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La seconde vague conversationnelle

par | Nov 30, 2023 | Blog, gpt, intelligence artificiellle, NLP

Le texte est 100% écrit par un humain (KL talkr.ai)

L’image est 100% générée par une IA (dreamstudio.ai)

C’est sans équivoque : Parler est 6 fois plus rapide qu’écrire !

Les usages tendent vers une facilitation de l’interaction. Mais échanger en langage naturel ne suffit pas, il faut aussi que votre Assistant soit capable de parler. La conversation orale va l’emporter à la conversation écrite puisqu’elle est tout simplement plus rapide et plus facile pour l’humain.

Les nouvelles générations l’ont déjà prouvé et contournent les usages : elles utilisent des message vocaux dans les applis chat …Pourquoi s’embêter de taper quand on peut s’exprimer à la voix?!

La rapidité et la facilité d’échange font des Assistants vocaux les stars de demain (pour certains c’est même aujourd’hui). Les interactions avec les humains, lorsqu’elles sont fluides et maîtrisées, représentent un énorme atout dans le parcours utilisateur et offrent aux organisations un outil performant capable d’amener les métiers à un niveau supérieur dans la communication avec les clients.

Quels sont les canaux voix pour les assistants ? 

Il existe 3 types d’Assistants vocaux en fonction du canal sur lequel l’Assistant va opérer.

-Assistant vocal connecté au canal téléphonique => CallBot
Ce dernier est le plus complexe car la conversation va passer par le canal telecom.

-Assistant vocal sur les canaux Web => VoiceBot 

Ici les devicse utilisés sont l’ordinateur ou le téléphone, mais l’assistant est un applicatif Web: sur un site web, une application, un réseau social.

-Assistant vocal connecté à un objet connecté IoT (voiture, frigo, etc.), ici on classifie également les assistants intégrés dans les enseinte connectée (Alexa, Google Home) => VoiceBot

La conversation va également passer par le web.

Quelles sont les briques technologiques pour concevoir et faire parler un Assistant vocal? 

Nous distinguons 3 briques principales indispensable pour la bon déroulement d’une conversation avec un assistant vocal:

-Brique de Compréhension de la Parole (Speech to Text)

-Brique de Compréhension et du traitement du langage (NLP/NLU, LLM, SLM)

-Brique de vocalisation du texte (Text to Speech) Ce sont les voix que vous entendez lors des conversations avec un robot. 

En revanche, la combinaison de ces trois éléments fait que vous allez tomber sur des Assistants plus ou moins bons, plus ou moins performants!

Il est primordial que chacune de ces briques soit la meilleure possible et apporte sa contribution, mais il est d’autant plus crucial que les trois fonctionnent d’une manière synchronisée ensemble . 

Quelle est la place de l’IA générative pour les Assistants vocaux? 

L’IA générative apporte beaucoup de progrès sur les trois briques technologiques précédemment citées. Les Assistants vocaux de nouvelle génération sont plus naturels aussi bien dans la conversation que dans la voix. 

Filière de la Voix en France & Europe 

L’association @Le Voice Lab, co-fondée par TALKR et 30 autres acteurs privés et académiques, a pour objectif de construire la filière de la voix.

Le Voice Lab est une association française qui regroupe différents acteurs institutionnels (universités, laboratoires de recherche…) et des entreprises privées dont l’intérêt commun est de constituer un écosystème indépendant et des standards communs pour permettre à la France et l’Europe de rester compétitives sur le marché de la voix au niveau mondial. Il s’agit également de répondre aux enjeux stratégiques des grands groupes et des États qui ne sont pas compatibles avec l’utilisation de solutions américaines ou chinoises.

Pour conclure : Passez dès aujourd’hui aux Assistants vocaux afin d’anticiper les usages de vos clients et faciliter la vie de vos équipes ! 

RDV le 14/12/23 pour le #4 de la “Deuxième vague conversationnelle”. 

Critères à prendre en compte pour mettre en place des LLMs

par | Nov 30, 2023 | Blog, gpt, intelligence artificiellle, NLP

Conformité Légale et Règlementaire: La solution LLM  respecte-t-elle les exigences du RGPD et d’autres lois sur la protection des données, en tenant compte du contexte géopolitique tel que le Cloud Act, les embargos, et les risques d’espionnage industriel?

Réponse : Il est crucial que la solution garantisse la conformité légale, en particulier en matière de protection des données. Une évaluation approfondie du contexte géopolitique est nécessaire pour minimiser les risques liés aux lois extraterritoriales.

Sécurité des Données:  Quelles mesures de sécurité sont en place pour assurer la protection des données sensibles et données personnelles?

Réponse : La sécurité des données est primordiale. Des protocoles robustes, tels que le chiffrement, l’authentification forte, et la gestion des accès, doivent être mis en œuvre pour minimiser les risques de violation de données. il faut anonymiser les données avant de les envoyer.

Intégration avec l’Infrastructure Existantes: Comment la solution s’intègre-t-elle au sein du système d’information existant, notamment en termes d’API et de compatibilité avec le cloud?

Réponse : Une intégration transparente est essentielle pour maximiser l’efficacité opérationnelle. Des interfaces flexibles et une compatibilité avec les infrastructures existantes simplifient la mise en place de la solution.

Scalabilité: Dans quelle mesure la solution peut-elle évoluer pour répondre à des besoins croissants?

Réponse : La capacité de la solution à évoluer avec les besoins de l’entreprise est cruciale. Une scalabilité efficace garantit une utilisation optimale des ressources et une adaptation aux changements de charge. Le volet RSE est a prendre en compte dans une démarche éco-responsable

Coût Total de Possession:  Quels sont les coûts initiaux, de maintenance, de traitement, et d’évolution associés à la solution?

Réponse : Une évaluation exhaustive des coûts, y compris les coûts cachés, est nécessaire. Une transparence sur les dépenses permet de planifier efficacement le budget.

Performance et Vitesse de Traitement: Quelles sont les performances en termes de traitement de la solution?

Réponse: Des performances élevées sont essentielles pour garantir des réponses rapides. Une analyse approfondie de la vitesse de traitement contribue à évaluer l’efficacité opérationnelle.

Qualité et Fiabilité des Résultats:  Quelle est la précision et la fiabilité des résultats? Existe-t-il des mécanismes pour détecter les erreurs ou les réponses inexactes?

Réponse : Une précision élevée est cruciale. La mise en place de mécanismes de détection d’erreurs renforce la confiance dans les résultats générés par la solution.

Facilité d’Utilisation et Interface Utilisateur:  Quel est le niveau de complexité de l’interface utilisateur de la solution?

Réponse : Une interface conviviale favorise l’adoption de la solution. La simplicité d’utilisation réduit les obstacles à son déploiement. Le NO-Code est l’avenir de toutes les solutions technologiques.

Support:  Quelle est la disponibilité et la qualité du support technique?

Réponse : Un support technique réactif et de qualité est essentiel pour résoudre rapidement les problèmes. Il contribue à maintenir la continuité des opérations.

Formation: Quelles sont les modalités de formation disponibles pour la solution?

Réponse : Des programmes de formation complets favorisent une utilisation efficace de la solution. Ils sont essentiels pour maximiser les compétences des utilisateurs.

Accompagnement:  Quels services d’accompagnement sont proposés pour l’installation et le déploiement de la solution?

Réponse : Un accompagnement adapté facilite l’implémentation. Des services d’assistance personnalisés sont bénéfiques pour garantir une transition sans heurts.

Interopérabilité avec d’Autres Systèmes : Quelle est la facilité de connecter et d’échanger des données avec d’autres systèmes?

Réponse : Une interopérabilité efficace permet une collaboration transparente avec d’autres systèmes, améliorant ainsi l’efficacité globale du SI.

Mises à Jour et Évolution du Produit:  Quelle est la fréquence et la qualité des mises à jour de la solution?

Réponse : Des mises à jour régulières assurent la sécurité, la performance, et l’adaptabilité continue de la solution aux besoins changeants. Il faut prévoir des mécanismes de dédoublement quand le modèle doit être partiellement remis à jour

Capacité de Stockage et Gestion des Données:  Quelle quantité de données la solution est-elle capable de gérer, notamment en termes de nombre de tokens?

Réponse : Une capacité de stockage adéquate est essentielle pour gérer efficacement les données. La prise en compte du nombre de tokens est importante pour évaluer la pertinence du traitement.

Durabilité et Considérations Écologiques: : Quel est l’impact environnemental de la solution en termes énergétiques et de consommation d’eau?

Réponse : Une évaluation environnementale est cruciale. Une solution éco-responsable minimise son empreinte écologique, renforçant ainsi la durabilité de son utilisation. L’utilisation de Carbone.io peut être considéré comme un début d’une démarche RSE long terme.

Périmètre de validité: Reformulation: Quel est le périmètre d’application de la solution, et quels étaient les objectifs principaux à l’origine de son développement?

Réponse critique: Comprendre le périmètre d’application permet d’évaluer si la solution répond aux besoins spécifiques de l’entreprise. Les objectifs initiaux guident la pertinence de la solution par rapport aux attentes.

Multimodalité: Reformulation: Les solutions sont-elles capables de traiter des formats autres que le texte?

Réponse critique: La prise en charge de la multimodalité accroît la polyvalence de la solution. Elle permet de traiter efficacement divers formats de données, dépassant les limites du texte.

Plan de Continuité d’Activité et de Secours: Reformulation: Quels sont les plans en place en cas de panne ou de problème majeur, assurant la continuité des opérations?

Réponse critique: Des plans de continuité d’activité robustes minimisent l’impact des pannes. Ils garantissent une reprise rapide et efficace des opérations en cas d’incident majeur.

Pourquoi opter pour un callbot de pointe dans votre centre d’appels du futur ?

par | Juin 14, 2023 | NLP

   Le callbot représente la quintessence de l’évolution des centres d’appels vers une nouvelle ère de la relation client. Grâce à son caractère conversationnel, il simule des échanges conviviaux entre les robots et les consommateurs, offrant un service accessible en temps réel, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Cette technologie révolutionnaire permet des interactions personnalisées et instantanées, offrant des réponses sur mesure basées sur les données des clients. De plus, ces interfaces s’intègrent harmonieusement à une multitude d’applications telles que Facebook, Messenger, Whatsapp, pour n’en citer que quelques-unes. Vous pouvez ainsi maintenir une communication proactive avec vos clients, indépendamment de leurs plateformes de prédilection.
De nos jours, la majorité des consommateurs préfèrent résoudre eux-mêmes les problèmes liés à un produit ou un service plutôt que de contacter le service client d’une marque. C’est là que les callbots entrent en jeu, offrant une alternative qui satisfait davantage les clients en réduisant le temps de résolution. Ils peuvent, par exemple, remplacer les réponses automatiques par email, tout en ayant la capacité d’accompagner, de rappeler ou de relancer les prospects en temps réel. Les callbots s’améliorent continuellement grâce à un entraînement supervisé par des humains, en utilisant les données recueillies lors de chaque interaction.
Enfin, les agents conversationnels sont les meilleurs alliés des services clients. Le rôle des callbots est de soutenir et non de remplacer les équipes de service client. Ils limitent l’escalade des contacts vers ces équipes, optimisant ainsi leur charge de travail et leur permettant de se concentrer sur les besoins nécessitant une intervention humaine. Saviez-vous que 59 % des clients préfèrent interagir avec un service client via un chat plutôt que par téléphone ? L’autonomisation des utilisateurs tout au long de leur parcours est au cœur des nouvelles attentes des consommateurs en matière d’expérience client.

Comment les callbots redéfinissent-ils le service client du futur ?
Souvenez-vous de l’époque où, avant de parler à un conseiller client, vous deviez supporter une longue musique d’attente. De nos jours, les consommateurs ont peu de tolérance pour l’attente, surtout au téléphone. En revanche, les solutions de selfcare qui mettent en avant l’autonomie et l’instantanéité sont de plus en plus populaires.
Aujourd’hui, une partie de la population souhaite pouvoir communiquer avec un être humain lorsqu’elle a besoin d’aide. Les chatbots, les callbots ou les voicebots sont des solutions idéales pour répondre à cette demande. Selon les besoins et la nécessité d’une assistance dédiée, ces solutions de selfcare peuvent rediriger les utilisateurs vers un agent de service client.
Même si votre callbot est bien conçu, il ne pourra pas toujours répondre à toutes les demandes. Il est donc essentiel de former vos agents conversationnels pour qu’ils apprennent à détecter le bon moment pour transférer les interactions aux équipes du service client. Néanmoins, le callbot a la capacité de qualifier efficacement les demandes pour les conseillers, leur permettant ainsi de gagner un temps précieux.

Les callbots aident les clients et les usagers à devenir plus autonomes et satisfaits tout au long de leur parcours. Ils sont également capables de réduire le volume de requêtes reçues par les centres d’appels, de diminuer le temps nécessaire pour résoudre les besoins, d’améliorer le taux de conversion et d’optimiser l’expérience client. Les callbots se révèlent d’autant plus efficaces, utiles et performants lorsqu’ils sont utilisés en complément d’une équipe de service client compétente et empathique.
Chez TALKR nous nous efforçons continuellement de perfectionner notre solution de génération de leads avec des appels automatiques sortants, afin de vous aider à améliorer votre expérience client grâce à nos technologies conversationnelles. Vous avez un besoin spécifique ? N’hésitez pas à nous contacter dès maintenant pour vous présenter une démonstration.

Les réseaux LLM et Starcode : une solution unique d’IA

par | Juin 10, 2023 | NLP

De nos jours, l’intelligence artificielle (IA) est devenue un domaine de plus en plus important pour de nombreuses industries. Les réseaux neuronaux sont l’un des éléments clés de l’IA. Cependant, la formation de ces réseaux peut être longue et fastidieuse. C’est là que les réseaux LLM et Starcode entrent en jeu, offrant une solution unique et efficace pour la formation de réseaux neuronaux.

Les réseaux LLM

Les réseaux LLM (Local Linear Maps) sont une méthode de formation de réseaux neuronaux qui utilise une approche différente de celle des réseaux classiques. Plutôt que de s’appuyer sur des fonctions non linéaires pour déterminer les relations entre les entrées et les sorties, les réseaux LLM utilisent des fonctions linéaires locales pour modéliser ces relations. Cette approche permet une formation plus rapide et plus précise des réseaux neuronaux.

Starcode : la solution unique

Starcode est une solution unique d’IA qui utilise les réseaux LLM pour former des réseaux neuronaux. Cette solution a été spécialement conçue pour les entreprises qui ont besoin d’une solution rapide et efficace pour la formation de réseaux neuronaux. En utilisant les réseaux LLM, Starcode peut former des réseaux neuronaux en un temps record, tout en garantissant une précision maximale.

L’efficacité de Starcode

Starcode a été testé dans de nombreux scénarios différents, et a montré une grande efficacité dans tous ces scénarios. Dans un scénario de reconnaissance de caractères, Starcode a réussi à atteindre une précision de 99,9 % en seulement quelques heures de formation. Dans un autre scénario, Starcode a été utilisé pour prédire le comportement d’un système de navigation, avec une précision de 95 %.

Conclusion

Les réseaux LLM et Starcode offrent une solution unique et efficace pour la formation de réseaux neuronaux. En utilisant des fonctions linéaires locales, les réseaux LLM permettent une formation plus rapide et plus précise des réseaux neuronaux. Starcode utilise cette approche pour fournir une solution unique d’IA qui peut former des réseaux neuronaux en un temps record, tout en garantissant une précision maximale. Avec de nombreux scénarios réussis, Starcode est une solution d’IA de confiance pour les entreprises qui ont besoin d’une solution rapide et efficace pour la formation de réseaux neuronaux.

à quoi sert la lemmatisation des mots dans le domaine du language ?

par | Mai 24, 2023 | Blog, gpt, NLP

La lemmatisation : simplifier le traitement du langage naturel en réduisant les formes lexicales

Introduction: La lemmatisation est une technique essentielle en traitement automatique du langage naturel (NLP) qui vise à réduire les différentes formes d’un mot à une forme de base commune, appelée lemme. L’objectif est de simplifier l’analyse et la modélisation du langage en réduisant la taille du vocabulaire et en identifiant les relations entre les mots. Dans cet article, nous explorerons en détail la lemmatisation et son utilisation dans le domaine du NLP, mettant en évidence son rôle crucial dans la compréhension et l’analyse automatique du texte.

La lemmatisation en pratique : Lorsque nous travaillons avec des bibliothèques de NLP telles que spaCy, la lemmatisation est souvent effectuée en utilisant la propriété « lemma_ » associée à chaque mot. Cette propriété nous permet d’accéder au lemme correspondant à chaque forme du mot. Par exemple, en utilisant spaCy, nous pouvons lemmatiser un texte de la manière suivante :

import spacy

nlp = spacy.load(« fr_core_news_sm »)
doc = nlp(« Les lecteurs lisent des livres de différentes manières. »)

for token in doc:
print(token.text, token.lemma_)

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque spaCy chargée avec un modèle spécifique à la langue française (« fr_core_news_sm »). En appliquant le modèle à notre texte, nous créons un objet « doc » qui représente le texte analysé. En itérant sur ce document, nous pouvons accéder à chaque token individuel et afficher à la fois la forme originale du mot (token.text) et son lemme correspondant (token.lemma_).

L’utilité de la lemmatisation : La lemmatisation est utilisée dans de nombreuses tâches de NLP pour simplifier et normaliser le texte. Voici quelques exemples d’utilisation de la lemmatisation :

  1. Modélisation de sujets : En lemmatisant les mots d’un texte, nous pouvons regrouper les différentes formes d’un même mot sous un lemme commun, ce qui facilite l’identification des sujets et des thèmes récurrents dans un corpus de documents.
  2. Analyse de sentiments : La lemmatisation permet de réduire les différentes formes lexicales d’un mot à un lemme commun, ce qui facilite l’analyse des sentiments associés à ce mot dans un texte. Par exemple, les formes « heureux », « heureuse » et « heureusement » peuvent être lemmatisées en « heureux », permettant ainsi d’obtenir une représentation plus cohérente des sentiments liés à ce concept.
  3. Réduction du vocabulaire : En lemmatisant les mots, nous pouvons réduire la taille du vocabulaire en identifiant les formes lexicales différentes qui correspondent à un même lemme. Cela permet de simplifier les tâches de NLP, telles que la classification de texte ou la recherche d’informations, en réduisant la complexité des données textuelles.

La lemmatisation est une technique essentielle en NLP qui permet de réduire les différentes formes d’un mot à un lemme commun. En utilisant des bibliothèques de NLP telles que spaCy, nous pouvons facilement appliquer la lemmatisation à un texte, ce qui facilite l’analyse, la modélisation et la compréhension automatique du langage naturel. En simplifiant le traitement du texte et en réduisant la taille du vocabulaire, la lemmatisation joue un rôle crucial dans de nombreuses tâches de NLP, ouvrant la voie à des applications avancées telles que la modélisation de sujets, l’analyse des sentiments et bien d’autres encore.

à quoi sert la tokenisation des mots dans le domaine du language ?

par | Mai 24, 2023 | NLP, Non classé

La puissance de la tokenisation : transformer le texte en informations exploitables

Introduction: La tokenisation est une méthode fondamentale en traitement automatique du langage naturel (NLP) qui permet de convertir un texte en une séquence de tokens significatifs. Bien qu’apparente à une tâche simple, elle présente des défis spécifiques, notamment lorsqu’il s’agit de gérer des cas particuliers tels que les mots composés ou les expressions contractées. Dans cet article, nous explorerons en détail la tokenisation et son utilisation dans le domaine du NLP, mettant en évidence son rôle essentiel dans la compréhension automatique du langage.

La tokenisation en pratique : Lorsque nous travaillons avec des bibliothèques de NLP telles que spaCy, la tokenisation est souvent la première étape du pipeline de traitement du texte. En utilisant spaCy, nous pouvons facilement itérer sur un document pour obtenir une séquence ordonnée de tokens. Par exemple, en utilisant la variable « nlp », qui représente le texte de manière interprétable par la bibliothèque, nous pouvons accéder aux tokens de la manière suivante :

import spacy

nlp = spacy.load(« fr_core_news_sm »)
doc = nlp(« Analyser le texte avec spaCy est un jeu d’enfant. »)

for token in doc:
print(token.text)

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque spaCy chargée avec un modèle spécifique à la langue française (« fr_core_news_sm »). Nous créons ensuite un objet « doc » en appliquant le modèle à notre texte. En itérant sur ce document, nous pouvons accéder à chaque token individuel et le traiter selon nos besoins.

Les défis de la tokenisation : La tokenisation peut sembler une tâche simple, mais elle nécessite une attention particulière pour gérer les subtilités du langage. Par exemple, en français, les mots composés et les expressions contractées posent souvent problème. Considérons l’exemple de la phrase « C’est un exemple ». Ici, la tokenisation doit séparer le « C' » comme premier mot et considérer « est » comme un deuxième mot, tout en maintenant l’association avec « C' ». Ces défis linguistiques nécessitent des modèles sophistiqués et des approches spécifiques pour obtenir une tokenisation précise et cohérente.

L’utilité de la tokenisation : La tokenisation joue un rôle essentiel dans de nombreuses tâches de NLP. Elle permet de préparer le texte pour des tâches telles que la classification de texte, l’analyse des sentiments, l’extraction d’informations et bien d’autres encore. En convertissant le texte en tokens, nous obtenons une représentation structurée qui facilite l’analyse automatique.

Exemples d’utilisation de la tokenisation :

  1. Analyse de sentiment : La tokenisation est utilisée pour diviser les phrases en mots individuels, permettant ainsi une analyse précise des sentiments associés à chaque mot et leur impact global sur le texte.
  2. Extraction d’informations : En tokenisant le texte, nous pouvons identifier et extraire des entités spécifiques, telles que des noms de personnes, des lieux ou des dates, qui sont essentiels dans des domaines tels que le traitement des documents juridiques ou le suivi des médias sociaux.
  3. Traduction automatique : La tokenisation est cruciale dans les systèmes de traduction automatique, où elle permet de diviser le texte source et le texte cible en tokens correspondants, facilitant ainsi la correspondance et la transformation d’une langue à une autre.

La tokenisation est une étape fondamentale en NLP qui transforme le texte brut en une séquence de tokens significatifs. En utilisant des bibliothèques de NLP telles que spaCy, nous pouvons facilement appliquer cette méthode et itérer sur les tokens obtenus pour des analyses plus poussées. La tokenisation est essentielle dans de nombreuses tâches de NLP, offrant une base solide pour l’analyse de texte, l’extraction d’informations et bien d’autres applications passionnantes dans le domaine de l’IA.