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Le fonctionnement général d’un chatbot : de la reconnaissance de la question à la génération de la réponse

Les chatbots sont devenus des outils populaires pour les entreprises et de nombreux professionnels. Les interactions sont fluides et faciles grâce aux technologies utilisées par les développeurs. De ce fait, ils sont faciles à utiliser et à programmer. Selon vos besoins, vous êtes en mesure d’automatiser l’interaction avec vos clients ou la génération de vos contenus.

Compréhension de la question

La première étape cruciale dans le fonctionnement d’un chatbot est la compréhension de la question posée par l’utilisateur. Cette tâche est généralement réalisée à l’aide de techniques de traitement du langage naturel (NLP). 

Pour comprendre la question, l’outil utilise des techniques telles que l’analyse syntaxique, la reconnaissance des entités nommées et la détection d’intentions. L’analyse syntaxique l’aide à comprendre la structure grammaticale de la phrase, tandis que la reconnaissance des entités nommées identifie les entités spécifiques mentionnées dans la question (par exemple, un lieu ou une personne). La détection d’intentions est nécessaire pour déterminer le but ou l’objectif de la question. Vous en saurez plus sur ce site web.

Recherche de la réponse

Une fois que la question a été comprise, l’outil passe à l’étape de recherche de la réponse. Cette étape implique l’accès à une base de connaissances ou à une source d’informations pour trouver la réponse appropriée. La base de connaissances peut être préalablement préparée et stockée dans une base de données. Le chatbot peut accéder à des sources en ligne telles que des sites web ou des API.

La recherche de la réponse peut impliquer une recherche par mots-clés ou une recherche plus avancée utilisant des techniques de recherche sémantique. Dans certains cas, l’outil a également besoin d’effectuer des requêtes supplémentaires pour obtenir des informations complémentaires nécessaires. 

Génération de la réponse

Après avoir trouvé la réponse appropriée, l’outil passe à l’étape de génération de la réponse. Elle consiste à créer une réponse en langage naturel qui sera compréhensible et pertinente pour l’utilisateur. Il utilise des modèles préalablement définis pour générer des réponses ou utiliser des techniques plus avancées telles que la génération de langage naturel (NLG) basée sur des modèles de langage.

La génération de la réponse implique également des considérations telles que la personnalisation de la réponse en fonction des préférences de l’utilisateur ou la prise en compte du contexte de la conversation. Par exemple, si le chatbot est utilisé pour l’assistance client, il peut être nécessaire de prendre en compte les interactions précédentes avec l’utilisateur pour fournir une réponse cohérente.

Amélioration continue grâce à l’apprentissage automatique

Un aspect important du fonctionnement d’un chatbot est son amélioration continue au fil du temps. Cela est souvent réalisé en utilisant des techniques d’apprentissage automatique (machine learning). L’outil est formé sur des ensembles de données existants pour améliorer : 

  • sa compréhension de la requête ; 
  • sa capacité à générer des réponses précises ; 
  • sa capacité à enrichir sa base de données.

Grâce à l’apprentissage automatique, l’outil adapte ses réponses en fonction des retours utilisateurs. Par exemple, si un utilisateur signale que la réponse fournie n’est pas satisfaisante, le chatbot peut utiliser cette information pour ajuster son modèle et améliorer ses performances à l’avenir.

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