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L'apprentissage non supervisé découvre des patterns dans des données sans labels préalables.
L'apprentissage non supervisé est une méthode de machine learning où le modèle analyse des données sans étiquettes (labels) pour découvrir des structures cachées. Contrairement à l'apprentissage supervisé qui apprend à prédire une sortie connue, l'apprentissage non supervisé explore les données pour trouver des groupes (clustering), des anomalies, ou des réductions de dimension. Applications : segmentation de clients, détection de fraude, recommandation de produits. C'est l'approche quand on ne sait pas a priori ce qu'on cherche.
Les algorithmes principaux sont : K-Means et DBSCAN (clustering), PCA et t-SNE (réduction de dimension), Isolation Forest et Autoencoders (détection d'anomalies), et les modèles de topic (LDA) pour le texte. Le choix dépend de l'objectif : regrouper des éléments similaires, visualiser des données complexes, ou identifier des outliers.
L'apprentissage non supervisé aide les chatbots en : découvrant des clusters de questions similaires (pour identifier des intentions non anticipées), analysant les topics de conversation (pour améliorer la base de connaissances), détectant des anomalies dans les comportements utilisateurs (fraude, bots), et segmentant les utilisateurs pour personnaliser les réponses.
L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées (ex: emails classés spam/non-spam) pour apprendre à prédire ces labels. L'apprentissage non supervisé n'a pas de labels : il découvre des structures (ex: regrouper les emails similaires sans savoir lesquels sont spam). Supervisé répond à "à quelle catégorie appartient ceci ?", non supervisé à "quelles catégories existent ?".
Une utterance est un message ou phrase que l'utilisateur envoie au chatbot.
Une utterance (énoncé) désigne un message ou une phrase produite par l'utilisateur dans une conversation avec un chatbot ou assistant vocal. C'est l'unité de base de l'interaction conversationnelle, sur laquelle s'appliquent la détection d'intention et l'extraction d'entités. Les variations d'utterances pour une même intention ("Quel temps fait-il ?", "Météo ?", "Il va pleuvoir ?") doivent être couvertes par les exemples d'entraînement pour que le NLU les reconnaisse correctement.
Le nombre d'utterances par intention dépend de la méthode. Pour les classifieurs NLU classiques : 20-100 exemples par intention, couvrant les variations linguistiques (formes affirmatives, interrogatives, négatives). Pour les LLM en few-shot : 3-10 exemples suffisent souvent. L'important est la diversité des formulations plutôt que le volume brut.
Les techniques de génération d'utterances incluent : paraphrase manuelle par des experts, crowdsourcing avec des utilisateurs réels, augmentation automatique (synonymes, réorganisation), utilisation de LLM pour générer des variations ("Donne 10 façons de dire 'annuler ma commande'"), et analyse des logs de conversation pour capturer les formulations réelles. Les variations réelles des utilisateurs sont les plus précieuses.
Les utterances ambiguës ("C'est pour le 15") nécessitent du contexte pour être comprises. Les stratégies : demander une clarification ("Le 15 de quel mois ?"), utiliser le contexte de conversation (si on parle de réservation, c'est une date), ou présenter plusieurs interprétations ("Voulez-vous dire X ou Y ?"). Les LLM gèrent mieux l'ambiguïté que les classifieurs simples grâce à leur compréhension contextuelle.
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