recommandation destiné à la promotion des contenus "maison". L'aspect pédagogique est important afin de
10 À consulter : https://www.rts.ch/decouverte/jeux-et-quiz/
créer du lien. La conversation automatisée passe par la gamification qui est le levier pour intéresser les jeunes.
1.2.5 Entretien du 12 avril 2021 (participant RTS : CJ)
L'expérimentation du Chatbot il y a deux ans a été mitigée par rapport à l'ergonomie WhatsApp qui s'est révélée plus efficiente. Les contenus vieillissent vite en Actu. Faute de résultat, le Chatbot expérimenté a été déconnecté.
De nouveaux projets Bots nécessitent de diriger le contenu sélectionné vers les bonnes personnes.
Le projet Bot Journaliste est une expérience basée sur l'IA et sera testé lors des votations de juin 2021.
Les expériences les plus abouties à ce jour à la RTS sont les Quiz à des fins de promotion et de marketing de la marque. Ils ont été testés avec succès.11
Le marketing a développé "Les Défis" basés sur la promesse d'un gain.12
L'utilisation de l'IA pour scanner les photographies et les proposer sous la forme de thématiques photos a fait l'objet d'un jeu qui permettait d'obtenir des gains ou des lots. La fréquentation a été bonne.
Tous "Les Défis" proposés le sont sur des formats qui permettent de mesurer le retour sur expérience. On a pu l'observer lors du Tour de Romandie, aux Sports. Plus de 6'000 participants-es au Quiz ont été dénombrés. Vu ce succès, le marketing est passé de la logique "promesse-cadeau" à celle de "promesse- tirage au sort", plus aisé à assurer. Les Quiz sont étendus à la Culture.
La collaboration avec UNIGE pour MILBOT pourrait porter sur les "Défis RTS".
Davantage qu'une question de programmation, il s'agit de sélectionner des contenus originaux : vidéos, photos, textes.
La préoccupation centrale aujourd'hui de la RTS : trouver des créateurs de contenus originaux. Il faut de de la créativité.
Les contraintes du Quiz sont identifiées : créativité + écriture courte. Une question équivaut à une douzaine de mots et une réponse doit tenir en 1 à 3 mots.
Synthèse : L'expérience et la maîtrise Bot de la RTS est avérée, l'expérimentation Chatbot nécessite cependant d'être repensée, notamment en lien avec la promotion de l'Actu. Les Bots actuels, sous la forme de Quiz/Défis, ont une orientation marketing destinée à promouvoir la marque RTS et à créer du lien avec les jeunes audiences via les plateformes et les réseaux sociaux. Une base d'inspiration pour MILBOT au 2e semestre 2021 sont les HACKDAYS13 ("Changing media consumption") qui se sont
11 Lien "Le Replay", intervention de Cyril Jaquet sur le thème de la gamification : https://podcasts.apple.com/fr/podcast/03-le-replay-avec-cyril-jaquet-la-gamification-
pour/id1563227509?i=1000522975332
12 Conditions générales du PoP Quiz : https://www.rts.ch/info/culture/11760940-conditions-generales- du-pop-quiz.html
13 https://hackdays.sparkboard.com/
tenus en mars 2021 dans le but de promouvoir des contenus éditoriaux produits par la RTS et distribués sur les réseaux sociaux.
1.2.6 Entretien du 19 avril 2021 (participants RTS : EB et XZ)
Le Bot Journaliste de la RTS est comparable à l'expérience réalisée par Tamedia. Le Chatbot de la BBC est plus assimilable à la technologie de Machine Learning.
Les tests à l'interne du Bot Journaliste RTS ont été réalisés. Pas de communication publique à ce stade.
Il sera intéressant de développer, au-delà de l’outil technologique, un projet de gamification qui serve de nouvelles thématiques de contenus journalistiques, cela dépend des API (Application Programming Interface) utilisées. On fixe d'abord les règles de programmation, puis on détermine les règles liées aux contenus. La combinaison découle du croisement des données qui sont structurées et ordonnées par l'algorithme qui n'est ni de l'IA, ni du Machine Learning.
Le Bot Journaliste utilisé lors des votations de juin 2021 doit permettre de générer des graphes. L'équipe IT collabore étroitement avec les journalistes pour lesquels elle prépare le back office. Pour l'instant, on peut dire que l'on enchaîne plutôt des règles et que l'on travaille "à la phrase", ce qui n'est pas tout à fait un Bot.
Selon les résultats, l'IA, via la gamification, sera déployée. La première cible est constituée pour l'instant par les journalistes et, par la suite, il y aura des audiences-cibles. Une phase test est envisagée avec l'équipe de Tataki pour, ultérieurement, changer les règles et les cibles avec un panel de moins de 35 ans.
La gamification et le quiz thématiques sur la connaissance/culture/sports fonctionnent avec succès. L'étape suivante serait de développer un robot qui crée du contexte et de la conversation avec l'utilisateur, comme dans un apprentissage.
Synthèse : L'équipe IT de la RTS a franchi une nouvelle étape avec le Bot Journaliste et le développement d'un algorithme utile lors des votations de juin 2021. La valorisation des thématiques de contenus journalistes pourrait recourir à un Chatbot pour tester les connaissances via la gamification, mais dans un cadre plus Actu que promotion/marketing.
1.3 Vision stratégique de la RTS en matière de robot
Le cumul des expériences de la RTS en matière IT et de robot a permis de dégager une vision stratégique. Après l'expérimentation à des fins de promotion et positionnement de la marque RTS, grâce à la gamification et aux quiz, la prochaine étape porte sur la diffusion de contenus thématiques produits par l'Actu auprès des audiences cibles jeunes, via les plateformes RTS, en priorité via l'application RTS Info.
Avec le déploiement du Bot Journaliste, la RTS entend exploiter l'outil robot pour la mise en valeur de l'information journalistique produite par l'Actu. Le Bot doit contribuer à générer de la visibilité sur ces contenus thématiques, développés et orientés à l'intention des jeunes, comme ceux issus de l'émission Nouvo, via un quiz de connaissances.
Les difficultés rencontrées portent sur l'obsolescence du Bot ou du Chatbot et les limites des fonctionnalités du robot pour la marque Média, alors que le robot se révèle performant en tant qu'outil serviciel. La segmentation par tranche d'âges est aussi un obstacle à relever : les enfants de 10 à 14 ans sont concernés par des contenus sur les plateformes sur la base d'une relation ou d'un contrôle parental. Parfois celui des grands-parents, car les parents dans la tranche d'âge 40-50 ans ont, dans leur majorité, déserté la télévision. Les contenus destinés aux jeunes adultes, 18-25 ans, peuvent être distribués selon d'autres critères prévalant dans le service public.
Dans le cadre du projet MILBOT, et dans les délais impartis, la piste la plus intéressante serait de recourir au robot pour transformer une sélection de sujets d'actualité en Quiz familial. La production des contenus avec une expérimentation auprès de cibles de tranches d'âge variées (enfants-grand-parents) serait intéressante à étudier sous l'angle des interactions et de la transmission des connaissances.
Cette approche stratégique du service public de déploiement de l'IA, algorithmes et outils IT destinés à capter et fidéliser l'attention revient à ce que AB et EB ont évoqué lors des entretiens : faire du serviciel avec de l'information. De telles expériences ont été relevées à l'échelle européenne par le Reuters Institute for the Study of Journalism : "Putting Europe's Robots on the Map: Automated Journalism in New Agencies".14 Le Chatbot doit être pensé comme un outil conversationnel destiné à favoriser l'augmentation des audiences jeunes et le streaming à travers des thématiques et contenus au sens large.
14 Lien : https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/our‐research/putting‐europes‐robots‐map‐automated‐
journalism‐news‐agencies
L1/J2 : ÉTAT DE L'ART
2. Définitions et mise en contexte
Le terme chatbot provient de « bot », qui est un logiciel qui exécute différentes tâches sur internet, et « chat » qui signifie « conversation ». Les chatbots sont donc des programmes informatiques qui répondent à des utilisateurs en simulant des échanges humains. Følstad & Brandtzaeg (2017) les définissent comme des machines qui utilisent le langage naturel pour fournir des données ou des services généralement développés pour des applications de messagerie mobile.
La première étude sur les chatbots remonte aux années 1960 et concernait un programme informatique dénommé ELZA qui a été développé dans le but d'imiter les réponses d'un psychothérapeute lors d'une séance de thérapie (Følstad & Brandtzaeg, op.cit.). Le regain d'intérêt actuel tient à l'essor de l'intelligence artificielle (IA), au Machine Learning, et développement des algorithmes facilitant le Natural Language Processing (NLP). Les chatbots s'améliorent ainsi à chacune des réponses de leurs clients. On les trouve partout : dans les messageries, sur le Web, les jeux, les réseaux sociaux, les travaux universitaires et dans toutes sortes d'outils connectés.
Les robots permettent une interaction avec les utilisateurs principalement via les réseaux sociaux (principalement Facebook, Instagram et Twitter) et, plus récemment, via les plateformes de messagerie comme Facebook Messenger. Le langage prend la forme d'une imitation de la conversation naturelle, ce qui renforce la relation et le lien.
On peut distinguer les "Conversational Ai Bot", les "Intelligent Virtual Assistant" ou encore les "Conversational Interface" pour ne citer que quelques dénominations courantes. Si la voix est utilisée, elle est traduite en texte écrit par le recours à
"l'Automatic Speech" utilisant le NLP mais aussi le NLU (Natural Language Understanding).
Janarthanam (2017) souligne les principaux bénéfices de cet outil conversationnel pour les Millennials : disponibilité (24/24), expérience personnalisée (one-to-one conversation), faible coût, consistance (retour sur expérience importante pour le management), réponses immédiates, gestion du trafic et planification. Janarthanam décrit de manière synthétique l'architecture du Chatbot (TABLEAU 5.1).
Source : Hands-On Chatbots and Conversational UI Development, Srini Janarthanam, 2017.
L'acquisition d'une audience motivée et potentiellement influenceuse selon les principes de l'Inbound Marketing (Truphème, 2016), ou marketing entrant, consiste à attirer les usagers vers les contenus (stratégie "pull") qui correspondent à leurs besoins. Susciter l'engagement de l'audience et favoriser sa conversion au service public se traduit, dans les faits, par un recours à un champ lexical (choix des mots- clefs) qui fait sens pour les jeunes générations. Le chatbot, par des messages "push", automatise et dynamise ce potentiel de contact, de création et formation du lien.
L'intérêt du Chatbot est avéré pour alimenter une conversation ludique et distrayante (Oliveri, Espinosa, Waty-Viarouge, 2017). Ce Brand affinity peut être défini comme l'ensemble des contenus qui sont attendus par les audiences jeunes et recherchés via les plateformes. En termes méthodologiques, la captation d'audience relève d'un format "désirable" ou "espéré" qui fera ensuite l'objet d'une expérimentation révélant ou non la satisfaction (Brand utility).
Le professeur François Mariet15, expert médias basé aux États-Unis, observe que le
"Chatvertising est désormais une pratique courante des teenagers américains." Le site Pandorabots16, créé en 2019, est à l'origine de plus de 300'000 Chatbots rien qu'aux États-Unis avec, pour principaux usages, la publicité, les assistants virtuels, la pédagogie (e-learning), le divertissement et l'éducation.
2.1 De l'usage des chatbots pour les médias
2.1.1 Ford & Hutchinson (2019) ont réalisé une recherche sur l'utilisation de chatbots par la chaîne ABC (The Australian Broadcasting Corporation), selon une méthodologie ethnographique. La chaîne a développé un chatbot via Facebook Messenger pour informer les utilisateurs des principales informations diffusées, en mentionnant ce qui se passe et surtout pourquoi. Les contenus sont constitués de nouvelles, mais également d'annonces, de résumés quotidiens, de quiz et de divertissements.
ABC propose, via son chatbot, un résumé quotidien en trois parties : un article d'intérêt public, un article d'importance locale et un article dénommé "feel good" que l'on peut assimiler à un contenu positif ou de divertissement. L'utilisateur peut interagir en répondant par un émoticône, "pouce en l'air" ou, inversement, "pouce en bas". La plateforme utilisée par ABC News Mobile, basée à Brisbane (Australie), s'appelle
"ChatFuel" et sert à la construction des robots autour d'une problématique principale : Quel type d'humain sera ce robot et quel ton devra-t-il adopter pour répondre aux questions?
15 François Mariet anime régulièrement le blog professionnel MediaMediorum :
http://mediamediorum.blogspot.fr/
16 https://home.pandorabots.com/home.html
ABC, relèvent les chercheurs, a choisi de miser sur un ton amical, personnel et intime pour s'adresser à ses utilisateurs. Voici un extrait de réponses envoyées par le robot après que Ford & Hutchinson aient commencé une conversation :
"G'day Jono. Welcome to ABC News on Facebook Messenger, your Australian News Assistant. We're her to get you up-to-speed ASAP whenever you need us, with morning and evening news summaries, breaking news alerts and more."
"We can also tell you when major news breaks, so you can finally conquer your FOMO.
Don't worry, this will only be for the reality big stuff. And the best bit is we won't just tell you WHAT has happened. We'll tell you WHY it's important. Are you in?"
Une fois appuyé sur le bouton "Je suis partant", les utilisateurs ont eu la possibilité de sélectionner les catégories de nouvelles qu'ils voulaient suivre : politique, divertissement, sport, quiz, etc. Grâce à l'implantation de chatbots, l'audience a rajeuni de 66% (sondage réalisé en 2017) et compte davantage de femmes (55%). Les interactions ont sensiblement augmenté, ce qui permet à la chaîne de renforcer la relation avec ses utilisateurs. Selon le même sondage, une majorité des répondants affirme ne pas avoir le temps de lire les nouvelles en entier et apprécier de recevoir un condensé d'informations. Ils sont favorables au chatbot utilisé car le message était, selon eux, "chaleureux, accueillant et personnel". L'ambition de ABC News Mobile était de fournir un chatbot qui soit "un ami intelligent dans ta poche".
Ford et Hutchison mettent en évident l'importance accordée par les utilisateurs à la proximité du format, comme Facebook Messenger. À titre comparatif, "Le Short" de la RTS envoie quotidiennement un message matinal sur WhatsApp qui reprend les informations majeures de la veille, avec un ton très informel et amical.
2.1.2 Jones et Jones (2019) se sont intéressés à l'utilisation de huit robots utilisant un langage naturel, sous forme de voix, au sein de la BBC, le service public britannique qui recense un total de 11 robots. La majorité des chatbots sont automatisés, mais ne sont pas anonymes. Ils répondent aux individus en se basant sur des réponses pré- codées, en stimulant l'interactivité, mais sans jamais s'éloigner de l'interrogation de base. Quatre d'entre eux sont accessibles via Twitter, deux sur Facebook, un sur Telegram et un sur le site de la BBC.
Ils portent leur intérêt sur la conversation automatisée développée par la chaîne de service public BBC News et sa stratégie de développement du journalisme digital. Des développeurs s'associent à des journalistes pour innover dans la collecte et le traitement des informations, leur production et diffusion. Le chatbot est associé au concept de "buzz médiatique" où comment rendre l'information virale via les réseaux sociaux. Leurs observations permettent de mesurer que l'impact du robot porte principalement sur la distribution en suscitant les interactions et l'engagement. Leur questionnement est le suivant :
En quoi est-ce intéressant d'utiliser des chatbots dans un service public?
Jones et Jones font le constat que le service public et les médias en général font face à une audience fragmentée et sont confrontés à la concurrence des médias en ligne.
Les médias historiques doivent se réinventer pour toucher de nouvelles audiences. La BBC mise sur les innovations digitales pour atteindre la cible des jeunes. Elle conçoit des contenus, plus informels, novateurs et interactifs, au moyen de robots.
Les chercheurs portent leur attention sur les cinq chatbots développés par la chaîne et implantés sur les réseaux sociaux Twitter et Facebook ainsi que via les services de messagerie de la plateforme Telegram. La sollicitation d'engagement se fait à travers des quiz, une demande d'inscription aux notifications "push", des Q&A ainsi qu'un service de résumé des nouvelles.
L'étude de ces cinq chatbots a révélé l'expérimentation de nouvelles capacités techniques et une claire volonté d'établir un ton plus personnel et individuel dans la transmission d'informations. Elle souligne que les chatbots de la BBC sont plus convaincants pour les utilisateurs lorsqu'ils prennent la forme d'une personne identifiée comme expert, plutôt que sous l'identité de l'entreprise.
L'instauration de chatbots dans le milieu journalistique fait émerger la collaboration entre des équipes éditoriales et des équipes techniques. La BBC a développé de nouvelles infrastructures et compétences pour intégrer les chatbots, suscitant la création d'emplois. Jones et Jones soulignent l'émergence d'un nouveau paradigme : le journalisme conversationnel. Il a pour but de rapprocher le médium de son public, de susciter l'engagement et de rendre les nouvelles diffusées plus attrayantes pour les jeunes. Ils rangent les résultats de leurs travaux en cinq catégories principales :
A/ La terminologie et les niveaux d'intelligence : les technologies ne sont pas encore stabilisées. Sur les huit robots traités, ils observent que leur intelligence conversationnelle était limitée, basée sur une structure de décision en arbre.
B/ Les formats conversationnels : le changement principal de l'utilisation du chatbot porte sur le passage d'une interaction à sens unique à une interaction à double sens. Les formats personnalisés, individualisés et interactifs sont les plus efficients si l'on y ajoute un ton plus personnel et individuel. En particulier pour cibles les jeunes générations. Le ton de la voix utilisée doit s'éloigner de celle utilisée dans la présentation des nouvelles. Le destinataire est ainsi sollicité par son prénom. Des variations de tonalité sont aussi utilisées et l'émetteur doit être perçu comme un expert.
C/ Les pratiques de travail et les structures organisationnelles : la recherche a mis en évidence l'utilité du robot dans le travail collaboratif entre les équipes de l'édition et de la technique. La BBC a développé des services ad hoc pour intégrer la technologie chatbot.
D/ L'automatisation et le rôle du journaliste : les robots permettent un gain de temps et de productivité grâce à l'automatisation de la diffusion des informations.
Les journalistes l'apprécient à condition que cela ne soit pas une source de contrôle et de surveillance de la rédaction.
E/ Les évaluations et mesures du succès : Les évaluations régulières ont permis d'ajuster le développement et l'utilisation des chatbots. Elles ont souligné la difficulté d'évaluer le succès des chatbots.
2.1.3 De Cicco, Silva et Alparone (2020) portent leur attention sur l'impact de l'utilisation des chatbots dans le commerce de détail. Par extension, certains éléments de leurs recherches présentent un intérêt certain pour leur usage dans les médias.
Les chercheurs s'intéressent au chatbot en tant que programme stimulant une conversation humaine avec les utilisateurs qui leur permet d'interagir avec la machine comme s'il s'agissait d'une personne réelle. L'objectif est l'interaction et la satisfaction du client. Ils notent que l'IA s'est beaucoup perfectionnée, mais que les chatbots ne sont pas encore capables d'apporter des réponses à des questions complexes.
L’hypothèse centrale soumet l’idée que le style de communication influence le ressenti de l’utilisateur et favorise une attitude positive envers les chatbots. Pour confronter cette hypothèse, quatre chatbots distincts ont été testés par un échantillon de 193 Millennials. Les deux premiers sont paramétrés sur la base d’une communication sociale, c’est-à-dire : langage informel, avec la possibilité d’insérer des émojis et des images animées (GIF). Les deux autres sont programmés sur une communication de tâche, c’est-à-dire : langage formel, sans insertions d’émojis et d’images animées.
L’expérience révèle qu'un style de communication à caractère social permet de compenser la nature impersonnelle, liée à l'IA. En ce sens, les pannes en termes de problèmes d'interprétation et de défaut de fournir l'aide demandée peuvent être moins problématiques dans les chatbots orientés vers l'interaction sociale. Les résultats suggèrent que la mise en œuvre de signaux conversationnels (indices sociaux;
avatars, émojis, images animées) dans les chatbots aiderait à réduire les préjugés des utilisateurs aux attentes élevées. Les concepteurs sont encouragés à mettre en place des chatbots transmettant des sentiments de contact humain sociable à l’aide d’un avatar à travers un style de communication social.
Ce style suscite un niveau plus élevé de présence sociale dans un environnement virtuel partagé entre la machine et l’utilisateur, par rapport à un style de communication axé sur les tâches. De Cicco, Silva et Alparone montre dans leur étude l'importance de l'interaction sociale lors de conversation avec le chatbot générée avec le recours à des émotions et de la sympathie davantage qu'une interaction basée sur la résolution de la tâche demandée et contenant un langage formel.
Les utilisateurs veulent avoir l'impression de s'adresser à un interlocuteur physique plutôt qu'à un robot. C'est pourquoi le rôle du visuel est important. Une photo ou un avatar améliorent le sentiment de "conversation humaine". L'avatar augmente l'attrait émotionnel de l'utilisateur pour le site Web de l'entreprise. Cette présence humaine et sociale renforce la confiance dans le site et, corollairement, l'engagement.
Les chercheurs mettent en évidence l'usage du chatbot par la génération Millennials.
Elle préfère échanger avec un chatbot qui a des traits humains qui se manifestent par l'existence d'un nom, d'une photo, qui sourit, salue, etc., plutôt qu'avec un chatbot uniquement orienté solution et dont on remarque le côté robot. L'étude contribue à une meilleure compréhension des effets des indices conversationnels.
2.1.4 Maniou et Veglis (2020) s'intéressent au chatbot en tant que logiciel qui utilise l'IA, ou des règles prédéfinies, pour répondre à une donnée entrante. Ils définissent deux types de chatbots : les "retrieval-based" qui comportent des réponses prédéterminées et les "generative models" où les robots sont capables de produire de nouvelles réponses. Ils rappellent les expériences du titre The Guardian, en 2010, avec deux projets de chatbots liés aux nouvelles sportives automatisées, d'une part, et à l'envoi matinal d'un résumé des dernières nouvelles aux usagers des réseaux sociaux, d'autre part.
Ce type de logiciels engage des conversations avec les utilisateurs en recourant à un langage "humanisée", le plus vouent par écrit. Leur étude vise à démontrer l'utilité de ces logiciels pour la plateforme média et examine comment la BBC a eu recours au chatbot dans le contexte de la crise de la Covid-19.
L'implémentation du chatbot et son utilité sont au cœur de leur recherche concentrée sur COVINFO, robot conçu pour assister l'utilisateur à trouver rapidement des réponses à ses questions sur la pandémie. Le schéma qui suit illustre la procédure choisie (TABLEAU 5.2).
Source : Future Internet 2020, 12, 109, p. 6.
Ils passent en revue l'ensemble de la littérature consacrée aux chatbots associés au journalisme pour relever qu'ils sont bénéfiques. Les robots permettent aux journalistes de se concentrer davantage sur la qualité de leur production que sur la quantité. De surcroît, ils améliorent la relation entre l'émetteur et le récepteur car ils permettent aux usagers d'avoir de l'information personnalisée.
Les chercheurs notent que l'utilisation d'un discours de confiance, sur les chatbots, renforcent la fidélité de l'utilisateur et ainsi contrebalance la méfiance grandissante de la population envers les médias. Maniou et Veglis expliquent que, selon une étude réalisée en Grande-Bretagne (Thurman et al, 2020), les gens pensent que la personnalisation automatisée de l'information par les chatbots est un bon moyen car
ils estiment qu'elle "est à l'abri d'une contamination par un média politiquement corrompu ou peu fiable".
Sept caractéristiques doivent être retrouvées dans le chatbot pour que celui-ci soit utilisé et apprécié des utilisateurs :
1. Performance (rapidité des réponses et orientation responsiveness).
2. Fiabilité (crédibilité de l'info et présence des sources).
3. Fonctionnalité (infos utiles, langage simple et précis).
4. Personnalisation (image humaine, caractéristiques d'un "vrai" journaliste).
5. Interaction (facilité).
6. Ethique (protection des données).
7. Accessibilité (accès facile au chatbot et facilité de navigation).
Les chercheurs ont implémenté le chatbot COVINFO conçu pour répondre à des questions prédéfinies et destinées à aider les utilisateurs à trouver les informations dans le flux d'articles consacrés à la Covid et publiés par les journalistes de la BBC.
Les étapes du cheminement utilisateur de COVINFO a fait l'objet d'un schéma, ci- après (TABLEAU 5.3) :
Pour créer et déployer le chatbot COVINFO, le site de la BBC a recouru à la plateforme Quriobot, en raison de sa facilité d'installation et d'utilisation, mais aussi en raison de sa capacité à récolter des informations lors de ses différentes interactions. Il a fallu deux mois pour développer l'outil et le rendre opérationnel. COVINFO a été lancé en avril 2020.
Pour juger de sa fonctionnalité et de son utilité, le chatbot a été testé sur format mobile et format ordinateur par 90 participants âgés de 20 à 24 ans. Ces volontaires étaient tous des étudiants en journalisme provenant des universités de Chypre et de Thessalonique. Ils ont été répartis en deux focus groupes avec un ratio homme-femme de 1:1.
L'analyse des résultats met en exergue les sept caractéristiques décrites plus haut. Le test a été considéré comme un succès car les participants se sont accordés à souligner que le chatbot offrait une façon plus agréable d'obtenir les informations qu'ils recherchaient, davantage que sur une site d'information classique. Le chatbot leur a permis de gagner du temps. La plateforme mobile a été jugée plus efficace et mieux adaptée. Consécutivement à cette expérience, la BBD a créé son propre "BotBuilder Tool" qui a pour but de convertir de longs articles explicatifs en conversation interactive. L'intention affichée étant d'atteindre un public qui ne s'intéresse que rarement à son contenu d'information.
L'étude de Maniou et Veglis conclut sur la facilité de mise en œuvre du chatbot pour les organismes de presse ainsi que sur sa capacité à fournir efficacement des informations cruciales à un large public en temps de crise.
2.1.5 Bilinska (2020) s'intéresse à l'utilisation des chatbots dans le processus de distribution des contenus médiatiques à leur audience via la plateforme conversationnelle Facebook Messenger. La chercheuse polonaise met en évidence les caractéristiques des chatbots et procède à un examen théorique de leurs avantages et inconvénients. Elle base ses recherches sur l'observation des chatbots implémentés dans deux médias : le Wall Street Journal (WSJ Bot) et la chaîne CNN.
Considérés comme des programmes, ces chatbots n'ont pas pour première vocation d'encourager les utilisateurs à s'engager dans des conversations avec eux. Bilinska étudie les pratiques et formule le questionnement suivant :
Why have News sites become conversational?
Selon l'auteure, "l'utilisation des chatbots par les éditeurs est quelque peu sensible à l'évolution des tendances de la consommation de contenus, mais il est difficile d'affirmer sans équivoque que les éditeurs utilisent tout le potentiel de cette technologie." Il est devenu pourtant impératif, note-t-elle, de se positionner et d'innover afin de répondre aux attentes des Millennials.
Citant des recherches de Reuters Institute for the Study of Journalism et de l'Université d'Oxford, Bilinska évoque le recul du nombre d'utilisateurs du réseau social Facebook depuis 2016 et l'augmentation simultanée du nombre d'utilisateurs d'applications de conversation. Elle cite Kalogeropoulos (2018) qui relève "des changements dans le comportement des utilisateurs de médias sociaux qui passent de plateformes ouvertes, comme Facebook ou Twitter, à des applications de conversations fermées."
Du point de vue des éditeurs de médias, les chatbots offrent la possibilité d'une interaction entre le destinataire et le portail Web au sein d'une plateforme spécifique.
WJS Bot a été lancé sur l'application Facebook Messenger en 2016. Son objectif est de fournir aux utilisateurs les dernières actualités traitées en deux groupes distincts :
1. Les événements du monde de la finance et de l'économie.
2. Les mises à jour sur le marché boursier américain ainsi que les listes des principales entreprises et des principaux indices.
Ce chatbot a été conçu spécifiquement à l'intention d'un public jeune. Le site
"ChatbotGeeks" décrit WJS Bot comme un chatbot développé "to attract younger demographic". Au cours des 14 mois premiers mois d'utilisation, 70% des utilisateurs actifs mensuels de WJS Bot sont également devenus des utilisateurs quotidiens, permettant au Wall Street Journal d'acquérir près de 130'000 nouveaux lecteurs.
Toutefois, en janvier 2020, l'éditeur a suspendu l'utilisation du chatbot au profit d'un abonnement à une Newsletter "What's News". Il est possible que l'éditeur ait décidé une mise à jour de son outil conversationnel ou ait opté pour une nouvelle fonction interactionnelle sur Internet.
Le chatbot de CNN, également lancé en 2016 via Facebook Messenger, cible le jeune public en lui proposant des contenus dans un langage personnalisé et privé. Une équipe multifonctionnelle composée d'écrivains, de programmeurs, de concepteurs ont conçu le chatbot. Une application, "Kik", a été développée spécifiquement pour un public âgé de 13 à 17 ans.
Tout un ensemble de chatbots (Kik, LINE, Amazon Alexa, etc.) ont été réalisés pour CNN et constituent un portefeuille d'expériences et de techniques de narration.
L'accès rapide au contenu, sans avoir à utiliser un moteur de recherche ou une application dédiée, renforce le lien direct. Cependant, Bilinska observe que lors de discussions avec le chatbot, l'utilisateur ne reçoit que des liens vers des articles. S'il souhaite les lire, il doit cliquer sur un bouton pour être rediriger vers le site Web de l'éditeur. Des éditeurs ont équipé certains chatbots de fonctions pour engager l'utilisateur dans des conversations avec eux, ce qui augmente la fidélité à un média en particulier. Lors des dialogues avec les robots, l'auteure note encore que la machine propose des émoticônes et des GIF dans leurs réponses et "parlent de manière courte et concise".
Les chatbots offrent un autre intérêt : celui de la maîtrise de l'accès aux contenus par l'utilisateur en tout temps. En réponse à l'envoi d'un message composé d'au moins un mot, le chatbot envoie des liens vers des articles liés à ce sujet et apparus récemment sur un portail donné.
Bilinska se réfère au portail Web de Venture Beat, un blog connu traitant de l'actualité de l'industrie technologique, pour aborder le média numérique d'expérimentation.
Dans ce cas précis, les utilisateurs n'ont pas affaire à un chatbot textuel sur l'application Facebook Messenger, à l'instar de BBC News, mais à un chatbot vocal qui fonctionne sur des appareils prenant en charge Google Assistant, ce qui permet de fournir des messages personnalisés.
Venture Beat requiert quatre éléments de personnalisation qui, selon les éditeurs étudiés par la chercheuse, sont essentiels pour garantir et maintenir l'engagement du public. Ces éléments, relevés en 2017 par la journaliste et bloggeuse Lin Grensing- Pophal et que cite Bilinska dans son article, sont :
1. Sérendipité : basée sur l'expérience utilisateur et le comportement de l'audience. Le chatbot est en mesure de recommander des histoires susceptibles d'intéresser les lecteurs avant de commencer à rechercher ce contenu.
2. Unlearning ou Désapprendre : les chatbots ont la capacité de prédire les intérêts potentiels futurs, de détecter et éliminer les sujets qui n'intéressent probablement pas l'utilisateur.
3. Recency ou Récence : les outils conversationnels permettent aux lecteurs de se mettre à jour sur les dernières informations qui les intéressent.
4. Learning ou Apprentissage : la fonction la plus puissante des chatbots est pour Ventury Beat la capacité d'apprendre ou assimiler les habitudes de l'utilisateur et la manière dont il/elle consomme le contenu.
2.1.6 Hong & Oh (2020) définissent le chatbot "comme un logiciel de conversation basé sur l'IA et les technologies d'apprentissage automatique". Ils poursuivent leur réflexion en affirmant que "la fonction principale des chatbots est de s'engager dans une interaction directe avec le public en échangeant des questions et des réponses sur les actualités et en obtenant des commentaires du public."
Par l'utilisation d'un langage naturel, le chatbot établit une relation avec le public et offre des fonctionnalités plus interactives et personnalisées. Ils rappellent les recherches de Maniou et Veglis (2020) qui ont démontré l'utilité des chatbots dans la diffusion efficiente d'informations précises et utiles en cas de crise, comme cela a été le cas avec la pandémie de la Covid-19.
La contribution de Hong & Oh porte sur l'établissement d'une catégorisation des fonctions du chatbot :
1. News gathering and writing (collecte et rédaction d'informations fiables).
2. News distribution (diffusion de l'information).
3. Interactions with audiences (interactions avec le public).
Ils précisent que ces fonctions sont souvent inséparables les unes des autres. La conception d'un chatbot doit être abordée comme un "Tout". Les auteurs mettent en exergue l'exemple des algorithmes de Twitter et précisent que le chatbot "fournit une liste personnalisée de titres d'actualité au public tout en interagissant avec lui en recevant les questions et les commentaires qui peuvent être utilisés comme de nouvelles idées d'articles." Selon les chercheurs, les chatbots sont une aubaine pour les médias, tant en amont qu'en aval de la diffusion de l'information.
Ils évoquent l'exemple de BBC News Labs et les robots Twitter de la BBC qui se concentrent sur la création et la distribution automatiques de graphiques. En outre, via Facebook Messenger, un robot de quiz présente une série de questions à choix multiples sur les actualités. Le robot de nouvelles "Mundo" dirige les abonnés vers le site officiel en leur envoyant une liste quotidienne des titres de l'actualité. Le robot
"Mundo" permet de demander davantage d'histoires ou de les partager avec d'autres utilisateurs via Facebook Messenger.
Selon Hong & Oh, plus les utilisateurs pensent être capables de détecter le contenu d'un chatbot, plus ils acceptent les outils conversationnels. Et selon Keller et Klinger (2019), les chatbots jouent un rôle non négligeable dans les activités des médias sociaux lors des campagnes politiques "en connectant un certain nombre de comptes et en amplifiant la création et la diffusion de contenus via les fonctions aimer, partager, retweeter, commenter, etc.".
2.1.7 Følstad & Brandtzaeg (2019) réalisent une enquête quantitative à l'aide d'un questionnaire pour déterminer les motivations et expériences des usagers de chatbots.
La cible est constituée d'usagers sur le marché américain, âgé de 16 à 55 ans. Un total de 146 réponses forme l'échantillon. La question de recherche centrale est la suivante :
What is your main reason for using Chatbot?
Les réponses ont été répertoriées dans cinq catégories : 1. Productivité.
2. Divertissement.
3. Relations sociales.
4. Curiosité.
5. Autres.
Sur 146 réponses validées, 94 étaient produites par des femmes et 52 par des hommes. L'âge médian était de 30 ans. La grande majorité (86% des répondants) utilise un chatbot pour des raisons de productivité. Les chatbots examinés étaient accessibles sur les plateformes suivantes (TABLEAU 5.4) :
Les arguments développés par les répondants sont la facilité d'utilisation, la rapidité, le côté pratique de l'outil, la facilité d'obtenir des informations ou de l'aide. Ces premiers éléments soulignent que la perception d'un chatbot est celle d'un outil qui existe pour faciliter la vie quotidienne.
La seconde motivation (20%) est le divertissement. Dans ce cas, le chatbot est perçu davantage comme un passe-temps que comme un outil. Cette motivation n'est pas incompatible avec la productivité. Au contraire : les usagers attendent d'un chatbot de
pouvoir trouver de l'information aisément mais également de passer du bon temps. Le contenu à implémenter doit donc être à la fois informationnel et à la fois divertissant pour pouvoir répondre au mieux aux attentes.
En troisième position (12%), la motivation réside dans le côté social et relationnel du chatbot. Celui-ci est perçu comme un moyen de combler un sentiment de solitude, voire une opportunité d'améliorer ses compétences conversationnelles. La curiosité (10%) s'explique par l'impression que le chatbot est une nouveauté et qu'il faut l'expérimenter. Ces usagers s'amusent à tester les limites et les capacités du système.
Les questions avaient été élaborées selon les modalités de l'échelle de Likert (1 = "pas du tout d'accord"; 7 = "tout à fait d'accord), soit des questions fermées. Elles avaient été répertoriées en sous-thèmes : Storytelling et Format; Chatbot Design, Contenu.
Après enquête, les résultats des motivations à utiliser un chatbot peuvent être synthétisés comme suit (TABLEAU 5.5)
Source : Følstad, A., Brandtzaeg, P. (2017).
Dans leur conclusion, Følstad, A., Brandtzaeg souligne que l'utilisation des chatbots s'est révélée moins importante qu'espéré. La plupart des chatbots sous étude ne remplissent pas les besoins des usagers.
2.1.8 Deloitte "Chatbots Point of Views" (2018), Hollande, observe l'utilisation des robots et préconise leur utilisation du fait du développement rapide de l'IA et des nouvelles opportunités offertes pour l'expérience client. Le collectif d'auteurs relève l'impact du chatbot pour :
1. Améliorer l'acquisition de clients (grâce à l'interface de chat).
2. Augmenter les revenus par utilisateur.
3. Réduire le taux de désabonnement (grâce à une assistance 24h/24, 7j/7).
4. Minimiser les coûts de service (le ROI est considéré comme potentiellement élevé).
5. FAQ Chatbots (il s'agit du chatbot le plus simple mais il sert à recevoir les questions, les interpréter et leur donner une réponse la plus pertinente possible).
6. Assistant virtuel (il s'agit d'un chatbot intelligent qui permet des recherches et permet la transmission de données personnelles).
7. Agent virtuel (c'est le chatbot le plus intelligent qui peut remplacer un employé.
Il est capable de dialoguer, de suivre des processus complexes et des protocoles de sécurité).
Deloitte propose la représentation graphique suivante pour illustrer cette évolution liée aux progrès de l'IA (TABLEAU 5.6) :
Source : Deloitte Digital 2018, The Netherlands, in "Chatbots Points of View", p. 12.
2.1.9 Dan Shewan (2021), journaliste anglais spécialiste des contenus Web pour des journaux tels que The Guardian, The Independant, etc., a publié sur son blog17 un article détaillant les dix Chabots les plus innovatifs sur le Web. Parmi les critères utilisés pour cette sélection, Shewan évoque les progrès dans le "machine learning"
et les technologies conversationnelles : "Today's chatbots are smarter, more responsive, and more useful – and we're likely to see even more of them in the coming years." Le classement, nécessairement subjectif, de Shewan permet d'illustrer les segments d'activités qui ont déjà expérimenté la technologie Chatbot à des fins marketing et de positionnement de la marque auprès de jeunes audiences en particulier :
1. Endurance : "A Compagnion for Dementics Patients" (segment Santé).
2. Casper : "Helping Insomniacs Get Through the Night (segment Santé).
3. Disney : "Solving Crimes with Fictionnal Characters" (segment Divertissement).
4. Marvel : "Guarding the Galaxy with Comic-Book Crossovers" (segment Divertissement).
5. UNICEF : "Helping Marginalized Communities Be Heard" (segment agence Nations Unies/Enfance).
6. MedWhat : "Making Diagnoses Faster" (segment Santé).
7. Roof Ai : "Generating and Assigning Leads Automatically" (segment Immobilier).
8. NBC : "Helping Newshounds Navigate the Headline" (segment Media).
9. Unilever : "Raising Awarness with Brand Mascots" (segment Marque).
17 https://www.wordstream.com/blog/ws/2017/10/04/chatbots
10. ALICE : "The Bot That Launched a Thousand… Other Bots" (segment High Tech en référence à l'acronyme A.L.I.C.E signifiant Artificial Linguistic Internet Computer Entity, créé par Dr Richard Wallace en 1995 et
considéré comme le Bot fondateur de tous les robots recourant à l'intelligence artificielle),
On relèvera que Shewan n'inclut qu'un seul Chatbot de référence pour ce qui concerne le segment Media, en l'occurrence la NBC, groupe audiovisuel américain qui s'est bâti autour du réseau hertzien NBC Television, et diffuse des contenus tant en anglais qu'en espagnol. Deux groupes du segment Divertissement, Disney et Marvel, recourent également aux technologies Bots pour capter l'attention des jeunes audiences.
L'observateur des médias François Mariet, note sur la base d'une analyse de données portant sur 22'000 entreprises américaines dont 11'548 parmi les plus récentes que ce sont les détaillants qui semblent bénéficier le plus de l'utilisation des chatbots :
Tableau 5.7 : Chatbots aux États-Unis par principaux segments d'activités
"We believe that helping is the new selling" selon l'un des patrons de Heyday, entreprise canadienne qui parie sur l'aide aux clients pour divers fournisseurs en recourant aux Bots tout finissant par passer la main à un humain quand cela s'avère nécessaire. "Exceptional CX sells" définit le message de la plateforme Heyday qui combine les atouts de la conversation Ai et ceux de la touche humaine afin de fournir la meilleure des expériences client. L'objectif est de gagner du temps et de la performance.
Le Département américain de la recherche et de la statistique18 a réalisé une enquête en novembre 2020 pour déterminer auprès des entreprises potentiellement utilisatrices de chatbots leurs principales motivations :
Tableau 5.8 : Raisons motivant les entreprises américaines à recourir au chatbot
Source : Statista, USA, rapport F. Mariet mai 2021.
Les réponses mettent en exergue le gain de temps, la résolution de problèmes ou encore le fait de fournir des réponses explicites. Les chatbots offrent d'autres solutions tels que s'inscrire sur une liste d'envoi (mailing list), trouver des idées d'achat et identifier un produit, effectuer une réservation, etc.
Les gains sont à la fois ceux de l'utilisateur du chatbot, qu'il s'agisse d'un client ou d'un fournisseur. Ils peuvent, grâce au chatbot, améliorer considérablement le service rendu tout en améliorant la situation économique. Le centre de recherches Forrester a publié en 2017 un rapport19 intitulé "The Top 10 Chatbots for Enterprise Customer
18 https://www.statista.com/statistics/818844/ways‐in‐which‐customers‐predict‐they‐would‐use‐a‐chatbot‐us/
19 https://engagecxsales.com/wp‐content/uploads/2019/05/73616814‐b5d8‐45e0‐b9ca‐
b4b792f21f89_The_Top_10_Chatbots_Forrester.pdf
Service". Les principales raisons motivant le recours à la conversation automatisée sont les suivantes :
Tableau 5.9 : Bénéfices attendues des interactions liées au chatbot
L'orientation des chatbots développés aux États-Unis peut être assimilée à une approche de gamification. Comme l'a relevé Dan Shewan (voir 2.9), le recours au jeu caractérise le segment Divertissement (Disney, Marvel) mais aussi Media (NBC). La gamification offre l'avantage d'atteindre la cible des jeunes clients/audiences et d'être facile d'utilisation. Le chatbot est assimilable à un outil "passe-partout" qui répond à plusieurs personnes à la fois (scalability). Etant capable de mesurer et de mémoriser les goûts et les dégouts de l'utilisateur-trice, le chatbot apprend et tient compte de ces préférences.
3. Enquêtes sur les usages et comportements digitaux
3.1 Institut Reuters, Galan & al. (2019) "How young people consume news". Cette enquête part du constat que de moins en moins de jeunes consomment les sources d'information traditionnelles (Mainstream Media : TV, radio, presse écrite). À la place, le jeune public passe plus de temps sur les réseaux sociaux et les plateformes de divertissement. Ce qui entraîne une rupture du lien mais aussi une distorsion de la perception des contenus en lien avec l'actualité.
Les médias traditionnels peinent à atteindre la population en-dessous de 35 ans. Les attentes de ces audiences jeunes sont distinctes, tout comme le sont leurs motivations, habitudes et usages. Ces changements s'observent également dans la manière d'aborder et de consommer les informations d'actualité.
L'étude de Galan & al. pour l'Institut Reuters apporte un aperçu sur les modes de consommation, les attentes et les comportements des jeunes au Royaume-Uni et aux États-Unis en lien avec les médias traditionnels et les actualités. Plusieurs types de données ont été récoltés et analysés : suivis numériques, entretiens à domicile, usage d’un agenda digital chez les participants, discussion entre participants et des amis (friendship trios) complétés par une analyse sémiotique liée à la consommation d’actualités.
Deux questions centrales sont formulées au départ de l'enquête :
A. Comment les jeunes consomment-ils l'information?
B. Comment les médias attirent-il les jeunes ?
Les réponses permettent de dégager les observations suivantes :
1. Les jeunes consomment l'actualité en fonction de leurs propres besoins personnels. Ces besoins sont reliés à leurs propres motivations et intérêts.
2. La valeur d'une actualité ou d'une information dépend de trois variables : le moment, la personne et le support.
3. Les médias ne présentent pas assez de contenus dont les thématiques correspondent aux intérêts et aux motivations personnels des jeunes.
4. Parmi les thématiques majeures relevées au cours de l'enquête, les facteurs de motivation pour les jeunes sont : le progrès et le plaisir (enjoyment) dans leurs vies. Le terme de "progrès" est associé au statut social, à l'identité, à la formation. Le terme de "plaisir" est associé au divertissement, au passe-temps, à ce qui suscite de la passion.
5. Les autres thématiques d'intérêt observées sont : Infotainment, lifestyle, culture, dimension locale, bloggers, vloggers, etc. Ces thématiques ne sont pas les points forts des médias traditionnels.
6. Les médias n'exploitent pas suffisamment les nouveaux formats issus des nouvelles technologies. Des répondants relèvent un manque de cohérence entre le contenu et la plateforme.
7. La plupart des médias ne sont pas désignés comme étant utiles, intéressants ou amusants. Les jeunes s'expriment sur l'actualité en distinguant : ce que je devrais savoir, ce qui est utile, ce qui est intéressant et ce qui est amusant à
