Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?
L'IA conversationnelle est un type d'intelligence artificielle qui permet aux consommateurs d'interagir avec des applications informatiques comme ils le feraient avec d'autres humains.
L'IA conversationnelle a principalement pris la forme de chatbots avancés, ou de chatbots IA qui contrastent avec les chatbots conventionnels. La technologie peut également améliorer les assistants vocaux traditionnels et les agents virtuels. Les technologies derrière l'IA conversationnelle sont naissantes, mais s'améliorent et se développent rapidement.
Un chatbot IA conversationnel peut répondre aux questions fréquemment posées, résoudre des problèmes et même faire de petites discussions, contrairement aux capacités plus limitées qui existent lorsqu'une personne converse avec un chatbot conventionnel. De plus, alors qu'un chatbot statique est généralement présenté sur le site Web d'une entreprise et limité aux interactions textuelles, les interactions conversationnelles de l'IA sont censées être accessibles et menées via divers supports, y compris l'audio, la vidéo et le texte.
Processus et composants dans les modèles d'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle implique généralement une combinaison de processus de traitement du langage naturel (TAL) et d'apprentissage automatique (ML) avec des formes conventionnelles et statiques de technologie interactive, telles que les chatbots. Cette combinaison est utilisée pour répondre aux utilisateurs par le biais d'interactions humaines. Les chatbots statiques sont basés sur des règles et ne fournissent qu'un ensemble de réponses prédéfinies à l'utilisateur. Un modèle d'IA conversationnelle, d'autre part, utilise la PNL pour analyser et interpréter la parole humaine pour le sens et le ML pour apprendre de nouvelles informations pour les interactions futures.
Le NLP traite de grandes quantités de données de langage humain non structurées et crée un format de données structuré afin que les machines puissent comprendre les informations pour prendre des décisions et produire des réponses. Pour mieux comprendre la PNL, considérons ses deux sous-thèmes qui jouent un rôle crucial dans l'IA conversationnelle : la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG).
Avantages et défis réels de l'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle se développe et offre des avantages à de nombreux secteurs, y compris, mais sans s'y limiter :
Le développement de l'IA conversationnelle présente des défis évidents. La première est que les modèles d'IA conversationnelle ont jusqu'à présent été formés principalement en anglais et doivent encore s'adapter pleinement aux utilisateurs mondiaux en interagissant avec eux dans leur langue maternelle. Deuxièmement, les entreprises qui interagissent avec les clients via des chatbots IA doivent mettre en place des mesures de sécurité pour traiter et stocker les données transmises. Enfin, l'IA conversationnelle peut être perturbée par l'argot, le jargon et les dialectes régionaux, par exemple, et les développeurs doivent former la technologie pour relever correctement ces défis à l'avenir.
Ceci a été mis à jour pour la dernière fois en mai 2022Continuer la lecture sur l'IA conversationnelle
Termes connexes
- intelligence générale artificielle (AGI)
- intelligence générale artificielle (AGI) est la représentation des capacités cognitives humaines généralisées dans un logiciel de sorte que, face à ... Voir la définition complète
- linguistique computationnelle (CL)
- La linguistique computationnelle (CL) est de l'informatique à l'analyse et à la compréhension de l'écrit et de l'oral ... Voir la définition complète
- ingénierie des connaissances
- L'ingénierie des connaissances est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui tente d'imiter le jugement et comportement d'un humain... Voir la définition complète
