Chatbot

Concepts et technologies de base

Les chatbots fonctionnent en interprétant les entrées des utilisateurs et en les mettant en correspondance avec des intentions ou des actions spécifiques. Les technologies clés impliquées comprennent :

• Traitement du langage naturel (NLP) : Permet au chatbot de comprendre la structure et la signification du langage humain. Cela implique des sous-tâches telles que la tokenisation (décomposer le texte en mots ou en morceaux), la reconnaissance des entités nommées (NER ) (identifier les entités clés telles que les noms ou les dates) et l'analyse des sentiments (déterminer le ton émotionnel de l'utilisateur).
• Machine Learning (ML): Utilisé pour former le chatbot sur de grandes quantités de données conversationnelles(données d'entraînement), ce qui lui permet d'apprendre des modèles, d'améliorer sa compréhension et de générer des réponses plus pertinentes au fil du temps. Les techniques telles que l'apprentissage profond (DL) sont courantes.
• Grands modèles de langage (LLM): Les chatbots modernes et très performants utilisent souvent des LLM comme le GPT (Generative Pre-trained Transformer) ou le BERT. Ces modèles excellent dans la compréhension du contexte, lagénération de texte semblable à celui d'un humain(génération de texte) et la gestion de conversations complexes. De nombreux modèles de pointe sont disponibles sur des plateformes telles que Hugging Face.
• Gestion du dialogue : Le composant responsable de la gestion du flux de la conversation, du suivi du contexte et de la décision de la prochaine action ou réponse en fonction de l'entrée de l'utilisateur et de l'historique de la conversation.

Les chatbots peuvent aller de simples systèmes basés sur des règles, qui suivent des flux de conversation prédéfinis, à des bots complexes pilotés par l'IA qui apprennent et s'adaptent.

Applications dans le monde réel

Les chatbots sont déployés dans de nombreux secteurs d'activité pour améliorer l'efficacité et l'expérience des utilisateurs. Parmi les applications courantes, on peut citer :

• Assistance à la clientèle : De nombreuses entreprises utilisent des chatbots sur leurs sites Web ou leurs applis de messagerie (comme Facebook Messenger Bot Platform) pour fournir des réponses instantanées aux questions fréquemment posées, guider les utilisateurs à travers les étapes de dépannage ou acheminer les problèmes complexes vers des agents humains. Cette pratique est répandue dans l 'IA en finance pour des tâches telles que les demandes de solde ou d'historique des transactions.
• E-commerce et commerce de détail : Les chatbots aident les acheteurs en ligne en leur fournissant des recommandations de produits, en répondant à leurs questions sur les articles, en assurant le suivi des commandes et en facilitant le processus de paiement, ce qui contribue à l'amélioration de l'IA dans les solutions de vente au détail.
• Santé : En matière d'IA dans le domaine de la santé, les chatbots peuvent aider à prendre des rendez-vous, fournir des informations sur les conditions médicales (en suivant des directives strictes), rappeler aux patients de prendre leurs médicaments ou effectuer des vérifications initiales des symptômes avant de se connecter avec un médecin. Babylon Health en est un exemple.
• Services d'information : Les chatbots agissent comme des interfaces interactives avec des bases de données ou des bases de connaissances, permettant aux utilisateurs de poser des questions et de recevoir des informations spécifiques, telles que des mises à jour météorologiques, des résumés d'actualités ou des informations sur les entreprises.

Chatbots et termes apparentés

Bien qu'ils soient souvent utilisés de manière interchangeable, les chatbots diffèrent des concepts apparentés :

• Assistant virtuel: les assistants virtuels comme Amazon Alexa, Siri d'Apple ou Google Assistant ont généralement des capacités plus étendues que les chatbots. Ils peuvent effectuer des tâches sur plusieurs applications et appareils (par exemple, régler des minuteries, diffuser de la musique, contrôler des appareils domestiques intelligents) et intègrent souvent l'interaction vocale de manière transparente. Bien qu'ils intègrent des fonctionnalités de chatbot pour la conversation, leur champ d'action s'étend au-delà du dialogue à l'exécution de tâches, impliquant parfois la vision par ordinateur ou des intégrations complexes comme Google Duplex.
• Grand modèle de langage (LLM): Un LLM est le moteur central qui alimente les capacités de compréhension et de génération de langage de nombreux chatbots avancés, tels que ChatGPT. Le chatbot est la couche d'application qui fournit l'interface utilisateur et gère l'interaction, tandis que le LLM est le modèle sous-jacent qui traite le langage.

Développement et plateformes

Construire des chatbots implique de sélectionner les outils et les cadres appropriés en fonction des exigences de complexité. Les plateformes populaires comprennent Google Dialogflow, Microsoft Azure Bot Service, et des options open-source comme Rasa. Le développement et la maintenance de chatbots sophistiqués nécessitent souvent des pratiques robustes de Machine Learning Operations (MLOps) pour gérer les données, l'entraînement des modèles, le déploiement(model deployment) et la surveillance(model monitoring). Des plateformes comme Ultralytics HUB proposent des outils pour gérer le cycle de vie des modèles ML, ce qui peut être pertinent pour les systèmes d'IA complexes intégrant des composants de chatbot aux côtés d'autres fonctionnalités d'IA comme la détection d'objets.