Les services en ligne fournis par les institutions de sécurité sociale permettent une exécution toujours plus efficiente des tâches, mais ils n’offrent généralement pas la possibilité de poser des questions ouvertes ou de demander des renseignements. C’est pourquoi les chatbots (services d’information automatisés) sont un outil intéressant.

Un chatbot ou agent conversationnel est un outil qui permet de converser avec les usagers, simulant une discussion avec une personne et fournissant des réponses automatiques aux questions les plus courantes. Cette technologie offre la possibilté à l’usager de dialoguer sans qu’il soit nécessaire qu’une personne réelle soit présente pour répondre. Elle est donc disponible en permanence.

Les chatbots sont une forme particulière d’assistant virtuel. Ils permettent d’exécuter des tâches au moyen d’une communication orale ou écrite. Ils sont généralement ajoutés à un site Web, à une application commerciale, à un réseau social ou à un service de messagerie instantanée.

Cette technologie suscite actuellement un vif intérêt et est de plus en plus utilisée par les institutions de sécurité sociale parce qu’elle peut être mise en place en l’espace de quelques mois, présente un rapport coût/avantage raisonnable et constitue un moyen de traiter des questions ouvertes. Cette tendance est mise en évidence par les bonnes pratiques et expériences décrites par les membres de l’Association internationale de la sécurité sociale (AISS) de toutes les régions.

L’AISS promeut l’utilisation de cette technologie en s’appuyant sur ces expériences et par le biais de ses propres Lignes directrices. Ainsi, la Ligne directrice 10 des Lignes directrices de l’AISS en matière de communication des administrations de sécurité sociale (AISS, 2016) porte sur «l’utilisation stratégique des nouvelles technologies» dans tous les domaines dans lesquels il est possible de recourir à des chatbots sur les réseaux sociaux et les systèmes de messagerie. Dans les Lignes directrices de l’AISS en matière de qualité des services (AISS, 2019), la Ligne directrice 5 est consacrée à la compréhension des «besoins et attentes des usagers», lesquels peuvent servir de base pour recueillir les informations et les connaissances nécessaires à la mise en place d’assistants virtuels.

Principaux avantages de l’utilisation d’un chatbot

L’utilisation de chatbots dans les services de sécurité sociale peut présenter différents avantages.

Premièrement, elle améliore la satisfaction des usagers. Les chatbots peuvent répondre immédiatement, traitant sans délai les questions que se posent les usagers à mesure qu’ils naviguent sur le site Web de l’institution. Comme ils sont disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 tout au long de l’année, leur utilisation accroît la disponibilité des services de conseil.

Une plus grande utilisation de ces services permet que les usagers soient plus nombreux à communiquer avec l’institution de sécurité sociale. Il est aussi établi que l’utilisation de chatbots plutôt que de formulaires en ligne sur les sites Web conduit les usagers à interagir davantage avec le site et limite le nombre de contacts physiques ou téléphoniques. Les chatbots facilitent également l’obtention d’informations de la part des usagers, parce qu’ils peuvent traiter simultanément les questions de milliers d’usagers, et rechercher et extraire ainsi des informations pertinentes. L’institution peut ensuite utiliser ces informations à des fins statistiques ou pour analyser la fourniture de services, ce qui lui permet d’améliorer l’expérience client lors de futures interactions.

Enfin, les chatbots sont un moyen d’améliorer le rapport coût/avantage des services de conseil parce qu’il n’est plus nécessaire qu’une personne réelle soit disponible en permanence pour répondre aux usagers. Le chatbot leur apporte une aide en temps réel, à tout moment, ce qui permet d’offrir à moindre coût des services de meilleure qualité.

Les chatbots qui reposent sur l’intelligence artificielle (IA) sont en outre capables d’apprendre en permanence grâce aux interactions avec les usagers, ce qui signifie que l’éventail et la qualité des réponses apportées s’accroissent constamment.

Typologie des chatbots

Lorsque l’on décide d’introduire un chatbot, il est important de savoir à quels besoins des usagers on souhaite répondre, quelle technologie est nécessaire et quel canal de communication doit être privilégié. Il est ainsi plus facile d’analyser les différents types de chatbots existants et de déterminer la solution la plus adaptée aux besoins.

Il existe divers types de chatbots. Ils diffèrent par leur degré de sophistication et de complexité et par leurs coûts de mise en œuvre et de maintenance. Ils peuvent en réalité être classés d’après plusieurs critères.

Premièrement, il est possible d’établir une classification d’après les techniques de mise en œuvre utilisées et la place de l’IA. Les chatbots qui font appel à l’IA, également connus sous le nom de chatbots cognitifs ou intelligents, permettent de fournir des services plus sophistiqués, offrant une réponse plus proche de celle d’un agent humain sur le plan de la qualité. Leur mise en œuvre repose toutefois sur l’entraînement d’un système d’IA et non sur le développement d’un logiciel traditionnel, ce qui signifie qu’il faut disposer d’un ensemble de données représentatif des interactions des usagers avec l’institution. Il existe également des chatbots qui font appel à une programmation traditionnelle, basée sur des règles et opérations.

Les chatbots peuvent aussi être classés en fonction du moyen de communication employé, à savoir selon qu’ils n’utilisent que du texte, peuvent répondre à des demandes orales ou permettre une interaction multimédia (par exemple vidéo). Il est également possible de les classer en fonction de l’objectif de l’interaction (prise de contact, information, aide en ligne, par exemple), et selon que leur capacité opérationnelle leur permet ou non d’exécuter des transactions. Le canal de communication utilisé pour mettre en place le chatbot est un autre critère de classification: le chatbot peut par exemple être intégré à des sites Web, aux réseaux sociaux ou à une application de messagerie. Les institutions peuvent aussi opter pour une approche multicanal, consistant à proposer plusieurs canaux de communication pour tenir compte des préférences des usagers.

Toutes ces classifications et types de chatbot peuvent être combinés de différentes manières, ce qui donne naissance à des solutions spécialement conçues pour répondre aux besoins de chaque institution.

Tableau 1. Typologie

Type de chatbot
Selon la technique de mise en œuvre et la place de l’IA	Réponse textuelle interactive (interactive text response – ITR)	Ne fait pas appel à l’IA car fonctionne sur la base d’instructions. Propose des boutons prédéfinis et applique une logique séquentielle reposant sur un menu d’options préconfiguré.
	Détection de mots (word spotting)	Répond en reconnaissant des mots-clés qui déclenchent une réponse préenregistrée.
	Chatbot cognitif ou intelligent	Repose sur des techniques d’IA telles que l’apprentissage automatique. Est capable d’utiliser le traitement du langage naturel. Est contextuel, c’est-à-dire capable de décoder l’intention de l’usager et le contexte, et de créer des réponses ex nihilo. Les chatbots cognitifs apprennent à partir des interactions passées et/ou des nouvelles informations qui leur sont fournies.
Selon le moyen de communication	Chatbot textuel	Interagit au moyen de messages textuels, comme un outil de conversation traditionnel.
	Chatbot à reconnaissance vocale	Utilise une interface vocale. Comprend les demandes formulées oralement par les usagers et répond via le haut-parleur. Ces chatbots sont semblables à un système à réponse vocale interactive (interactive voice response – IVR), mais ils sont capables de comprendre un discours et de formuler des réponses en contexte.
	Chatbot multimédia	Combine des messages textuels avec des fonctionnalités plus dynamiques, telles que des images, des boutons et autres contenus, ce qui permet de simuler une vraie conversation humaine au moyen d’applications de messagerie.
Selon l’objectif du chatbot	Prise de contact	Utilisé en lieu et place de formulaires en ligne.
	Service support et assistance aux usagers	Utilisé comme une foire aux questions dans une version plus interactive.
	Aide à l’utilisation des services en ligne	Accompagne l’usager tout au long d’une procédure en ligne.
	Social	A pour but de fournir un contenu personnalisé sous la forme d’une conversation.
Selon la capacité opérationnelle	Transactionnelle	Permet à l’usager d’effectuer une opération ou procédure. Doit être capable d’interagir avec les systèmes internes ou des services tiers pour rechercher des informations et exécuter des opérations.
	Non transactionnelle	Fonctionne comme un forum de discussion. Généralement utilisé pour faire fonctionner une foire aux questions ou aider les usagers à naviguer sur un site Web.
Selon le canal de communication	Site Web	Intégré à un site Web pour interagir avec les internautes.
	Réseau social	Utilisé pour fidéliser l’usager et répondre aux questions 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.
	Messagerie instantanée	Intégré aux applications de messagerie utilisées par l’organisation.
	Multicanal	Intégré à plusieurs des canaux de communication précités pour tenir compte des préférences des usagers. Par exemple, un usager peut communiquer via un réseau social tout en obtenant des informations sur le site Web et en envoyant un message.

Quel que soit le type de chatbot utilisé, il doit rester possible de contacter un agent humain si l’usager le demande ou si la complexité de la question à traiter l’exige. Dans l’idéal, il faudrait qu’un humain puisse prendre le relais de la conversation quel que soit le canal de communication employé. Il faut à cette fin que la conversation commencée et son contexte puissent être transmis à un centre d’appels, qui doit disposer d’une capacité multicanal pour pouvoir traiter tous ces canaux de manière cohérente.

Intégrer des chatbots dans les services de sécurité sociale

Les expériences présentées à l’occasion de l’édition 2020 du Prix AISS des bonnes pratiques pour les Amériques et dans le cadre d’autres activités de l’AISS révèlent que les institutions de sécurité sociale font de plus en plus appel aux chatbots, comme l’illustrent les quelques exemples présentés ci-après.

Argentine

En Argentine, la Superintendance des risques professionnels (Superintendencia de Riesgos de Trabajo – SRT) voulait désengorger son service téléphonique d’assistance à la clientèle et pouvoir répondre rapidement aux usagers, et permettre ainsi aux agents de ce service les plus spécialisés de se consacrer à des demandes de renseignements plus complexes. Elle s’est fixé pour ambition de toucher un plus grand nombre d’usagers par l’intermédiaire d’un service d’assistance capable de répondre aux questions les plus courantes rapidement et efficacement, 24 heures 24 et 7 jours sur 7.

À cette fin, elle a lancé Julieta, un agent conversationnel (SRT, 2020) qui, tout en étant spécialisé dans les risques professionnels, peut également prendre en charge des questions sur l’avancement d’un dossier, sur l’affiliation à un régime d’assurance contre les risques professionnels et sur le bureau à contacter pour entamer une démarche.

La création du chatbot a été progressive et a commencé par la constitution d’une base de connaissances contenant un nombre limité de questions et de réponses, plus précisément 100 réponses et quelque 3 000 questions différentes correspondant à ces réponses. Dans un deuxième temps, un groupe de discussion composé de salariés a été chargé d’interagir avec le chatbot, ce qui a permis de doubler le nombre de réponses (200) et de créer 8 500 questions formulées différemment. Cette méthode a fait passer la marge d’erreur de 30 à 7 pour cent, à savoir qu’il a été constaté que 93 pour cent des réponses fournies par Julieta étaient exactes. En 2019, en moyenne 500 demandes de renseignements ont été formulées chaque jour par plus de 85 000 usagers, ce qui a donné lieu à 200 000 échanges avec Julieta. La SRT planifie actuellement la troisième étape, à savoir l’intégration du chatbot à un service de messagerie.

L’image ci-dessous représente l’interface de Julieta.

Brésil

Au Brésil, l’Institut national de sécurité sociale (Instituto Nacional do Seguro Social – INSS) a mis en place un assistant virtuel dénommé Helô (INSS, 2020). L’objectif était initialement de répondre aux questions sur l’utilisation de la plateforme numérique Meu INSS (Mon INSS), mais il est désormais envisagé de créer un système hybride dans lequel des agents humains auront pour tâche de traiter les questions plus complexes.
La situation d’urgence sanitaire créée par la COVID-19 a conduit à fermer les services recevant du public, si bien que l’utilisation de Meu INSS a augmenté en conséquence. Il est donc devenu indispensable de pouvoir fournir des informations pertinentes rapidement et facilement pour mieux accompagner les citoyens.

Avec Helô, l’INSS renforce la transparence et offre davantage de moyens de communication, garantissant un service continu, disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Ce nouveau service lui permet de mieux utiliser les employés du service d’assistance à la clientèle en limitant le plus possible l’intervention humaine dans les dossiers relativement simples.

Comme dans le cas de la SRT en Argentine, la mise en œuvre de cette initiative s’est faite en plusieurs phases. La première a consisté à créer un assistant virtuel reposant sur des règles et sur l’utilisation de mots-clés. Ensuite, une base de connaissances a été créée pour qu’il soit possible d’offrir un service plus ciblé en fonction du profil des usagers et d’intégrer l’assistant virtuel à d’autres plateformes de réseaux sociaux et de messagerie. Un mois après la mise en service, un million d’appels avaient été reçus, provenant en moyenne de 32 000 personnes par jour; 57 pour cent des utilisateurs de Helô estiment qu’il a répondu correctement.

L’image ci-dessous montre l’apparence visuelle de Helô.

Panama

La Caisse d’assurance sociale (Caja de Seguro Social – CSS) du Panama s’est dotée de RoVi, un robot virtuel (CSS, 2020), pour automatiser l’assistance à la clientèle et répondre aux questions les plus fréquemment posées par les assurés. Le défi qu’elle voulait relever consistait à améliorer la qualité des services de santé en renforçant l’équité, l’efficacité et l’efficience et en adoptant une approche plus globale.

Conformément à son plan stratégique, qui prévoyait la création de modèles reposant sur les nouvelles technologies pour rapprocher les services des citoyens, la CSS a lancé plusieurs initiatives. Elle a notamment créé une consultation en ligne, permis d’effectuer des paiements en ligne et introduit RoVi dans le but d’accélérer les démarches des assurés grâce à un assistant virtuel disponible en permanence.

En numérisant ses services, la CSS voulait notamment pouvoir offrir des soins médicaux élémentaires à distance, accessibles à partir de n’importe quel appareil téléphonique, un objectif qu’elle a entièrement atteint au moyen de la consultation numérique. Le système permettant de payer en ligne les cotisations a également été bien accueilli. En quatre mois, il a été utilisé par 54 000 employeurs et a permis de traiter 8 000 transactions en lien avec les parts salariale et patronale des cotisations. Par ailleurs, 42 pour cent des paiements en faveur des retraités et pensionnés ont été effectués en ligne. Parallèlement, le centre d’appels a été renforcé et réformé, et a été transformé en bureau virtuel.

La création de RoVi s’inscrit dans le cadre de ce mouvement plus large de numérisation et permet aux assurés d’être accompagnés pour utiliser les divers services proposés par la CSS. RoVi peut notamment fournir des informations sur l’avancement de demandes de médicaments, indiquant si elles ont été approuvées, sont en cours de traitement ou sont prêtes et peuvent être retirées.

RoVi est intégré au site Web de l’institution, comme le montre l’image ci-après.

Uruguay

En Uruguay, la Banque d’assurance sociale (Banco de Previsión Social – BPS) s’est dotée d’un chatbot qui remplit le rôle d’assistant virtuel, se comportant comme un membre du personnel de la BPS (BPS, 2020). Il s’adresse aux travailleurs domestiques, un groupe difficile à couvrir.

La mise en place de cet assistant virtuel s’inscrit dans le cadre d’une stratégie plus large consistant à promouvoir l’inclusion et l’intégration formelle des travailleurs domestiques au système de sécurité sociale grâce à l’utilisation de technologies avancées. Le défi à relever par la BPS consistait plus précisément à améliorer la qualité, l’accessibilité et la diffusion de l’information et à aider les employeurs à accomplir les formalités nécessaires.

La BPS a pris un ensemble de mesures pour améliorer la couverture des travailleurs domestiques: elle a regroupé dans un seul organisme les démarches à accomplir et encouragé les employeurs à utiliser le libre-service au moyen de l’application mobile; elle a aussi mis en place un service d’assistance multicanal accessible gratuitement par téléphone, un service qui envoie des messages électroniques authentifiés, un dispositif qui permet d’obtenir l’intervention d’un agent et une assistance par l’intermédiaire des réseaux sociaux, ainsi qu’un chatbot intelligent capable de fournir de l’aide et des conseils 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.

Au démarrage, l’assistant virtuel contenait 70 réponses (dont 19 de type «chit chat» ou bavardage). L’interface utilisateur est enrichie de suggestions de réponses, d’animations et de ressources audiovisuelles. La logique qui sous-tend l’assistant virtuel permet de détecter les tentatives répétées et de rediriger la discussion vers un agent humain.

Grâce à cette stratégie, 95 pour cent des démarches accomplies auprès de la BPS sont traitées à distance. Les procédures en ligne ont été utilisées par 57 pour cent des employeurs qui ont immatriculé des travailleurs et pour 42 pour cent des paiements. En 2019, l’assistant virtuel a reçu en moyenne 1 300 demandes de renseignements par mois, et 97 pour cent de ces demandes ont été intégralement traitées par l’assistant, tandis que les 3 pour cent restants ont nécessité l’intervention d’un membre du personnel.

L’image suivante montre l’interface du chatbot.

Synthèse des résultats et principaux points de vigilance

Toutes les bonnes pratiques présentées dans ce domaine ont pour but d’accompagner et d’aider les usagers, soit en répondant à des questions courantes soit en les aidant à accomplir des démarches en ligne. Toutes comprennent l’ajout de fonctionnalités à des sites Web, même si certaines organisations envisagent d’étendre le service aux réseaux sociaux et applications de messagerie.

Tableau 2. Le tableau suivant présente un panorama des types de chatbots décrits ci-dessus et des résultats obtenus

Pays et institution	Priorité	Principaux résultats	Techniques de mise en œuvre	Objectif	Capacité opérationnelle	Canal de communication
ARGENTINE – SRT	Questions fréquentes Conseils en ligne sur les procédures	93% des réponses sont exactes	Cognitif, reposant sur l’IA	Aide et assistance aux usagers Accompagnement pour effectuer des démarches en ligne	Transactionnel	Site Web Messagerie (à l’avenir)
BRÉSIL – INSS	Questions sur Meu INSS	57% des utilisateurs sont satisfaits des réponses	Cognitif, reposant sur l’IA	Aide et assistance aux usagers	Non transactionnel	Site Web Réseaux sociaux et messagerie (à l’avenir)
PANAMA – CSS	Questions fréquentes	100% des appareils sont couverts	Cognitif, reposant sur l’IA	Aide et assistance aux usagers	Non transactionnel	Site Web
URUGUAY – BPS	Conseils sur le travail domestique	97% des réponses sont intégralement fournies par l’assistant virtuel	Cognitif, reposant sur l’IA	Aide et assistance aux usagers	Non transactionnel	Site Web

Les principaux facteurs indispensables à une mise en œuvre réussie sont le soutien de la direction de l’institution et l’existence d’une stratégie institutionnelle pour l’adoption de nouvelles technologies de nature à rapprocher les services du citoyen. Il est possible d’inclure cette stratégie dans le plan stratégique de l’institution ou de privilégier la mise en œuvre de solutions faisant largement appel aux technologies.

Autre facteur important: l’expertise technique de l’équipe qui gère le projet, tant en ce qui concerne les questions relatives à la sécurité sociale pour lesquelles le chatbot doit être entraîné qu’en matière de connaissance du public ciblé, de ses besoins et des réponses qu’il attend. Dans le cas des chatbots cognitifs, il est aussi indispensable de disposer de données pour entraîner les algorithmes reposant sur l’IA.

Enfin, le déploiement de toutes les bonnes pratiques décrites est le résultat d’une approche par étapes, commençant par l’adoption des mesures les plus simples à mettre en œuvre, soit en raison de l’étendue des problématiques concernées soit à cause des canaux de communication initialement choisis.

Conclusions

Un chatbot peut être défini comme un outil informatique qui fonctionne de la même façon qu’un assistant virtuel et qui est capable de dialoguer avec les usagers, soit en leur apportant des réponses prédéfinies à un type de question en particulier, soit en comprenant l’intention de l’utilisateur et les informations qu’il donne.

Les institutions de sécurité sociale font de plus en plus usage de chatbots pour fournir sans interruption des services qui permettent aux usagers d’obtenir des conseils. Comme le montrent les exemples présentés ci-dessus, elles tendent à utiliser des chatbots reposant sur l’IA, c’est-à-dire capables d’apprendre par eux-mêmes et, au fil du temps, de traiter des conversations plus complexes et plus spontanées.

Les chatbots les plus sophistiqués comportent des fonctionnalités vocales et de traitement du langage naturel grâce auxquelles ils interprètent les questions indépendamment des diverses intonations des usagers et comprennent l’intention de ces derniers. Certains chatbots sont tellement authentiques qu’il est difficile de savoir si la réponse a été apportée par un robot virtuel ou par un être humain.

Le défi consiste à parvenir à ce que les chatbots fournissent des services qui ressemblent de plus en plus à des services fournis par des humains. Pour que cet objectif puisse être atteint, il faut que le chatbot ne se borne pas à faire des déductions logiques concernant l’intention de l’usager. De nombreuses versions de chatbot utilisent déjà le traitement et la compréhension du langage naturel, mais elles ne disposent pas des informations contextuelles nécessaires pour évaluer l’état émotionnel de l’utilisateur.

Il est possible qu’à l’avenir l’IA intègre la voix et la vision et détecte les émotions à partir des expressions du visage, de l’intonation ou du comportement. Cette évolution conduirait à offrir une réponse plus personnalisée et adaptée en fonction de chaque situation, ce qui permettrait une interaction plus facile et plus naturelle avec les usagers. Ces réponses ressembleront probablement plus à celles que ferait un être humain.

Ces évolutions peuvent aussi aider les institutions à améliorer leur capacité à innover en adoptant des technologies émergentes telles que l’IA, qui peuvent ensuite être appliquées à d’autres domaines que les chatbots.

Références