Dans cette vidéo, Sandrine Prom Tep et Claudine Bonneau, professeures à l’UQAM, discutent avec des experts du domaine des chatbots et de l’intelligence artificielle (IA) pour mieux comprendre leur fonctionnement et leurs applications.

Les chatbots sont intégrés dans diverses plateformes, comme les sites Web, les applications mobiles et les services de messagerie tels que Messenger de Facebook. Ils peuvent être basés sur des règles précises et une architecture d’arbre de décision ou utiliser l’IA pour offrir une expérience plus fluide et adaptable.

Simon Taille, scientifique de données chez ElligencIA, explique que les chatbots basés sur l’IA nécessitent une phase de préentrainement pour acquérir une compréhension du langage. Ils peuvent être ensuite entraînés pour effectuer des tâches spécifiques. Les chatbots de type génératif génèrent des réponses en fonction du contexte, tandis que les chatbots non génératifs puisent des réponses préexistantes dans une base de connaissances.

Pour améliorer un chatbot, il est important de vérifier la qualité des données d’entraînement et d’ajouter des exemples pertinents. Les interactions avec les utilisateurs humains peuvent également être utilisées pour réentraîner le chatbot et le rendre plus précis.

Pierre Rosin, chef de produit IA au Centre Collégial de transfert de technologie JACOBB, souligne l’importance du traitement automatique du langage naturel (TALN) dans le développement des chatbots. Le TALN est une sous-branche de l’IA qui traite les données textuelles non structurées. Des modèles tels que GPT-3 d’OpenAI représentent des avancées majeures dans ce domaine.

En résumé, les chatbots et l’intelligence artificielle révolutionnent l’expérience client en offrant des interactions plus fluides et personnalisées. La qualité et la quantité des données d’entraînement sont essentielles pour créer des chatbots performants et adaptés aux besoins des utilisateurs.