Quels sont les types de technologie pour les chatbots ?

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Quels sont les types de technologie pour les chatbots ?

Types de technologie Chatbot

Aujourd’hui, la majorité des outils de développement de chatbot sont basés sur deux types principaux de technologie de chatbots, soit des modèles linguistiques (chatbots basés sur des règles) ou d’ apprentissage automatique (chatbot AI).


Linguistique (chatbots basés sur des règles)

Basé sur la linguistique – parfois appelé «basé sur des règles», offre le contrôle et la flexibilité affinés qui font défaut dans les chatbots d’apprentissage automatique. Il est possible de déterminer à l’avance quelle est la bonne réponse à une question et de concevoir des tests automatisés pour vérifier la qualité et la cohérence du système.

Les chatbots basés sur des règles utilisent la logique if / then pour créer des flux conversationnels.

Des conditions linguistiques peuvent être créées pour examiner les mots, leur ordre, des synonymes, des façons courantes d’exprimer une question et plus encore, pour garantir que les questions ayant le même sens reçoivent la même réponse. Si quelque chose ne va pas dans la compréhension, il est possible pour un humain d’affiner les conditions.

Cependant, les chatbots basés sur un modèle purement linguistique peuvent être rigides et lents à se développer, en raison de cette approche très laborieuse.

Bien que ces types de robots utilisent le traitement du langage naturel, les interactions avec eux sont assez spécifiques et structurées. Ces types de chatbots ont tendance à ressembler à des FAQ interactives, et leurs capacités sont basiques.

Ce sont les types de robots les plus courants, avec lesquels bon nombre d’entre nous ont probablement interagi – soit sur un chat en direct, via un site Web de commerce électronique ou sur Facebook Messenger.


Apprentissage automatique (AI Chatbots)

Les chatbots alimentés par AI Software sont plus complexes que les chatbots basés sur des règles et ont tendance à être plus conversationnels, basés sur les données et prédictifs.

Ces types de chatbots sont généralement plus sophistiqués, interactifs et personnalisés que les chatbots orientés tâches. Au fil du temps avec les données, ils sont plus sensibles au contexte et tirent parti de la compréhension du langage naturel et appliquent une intelligence prédictive pour personnaliser l’expérience d’un utilisateur.

Les systèmes conversationnels basés sur l’apprentissage automatique peuvent être impressionnants si le problème à résoudre est bien adapté à leurs capacités. De par sa nature, il apprend des modèles et des expériences antérieures.

Mais, pour fonctionner même au niveau le plus rudimentaire, ces systèmes nécessitent souvent des quantités stupéfiantes de données de formation et de spécialistes humains hautement qualifiés. De plus, un chatbot d’apprentissage automatique fonctionne comme une boîte noire. En cas de problème avec le modèle, il peut être difficile d’intervenir, et encore moins d’optimiser et d’améliorer.

Les ressources nécessaires, combinées à la gamme très étroite de scénarios dans lesquels les algorithmes statistiques sont vraiment excellents, font des chatbots purement basés sur l’apprentissage automatique un choix peu pratique pour de nombreuses entreprises.


Modèle hybride – L’expérience de chatbot ultime

Alors que les modèles linguistiques et d’apprentissage automatique ont leur place dans le développement de certains types de systèmes conversationnels, l’adoption d’une approche hybride offre le meilleur des deux mondes et offre la possibilité de fournir des solutions de chatbot d’IA conversationnelles plus complexes.

Une approche hybride présente plusieurs avantages clés par rapport aux deux alternatives. Considéré par rapport aux méthodes d’apprentissage automatique, il permet de construire des systèmes conversationnels même sans données, offre une transparence sur le fonctionnement du système, permet aux utilisateurs professionnels de comprendre l’application et garantit qu’une personnalité cohérente est maintenue et que son comportement est en alignement aux attentes des entreprises.

En même temps, il permet aux intégrations d’apprentissage automatique d’aller au-delà du domaine des règles linguistiques, de faire des inférences intelligentes et complexes dans des domaines où une approche uniquement linguistique est difficile, voire impossible à créer. Lorsqu’une approche hybride est livrée à un niveau natif, cela permet aux algorithmes statistiques d’être intégrés aux côtés du conditionnement linguistique, en les maintenant dans la même interface visuelle.

Construire des applications conversationnelles en utilisant uniquement des méthodes linguistiques ou d’apprentissage automatique est difficile, gourmand en ressources et souvent prohibitif. En adoptant une approche hybride, les entreprises ont le muscle, la flexibilité et la vitesse nécessaires pour développer des applications d’IA pertinentes pour l’entreprise qui peuvent faire une différence dans l’expérience client et les résultats.

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