Chatbots, UX et santé numérique

Introduction

En tant que logiciels, les chatbots reconnaissent les messages textuels ou vocaux d’un utilisateur et y répondent de manière appropriée. En raison de la complexité du traitement du langage naturel, l’utilisateur est souvent limité à un ensemble de commandes disponibles. Dans les applications de type messagerie, il les sélectionne au moyen d’une interface graphique. Les chatbots peuvent aussi être considérés comme une étape évolutive dans la conception et le développement de l’interaction humain-machine. Alors que la métaphore habituelle du bureau a remplacé la ligne de commande il y a des décennies, la convergence actuelle des technologies mobiles intelligentes et de la puissance de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique permet de commander les ordinateurs de façon conviviale par le langage naturel. Le langage peut être pensé comme une interface utilisateur naturelle (NUI). Le mot « naturel » implique la possibilité de tirer parti des aptitudes innées de l’utilisateur, en réduisant l’écart entre le novice et l’utilisateur de longue date. Les chatbots en tant que NUI « exploitent » donc « le potentiel des technologies modernes pour mieux refléter les capacités humaines » (Wigdor & Wixon, p. 10), en abaissant sensiblement les barrières à l’entrée, les coûts et le temps consacré à l’apprentissage d’un nouveau produit ou service. Comparé à la réalité virtuelle ou à la Kinect de la Xbox, l’appel de Wigdor et Wixon à utiliser les technologies d’entrée modernes ne joue pas un rôle central dans le développement des chatbots ; leur potentiel d’accélérer la pleine intégration de la technologie dans nos vies et de tenir la promesse de l’informatique ubiquitaire est cependant bien présent. Avec les chatbots, nous sommes au seuil d’un nouveau changement de paradigme, de la conception de mises en page graphiques vers des logiciels propulsés par l’IA, où la conversation est à la fois le médium et le contenu des expériences utilisateur. Nous pouvons l’appeler une « interface conversationnelle » (Knight 2016).

L’essor des chatbots

Les chatbots représentent le point où se croisent deux traits marquants de la culture humaine : l’accent mis sur l’expression verbale, propre à l’être humain, et la logique postindustrielle de la conception et de la production, structurée autour de la livraison juste à temps, du contenu personnalisé, de la communication individuelle et de l’adaptation au contexte immédiat. Nous retrouvons tous ces traits dans n’importe quelle conversation ordinaire. La dimension conversationnelle des chatbots est également soulignée par l’industrie. Satya Nadella et Microsoft ont annoncé leur engagement en faveur des chatbots, déclarant que leur essor « est inévitable » (Pall), et décrivent « la conversation comme plateforme » (Microsoft News Center). Les qualités décisives pour une conversation réussie sont, entre autres, la sensibilité aux indices contextuels et la fourniture d’un contenu qui ait du sens et soit utile.

La technologie numérique et les designers répondent à ces exigences depuis les débuts de l’informatique personnelle. Le domaine de l’interaction humain-machine, ou HCI, est né du besoin d’étudier et de proposer des solutions pour faciliter l’usage de la technologie informatique. Au cours de sa première vague, le champ de la HCI a fait progresser la compréhension des aspects cognitifs de l’usage de l’ordinateur, qui s’est finalement concrétisée dans les lignes directrices et les recommandations de l’ingénierie de l’utilisabilité. Après l’avènement de l’informatique mobile — que la culture grand public associe largement au lancement de l’iPhone d’Apple en 2007 —, le champ de la HCI comme les designers d’interaction ont dû prendre en compte les dimensions temporelles et spatiales de l’usage de la technologie, acceptant ainsi les changements plus larges de la relation humain-ordinateur, où la technologie est passée de la périphérie des domaines spécialisés de résolution de problèmes à une position centrale d’artefact culturel. Les applications, que les développeurs façonnaient en pensant au contexte et aux expériences mobiles, ont commencé à dominer. Les designers web ont réagi en conséquence, en découvrant le mélange de technologies front-end et de fonctionnalités prises en charge par les navigateurs qui a permis à la plateforme Web de devenir « responsive », c’est-à-dire de s’adapter à la variété des navigateurs, des tailles d’écran et des différentes capacités contextuelles des appareils. La preuve de concept elle-même a été présentée en 2010. Au cours des trois années suivantes, le concept est devenu une tendance, lorsqu’un site bien connu du secteur, Mashable, a proclamé 2013 l’année du responsive web design. L’adoption massive du responsive web design a coïncidé avec ce que montraient les données et les statistiques : c’est en 2012 que l’usage du smartphone a dépassé celui des ordinateurs de bureau et des ordinateurs portables (comptés ensemble).

Deux ans plus tard, un autre basculement s’est produit lorsque les statistiques ont montré que, pour la première fois, les utilisateurs aux États-Unis passaient plus de temps à utiliser des applications sur leurs appareils mobiles qu’à utiliser quoi que ce soit d’autre sur ordinateur. (Murtagh) Enfin, au premier trimestre 2015, une partie des fonctions mobiles, la messagerie, a éclipsé non seulement les autres applications mobiles, mais aussi les applications de réseaux sociaux. (BI Intelligence)

Les chatbots comme plateforme

Si la formule de Microsoft, « la conversation comme plateforme », souligne le caractère disruptif de l’interaction verbale avec l’IA sur un plan plus théorique, c’est-à-dire en décrivant un éventuel éloignement de la domination des interfaces graphiques, les chatbots en tant que plateforme ont déjà prouvé qu’ils constituaient un écosystème viable pour les affaires. Les chatbots sont donc la nouvelle musique numérique ou les nouvelles applications, et les équivalents des plateformes iTunes et App Store sont Facebook Messenger, Alexa d’Amazon, Skype, Telegram, Kik, Slack et d’autres solutions à venir parmi les plateformes ouvertes aux chatbots. Pour évaluer l’« économie florissante des bots », Business Insider résume son rapport sur les chatbots en affirmant que :

« Les chatbots pourraient être lucratifs pour les applications de messagerie et pour les développeurs qui créent des bots pour ces plateformes, de la même manière que les magasins d’applications sont devenus des écosystèmes rentables. » (Beaver)

Les entreprises technologiques citées proposent une liste de bots à la manière d’une boutique, à l’exception de Facebook et de son Messenger, qui n’a pas encore lancé sa propre boutique centralisée, bien que les profils d’utilisateurs de premier plan comme CNN ou Barack Obama offrent déjà une messagerie enrichie de chatbots, dont les capacités vont des actualités aux suggestions musicales.

Les chatbots dans la santé numérique

Le tournant de la santé numérique, qui remodèle les processus enracinés de la pratique médicale, a produit jusqu’ici de nombreux appareils intelligents équipés de biocapteurs, des applications mobiles qui analysent des données et d’autres services numériques. Si ces solutions offrent des données et des recommandations personnalisées, le véritable pas disruptif semble venir de l’interaction entre les nouveaux écosystèmes numériques et l’environnement ancien, bien que solidement établi, et nécessairement conservateur des systèmes publics de santé. C’est dans cette transition que les chatbots pourraient jouer un rôle de premier plan, en incarnant la fonction d’assistant virtuel qui comble le fossé entre patients et cliniciens.

Propulsés par l’IA et par des algorithmes d’apprentissage automatique, les chatbots devraient, selon les prévisions, faire économiser « des coûts de santé lorsqu’ils sont utilisés à la place d’un être humain, par exemple comme étape préliminaire pour aider à évaluer un état et à fournir des recommandations de soins personnels » (« The chatbot will see you now: AI may play doctor in the future of healthcare » 2016). Cette prévision est renforcée par les tentatives récentes et réussies d’automatiser le diagnostic de troubles de santé mentale par l’analyse des schémas de parole, avec un pouvoir prédictif de 100 %. (Bedi, et al. 2015)

Le champ de la santé numérique est déjà saturé de chatbots. L’entreprise Your.MD propose une solution de chatbot fondée sur des algorithmes d’apprentissage automatique et sur le traitement du langage naturel, qui prédit les probabilités entre symptômes et pathologies, analysées sur le fond du profil personnel de l’utilisateur. (« The chatbot will see you now: AI may play doctor in the future of healthcare » 2016)

TigerConnect propose une plateforme de messagerie sécurisée, chiffrée et conforme à la HIPAA ainsi que des chatbots, qui aident à favoriser la communication entre cliniciens et patients en assurant la gestion des dossiers EHR/EMR, des rendez-vous médicaux, de l’observance des patients, etc.

Un autre déploiement de chatbots très médiatisé est venu de l’annonce du National Health Service (NHS) au Royaume-Uni, qui entend tester en version bêta des chatbots avec Babylon, une start-up britannique de télémédecine qui permet des visioconférences avec des médecins, afin de « remplacer le NHS 111, une ligne téléphonique pour les cas non urgents, tenue par des employés de centre d’appels qui ne sont pas nécessairement des professionnels de santé ». (« UK’s NHS will test Babylon’s triage chatbot to replace non-emergency hotline » 2017)

Parmi beaucoup d’autres se distingue l’application KidsMD, fondée sur Alexa d’Amazon et créée en coopération avec le Boston Children’s Hospital. Contrairement aux solutions de chatbots mentionnées plus haut, qui reposent sur des messages textuels, KidsMD est une application de reconnaissance vocale, testée au domicile des patients ainsi qu’à l’hôpital. Les parents peuvent utiliser l’application pour obtenir des informations sur les maladies courantes et les traitements rapides, le tout étant sélectionné par des médecins et accessible dans le cloud. L’application aide aussi les médecins à prendre des notes et des photographies accompagnées de métadonnées essentielles pendant qu’ils opèrent. (Bailey 2016)

Conclusion

La quête de la santé numérique pour optimiser l’expérience d’engagement du patient (Patient Engagement Experience, PEx) et le processus général d’interaction avec les patients tirera le plus grand profit de l’adoption de chatbots et d’applications de reconnaissance vocale dans les cas où l’évaluation préliminaire est assez routinière pour être automatisée. Les possibilités de fluidifier la communication entre patient et médecin existent, comme nous avons pu le voir dans des exemples tels que KidsMD ou l’essai de Babylon avec le NHS au Royaume-Uni. Plus les chatbots seront employés dans tout l’univers numérique et mobile, plus ils deviendront familiers aux patients disposés à les essayer comme alternative. Le lien direct avec les médecins ne disparaîtra cependant pas, et il est actuellement mis en place dans plusieurs projets. Si la coopération entre Babylon et le NHS réussit, d’autres transformations majeures de la santé publique pourraient suivre, stimulant toute l’industrie de la santé numérique.

Au-delà des aspects techniques, les chatbots sont un service et, à ce titre, directement entrelacés avec les êtres humains, leurs compétences, leurs peurs, leurs préjugés et leurs capacités cognitives, ce qui signifie que les chatbots, comme tout service, doivent être conçus en pensant à l’être humain. On a dit que, du point de vue du design d’interface utilisateur, le développement de chatbots se soucie moins du visuel et se concentre davantage sur les dimensions narratives et conversationnelles. Les chatbots posent de nouveaux défis à toute la communauté HCI/UX, qui doit se réorienter vers la nouvelle plateforme. Nous pouvons donc nous attendre à un décalage entre les possibilités technologiques disponibles et les solutions de design appropriées, qui émergeront un peu plus tard, une fois que les designers auront testé et trouvé des patterns de design fonctionnels qui conviennent à toutes les parties prenantes.

Enfin, nous devons supposer que les cas d’usage extrêmes et les utilisateurs atypiques poseront des dilemmes majeurs en matière de questions éthiques et juridiques. Que devrait faire un chatbot dans le cas d’un patient mourant ? Quelles seraient les conséquences juridiques si un bug survenait et causait des dommages à la santé ? Ces questions sont pertinentes et seront, espérons-le, bientôt résolues, afin que la santé numérique soit rajeunie par une transformation numérique de plus, née cette fois des progrès de la recherche en IA.

Sources :

Bailey, Melissa. « “Alexa, pull those lab results”: A hospital tries out virtual assistants ». STAT. STAT, 20 juil. 2016. Web. 2 févr. 2017.

Bedi, Gillinder, Facundo Carrillo, Guillermo A. Cecchi, Diego Fernández Slezak, Mariano Sigman, Natália B. Mota, Sidarta Ribeiro, Daniel C. Javitt, Mauro Copelli et Cheryl M. Corcoran. « Automated analysis of free speech predicts psychosis onset in high-risk youths ». Npj Schizophrenia 1 (2015) : 15030. Web.

Beaver, Laurie. « CHATBOTS EXPLAINED: Why businesses should be paying attention to the chatbot revolution ». Business Insider. Business Insider, 27 sept. 2016. Web. 7 févr. 2017.

BI Intelligence. « Messaging apps are now bigger than social networks ». Business Insider. 20 sept. 2016. Web. 6 févr. 2017.

Hinman, Rachel. The mobile frontier: a guide for designing mobile experiences. Brooklyn, NY : Rosenfeld Media, 2012. Imprimé.

Knight, Will. « 10 Breakthrough Technologies 2016: Conversational Interfaces ». MIT Technology Review. MIT Technology Review, 3 mars 2016. Web. 1er févr. 2017.

Microsoft News Center. « Microsoft outlines intelligence vision and announces new innovations for Windows 10 ». News Center. S. l., s. d. Web. 6 févr. 2017.

Murtagh, Rebecca. « Search Engine Watch Mobile Now Exceeds PC The Biggest Shift Since the Internet Began Comments ». Searchenginewatch.com. S. l., 8 juil. 2014. Web. 6 févr. 2017.

Pall, Gurdeep. « Progress in the shift to conversational computing ». The Official Microsoft Blog. S. l., 3 août 2016. Web. 6 févr. 2017.

« The chatbot will see you now: AI may play doctor in the future of healthcare ». Digital Trends. S. l., 7 oct. 2016. Web. 2 févr. 2017.

« UK’s NHS will test Babylon’s triage chatbot to replace non-emergency hotline ». MobiHealthNews. S. l., 4 janv. 2017. Web. 2 févr. 2017.

Wigdor, Daniel et Dennis Wixon. Brave NUI world: designing natural user interfaces for touch and gesture. Burlington, MA : Morgan Kaufmann, 2011. Imprimé.