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Comment fonctionne l'entraînement d'un chatbot ?

Explorez la fonctionnalité d'un chatbot : comment l'entraînement améliore ses compétences avec le temps. Approfondissez vos connaissances avec Webotit.ai.

Un homme explique quelque chose à un autre sur son ordinateur
Louis-Clément Schiltz
Expert du phygital et du commerce conversationnel, il trouve les solutions pour vous aider à atteindre vos objectifs.
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Tout comprendre sur l'entrainement de votre chatbot

Vous voulez mettre en place un chatbot e-commerce pour augmenter votre taux de conversion et votre chiffre d'affaire mais vous vous demandez comment faire pour qu'il s'améliore avec le temps ? Dans cet article, Webotit vous explique les technologies à l'œuvre dans l'apprentissage de votre chatbot. Ainsi vous aurez enfin la réponse à comment entrainer son chatbot ?

Le traitement du langage naturel (NLU) : une technologie nécessitant d'entrainer votre chatbot

Le traitement du langage naturel - l'application de techniques de calcul à l'analyse et à la synthèse du langage naturel - est le Saint Graal de l'IA. Cela peut paraître abstrait et technique, mais cela nous entoure aujourd’hui: dans le correcteur orthographique de Microsoft Word; les filtres anti-spam; les moteurs de recherche et  d'exploration de données; les systèmes de traduction; le NLU est partout.Même les marchés financiers utilisent le NLU pour extraitre des données pertinentes des rapports financiers afin de prendre des décisions de trading algorithmiques.

La reconnaissance vocale

NO GAFA Voice Commerce

La reconnaissance vocale prend les bruits qui sortent de notre bouche et les convertit (espérons-le) en mots et en phrases pouvant être traités ultérieurement par le NLU. Cette technologie est cruciale pour des applications telles que Siri et Alexa.Bien que la technologie se soit considérablement améliorée au cours de la dernière décennie, il reste encore beaucoup à faire pour gérer les différents accents régionaux, la parole dans des environnements bruyants ou le chevauchement de la parole. Avoir de nombreux exemples est donc crucial pour l'entrainement d'un chatbot.La reconnaissance vocale a également de nombreuses applications. Par exemple, elle est utilisée pour l'authentification biométrique, qui identifie une personne en reconnaissant les caractéristiques uniques de sa voix. Certains systèmes bancaires utilisent maintenant la technologie de vérification vocale pour donner une mesure de confiance concernant le fait que la personne qui parle est la même personne que celle qui a configuré le compte.Appliquée aux chatbots, la reconnaissance vocale permet de mettre en place du Commerce Vocal (plus d'informations dans cet article). On parle alors de "VoiceBot".Les chercheurs travaillent depuis des décennies sur les problèmes de reconnaissance d'image, de NLU et de reconnaissance de la parole. Quels sont certains des développements récents qui ont stimulé les progrès ?L’avancée la plus fondamentale réside peut-être dans le développement de l’apprentissage automatique : au lieu de devoir programmer explicitement les connaissances dans l’ordinateur, vous lui donnez beaucoup d’exemples et le laissez développer des généralisations qu’il peut appliquer à de nouvelles situations. Ainsi, votre chatbot apprendra tout seul.

L'apprentissage automatique de votre chatbot

L'apprentissage automatique est une méthode d'analyse de données qui automatise la création de modèles analytiques. Il s'agit d'une branche de l’intelligence artificielle basée sur l’idée que les systèmes peuvent apprendre de données, identifier des modèles et prendre des décisions avec une intervention humaine minimale.Bien que la notion d'apprentissage automatique englobe une vaste gamme d'approches et de techniques différentes, la plupart d'entre elles sont sous-jacentes aux statistiques. Cela permet aux algorithmes de faire des prédictions basées sur l'extraction de modèles à partir de données d'entrée incomplètes et souvent bruitées.Au sein de l’apprentissage automatique, les réseaux de neurones artificiels ont acquis une position dominante et ont été inspirés au départ par les réseaux de neurones connectés trouvés dans le cerveau humain et animal. Ces réseaux de neurones permettent l'entrainement d'un chatbot de manière automatique en le nourrissant de données.En effet, pour former un réseau de neurones artificiels, la meilleure façon de faire est de laisser le système deviner, de recevoir un retour d'informations et de deviner, en changeant continuellement les probabilités, quelle approche permet d'obtenir la bonne réponse.En tant que systèmes inspirés du cerveau et conçus pour reproduire la façon dont les humains apprennent, les réseaux de neurones modifient leur code pour trouver le lien entre input et output dans des situations où cette relation est complexe ou peu claire. Ils sont très utiles pour l'apprentissage automatique de votre chatbot

Le deep learning : L'entrainement d'un chatbot nouvelle génération

Au cours de cette décennie, les réseaux de neurones artificiels ont tiré parti de l’apprentissage en profondeur (deep learning), qui augmente la «profondeur» des différentes couches du réseau afin d’en extraire différentes caractéristiques jusqu’à ce que le réseau puisse reconnaître ce qu’il cherche.Bien que les progrès de l’apprentissage automatique aient fait appel à de nombreuses mathématiques complexes et à de nouveaux algorithmes, ils nécessitent souvent d’énormes quantités de données d’entrée et, partant, d’énormes quantités de puissance de calcul. Vous l'aurez compris, plus vous aurez de données, meilleur sera l'entrainement de votre chatbot.Des processeurs et des GPUs plus rapides sont venus à la rescousse. L’une des principales raisons pour lesquelles l’intelligence artificielle est si importante tient au fait que c’est seulement au cours des dernières années que le coût du traitement d’une quantité aussi importante de données est devenu abordable.Ce n'est que vers la fin des années 2000 que les chercheurs ont compris que les unités de traitement graphique (GPU), développées pour les graphismes et les jeux 3D, étaient 20 à 50 fois plus performantes pour traiter des tâches d'intelligence artificielle que les processeurs traditionnels.Et une fois que les gens l'ont compris, la quantité de puissance de calcul disponible a considérablement augmenté, permettant ainsi aux plates-formes d'IA dans le cloud d'alimenter de nombreux services innovants tels que les chatbots.Maintenant que vous en savez plus sur les technologies complexes à l'œuvre, vous pouvez en apprendre plus sur combien coûte un chatbot en lisant cet article. N'oubliez pas qu'il est crucial de bien tester son chatbot pour que l'entrainement de celui-ci soit optimal !Pour plus d'informations sur comment entrainer son chatbot, n'hésitez pas à nous contacter !

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A propos de l’auteur
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