Auvergne-Rhône-Alpes : le projet qaBot, une technologie mixant Chatbot et Question Answering, est sélectionné pour le programme R&D Booster

Aujourd’hui, plus que jamais, les produits, services et procédés doivent être réinventés pour s’adapter aux défis d’aujourd’hui et de demain.

Entre les évolutions du marché, les nouvelles attentes des utilisateurs, les enjeux environnementaux et le cadre réglementaire, il est fondamental de développer des innovations à 360° (technologie, design, organisation, mercatique, etc.).

Or, pour qu’elles soient massivement adoptées par tous, les entreprises doivent nécessairement intégrer une approche par les usages.

C’est cette démarche qui est valorisée par le programme R&D Booster proposé par la Région Auvergne-Rhône-Alpes, avec la volonté de promouvoir les projets public-privé de R&D (a minima deux entreprises régionales et un organisme régional de recherche et de diffusion des connaissances).

Il s’agit concrètement d’optimiser toutes les fonctions d’un produit, service ou procédé, d’estimer l’impact et l’acceptabilité de l’innovation et d’en identifier les applications collatérales.

Avec un objectif : permettre leur mise sur le marché à court ou moyen terme (12 à 24 mois à la suite du projet de R&D), en phase avec les usages et les besoins du marché, via un soutien financier et la connexion avec un laboratoire de recherche.

Le projet qaBot, développé par Wikit et The QA Company et en collaboration avec le Laboratoire Hubert Curien (CNRS et Université de St Etienne), a été sélectionné pour rejoindre le programme R&D Booster.

Une belle reconnaissance pour une innovation qui modernise les assistants virtuels en créant une approche mixte qui combine Chatbot et Question Answering.

En innovation collaborative, on dit que 1 + 1 = 3. Avec R&D Booster, c’est plutôt 1 + 1 + 1 = 6.

Christophe Bouvard, CTO Wikit

Un soutien précieux pour un projet dont les premiers résultats seront démontrés dès 2023

Les agents conversationnels (chatbots) sont de plus en plus utilisés pour fournir une assistance aux utilisateurs. L’utilisateur pose sa question, le système expert donne alors une réponse précise, car préparée. L’inconvénient majeur est que cela nécessite un temps important de conception puis de maintenance.

Les systèmes de questions-réponses (Question Answering, QA) sont apparus très récemment. L’utilisateur adresse sa question, le système répond en sélectionnant un document et en y identifiant le texte répondant à la question. Cette technique demande moins d’effort de conception spécifique, mais elle mobilise actuellement des ressources contraignantes d’entraînement.

D’où l’intérêt du projet qaBot ! Axé sur le domaine de l’Intelligence Artificielle et en particulier l’apprentissage profond (Deep Learning), il utilise aussi les techniques de traitement automatique du langage naturel (NLP).

Son objectif : créer une approche mixte qui combine Chatbot et Question Answering afin de créer et de maintenir des assistants virtuels plus pertinents à moindre effort.

Les chiffres-clés

Budget global : 625 k€
Aide publique régionale : 180 k€
Nombre total de personnes impliquées : 15
Nombre de personnes spécialement embauchées : 4

Une synergie fructueuse

Le programme innovant qaBot a pour objectif d’accélérer la dynamique commerciale de Wikit et The QA Company avec un produit original et adapté aux attentes des clients actuels (upselling) et prospects.

Elle permettra aussi d’être plus efficient dans la réalisation des projets avec des temps de déploiement plus courts grâce aux apports des algorithmes de Question Answering.

Elles ciblent notamment une augmentation de leur chiffre d’affaires en 2025 : 3 M€ pour Wikit (950 k€ en 2022, en prévision) et 1,7 M€ pour The QA Company (350 k€ en 2022, en prévision).

Ce projet permettra également de recruter de nouveaux éléments dans chacune des structures.

L’alliance des compétences et des savoir-faire de 3 acteurs régionaux

Laboratoire Hubert Curien

Créé en 2006, le laboratoire Hubert Curien est une unité mixte de recherche (UMR 5516) de l’Université Jean Monnet, Saint-Étienne, du Centre National de la Recherche “CNRS” et de l’Institut d’Optique Graduate School.

Il est composé d’environ 240 membres qui travaillent sur des thématiques scientifiques liées à l’optique, la photonique et l’hyperfréquence, l’informatique, les télécoms et l’image.

QA Company, le spécialiste de la technologie Question Answering (QA)

The QA Company est une entreprise basée à Saint-Étienne. Elle a notamment développé QAnswer, une solution qui permet la construction de systèmes de questions-réponses à partir de l’ensemble des données propriétaires.

Avec QAnswer, les données deviennent ainsi accessibles en langage naturel.

Aussi, le logiciel est multilingue. Il fonctionne en temps réel avec une grande fiabilité (il traite aussi les questions mal formulées et les mots-clés).

Wikit, l’expert de la technologie Chatbot

Wikit est une entreprise lyonnaise née il y a 5 ans. Elle propose 2 solutions de chatbots :

Une solution à destination des organisations publiques et privées afin d’accompagner les employés dans leur quotidien et leur apporter des réponses immédiates face à toutes leurs questions de support (ex : assistance IT, RH …). Le chatbot de support interne vise à augmenter la satisfaction des utilisateurs finaux et à optimiser les charges au niveau des fonctions supports – par exemple la Direction des Systèmes d’Information ou encore le Centre de Support / Service Desk.
Une à destination des institutions publiques (mairies, collectivités territoriales, communes, etc .) afin d’améliorer la Gestion de la Relation Usager (GRU) en fournissant un accès privilégié aux citoyens et usagers aux informations dont ils ont besoin. Le chatbot citoyen Wikit permet aux collectivités de renforcer leur proximité avec les usagers en leur permettant, en quelques messages simples, d’obtenir les informations qu’ils recherchent.

Grâce à la puissance de l’IA (Intelligence Artificielle), les échanges sont aussi naturels et simples que s’ils étaient effectués auprès d’un agent du support ou de la collectivité.