“Au-delà de l’analyse de sentiment : comment l’IA peut comprendre les émotions humaines “. Comment les approches actuelles en matière d’analyse de sentiment ne suffisent pas à comprendre les émotions humaines, qui sont complexes et multifacettes ? Les modèles d’IA peuvent être entraînés à reconnaître les émotions de manière plus nuancée, en se concentrant sur les expressions faciales, le ton de la voix et les contextes. Quid de l’importance d’une utilisation responsable et éthique de ces technologies pour garantir que les résultats soient bénéfiques pour tous. voici donc un résumé de ce sujet passionnant.
Je suis ravi de partager avec vous aujourd’hui un sujet passionnant et complexe qui est au cœur de l’intelligence artificielle : la désambiguïsation des intentions. Plus précisément, nous allons parler de la difficulté que peut rencontrer un robot pour comprendre une demande complexe lorsqu’il y a plusieurs intentions qui se chevauchent.
Lorsque nous interagissons avec un système d’IA, nous pouvons parfois ressentir de la frustration lorsque nos demandes ne sont pas comprises ou mal interprétées par les moteurs de reconnaissance de texte et la compréhension du NLP. Cela peut être particulièrement vrai lorsque plusieurs intentions se chevauchent et que le robot ne sait pas laquelle suivre.
La désambiguïsation est le processus par lequel un système d’IA essaie de déterminer la signification exacte d’un texte ou d’une demande vocale qui peut être interprété de plusieurs façons. Les humains sont très doués pour la désambiguïsation, car nous sommes capables de prendre en compte différents indices tels que le contexte, les indices sociaux, les indices linguistiques, etc.
Cependant, la désambiguïsation est un défi important pour les systèmes d’IA, car ils doivent être programmés pour interpréter et comprendre des informations de manière très différente de celle des humains. Les algorithmes d’IA doivent utiliser des techniques sophistiquées pour traiter des données complexes et souvent contradictoires mais parfois on peut utiliser des solutions plus simple quand il s’agit de savoir si la personne n’est pas satisfaite et exprime son mécontentement.
Lorsque plusieurs intentions se chevauchent, le système d’IA doit être capable de prendre en compte des facteurs tels que le contexte, le ton de la voix, (les expressions faciales) et les indices linguistiques pour déterminer la signification exacte de la demande. Si le système n’est pas capable de désambiguïser correctement la demande, il peut répondre avec une réponse inappropriée ou inexacte, ce qui peut frustrer les utilisateurs et entraîner une perte de confiance dans le système.
Pour surmonter ce défi, les ingénieurs d’IA travaillent à développer des modèles plus sophistiqués qui peuvent prendre en compte des facteurs multiples pour désambiguïser correctement les demandes complexes. Cela peut inclure des modèles basés sur l’apprentissage profond qui peuvent apprendre à partir de grandes quantités de données pour améliorer la précision de la désambiguïsation.
En fin de compte, la désambiguïsation est un défi important pour les datascientistes car ils cherchent à améliorer la capacité des robots à interagir avec les usagers de manière plus naturelle et efficace. La compréhension de la complexité de la désambiguïsation est essentielle pour créer des systèmes d’IA plus fiables et précis qui peuvent répondre aux demandes complexes de manière satisfaisante pour les utilisateurs.
Prenons un exemple concret : “Bande de voleurs ou est mon colis ? . on peut segmenter en Deux parties cette phrase afin d’avoir de la compassion vis à vis du client qui est pas content mais au lieu juste de demander un “apaisement ” vis à vis du bot et de l’entreprise on va cumuler les 2 réponses ensemble. cela permet d’avoir une réponse beaucoup plus nuancée. Par exemple : je suis navré du soucis rencontré, je vous informe qu’en effet votre colis est toujours en cours de livraison et accuse un retard de 2 jours. Cela ne fera pas avancer plus vite le colis mais cela permet de baisser le sentiment d’injustice.
