quelles sont les méthodes pour améliorer la compréhension des bots

Vous avez peut-être réussi à créer un petit pilote de chatbot ou de ? Mais en essayant de le l'améliorer au fur et à mesure, vous vous êtes rendu compte qu'il ne répondait plus bien sur certaines de vos questions. Vous avez peut-être testé un chatbot en production ? La satisfaction de vos clients n'est pas aussi grande que vous l'espériez ? Votre bot a du mal à comprendre vos utilisateurs et vous ne savez pas comment l'améliorer ?

Comment comprendre le language naturel grâce au NLP

L'outil de TALKR permet de palier à cette grande difficulté que l'on rencontre sur beaucoup de plateforme. Lorsqu'un humain s'exprime en language naturel il faut donc pouvoir . Alors comment améliorer sensiblement l'ensemble des réponses ? L'astuce est de se mettre à la place des utilisateurs finaux et de pouvoir tester les phrases de manière différentes afin de vérifier que l'ensemble fonctionne bien. La seconde méthode est d'aller piocher dans des FAQ. L'ensemble des corpus de questions réponses afin de délimiter le usecase le plus rapidement possible

TALKR analyse et compare les datas de votre bot en visualisant et en comprenant où il fonctionne et où il ne fonctionne pas. Grâce à ces informations et ces jeux de données, vous pouvez ensuite prendre des décisions éclairées sur la manière dont vous améliorez les performances de votre bot. TALKR s'appuie sur les techniques de validation des jeux de données et des intentions et entités qui doivent être améliorées. Avec vos données et vos questions, vous pouvez choisir entre deux types de tests ; les tests avec des jeux de questions sur des corpus métiers identifiés. Des tests plus élargis pour savoir ou placer le curseur

Améliorer les réponses avec des itérations en continue

TALKR utilise des techniques classique de validation croisée. On intègre des méthodologies de type K-fold et leave-one-out. Notre expérience montre que le sur apprentissage nuit à la qualité des réponses d'où l'intérêt de pouvoir tester en permanence la façon dont les utilisateurs s'expriment. Notre panel de beta testeurs teste le robot en permanence. Ils dénichent les phrases qu'il faut améliorer à chaque itération via un apprentissage non linéaire. En observant la façon dont le robot s'exprime. cela en général de pouvoir récolter entre 30 et 100 intensions sur un thème. Au bout de quelques jours et de dépasser un taux de compréhension de la parole au delà de 90%. Cela aura un impact positif sur votre robot.

La puissance des outils de machine learning et de deep Learning (GPT3) montrent une progression importante dans la manière ou les robots s'améliorent et Il est fort à parier que dans le futur toutes ses phases d'apprentissages seront totalement écourtées.

FAQ - Ameliorer la comprehension des bots

Qu'est-ce que la validation croisee K-fold et pourquoi est-elle utilisee pour entrainer un chatbot ?

La validation croisee K-fold est une technique d'evaluation des modeles de machine learning qui consiste a diviser le jeu de donnees en K sous-ensembles. Le modele est entraine sur K-1 sous-ensembles et valide sur le K-ieme, puis l'operation est repetee K fois avec un sous-ensemble different. Cette methode permet d'obtenir une estimation plus fiable de la performance du modele qu'une simple separation train/test, car elle utilise la totalite des donnees pour la validation. Pour un chatbot, elle permet de detecter le sur-apprentissage (overfitting) : un bot qui reconnait parfaitement les phrases d'entrainement mais echoue sur de nouvelles formulations. Le sur-apprentissage est particulierement nocif pour les bots car les utilisateurs reels formulent rarement leurs questions exactement comme les exemples d'entrainement.

Quel taux de comprehension est considere comme satisfaisant pour un chatbot en production ?

Un taux de comprehension superieur a 90% est generalement considere comme le seuil minimum pour un deploiement en production avec une experience utilisateur acceptable. En dessous de 80%, les utilisateurs ressentent trop souvent des echecs de comprehension, ce qui genere de la frustration et du desengagement. En revanche, viser 100% est contre-productif car cela conduit au sur-apprentissage et reduit la capacite du modele a generaliser a de nouvelles formulations. En pratique, un taux de 92 a 95% combine a une gestion propre des cas d'echec (messages d'erreur clairs, escalade vers un agent humain) offre une meilleure experience qu'un modele trop strict qui bloque la conversation des qu'il n'est pas certain a 100%.

Comment les corpus de FAQ metier aident-ils a ameliorer rapidement un chatbot ?

Un corpus de FAQ metier est un ensemble de questions et reponses deja formulates par les equipes de l'entreprise. Pour un chatbot, ce corpus est une mine d'or : il permet de delimiter rapidement le perimetre des intentions a couvrir, de disposer d'exemples de formulations reelles utilisees par les clients, et d'identifier les ambiguites semantiques a traiter. Plutot que de construire le corpus from scratch, l'equipe recupere la FAQ existante, la reorganise par intention, et multiplie les variantes de chaque question pour enrichir les donnees d'entrainement. Cette approche peut reduire le temps de constitution du corpus de plusieurs semaines a quelques jours, tout en garantissant que les formulations correspondent aux vraies interrogations des utilisateurs.

Pourquoi le sur-apprentissage est-il particulierement problematique pour un chatbot en service client ?

Le sur-apprentissage se produit quand le modele memorise les exemples d'entrainement au lieu de generaliser les patterns sous-jacents. Pour un chatbot en service client, les consequences sont directes : le bot reconnait parfaitement les phrases testees en interne mais echoue sur les variantes utilisees par les vrais clients. Par exemple, un bot entraine sur "comment suivre ma commande" peut echouer sur "ou en est mon colis" ou "j'ai passe une commande hier, des nouvelles ?". Toutes ces formulations expriment la meme intention mais le modele sur-entraine ne les reconnait pas. L'outil de beta-testeurs et les iterations continues decrites dans cet article visent precisement a detecter ces cas d'echec avant qu'ils n'impactent les utilisateurs reels.

Comment savoir si une intention a besoin de plus d'exemples d'entrainement ?

Plusieurs signaux indiquent qu'une intention manque d'exemples : un taux de confiance bas sur cette intention (score de prediction souvent inferieur a 0.7), des confusions frequentes avec d'autres intentions proches, ou des appels entrants de type "je ne comprends pas" sur des formulations qui devraient etre reconnues. Les plateformes de chatbot comme TALKR disposent d'outils de visualisation qui permettent d'identifier les intentions avec de faibles performances. La regle pratique : une intention a besoin d'au moins 10 exemples de formulations varies pour etre robuste, et idealement 20 a 30 pour couvrir les variantes syntaxiques, les abreviations et les fautes d'orthographe courantes. En dessous de 5 exemples, l'intention sera inevitablement fragile en production.