Un chatbot est un programme logiciel conçu pour mener une conversation avec un utilisateur humain via du texte ou de la parole, en simulant les schémas du dialogue naturel. Les chatbots vont de simples systèmes basés sur des règles qui associent des mots-clés à des réponses scriptées, en passant par des systèmes de dialogue statistiques, jusqu'aux chatbots modernes construits sur des modèles de langage de grande taille qui génèrent des réponses ouvertes. Le terme précède l'IA moderne basée sur l'apprentissage profond et a été appliqué aux bots de service client, aux assistants virtuels, aux applications compagnons et aux assistants généralistes tels que ChatGPT.
Historique
Le premier chatbot largement cité était ELIZA, écrit par Joseph Weizenbaum au MIT en 1966, qui utilisait une simple correspondance de motifs pour imiter un psychothérapeute rogérien et a convaincu certains utilisateurs qu'ils parlaient à un auditeur compréhensif, une réaction que Weizenbaum a trouvée troublante et sur laquelle il a écrit plus tard de manière critique. Les décennies suivantes ont produit PARRY (1972), simulant un patient atteint de schizophrénie paranoïde, et A.L.I.C.E. (1995), un chatbot basé sur des règles qui a remporté le prix Loebner à plusieurs reprises. Les chatbots commerciaux ont proliféré dans les années 2010, alors que les plateformes de messagerie et les assistants vocaux tels que Siri et Alexa ont ajouté un dialogue scripté basé sur la classification d'intentions. La catégorie a été transformée par le lancement de ChatGPT en novembre 2022, construit sur une version de GPT-3.5 affinée avec apprentissage par renforcement à partir de retours humains, qui a remplacé les flux scriptés par un modèle généraliste capable de conversations ouvertes, cohérentes et multi-tours, et aurait atteint 100 millions d'utilisateurs en deux mois, soit la croissance la plus rapide jamais enregistrée pour une application grand public.
Architecture
Les premiers chatbots reposaient sur des règles écrites à la main, des arbres de décision ou une correspondance de mots-clés, comme dans ELIZA ; les systèmes ultérieurs ont ajouté une compréhension statistique du langage naturel pour classer l'intention de l'utilisateur et remplir des paramètres pour des tâches étroites telles que la réservation d'un vol. Depuis le début des années 2020, la plupart des chatbots généralistes sont construits sur des modèles basés sur transformeurs entraînés par pré-entraînement à grande échelle sur des corpus de texte et alignés sur les préférences humaines via l'apprentissage par renforcement à partir de retours humains. De nombreux chatbots de production ajoutent un prompt système pour définir la personnalité et les contraintes, et certains utilisent la génération augmentée par récupération pour ancrer les réponses dans des documents externes plutôt que de se fier uniquement à ce que le modèle a mémorisé pendant l'entraînement.
Réception et critiques
Les chatbots ont soulevé des préoccupations récurrentes : les utilisateurs anthropomorphisent des systèmes qui ne les comprennent pas, parfois appelé l'effet ELIZA ; hallucination d'informations fausses énoncées avec assurance ; et, pour les chatbots de type compagnon, des inquiétudes concernant la dépendance émotionnelle, en particulier chez les jeunes utilisateurs. La propre réaction de Weizenbaum à ELIZA a anticipé une grande partie de ce débat ultérieur. Les partisans soulignent l'utilité des chatbots pour le support client, l'éducation, l'accessibilité et comme interface en langage naturel vers des logiciels complexes, un rôle qui s'est élargi à mesure que les chatbots ont acquis l'utilisation d'outils et sont devenus une base pour des systèmes plus larges d'IA conversationnelle et d'agents IA.