Image à la Une : Pixel True – Dribble
Le Design Conversationnel est le fait de concevoir une conversation entre l’humain et la machine. Cette interaction doit être naturelle et pertinente. L’objectif est de créer une expérience utilisateur positive lors des échanges avec un Chatbot ou un assistant vocal. L’UX Conversationnel consiste donc à élaborer des dialogues pour rendre l’interface conversationnelle utile, utilisable et agréable. La prise en compte du Conversation Design s’intègre dans une stratégie UX globale, selon la méthode de l’UX Design.
Le Design Conversationnel, c’est quoi ?
Conversation Design (CxD)
Le Design Conversationnel, c’est la conception de conversations naturelles entre un utilisateur et un système. Cette communication interactive humain-machine doit être fluide et efficiente. Les termes anglais Conversational Design ou Conversation Design (CxD) sont aussi utilisés. Les échanges de propos et d’informations personne-machine peuvent se faire à l’oral ou à l’écrit.
Crédit image Chatbot – Mimos – Dribble
L’assistant conversationnel ou agent conversationnel
L’assistant conversationnel ou agent conversationnel est de plus en plus présent dans notre environnement, du e-commerce au monde de la santé. Sa mission est d’aider l’utilisateur à accomplir des tâches simples ou complexes en s’appuyant sur le langage. Le robot informatique échange avec les utilisateurs et les clients sur différentes plateformes et canaux d’échange. Concevoir un bot agent conversationnel revient à construire une intelligence artificielle aux capacités plus ou moins étendues.
Crédit image Chatbot Babe – Jess Rose Clark – Dribble
Le bot agent conversationnel et l’UX
L’utilisation de ces robots peut améliorer l’expérience utilisateur ou lui nuire, d’où l’essor de l’UX Conversationnel. Les designers spécialisés dans ce domaine doivent répondre à de nombreux défis pour optimiser la communication. Les intentions de l’utilisateur, ses besoins, le contexte d’utilisation et les contraintes technologiques déterminent l’expérience conversationnelle. C’est la CUX ou Conversational User eXperience.
Crédit image The Answer Robot – Emojoez – Dribble
CUX ou Conversational User eXperience
Cathy Pearl, Head of Conversation Design Outreach chez Google, donne sa définition du Design Conversationnel :
« Enseigner aux ordinateurs comment communiquer davantage comme des humains, et non l’inverse. »
Définitions : Design conversationnel / Conversation Design
Trois autres définitions du design conversationnel sont intéressantes pour appréhender le sujet :
- « C’est un langage de design basé sur la conversation humaine (tout comme le Material Design est un langage de design basé sur le papier et le crayon). Plus une interface exploite la conversation humaine, moins il faut apprendre aux utilisateurs à l’utiliser. Il s’agit d’une synthèse de plusieurs disciplines de design, notamment la conception d’interfaces utilisateur vocales, le Design d’Interaction, le Visual Design, le Motion Design, l’Audio Design et l’UX Writing. »
Google Conversation Design Guidelines
Ci-dessus, Rafael Arar, Designer & Researcher IBM reprend le diagramme des Différents disciplines de l’UX de Dan Saffer et intègre le Conversation Design. Source : Applying Science to Conversational UX Design
- « Le Conversation Design est la pratique qui consiste à rendre les assistants IA plus utiles et plus naturels lorsqu’ils parlent avec des humains. Cela englobe la compréhension de la technologie, de la psychologie et du langage pour créer des expériences centrées sur l’humain. » Conversation Design Institute.org
- « Le design conversationnel est un design véritablement centré sur l’humain, à chaque étape. Il n’y a pas de “next big thing”, seulement la prochaine étape dans une histoire qui se déroule et qui montre comment les gens utilisent la technologie pour être plus eux-mêmes. »
Erika Hall, consultante en design et développement web
Histoire des interfaces conversationnelles
En matière de conception de produits numériques, l’interface conversationnelle est à la mode. Les GAFAMI (Google Amazon Facebook Apple Microsoft IBM) ont contribué à sa popularité. Faisons un petit état des lieux historique des Conversational UI (User Interface) :
- 1952 : Audrey, conçue par les chercheurs du Bells Lab, ne comprend que les chiffres et ne reconnaît qu’une voix.
- Années 1960 : L’IBM Shoeboxordinateur capable de faire de la reconnaissance vocale, identifie 16 mots et des chiffres de 0 à 9. Le programme ELIZA, créé par Joseph Weizenbaum, fonctionne avec le filtrage par motif (Pattern Matching) pour reformuler les questions posées par des patients. C’est l’un des premiers programmes à tenter le test de Turing qui sert à déterminer la capacité d’une machine à imiter l’être humain.
- Années 1970 : Harpy Program, développé à l’université de Carnegie-Mellon, comprend jusqu’à 1000 mots et dispose du vocabulaire d’un enfant de 3 ans. Colossal Cave Adventure, conçu chez Bolt, Beranek & Newman (BBN), est un jeu textuel sur micro-ordinateur.
- Années 1990 : Dragon Dictate, est le premier logiciel de reconnaissance vocale vendu à des consommateurs (environ 9000 dollars). Clippy, le trombone de Microsoft, se charge d’aider l’utilisateur à écrire.
- Années 2010. Apple présente Siri, application informatique de commande vocale. Victoire de Watson (IBM) à Jeopardy! contre des concurrents humains. Naissance de Google Now, assistant personnel intelligent sur Android et IOS. Cortana est développé par Microsoft. Amazon Echo et Alexa voient le jour, Google Home et Genie XI (Alibaba) également.
Enfin, le MetaBot se développe en ce moment. Ce n’est pas à proprement parler un agent virtuel conversationnel, mais un point de contact relié aux autres chatbots. Cet assistant universel doit fluidifier l’expérience-client ou utilisateur en interrogeant les bots existants.
Chatbots, callbots, voicebots… quelles différences ?
Il existe différents types d’agents conversationnels en fonction des usages client ou utilisateur :
- Chatbot : assistant virtuel, textuel ou à interface vocale. Le mot renvoie plus souvent à un dialogueur auquel les utilisateurs s’adressent avec un clavier de saisie textuelle. On le rencontre typiquement sur une messagerie instantanée.
- Voicebot : agent logiciel qui s’exprime toujours oralement via différents canaux (enceintes connectées, smartphones, objets connectés…). Il fait appel au traitement automatique du langage naturel (TALN).
- Callbot : serveur vocal sur téléphone mobile ou fixe, chargé de traiter les demandes ou de répondre aux questions fréquentes.
- Bot conversationnel : robot logiciel exploitant l’intelligence artificielle et le langage naturel (TALN : Traitement automatique des langues), capable de converser avec un humain, oralement ou par écrit.
- Agent conversationnel : robot logiciel capable de converser avec un humain (TALN : Traitement automatique des langues), représenté visuellement par un avatar.
- Agent virtuel : robot logiciel représenté visuellement par un avatar, le plus souvent d’apparence humaine, tenant lieu d’interface d’un centre de relation client
Distinction entre Voicebots et assistants personnels intelligents
Parfois une distinction est opérée entre les Voicebots et les assistants personnels intelligents. Le Voicebot désigne alors tout robot utilisant la voix (et non le texte), le Callbot étant une catégorie de Voicebot. L’assistant personnel intelligent devient l’assistant oral intégré à un objet connecté. Ces robots sont aussi surnommés Conversational AI (Artifical Intelligence).
Différentes techniques informatiques et processus sont employés pour reconnaître les langages et mots-clés afin de répondre aux requêtes :
- NLP (TAL ou TALN) : Natural Language Processing, traitement naturel du langage
- NLU (ou NLI) : Natural Language Understanding, interprétation en langage naturel
- ASR: Automatic Speech Recognition, reconnaissance automatique de la parole
- TTS : Text-to-speech, du texte écrit aux mots parlés, émettre une parole artificielle à partir d’un texte rédigé
- STT : Speech-to-text, processus inverse, réponse formulée à partir d’une parole reçue
Priyanka Vergadia, Developer Advocate chez Google, explique ces nuances ainsi que la différence entre Machine Learning et Deep Leaning :
D’après le Microsoft Voice Report 2019, l’adoption des assistants numériques, en particulier vocaux, est grandissante parmi les consommateurs. Les entreprises ont donc tout intérêt à les intégrer dans leur stratégie marketing. Le phénomène s’est encore accentué, aux États-Unis, avec la pandémie de coronavirus. C’est ce que révèle une étude produite par la société Interactions LLC en mai 2020, The Coronavirus is Changing Consumer Confort with AI (le coronavirus transforme le confort des consommateurs avec l’IA). Néanmoins de nombreuses expériences conversationnelles restent désagréables ou frustrantes.
Comment concevoir une interface conversationnelle optimale ?
Crédit image – Build a Chatbot – Solene Sanie – Dribble
Le processus de conception, en design de conversation, respecte les étapes suivantes :
- Définir l’objectif, les raisons de créer le bot, ce qu’il apporte à l’entreprise et aux utilisateurs (en B2B ou B2C)
- Comprendre les utilisateurs finaux avec des recherches (UX Research): focus group, interviews etc. Si la future interface est une VUI (Voice User Interface), le concepteur peut aussi utiliser des techniques de psycholinguistique inspirées du Speech Shadowing.
- Analyser les besoins et développer l’empathie: cartographie des usages linguistiques, compréhension du parcours utilisateur pour organiser le parcours conversationnel…
- Créer le persona de l’utilisateur, à partir des études qualitatives et quantitatives, des Insights découverts préalablement, et rédiger les scénarios associés aux tâches.
- Réaliser le persona du Chatbot: le degré d’humanisation de l’assistant conversationnel est discuté. Il faut qu’il y ait affordance tout en contrôlant le design émotionnel. Le robot incarne généralement la marque donc le Tone of Voice doit être cohérent.
- Rédiger des dialogues et des scénarios, puis modéliser le flow chart ou flux de conversation. C’est l’équivalent de la maquette du produit numérique.
- Réaliser un prototype plus ou moins abouti selon les choix de l’équipe, le budget, etc.
- Évaluer l’utilisabilité avec des tests utilisateurs et améliorer le programme avec des itérations
Arbres décisionnels et structure du Chatbot
On associe fréquemment arbres décisionnels, ou arbres de décisions, et structure du Chatbot. Chaque branche de l’arbre est un choix possible dans une situation donnée et correspond au flux. C’est aussi un moyen de travailler en collaboration avec les développeurs.
Arbre de décisions pour le Chatbot d’un restaurant : Chatbotslife
Certains spécialistes considèrent que l’arbre décisionnel réduit la liberté et le degré de contrôle de l’utilisateur sur la machine. Maaike Coppens, experte en UX Design vocal, conseille d’avoir davantage recours aux Voice Design Sprint (VxDS). Les étapes de cet atelier UX, adapté du Design Sprint, sont basées sur le modèle du triple diamant (pensée convergente et pensée divergente) :
- Jour 1 : Définition et compréhension, en équipe pluridisciplinaire, des problématiques et objectifs, partage des connaissances, réflexions sur les cas d’usage…
- Jour 2: Conversation, échanges et écriture du flow et d’un storyboard de l’expérience
- Jour 3: Prototypage avec mise en place d’un Framework
- Jour 4: validation en réalisant des tests d’utilisabilité
Voice first
Avec le succès des assistants vocaux, l’expression « Voice First » devient récurrente. Ce serait l’avenir du « Mobile First ». En réalité, tout dépend des produits ou services proposés. D’une part, le développement d’interfaces utilisateur conversationnelles comporte des contraintes. D’autre part, les utilisateurs sont parfois agacés par ces robots ou inquiets vis-à-vis des enjeux éthiques.
Bonnes pratiques de Design Conversationnel et outils
Quelques conseils pour concevoir une expérience conversationnelle de qualité :
- Ne pas négliger la recherche UX pour identifier les besoins des utilisateurs
- Lire les textes à voix haute pour contrôler la fluidité et la dimension conversationnelle
- Être concis pour ne pas perdre l’attention de l’utilisateur
- Définir le Happy Path ou Happy Flow : le parcours heureux attendu
- Prévoir le traitement des erreurs avec des messages d’aide. Tenir compte des Intents (intentions) imprévus avec une Fallback (réponse par défaut du bot n’ayant pas compris la question).
- Utiliser un ton engageant, qu’il s’agisse d’un texte ou d’une voix
- Respecter l’identité et le discours de la marque sur les différents canaux
- Être transparent (ceci est un assistant conversationnel, pas un être humain) et non intrusif (notion de Privacy)
- Tenir compte des limites du robot
- Être attentif au visuel et aux sons
L’interaction Designer Peter Hodgson insiste sur trois piliers :
- Le principe de coopération (respect des maximes de Grice)
- Le tour de rôle ou tour de parole
- La prise en compte des contextes d’utilisation
Quelques outils utiles pour la conception d’une interface conversationnelle :
- Botsociety
- Dialogflow
- Alexa Skills Kit
- Google Conversation Design Guidelines
- IBM Conversational UX Design Guidelines
Robert Moore, expert des systèmes conversationnels IBM, explique que le Design conversationnel actuel est l’équivalent du Design web en 1997. Autrement dit, c’est encore en balbutiement. Il présente aussi le NFC Pattern Language inspiré des travaux de l’architecte Christopher Alexander. Bob Moore explique enfin l’intérêt du Alma Design System (ADS) pour l’UX Conversationnel.
Formation et Métier : Conversational Designer
Le métier de Designer conversationnel étant récent, il existe peu de formations dédiées à cette activité professionnelle. En général, le Conversational Designer est un UX Designer ou un Designer Interactif qui s’est spécialisé, parfois après un cursus de linguistique. Expertise requise :
- Méthodes de Design UX (voir nos formations en UX Design)
- Design d’Interaction
- UX Writing et Copywriting
- Design émotionnel
- Architecture de l’information
- Connaissance des problématiques de data science
- Compétences en linguistique et en psychologie cognitive
L’UX/UI Conversation Designer doit avoir ces qualités humaines :
- Empathie
- Capacité à collaborer avec les équipes métiers
- Curiosité, désir d’expérimenter
- Créativité
Les UX Designers conversationnels peuvent être des consultants indépendants ou travailler en entreprise, agence web, association, etc.
Conclusion
Le Design Conversationnel s’inspire des conversations humaines pour permettre aux assistants virtuels et aux Chatbots de communiquer avec les utilisateurs. C’est une discipline relativement nouvelle et assez complexe. Il s’agit d’apprendre aux robots à répondre aux consommateurs et aux clients dans des contextes variés et sur de multiples supports. Cela implique de comprendre précisément les usages des utilisateurs. Les interfaces conversationnelles peuvent avoir un réel intérêt pour les entreprises et leurs clients. Il convient toutefois d’évaluer leur pertinence dans le contexte d’application tout en tenant compte des enjeux éthiques. La pratique du Conversation Design est encore peu encadrée et comporte une dimension expérimentale.
Bibliographie
- James Vlahos, Talk to Me: How Voice Computing Will Transform the Way We Live, Work, and Think, Eamon Dolan / Houghton Mifflin Harcou, 2019
- Heidi Culbertson, Maaike Coppens, Voice UX Workbook, 2020
- Oxana Gouliaéva, Éric Dosquet, von Moysann, La révolution des assistants vocaux : Comprendre les enjeux et réussir ses stratégies marketing, Dunod, 2020
- Robert J. Moore, Raphael Arar, Conversational UX Design: A Practitioner’s Guide to the Natural Conversation Framework, ACM Books, 2019
- Erika Hall, John Maeda (préface), Conversational Design, A Book Apart, 2018
- Rachel Batish, Voicebot and Chatbot Design: Flexible conversational interfaces with Amazon Alexa, Google Home, and Facebook Messenger, Packt Publishing, 2018
- Cathy Pearl, Designing Voice User Interfaces: Principles of Conversational Expériences, O’Reilly Media, 2016
- James Giangola, Voice User Interface Design, Addison Wesley, 2004
Lire aussi :