L’IA au Service des Chatbots pour la Santé Maternelle en Afrique du Sud

Amahle, enceinte, attend bientôt un nouvel ajout à sa famille. Depuis sept mois, elle utilise la ligne d’assistance nationale WhatsApp de l’Afrique du Sud pour obtenir des soins maternels, consultant fréquemment une équipe d’assistance pour les défis liés à la grossesse. À un moment donné, elle s’est inquiétée de ne pas sentir son bébé bouger, et l’équipe a mis du temps à lui répondre. Bientôt, elle pourra recevoir des recommandations instantanées grâce à une technologie développée par IDinsight, qui répondra automatiquement à ses questions.

Praekelt.org, en partenariat avec le gouvernement national, gère plusieurs lignes d’assistance basées sur WhatsApp, axées sur la santé publique pour les citoyens sud-africains. Cependant, la transmission d’informations et le soutien via ces lignes d’assistance ont souvent un impact social limité, car les experts humains doivent consacrer beaucoup de temps à des cas individuels avant de fournir des réponses utiles, en particulier pour les sujets complexes comme la santé sexuelle, le COVID-19, la grossesse et autres.

IDinsight collabore avec Praekelt.org pour développer un plug-in alimenté par l’IA, appelé « Ask-A-Question » ou « AAQ », pour une ligne d’assistance nationale en matière de soins maternels et infantiles, qui transmet automatiquement des contenus de santé répondant aux questions de mères comme Amahle. Capable de corriger les fautes d’orthographe, de traiter les phrases grammaticalement incorrectes et de comprendre les termes familiers, AAQ se trouve à la pointe de la technologie moderne déployée à l’échelle nationale. Ce plug-in est actuellement en phase de test et de pilotage. Voici les progrès réalisés jusqu’à présent.

Amélioration de l’expérience chatbot pour les nouvelles et futures mères en Afrique du Sud

Depuis son lancement en 2014, le programme de santé maternelle mobile de l’Afrique du Sud a desservi plus de quatre millions de femmes. Les mères sont automatiquement inscrites lors de leur première visite prénatale et peuvent ensuite choisir de recevoir des informations adaptées aux différentes étapes de la grossesse, de l’accouchement et des premières années de la vie de leur enfant. Pour un soutien plus personnalisé, elles peuvent se connecter à une équipe d’opérateurs d’assistance pour toute question urgente.

L’équipe d’assistance dispose d’une collection de réponses standardisées aux questions fréquemment posées (FAQ). Lorsque Amahle pose une question, l’opérateur recherche une FAQ appropriée et la lui transmet. Si aucune FAQ pertinente n’est disponible, la question est transmise à une sage-femme formée pour fournir un soutien personnalisé. Amahle peut également parcourir elle-même la liste complète des FAQ.

La Problèmatique

Contrairement aux moteurs de recherche comme Google, obtenir des informations via un service basé sur WhatsApp oblige les mères à naviguer à travers de longs menus de contenu. En conséquence, elles préfèrent souvent envoyer directement leurs questions à l’équipe d’assistance.

Cependant, une base d’utilisateurs de plusieurs millions de femmes peut facilement submerger même l’équipe d’assistance la plus dévouée. Aux heures de pointe, l’équipe de trois personnes reçoit plus de 1200 messages par jour. Dans le contexte de la santé maternelle, où chaque situation peut être critique, il est crucial de répondre rapidement et précisément au volume élevé de questions.

Nous avions donc besoin d’un moyen automatisé pour répondre aux questions courantes à l’aide de FAQ. Cela permettrait aux opérateurs d’assistance de se concentrer sur les cas plus complexes et urgents, comme celui d’Amahle.

Alors, comment AAQ aide-t-il ?

AAQ est un algorithme qui associe une question en texte libre au contenu des FAQ en utilisant des techniques de traitement du langage naturel (NLP). L’application AAQ renvoie les correspondances les plus pertinentes des FAQ pour chaque message reçu.

Nous avons collaboré avec l’équipe de Praekelt.org pour configurer AAQ pour les sujets de santé maternelle en rassemblant des FAQ approuvées par des experts, en définissant les significations contextuelles des mots (comme traiter « livraison » comme « naissance » et non « apport »), et en intégrant l’application dans le chatbot. Le flux de chat a été configuré de manière à ce que les mères reçoivent les principales suggestions de FAQ pour leur question, avec la possibilité de transmettre leur requête à l’assistance en direct si elles ne sont toujours pas satisfaites.

L’intégration d’AAQ avec le chatbot garantit que les questions fréquemment posées soient automatiquement traitées via des FAQ, permettant ainsi aux mères anxieuses de recevoir instantanément des informations de santé de haute qualité, plutôt que d’attendre des heures pour qu’un opérateur d’assistance soit disponible.

Mais… peut-on lui faire confiance ?

Nous avons expérimenté plusieurs approches pour améliorer la précision des prédictions de FAQ d’AAQ. Certaines nécessitent que le gestionnaire de programme « étiquette » chaque nouveau contenu FAQ pour guider l’algorithme dans ses correspondances, d’autres (reposant sur l’algorithme BERT de Google) utilisent quelques questions d’exemple pour entraîner l’algorithme, et d’autres encore comparent directement les similitudes entre les questions entrantes et le contenu complet des FAQ (utilisant une approche appelée « Word Mover Distance« ).

Le dernier déploiement a une précision des cinq premiers résultats d’environ 65 % lorsqu’il est évalué sur des données de chat historiques réelles, c’est-à-dire que la FAQ correcte apparaît parmi les cinq premières correspondances 65 % du temps, dépassant le seuil de 50 % fixé par Praekelt.org. Cela a justifié le déploiement de l’algorithme à grande échelle sur la plateforme. Compte tenu de la charge de travail actuelle de l’assistance, nous espérons que l’adoption de l’AAQ permettra aux opérateurs de consacrer plus de temps aux questions complexes et urgentes reçues de la part des futures mamans et des nouvelles mères à travers le pays.

Parallèlement, nous continuons à améliorer l’algorithme de base d’AAQ et intégrerons progressivement les retours des utilisateurs pour apporter des améliorations supplémentaires.

Flux de travail de soutien et futures lignes de chat

Une version alpha de l’approche AAQ a été déployée précédemment pour une ligne d’assistance COVID-19 en 2021, et pour la ligne d’assistance en santé maternelle, elle a déjà montré des résultats prometteurs lors des tests.

L’objectif actuel des équipes de Praekelt.org et d’IDinsight est de déployer AAQ pour une utilisation active et de le tester sur environ 300 utilisateurs bêta avant de l’étendre à toutes les mères inscrites. Parallèlement, l’équipe d’opérateurs d’assistance est formée aux changements qu’ils peuvent attendre dans leur routine de travail quotidienne.

En plus de l’algorithme principal de correspondance des FAQ, l’équipe d’IDinsight a développé un certain nombre de fonctionnalités complémentaires pour rendre le système AAQ (1) plus facile à utiliser et (2) plus informatif pour les gestionnaires de programme et les opérateurs d’assistance. Ces fonctionnalités incluent :

• Un module de détection d’urgence au sein d’AAQ pour signaler les messages urgents en fonction des mots-clés d’urgence médicale dans le message de l’utilisateur (comme des nausées intenses pendant la grossesse). Lorsqu’ils sont actifs en production complète, ces messages seront signalés en priorité pour les opérateurs d’assistance et déclencheront un message modèle aux utilisateurs concernant la prise de contact avec leur fournisseur médical le plus proche.
• Une application web administrateur pour ajouter ou modifier les FAQ dans la base de données et les règles de détection d’urgence.
• Une unité de collecte de feedback qui capture la satisfaction des utilisateurs avec les recommandations de FAQ faites par AAQ et qui peut être utilisée pour affiner les algorithmes et le contenu.
• Un tableau de bord Tableau pour les gestionnaires de projet afin de surveiller le trafic et les retours sur AAQ, la charge de travail de l’assistance et la qualité du contenu FAQ.
• Un tableau de bord Grafana pour les ingénieurs afin de surveiller la santé des applications AAQ. À long terme, IDinsight travaille avec Praekelt.org pour open sourcer AAQ afin qu’il puisse être utilisé (et contribué !) par de nombreuses autres organisations d’assistance dans le secteur social. 

Pendant ce temps, nous collaborons avec Praekelt.org pour adapter et déployer cette application sur d’autres lignes d’assistance. Cela inclut une ligne d’assistance nationale dédiée aux jeunes adultes ayant des questions sur la santé sexuelle et reproductive. Nous explorons également le développement de fonctionnalités supplémentaires, telles que la personnalisation au niveau de l’utilisateur et le support pour les messages dans des langues autres que l’anglais.

Pour en savoir plus sur AAQ ou discuter de son potentiel dans votre contexte, veuillez nous contacter à dsem@idinsight.org.

Lisez les dernières mises à jour sur AAQ dans notre blog ici.