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Quelle est la différence entre le Finetuning et le rag ?

par | Mar 6, 2024 | Callbot, Voicebot

Utiliser efficacement le RAG avec des grands modèles de langage : une exploration approfondie pour augmenter la performance des bots. 

Au cœur de la révolution de l’intelligence artificielle (IA) se trouve l’évolution constante des modèles de langage, notamment les grands modèles de langage (Large Language Models, LLMs) qui ont transformé la façon dont nous interagissons avec la technologie. Parmi les innovations les plus significatives, le Retriever-Augmented Generation (RAG) et le finetuning se distinguent par leur capacité à personnaliser et améliorer l’efficacité des assistants virtuels. Cet article explore les meilleures pratiques pour utiliser le RAG avec des LLMs et examine la distinction cruciale entre le RAG et le finetuning, tout en soulignant l’importance de choisir judicieusement parmi les différents fournisseurs de modèles selon les use cases spécifiques. En effet, en fonction de la typologie d’entreprise, parfois il n’est pas possible d’utiliser l’une ou l’autre technique pour des raisons de confidentialité par exemple. Finetunner un modèle par rapport aux données des clients permet d’obtenir des bons résultats. il faut toutefois tester les jeux de donées pour savoir si ils répondent aux exigences.

#### Qu’est-ce que le RAG?
Le Retriever-Augmented Generation est une technique avancée qui combine la récupération d’informations (le « Retriever ») avec la génération de texte (le « Generator ») pour fournir des réponses plus précises et informatives. Le RAG fonctionne en recherchant d’abord des informations pertinentes dans une vaste base de données ou un ensemble de documents, puis en utilisant ces informations pour générer des réponses. Cette approche permet aux assistants virtuels de fournir des réponses plus nuancées et basées sur des données à jour, rendant les interactions plus riches et plus informatives. Les anciennes techniques de machine Learning sont encore utiles, mais la qualité des réponses est parfois moindre. Mais l’utilisation vectorielle Il a représentation des phrases permet d’améliorer grandement la précision des réponses.

#### : comprendre la différence entre le RAG et le Finetuning
Bien que le RAG et le finetuning soient des techniques d’amélioration des capacités des LLMs, ils servent des objectifs différents :

– **Le RAG** est axé sur l’enrichissement des réponses en intégrant des informations externes au moment de la génération de la réponse. Cela permet d’élargir la portée des réponses au-delà de ce qui est stocké dans les paramètres du modèle.

– **Le Finetuning**, en revanche, consiste à ajuster les poids d’un modèle pré-entraîné sur un ensemble de données spécifique pour améliorer ses performances sur des tâches ou des domaines particuliers. Cette personnalisation rend le modèle plus performant sur les cas d’utilisation ciblés, mais ne lui permet pas nécessairement de consulter des informations externes en temps réel.

#### Stratégies d’utilisation efficace du RAG avec les LLMs
Pour exploiter pleinement le potentiel du RAG dans le développement d’assistants virtuels, voici quelques stratégies clés :

– **Intégration de bases de données pertinentes**: Sélectionnez soigneusement les sources d’information que le RAG utilisera pour enrichir les réponses. Une base de données bien curée et à jour est cruciale pour la pertinence des informations fournies. Attention, toutefois, avoir des données trop hétéroclite vont entraîner une performance des résultats à atteindre.

– **Optimisation du retriever**: Ajustez les paramètres du retriever pour qu’il sélectionne les informations les plus pertinentes. Cela peut impliquer de peaufiner les algorithmes de recherche ou d’utiliser des techniques d’apprentissage profond pour améliorer la sélection des documents.

– **Équilibrage des réponses générées**: Veillez à maintenir un équilibre entre les informations tirées de la base de données et la génération de réponses cohérentes et context

La méthode RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) est justement une technique avancée pour améliorer les performances et la pertinence des modèles d’intelligence artificielle, en particulier les grands modèles de langage (LLMs). Cette approche se concentre sur l’utilisation des retours (feedback) humains pour guider et affiner le processus d’apprentissage du modèle, le rendant ainsi plus aligné avec les objectifs, les valeurs, et les préférences humaines. Voici comment la méthode RLHF fonctionne, généralement en trois étapes principales :

1. **Collecte de Feedback Humain** : La première étape consiste à recueillir des données sur la façon dont les humains réagissent ou préfèrent que le modèle réponde à certaines requêtes ou situations. Cela peut impliquer des évaluations directes de réponses générées par le modèle, où les évaluateurs humains jugent la qualité, la pertinence, ou l’alignement éthique des réponses.

2. **Apprentissage par Renforcement** : Ensuite, les données de feedback humain sont utilisées pour entraîner le modèle via l’apprentissage par renforcement. Dans ce contexte, le modèle est considéré comme un « agent » qui apprend à maximiser une « récompense » basée sur les évaluations humaines. Les réponses qui reçoivent un feedback positif augmentent la probabilité d’être produites à nouveau, tandis que celles jugées négatives sont découragées. Cela permet d’améliorer le modèle au fur et à mesure du temps

3. **Itération et Affinement** : Le processus est itératif. Le modèle, une fois ajusté par l’apprentissage par renforcement, est soumis à une nouvelle série d’évaluations humaines, et ces nouvelles données de feedback sont à nouveau utilisées pour affiner le modèle. Ce cycle peut être répété plusieurs fois pour continuer à améliorer la performance du modèle selon les critères humains.

L’objectif de la méthode RLHF est de créer des modèles d’IA qui sont non seulement techniquement compétents, mais qui sont aussi capables de naviguer dans les nuances des préférences humaines, des normes sociales, et des considérations éthiques. En intégrant le jugement humain directement dans le processus d’apprentissage, RLHF vise à produire des modèles plus sûrs, éthiques, et utiles pour une gamme plus large d’applications.

Comment minimiser les risques d’erreur avec les LLMs

par | Mar 6, 2024 | Callbot, Voicebot

Maîtriser les Risques IA : Sécuriser l’Implantation de Modèles de Langage dans les Entreprises sans compromettre la qualité des réponses.

Dans le déploiement de modèles de langage à grande échelle au sein des grandes entreprises, la gestion des risques est un enjeu majeur. Ces systèmes, bien que puissants, présentent des vulnérabilités spécifiques lorsqu’ils traitent des volumes importants de données hétérogènes.

Le risque principal est la diffusion d’informations inexactes, qui peut résulter de la malcompréhension des données par l’IA ou de leur mauvaise interprétation. Cela peut mener à des décisions erronées et nuire à la réputation de l’entreprise. Pour se prémunir contre cela, il est crucial d’adopter une approche multi-couches :

1. Validation des Données : Mettre en place des protocoles rigoureux pour l’entrée des données, en s’assurant de leur qualité et de leur fiabilité avant qu’elles ne soient traitées par l’IA.

2. Supervision Continue : Établir une surveillance humaine des réponses générées par l’IA, surtout dans les phases initiales de déploiement, pour corriger rapidement toute erreur. Il est de proposer dans ce cas, du renforcement et de la robustification Des données afin d’ éviter de dégrader la qualité des réponses. L’objectif de renforcer la qualité des dates à devient alors un enjeux prioritaire. Le risque d’apporter une réponse de moindre qualité peut avoir de graves répercussions au sein des entreprises, Conséquences désastreuses sur le chiffre d’affaires et la réputation de celle-ci.

3. Apprentissage Progressif : Utiliser un feedback régulier pour affiner les modèles d’IA, leur permettant de s’adapter et de s’améliorer au fil du temps. La présence de contributeurs permet alors dans ce cas d’éviter de se retrouver dans des impasses.

4. Transparence : Communiquer clairement sur les capacités et les limites des systèmes d’IA aux utilisateurs finaux pour gérer les attentes.

5. Sécurité des Données : Assurer une protection robuste des données pour prévenir les fuites d’informations sensibles.

6. Conformité Réglementaire : S’assurer que les systèmes d’IA sont en conformité avec les réglementations en vigueur concernant la protection des données et la vie privée.

En intégrant ces mesures, les entreprises peuvent tirer parti de l’intelligence artificielle pour enrichir l’expérience utilisateur tout en minimisant les risques associés.

Comment augmenter la productivité et le ROI grâce aux callbots

par | Fév 24, 2024 | Callbot, Voicebot

Révolutionnez votre Service Client avec un Callbot Économique : Maximisez votre ROI en Quelques Mois! »

Dans un monde où l’efficacité et la rentabilité dictent les stratégies des entreprises, l’adoption de callbots apparaît comme une solution incontournable pour transformer l’expérience client dans les centres de contacts des callcenters tout en optimisant les coûts à moyen terme. Les callbots, grâce à leur capacité à gérer automatiquement les requêtes des clients, promettent un avantage concurrentiel significatif, surtout pour les entreprises traitant un volume élevé d’appels au sein des callcenters et centres de contact de toutes tailles.

Avantages pour les Utilisateurs Finaux

L’atout majeur des callbots réside dans leur autonomie à répondre instantanément à des demandes courantes, permettant ainsi une satisfaction client accrue par une disponibilité 24/7. Cette gestion automatisée des interactions libère du temps précieux pour les agents du service client, qui peuvent se concentrer sur des cas plus complexes nécessitant une touche humaine. Minimiser les tâches ingrates pour se concentrer sur les tâches à fortes valeur ajoutées : c’est l’objectifs des bots.

Le ROI Rapide : Un Investissement Judicieux

Bien que la mise en place d’un callbot nécessite un investissement initial inférieur à 10K en général, le retour sur investissement est rapidement perceptible, particulièrement pour les organisations avec un volume d’appel élevé. Cette efficacité opérationnelle se traduit par une réduction significative des coûts liés à la gestion des appels, comparativement à un service client entièrement humain. il faut compter en général 5 mois pour que le bot puisse devenir rentable au sein de l’entreprise.

Des Tarifs en Diminution : Une Vision d’Avenir

L’évolution technologique et la compétition croissante dans le domaine des callbots laissent présager une baisse des coûts de téléphonies, des serveurs, des llms, rendant cette technologie encore plus accessible et compétitive par rapport à d’autres canaux de communication comme les SMS. À l’avenir, avec l’intégration croissante des voicebots dans les foyers, les callbots seront appelés à offrir une valeur ajoutée sans précédent, en se positionnant comme un canal de communication privilégié entre les entreprises et leurs clients. L’avenir sera conversationnel et vocal selon TALKR.

Défis et Limitations

Cependant, il est crucial de reconnaître que le déploiement d’un callbot est un projet qui nécessite une planification et une réflexion approfondies car il implique la conduite du changement au sein de l’entreprise. Les coûts initiaux, bien qu’importants, doivent être mis en balance avec les bénéfices à long terme : il faut voir cela comme un investissement moyent terme. Une intégration technique harmonieuse avec les systèmes existants est impérative pour le succès de cette initiative. Plus le Bot se connecte aux outils CRM / Ticketing de l’entreprise plus il peut qualifier des tâches peu complexes mais qui feront gagner un temps précieux aux conseillers.

Bien que le risque d’erreur soit moindre comparé à un agent humain, un callbot requiert une programmation et une maintenance rigoureuses pour minimiser ce risque et garantir une expérience utilisateur optimale dans le temps. De plus, la supervision humaine demeure nécessaire pour assurer le bon fonctionnement du système. la phase d’entrainement et de suivi est crucial pour assurer le bon fonctionnement des scénarios du callbot au téléphone.

L’adoption d’un callbot représente une stratégie avant-gardiste pour les entreprises visant à optimiser leur service client tout en réduisant les coûts opérationnels. Avec une mise en œuvre réfléchie et une gestion efficace, les callbots sont destinés à devenir le pilier central de l’interaction client, offrant un service rapide, personnalisé et économique. La promesse d’un ROI rapide fait des callbots une solution attrayante et incontournable pour toute entreprise souhaitant évoluer et se démarquer dans l’ère digitale.

Comment détecter le Clonage Vocal au Téléphone

par | Fév 23, 2024 | Callbot, Voicebot

Dans un univers où la technologie vocale progresse à pas de géant chaque jour, le clonage vocal représente à la fois une prouesse technique et un défi éthique. Chez TALKR, nous sommes à l’avant-garde de l’innovation depuis de nombreuses années, combinant avec finesse les voix humaines et les voix neuronales d’Elenvelabs pour offrir une qualité de compréhension sans précédent. Cependant, l’ascension des technologies de TTS soulève des préoccupations légitimes quant à l’utilisation abusive potentielle de ces outils dans des scénarios non maitrisés (fake information). Voici comment nous abordons ces défis pour garantir une utilisation sûre et responsable de nos solutions et éviter de se retrouver dans des situations plus qu’incongrues mais toxiques.

Stratégies de Détectection du Clonage Vocal

TALKR s’engage à minimiser les risques d’utilisation abusive de la technologie de clonage vocal par téléphone. Nous sommes conscients de la nécessité d’investir dans des garanties appropriées pour protéger nos utilisateurs et la société dans son ensemble contre les risques associés aux deepfakes vocaux. En effet certains prospects n’hésitent pas à nous demander de falsifier des voix afin de reproduire des discours commerciaux au téléphone sans prévenir qu’il s’agit d’un agent virtuel au téléphone. Voici quelques-unes des mesures que nous mettons en œuvre :

  1. Traçabilité des Fichiers Audio : Nous avons mis en place un système robuste permettant de retracer tout fichier audio généré à un utilisateur spécifique. Cette capacité de traçabilité est cruciale pour prévenir l’utilisation malveillante de notre technologie et faciliter l’identification des abus.
  2. Mesures de Protection Supplémentaires : Dans notre quête pour renforcer la sécurité, nous explorons des mesures de protection supplémentaires. Cela inclut l’exigence d’informations de paiement ou une vérification complète de l’identité pour les utilisateurs souhaitant accéder à notre outil de de scénarisation vocale avec des voix sur étagères (Mp3). De plus, nous envisageons la vérification manuelle de chaque scénario généré avec des IAG proposé pour s’assurer de leur légitimité vis à vis des clients.
  3. Marqueurs Invisibles : Une des innovations les plus prometteuses que nous pensons intégrer est l’utilisation de marqueurs sonores invisibles au sein des chaque fichier son qui permet de générer le « Text to speech ». En incrustant des fréquences inaudibles au sein des enregistrements vocaux générés, nous pouvons marquer chaque fichier audio de manière unique. Cette technologie de marquage permet non seulement de tracer l’origine d’un fichier audio, mais offre également une méthode fiable pour identifier et authentifier les enregistrements.

L’Éthique avant Tout

La mission de TALKR est de pousser les frontières de la technologie vocale au téléphone tout en maintenant un cadre éthique rigoureux. Nous sommes pleinement engagés à développer des solutions innovantes qui enrichissent les interactions humaines, sans jamais compromettre la sécurité ou la vie privée de nos utilisateurs. Notre investissement dans des garanties appropriées et des mesures de protection avancées témoigne de cet engagement envers une utilisation responsable de l’IA.

Le paysage technologique continue d’évoluer, et avec lui, les défis que nous affrontons. Chez TALKR, nous restons à l’écoute des développements dans le domaine du clonage vocal et de la compréhension du texte et adaptons nos stratégies pour garantir que nos innovations mènent à un avenir où la technologie renforce la confiance et l’authenticité dans la communication humaine même si un robot intervient pendant le call.

L’Usurpation d’Identité via les Callbots : Un Nouveau Terrain de Jeu pour les Cybercriminels

par | Fév 22, 2024 | Callbot, Voicebot

Dans l’arène digitale en constante évolution, l’usurpation d’identité par le biais de callbots utilisant des technologies de synthèse vocale avancées, telles que celles proposées par ElevenLabs, marque un tournant inquiétant depuis 2023. Ces outils, capables d’imiter à la perfection les voix de figures publiques ou de proches, ouvrent la porte à une nouvelle forme de cybercriminalité : le vishing.

Le vishing, ou hameçonnage vocal, exploite des appels téléphoniques frauduleux pour extorquer des informations personnelles ou financières. Via des techniques avancées de Spoffing il est possible de changer le numéro de l’appelant. Les criminels, armés de messages vocaux convaincants couplés avec des IA Génératives, incitent les victimes à répondre aux appels malveillants ou à révéler des données sensibles pendant leur conversation. Cette méthode s’avère particulièrement efficace lorsque les informations utilisées pour leurrer les victimes sont glanées sur les réseaux sociaux, permettant de personnaliser les attaques et d’augmenter leur crédibilité. La personnification de l’appel permet de déstabiliser la futur victime de ces appels truqués.

Cas Concrets d’Arnaques au téléphone et Comment les Éviter

Des exemples récents illustrent l’audace des cybercriminels : des individus se faisant passer pour des représentants de banques, avec des voix indiscernables de celles des véritables employés, demandant des informations de compte sous de faux prétextes. Une autre tactique répandue inclut l’imitation de voix de proches en détresse, poussant les victimes à transférer des fonds urgents. La victime pensant avoir la personne au téléphone ne se doute pas que l’appel est générée par une voix de synthèse.

Pour contrer ces menaces, tant les entreprises (B2B) que les consommateurs (B2C) doivent adopter des mesures proactives. La sensibilisation est la première ligne de défense : reconnaître que toute demande d’information sensible par téléphone doit être traitée avec scepticisme. Il est crucial de vérifier l’identité de l’appelant par des moyens indépendants avant de divulguer toute information comme une carte bancaire par exemple.

Quelles stratégies de Protection face au danger des fake callbots faut il adopter ?

  • Vérification Indépendante : Ne jamais se fier à l’identité présumée d’un appelant surtout si la conversation est parfois coupée. Prendre l’initiative de rappeler l’organisation concernée via un numéro officiel.
  • Éducation et Formation : Les entreprises doivent former leurs employés à reconnaître les signes d’appels frauduleux et à réagir correctement.
  • Utilisation de Technologies de Sécurité : Des solutions comme l’authentification à deux facteurs et la vérification d’identité biométrique peuvent renforcer la sécurité des informations personnelles et financières.
  • Prudence avec les Médias Sociaux : Limiter les informations personnelles partagées en ligne peut réduire le risque d’être ciblé par ces attaques personnalisées. Certains appels permettent à des hacker de récupérer la voix désirée sans autorisation à des fins pernicieuses en fournissant des contenus trompeurs.
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Vers un Avenir Sécurisé ?

L’avènement des callbots dotés d’intelligence artificielle soulève des questions éthiques et de sécurité majeures. Alors que la technologie continue d’évoluer, la course entre les mesures de sécurité et les tactiques des cybercriminels s’intensifie chaque jour tandit que la riposte du coté des opérateurs télécoms ne cesse de grandir en employant des stratégies de plus en plus complexe. La vigilance, l’éducation continue des personnes et l’adoption de technologies de sécurité avancées sont essentielles pour préserver l’intégrité de nos informations personnelles et professionnelles face à ces menaces émergentes. La collaboration entre les fournisseurs de technologie, les organisations et les individus jouera un rôle clé dans la construction d’un environnement numérique plus sûr pour tous.

En tant que fournisseur d’une telle technologie, nous devons comprendre que nous détenons une arme de destruction si elle venait à être utilisée entre de mauvaises mains. Malgré la tentation et la facilité, à nous de resister aux sirènes et à l’appat d’un grain facile mais tellement néfaste pour la société que nous devons toujours rester humble et comprendre que sans éthique, notre avenir dans un monde technologique aurait des impacts dangereux dans un futur en pleine mutation.

Pourquoi certains robocalls sont interdits aux US ?

par | Fév 19, 2024 | Callbot, Voicebot

Aux États-Unis, une nouvelle mesure réglementaire émanant de la Commission Fédérale des Communications (FCC) est entrée en vigueur en février 2024, visant à prohiber l’emploi de l’intelligence artificielle pour la réalisation d‘appels téléphoniques automatisés avec des Robocalls (callbots) dans le B2C. Cette décision vient en réponse à l’usage croissant de voix synthétiques, créées par des algorithmes, pour effectuer ces appels. en effet avec les solutions proposées par ElevenLabs il est possible de synthétiser une voix humaine et de lui faire générer du texte à la voix. « Text to speech » en temps quasi réel.

Depuis Février 2024, la FCC cible spécifiquement les appels automatisés utilisant des voix d’IA pour plusieurs raisons, notamment les fausses alertes d’urgence et les campagnes de spam, qu’elles soient à des fins publicitaires ou malveillantes. Cela est considéré comme du Spam téléphonique mais il est difficile de le détecter. L’objectif est de mettre fin aux désagréments causés par les « robocalls », terme désignant ces communications automatisées. Les arnaques au faux appel téléphonique sont nombreux et les victimes se plaignent de harcèllement.

Cette initiative s’appuie sur le Telephone Consumer Protection Act de 1991, une loi qui encadre strictement les appels automatisés à caractère politique ou commercial réalisés sans consentement explicite du destinataire. (Optin)

La FCC envisage cette interdiction comme un moyen de faciliter les actions légales contre les individus ou organisations exploitant l’IA pour mener des campagnes de spam. Cette mesure s’inscrit dans la continuité d’efforts judiciaires préexistants visant à lutter contre les appels automatisés non sollicités surtout depuis de récentes campagnes Politiques lancées par des callbots.

Jessica Rosenworcel, à la tête de la FCC, souligne les risques de confusion engendrés par l’utilisation de techniques de « clonage vocal » et de création d’images par IA, qui peuvent amener les consommateurs à prendre au sérieux des tentatives d’escroquerie ou de fraude. La capacité de ces technologies à imiter des voix familières ou celles de personnalités publiques rend particulièrement difficile la distinction entre appels légitimes et tentatives de tromperie. Les voix sont similaires et trompeuses. Cette question est un élément qui change la donne dans les secteurs de l’intelligence artificielle. Il est temps de légiférer.

La FCC propose donc de classer l’utilisation de voix artificielles clonées dans le cadre des appels automatisés comme une infraction au « Telephone Consumer Protection Act », renforçant ainsi les moyens à disposition des autorités judiciaires pour combattre ce fléau grandissant. Cette démarche fait écho à l’augmentation notable de l’usage de l’IA pour simuler des voix de personnalités publiques ou de membres de la famille dans le but de tromper les destinataires des appels. Les Fakes appels sont omniprésents aujourd’hui.

Les US s’appuient sur une législation déjà en place pour restreindre les pratiques de télémarketing abusif, y compris l’utilisation de systèmes automatisés pour passer des appels ou envoyer des messages préenregistrés sans l’accord des destinataires tout comme en France. Cette initiative marque une étape significative dans la régulation des nouvelles technologies et la protection des consommateurs contre les abus liés aux appels automatisés.