Wells Fargo teste un assistant intelligent

Aujourd'hui, toutes les institutions financières parlent d'assistants intelligents, capables de satisfaire instantanément les attentes de leurs clients. Hélas, rares sont celles qui ont transformé les discours en acte. Wells Fargo est l'une d'elles et même si les capacités de son « chatbot » sont encore limitées, il lui offre un espace d'apprentissage essentiel.
En avril dernier, la banque américaine a en effet lancé une expérimentation auprès de 5 000 clients et collaborateurs, leur proposant d'interagir avec leurs finances personnelles par l'intermédiaire d'un agent virtuel installé dans Facebook Messenger. Reposant entièrement sur une interface conversationnelle (par échange de messages textuels), celui-ci est en mesure de répondre à des questions diverses sur leurs comptes courants et de carte, ainsi que la localisation des agences et des distributeurs.
Derrière la simplicité apparente – qui n'interdit pas quelques raffinements, tels que, par exemple, une recherche des agences accessibles aux handicapés ou une analyse du total des dépenses de restaurant sur un mois –, le qualificatif d'« intelligent » est tout de même justifié par la faculté du système à apprendre les habitudes de son utilisateur (telles que ses tics de langage) et à prendre en compte le contexte des échanges. Et l'assistant connaît ses limites et passe la main à un humain, si nécessaire.
Naturellement, Wells Fargo a d'autres ambitions pour son « chatbot », qu'elle perçoit même comme une possible révolution de l'expérience client, en permettant au consommateur d'accéder plus facilement et plus rapidement aux services bancaires. En perspective, il deviendrait le moyen idéal de délivrer les informations « dans l'instant », contribuant à une prise de décision éclairée, en toutes circonstances.

Mais, avant d'en arriver là, il reste à valider un certain nombre d'hypothèses. La première d'entre elles est, évidemment, de confirmer la faisabilité « technique » du projet et, surtout, la fiabilité de l'automate. Outre l'importance de la qualité de la reconnaissance du langage naturel (gage essentiel d'un dialogue sans frustration), il ne peut être question de déployer à grande échelle un outil qui fournirait des informations erronées ! Il est vrai que cette phase de qualification peut être réalisée en interne, sans sortir de la banque.
En revanche, ce qui requiert impérativement de mettre la solution entre les mains de vrais clients est la vérification d'un deuxième postulat : l'appétence des consommateurs pour un assistant intelligent. Après tout, ce n'est pas parce que Facebook à 2 milliards d'utilisateurs et qu'une majorité de jeunes est adepte de Messenger que le succès est assuré. Rien ne vaut donc un test en conditions réelles pour évaluer s'ils s'approprient un « chatbot » bancaire dans leur messagerie favorite et comment ils l'utilisent.
Pour les entreprises qui se targuent de concepts de « design thinking », de « lean startup », de méthodes agiles…, une telle approche devrait être un automatisme. Comment se fait-il alors que la plupart des projets du même genre restent confinés en laboratoire ? À trop laisser fermenter les idées dans un espace clos, le besoin du client risque d'être perdu de vue… surtout s'il n'est pas même avéré en premier lieu.