Architecture du chatbot : types, fonctions et interaction utilisateur

L'un des principaux besoins des entreprises d'aujourd'hui est une communication instantanée et ouverte. De nombreuses entreprises ont réalisé l'importance des technologies avancées telles que l'intelligence artificielle et les chatbots pour une communication solide avec leurs clients.

À tel point que dans un avenir proche, les chatbots avancés devraient remplacer les humains. Cela est possible grâce à la capacité d'un chatbot à "apprendre" en découvrant des modèles dans les données.

Deux types de chatbots

Les chatbots peuvent être principalement de deux types :

• Les commandes basées sur les commandes ne fournissent pas un ensemble très diversifié de fonctionnalités, elles sont codées en dur pour certaines commandes spécifiques et leurs réponses. Ceux-ci ne peuvent pas répondre à une nouvelle requête qu'il n'a jamais rencontrée auparavant.
• Les Chatbots basés sur l'IA sont des versions avancées des Chatbots basés sur des commandes. Ceux-ci viennent avec des fonctionnalités supplémentaires comme le comportement humanoïde, la vitesse et l'improvisation. Semblable à l'esprit humain, la capacité de traitement et de réponse de ces chatbots grandit avec l'expérience, ce qui le rend plus interactif.

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Fonctionnement du Chatbot

Tout d'abord, plongeons-nous dans les subtilités qui permettent à Robot de donner des réponses comme un véritable humain avec l'improvisation par l'apprentissage.

L'IA d'un chatbot se compose de deux composants -

• Traitement du langage naturel (NLP) - Il améliore la capacité d'imiter le comportement humain et de réduire le temps nécessaire pour donner une réponse
• Apprentissage automatique ajouté à un apprentissage en profondeur - Il implémente différents algorithmes qui sont séquencés de manière complexe pour donner une réponse.

Architecture du chatbot

L'architecture Chatbot est conçue pour répondre à une requête. Cela aide le Chatbot à rechercher des modèles de données dans les entrées, puis à enregistrer ces entrées pour de futures références, constituant ainsi le processus d'apprentissage.

La source

Interaction de l'utilisateur avec les chatbots

Les chatbots peuvent avoir soit une interface utilisateur graphique, c'est-à-dire une interaction basée sur l'écran, soit une interface utilisateur vocale, c'est-à-dire activée par la voix. Dans les deux cas, il s'agit d'une interface utilisateur conversationnelle dans laquelle l'utilisateur fournit une entrée de données en attendant une réponse.

1. Les chatbots analysent le texte

Après avoir reçu une requête, les chatbots contextualisent l'intention (ce que le client voulait demander) et l'entité (ce que les utilisateurs disent ou tapent) et renvoient par conséquent la réponse la plus appropriée à la requête.

Le traitement du langage naturel entre en jeu à ce stade. Il permet au Chatbot de réagir de manière interactive, en lui apportant une touche humaine. Classiquement, le NLP, avec l'apprentissage en profondeur, détecte le langage, essaie d'exécuter certains algorithmes pour découvrir le contexte de la requête, divise le texte dans la phase de prétraitement et fournit la sortie après avoir modélisé l'entrée. En gros, la PNL implique :

• Compréhension du langage naturel (NLU) qui aide à convertir le texte en langage compréhensible par la machine
• Génération de langage naturel (NLG) pour reconvertir ces données structurées en texte, aidant ainsi à deviner l'intention réelle du client.

Les chatbots effectuent également une analyse sentimentale, qui spécifie l'humeur de l'utilisateur à travers différentes étapes, soit sous forme binaire, soit dans une séquence d'humeurs différentes.

2. Les chatbots donnent une réponse

Les chatbots génèrent une réponse à une requête de deux manières :

• Donnez une nouvelle réponse à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Les outils ML utilisent l'entrée pour analyser les données structurées complexes, puis créent une réponse d'une grande précision.
• Sélectionnez une réponse sensible à partir d'une base de données ou de solutions API fournies par divers plugins. Une base de données avec des conditions, prédéfinies, avec la réponse correcte pour une variété d'entrées données précédemment est utilisée. La machine découvre les modèles à partir des données et prend des décisions en conséquence avec une intervention humaine minimale.

Après l'un ou l'autre des processus, les chatbots répondent à la requête sous forme de texte, d'image, de son, etc. De plus, la gestion du dialogue est utilisée pour créer des chemins pertinents afin de garantir que les réponses sont plus appropriées et que le mécanisme de rétroaction favorise l'apprentissage.

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3. Les robots peuvent apprendre des humains

Bien que l'objectif principal des chatbots soit de fournir des réponses aux requêtes, ce n'est pas la fin du processus. Celles-ci:

• sauvegarder les données
• utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier les modèles
• conservez-les pour de futures références
• améliorer les capacités de réponse

Tout ce qui précède est conçu pour promouvoir l'apprentissage en profondeur à l'aide d'algorithmes en couches appelés réseaux de neurones artificiels (une réplication humaine du cerveau). Chaque couche est constituée de neurones artificiels interconnectés où les connexions sont classées et stockées en fonction d'événements passés, ce qui aide en outre à gérer de nouvelles requêtes.

4. Plus les chatbots obtiennent d'informations, plus ils apprennent

À partir de toutes les informations ci-dessus, nous pouvons percevoir que plus les Chatbots reçoivent d'entrées, à la suite de l'interaction, plus la réponse sera précise, rapide et sensible. C'est l'importance des algorithmes ML qui rendent le système capable de donner des réponses sans que les humains ne le fournissent pour chaque entrée possible.

Résumé

Les chatbots ont révolutionné les services clients de plusieurs entreprises du e-commerce. Alexa d'Amazon et Siri d'Apple sont les meilleurs exemples de la capacité de ces robots à interagir et à satisfaire les requêtes et les demandes des clients. Mais ce n'est pas tout. Une petite entreprise peut aujourd'hui utiliser les services offerts par ces machines intelligentes pour répondre à ses clients tout au long de la journée et de la nuit. Vous pouvez les intégrer à vos téléphones, sites Web, messageries, etc.

Selon Christi Olson, responsable de l'évangélisation pour la recherche chez Bing, « Les chatbots du futur ne se contentent pas de répondre aux questions. Ils parlent. Ils pensent. Ils tirent des informations des graphes de connaissances. Ils tissent des relations affectives avec les clients » .

Aujourd'hui, les progrès de l'architecture des Chatbots les rendent accessibles aux marques ainsi qu'aux petites qui peuvent les utiliser pour une variété de tâches, bien que la fonction principale reste l'efficacité du service client.

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