ChatGpt : Faire évoluer les assistants conversationnels grâce à l’apprentissage automatique

Avec le développement de l’intelligence artificielle, les assistants conversationnels (ou « chatbots ») sont utilisés par les entreprises pour interagir avec leurs clients. Ces outils sont souvent basés sur des technologies d’apprentissage automatique comme le modelage du langage naturel. Ils ont la capacité d’évoluer et de s’améliorer au fur et à mesure des interactions.

Comment entraîner un chatbot ?

Les chatbots sont présents dans la relation client des entreprises. Ils ont la capacité à traiter de grands volumes de demandes de manière automatisée. Ils permettent de répondre efficacement aux questions les plus fréquemment posées par les utilisateurs.

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Certains chatbots en ligne sont même capables d’automatiser des tâches récurrentes, mais fastidieuses comme : 

  • la prise de rendez-vous ; 
  • la modification de profil utilisateur ;
  • la validation des commandes. 

Cela décharge les équipes support de tâches à faible valeur ajoutée. Elles peuvent se concentrer sur des demandes plus complexes. L’entraînement d’un chatbot passe généralement par trois étapes clés. Il faut collecter un large échantillon de conversations entre le support et les clients portant sur le périmètre fonctionnel visé. Ces données sont ensuite annotées par des experts métier. Ils identifient pour chaque échange la nature de la demande et la réponse appropriée.

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Une fois ce corpus de référence constitué, l’assistant conversationnel est entraîné sur cet historique grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle comme le modelage du langage naturel. Cela lui permet d’appréhender les formulations types de questions et la manière de paramétrer au mieux ses réponses. Vous pourrez en savoir plus en lisant cet article complet.

L’apprentissage continu pour améliorer les performances 

Même après sa mise en production initiale, l’entraînement d’un chatbot doit être poursuivi pour maintenir et accroître sa valeur ajoutée dans le temps. En effet, les besoins et le vocabulaire des utilisateurs évoluent constamment, de même que le périmètre fonctionnel de l’assistant.

Collectez régulièrement de nouveaux exemples de conversations entre le chatbot et les clients. Ces données réelles sont parfois qualifiées de « conversations en conditions réelles d’utilisation ». Elles reflètent au mieux les cas d’usage concrets rencontrés.

Les nouveaux couples question-réponse sont intégrés au corpus d’entraînement initial. Lors du réentraînement du modèle, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent propager en retour les corrections apportées. Le but est d’affiner toujours plus la compréhension du langage par le chatbot et ses capacités de réponse.

Des outils pour automatiser le processus

Le processus d’apprentissage continu nécessite des ressources conséquentes pour : 

  • analyser les conversations ; 
  • annoter les échanges à améliorer ; 
  • relancer régulièrement l’entraînement du modèle.

De nombreux acteurs proposent des plateformes technologiques conçues pour simplifier ces tâches fastidieuses. Certains outils sont capables d’analyser automatiquement les nouvelles interactions collectées. Ils détectent les situations problématiques où la réponse du chatbot n’a pas été satisfaisante.

L’assistant peut suggérer de manière autonome ces conversations à améliorer en priorité aux développeurs en charge de son évolution. Cela permet de cibler plus efficacement les efforts d’annotation sur les situations les plus critiques.

Par ailleurs, certaines solutions intègrent des algorithmes d’apprentissage par renforcement. Cette technique d’intelligence artificielle optimise la politique de dialogue en fonction d’objectifs prédéfinis. Cela concerne la satisfaction client ou la résolution rapide des demandes.

Vers des assistants conversationnels toujours plus performants

Grâce aux progrès continus des techniques d’apprentissage automatique, les chatbots ont un potentiel extraordinaire pour devenir de véritables assistants virtuels au service des utilisateurs. Avec une démarche d’amélioration continue, un modèle conversationnel est capable au fil du temps d’affiner toujours davantage sa compréhension du langage et des intentions derrière les demandes.

Le modèle doit appréhender de manière approfondie le vocabulaire et les cas d’usage d’un domaine métier. De ce fait, il peut tenir des dialogues plus fluides et naturels avec les utilisateurs. Les réponses fournies seront mieux contextualisées et personnalisées en fonction de chaque interlocuteur.

Certains chatbots les plus sophistiqués sont même en mesure d’accomplir, en toute autonomie, des tâches complexes nécessitant plusieurs échanges pour y parvenir. Il s’agit d’une véritable révolution dans l’assistance client. Les interactions sont toujours plus riches et une automatisation poussée des processus métier.

En automatisant les étapes répétitives de collecte, d’analyse et d’entraînement, les plateformes dédiées à la construction de chatbots sont un allié précieux. Elles permettent d’atteindre ce niveau d’intelligence conversationnelle dans les meilleurs délais.