En France comme ailleurs, les chatbots continuent de séduire les entreprises quel que soit leur secteur d’activité. Durant l’été dernier, des acteurs tels que la Banque de France, Société Générale ou l’Aéroport de Nice ont étudié leur mise en œuvre pour répondre de façon plus efficace aux demandes des utilisateurs. A présent, c’est au tour de Direct Energie de suivre le mouvement en lançant Jo, un agent conversationnel qui devrait permettre à ses clients de mieux comprendre leurs factures d’électricité. Développé par le groupe de conseil et services IT Viseo, ce service est accessible sur Facebook Messenger. Il s’adresse aux détenteurs d’un compteur connecté Linky, qu’ils soient prospects ou clients du fournisseur d’énergie, et leur donne accès aux données de consommation de manière plus précise (par jour, par heure...) que sur une facture.
Après avoir établi un premier diagnostic de la consommation électrique, Jo établit un programme d’accompagnement de 4 semaines enrichi de visuels et de données qui simplifie la compréhension des factures. Le chatbot fournit un premier diagnostic de la consommation électrique puis accompagne les utilisateurs durant 4 semaines. Il dresse une analyse de leur consommation hebdomadaire énergétique à l'aide de graphiques ou d’équivalences, conseille les consommateurs de façon personnalisée (selon leurs forfait « heures pleines / heures creuses ») et leur demande diverses informations au fil de la conversation.
Un test effectué auprès de 500 utilisateurs
Chaque semaine, les utilisateurs peuvent voir l’impact des conseils proposés par le robot et vérifier si leur consommation a diminué ou non. Ils peuvent aussi poser des questions qui seront traitées grâce à l’intégration du NLP (traitement automatique du langage naturel). Dans les prochaines versions, le coaching sera de plus en plus précis (analyse des anomalies de consommation...) et contextualisé (météo, vacances...), ont précisé Viseo et Direct Energie. La première version du service a été prototypée en un mois et demi et lancée entre mi-mai et mi-juillet auprès d’un échantillon de 500 personnes. Il sera amélioré en continu à partir des échanges des utilisateurs.