Glossaire

Chatbot

Découvrez comment les chatbots alimentés par l'IA transforment le service client, les ventes et le marketing grâce au NLP, au ML et à des capacités d'intégration transparentes.

Un chatbot, abréviation de "chatterbot", est une application d'intelligence artificielle (IA) conçue pour simuler une conversation de type humain avec des utilisateurs par le biais de commandes textuelles ou vocales. Ces systèmes s'appuient fortement sur des techniques de traitement du langage naturel (NLP) et d'apprentissage automatique (ML) pour comprendre les requêtes des utilisateurs, traiter les informations et générer des réponses appropriées. L'objectif premier d'un chatbot est généralement d'automatiser la communication, de fournir des informations, d'accomplir des tâches ou d'offrir une assistance, souvent dans un domaine spécifique comme le service à la clientèle, le commerce électronique ou la recherche d'informations. Les premiers chatbots, comme ELIZA, utilisaient un simple modèle de correspondance, tandis que les chatbots modernes s'appuient sur des modèles d'intelligence artificielle sophistiqués pour des interactions plus dynamiques et contextuelles.

Concepts et technologies de base

Les chatbots fonctionnent en interprétant les données de l'utilisateur et en les associant à des intentions ou à des actions spécifiques. Les principales technologies impliquées sont les suivantes :

Les chatbots peuvent aller de systèmes simples 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 pour améliorer l'efficacité et l'expérience utilisateur. Les applications les plus courantes sont les suivantes :

  • Assistance à la clientèle : De nombreuses entreprises utilisent des chatbots sur leurs sites web ou leurs applications 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. L'IA est très répandue dans le secteur financier pour des tâches telles que les demandes de solde ou l'historique des transactions.
  • Commerce électronique et vente au détail : Les chatbots aident les acheteurs en ligne en leur recommandant des produits, en répondant à leurs questions sur les articles, en assurant le suivi des commandes et en facilitant le processus de paiement, contribuant ainsi à l'amélioration de l'IA dans les solutions de vente au détail.
  • Soins de santé : Dans le domaine de l'IA pour les soins de santé, les chatbots peuvent aider à prendre des rendez-vous, fournir des informations sur des conditions médicales (en suivant des directives strictes), rappeler aux patients de prendre leurs médicaments ou effectuer des vérifications initiales des symptômes avant d'entrer en contact 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 tels qu'Amazon Alexa, Apple's Siri ou Google Assistant ont généralement des capacités plus étendues que les chatbots. Ils peuvent exécuter des tâches dans plusieurs applications et appareils (par exemple, régler des minuteries, jouer 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 telles que Google Duplex.
  • Grand modèle de langage (LLM): Un LLM est le moteur central qui alimente la compréhension du langage et les capacités de génération de nombreux chatbots avancés, comme 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

Pour créer des chatbots, il faut choisir les outils et les cadres appropriés en fonction des exigences de complexité. Parmi les plateformes les plus populaires figurent 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(déploiement des modèles) et la surveillance(surveillance des modèles). Des plateformes comme Ultralytics HUB offrent des outils pour gérer le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique, ce qui peut s'avérer utile pour les systèmes d'IA complexes intégrant des composants de chatbot ainsi que d'autres fonctionnalités d'IA comme la détection d'objets.

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