1. Pouvez-vous nous présenter votre start-up ?

WEBOTIT est une plateforme de commerce conversationnel qui permet de développer des  chatbots (assistants virtuels intelligents- avec paiement intégré), imaginée il y a maintenant 5 ans. Le principe est d’écrire à une marque par messagerie (WeChat, WhatsApp, Messenger, site internet, voir même en magasin en scannant un QR code/une puce NFC) avec l’idée de pouvoir se faire recommander des produits et de les payer directement dans la conversation avant de se les faire livrer.  Nous intervenons sur le paiement, mais aussi sur le parcours d’achat.

Deux approches constituent ainsi le cœur du projet : celle de la relation client (apporter les bonnes réponses aux questions des clients, et ce 24/7) ainsi que la partie transactionnelle (recommander les bons produits selon les besoins clients et encaisser des paiements).

Nous avons développé la partie bancaire avec le GIE Carte bancaire. Ils ont été d’un très grand soutien sur le projet du « paiement en conversation ». Pour la partie transactionnelle, les algorithmes enregistrent la donnée produite et l’enrichissent. Ensuite, il ne reste plus qu’à brancher les API (Application Programming Interface). Pratiquement toutes les étapes ont été automatisées. Par conséquent, les développeurs travaillent essentiellement sur l’amélioration technique de la plateforme. Des ingénieurs spécialisés en linguistique interviennent également ; la double casquette « ingénieur-linguiste » est très recherchée parce que les chatbots et leur efficience dépendent aussi des termes linguistiques utilisés, notamment dans le choix des verbes et des mots. Chez Webotit nous avons pris le parti de miser sur la psycholinguistique c’est-à-dire d’utiliser la langue pour influencer positivement le comportement des utilisateurs de nos chatbots.

2. Quels sont vos clients ? Qu’est-ce que vous leur proposez ?

Nous collaborons avec différentes enseignes de grande distribution, de nombreuses marques et des assureurs/mutuelles c’est le cas avec Leroy Merlin qui offre des catégories de produit sur lesquelles les vendeurs ne devraient pas avoir à intervenir dans le conseil aux clients. Un dialogue par chatbot suffit à conseiller dans l’achat d’une simple ampoule et évite de mobiliser un vendeur. Cette enseigne est à la recherche, comme beaucoup d’autres, de solutions pour contrôler la masse salariale sans pour autant pénaliser l’expérience vécue par le consommateur.

Il y a deux ou trois ans, nous avions essayé d’approcher les banques, mais nous n’avions pas encore la maturité suffisante. Nous pourrions, à l’heure actuelle, être en partenariat avec des banques qui offrent à leurs clients des systèmes de paiement en e-commerce. Je pense notamment à BNP Paribas qui propose ce type d’offres. Ces partenariats étant  cependant souvent très longs à monter et à déployer à grande échelle, nous préférons dans un premier temps les aider à améliorer leur relation client.

Nous travaillons également beaucoup avec des assurances ou des mutuelles. Pour elles, il y a un vrai enjeu de réduction des coûts de production. Lors du démarrage du projet, on leur propose d’automatiser à 30 % (peut-être que nous monterons à 45-50%) le traitement de tous les actes de gestion. Pour les assurances, c’est très intéressant, car elles ont la capacité de faire des économies importantes : au lieu de mettre en place une expertise, pour les petits montants, il est en réalité plus rentable de laisser le robot traiter la demande et rembourser le client. De plus en plus d’assurances ont d’ailleurs recours à ce système aux états unis et nous leur proposons de déployer cette innovation sur le marché français.

3. L’IA se base sur l’agrégation des données et leur archivage. Mais comment voyez-vous l’évolution de votre technologie ? De votre secteur d’activité ?

Quand nous avons lancé WEBOTIT, il y a cinq ans, 30 % des questions étaient traitées par le robot. Maintenant, lorsqu’un client arrive chez nous et que son secteur d’activité est inconnu du robot, celui-ci est capable dès la fin du premier mois de répondre à 80 % des questions. Après un an d’utilisation, nous dépassons les 90% de bonnes réponses (chez certains clients ce sont même 95% des conversations qui sont automatisées de bout en bout).

On explique cette évolution par le fonctionnement même de l’intelligence artificielle qui capitalise sur les données agrégées au travers des millions de discussions échangées sur notre plateforme depuis 5 ans.

Il y a deux innovations majeures sur lesquelles nous travaillons actuellement. La première s’apparente surtout à de la prospective. Nous essayons d’explorer les possibles avec le métavers et l’idée d’un « vendeur virtuel web3» . Au vu des évolutions actuelles avec de grandes enseignes qui achètent des terrains pour des magasins dans le métavers, on peut imaginer que d’ici deux ou trois ans ces mêmes enseignes auront besoin de vendeurs virtuels. C’est une intuition, mais je crois en sa validité. À plus court terme, nous travaillons sur des prototypes de robots capables de générer eux-mêmes des réponses, sans recourir à un stock de réponses pré-enregistrées. L’avantage de cette avancée technologique serait de pouvoir créer des réponses plus authentiques pour nos services de conseil. Prenez l’exemple de quelqu’un qui cherche à acheter une télévision à la FNAC, mais hésite entre deux modèles. Deux solutions se présentent à nous. Dans le premier cas, le robot envoie au client les fiches caractéristiques des deux télévisions. Dans le deuxième cas, on recourt à ce qu’on appelle le NLG, natural language generation. Ce processus permet de produire un argumentaire détaillé et convaincant. Les chatbots et autres conseillers virtuels sont là pour rester !