Introduction au Chatbot - Tutoriel Chatbot d'intelligence artificielle

Les chatbots ont gagné en popularité au fil des ans et peuvent être vus sur presque tous les sites Web que nous visitons. Ils sont de plus en plus utilisés par les entreprises pour le soutien à la clientèle et on prévoit qu’ils amélioreront le service à la clientèle de nombreux secteurs dans les années à venir.

Et, bien sûr, avec l’IA dans le tableau, il n’est que logique d’introduire des chatbots qui fonctionnent bien. Ainsi, dans ce tutoriel sur les chatbots, nous allons parler de la façon dont vous pouvez également construire un chatbot IA. Voyons ce que nous allons apprendre aujourd’hui !

Introduction aux chatbots

Les chatbots ne sont pas un développement récent. Ce sont des simulations qui peuvent comprendre le langage humain, le traiter et interagir en retour avec les humains tout en effectuant des tâches spécifiques.

Par exemple, un chatbot peut être employé comme cadre d’un service d’assistance. Joseph Weizenbaum a créé le premier chatbot en 1966, nommé Eliza.

Tout a commencé lorsque Alan Turing a publié un article intitulé « Computer Machinery and Intelligence » et a soulevé une question intrigante : « Les machines peuvent-elles penser ? » Depuis, nous avons vu de nombreux chatbots surpasser leurs prédécesseurs pour être plus naturellement conversants et technologiquement avancés.

Ces progrès nous ont conduits à une ère où les conversations avec les chatbots sont devenues aussi normales et naturelles qu’avec un autre humain. Avant de vous pencher sur le chatbot IA, apprenez les fondements de l’intelligence artificielle.

Aujourd’hui, presque toutes les entreprises ont des chatbots pour engager leurs utilisateurs et servir les clients en répondant à leurs demandes. Nous aurons pratiquement des chatbots partout, mais cela ne signifie pas nécessairement qu’ils seront tous bien fonctionnels. Le défi ici n’est pas de développer un chatbot mais d’en développer un qui fonctionne bien.

Identifier les opportunités pour un chatbot d’intelligence artificielle

La première étape consiste à identifier l’opportunité ou le défi pour décider de l’objectif et de l’utilité du chatbot.

Pour comprendre la meilleure application du bot dans le cadre de l’entreprise, vous devrez réfléchir aux tâches qui peuvent être automatisées et augmentées grâce aux solutions d’intelligence artificielle.

La solution d’intelligence artificielle respective se divise en deux catégories pour chaque type d’activité : « Complexité des données » ou « Complexité du travail ». Ces deux catégories peuvent être subdivisées en 4 modèles analytiques : Efficience, Expert, Efficacité et Innovation.

Types de chatbots

Il existe de nombreux types de chatbots. Quelques-uns d’entre eux peuvent être classés comme suit :

Chatbot basé sur le texte : Dans un chatbot textuel, un robot répond aux questions de l’utilisateur via une interface texte.
Chatbot vocal : Dans un chatbot vocal ou basé sur la parole, un robot répond aux questions de l’utilisateur via une interface vocale humaine.

Il existe principalement deux approches utilisées pour concevoir les chatbots, décrites comme suit :

Dans une approche basée sur des règles, un bot répond aux questions en fonction de certaines règles sur lesquelles il est formé. Les règles définies peuvent être très simples à très complexes. Les bots peuvent traiter des requêtes simples mais ne parviennent pas à gérer les requêtes complexes.
Les robots d’auto-apprentissage sont ceux qui utilisent des approches basées sur l’apprentissage automatique et sont définitivement plus efficaces que les robots basés sur des règles. Ces robots peuvent être classés en deux catégories : Basés sur la recherche ou Génératifs.

Il existe de nombreux types de chatbots, en fonction de leur complexité. Quelques-uns d’entre eux peuvent être principalement classés comme suit :

Chatbots traditionnels : Ils sont dirigés par le système et l’automatisation, principalement par des scripts avec une fonctionnalité minimale et la capacité de maintenir uniquement le contexte du système.
Chatbot actuel : Ils sont conduits par une communication en va-et-vient entre le système et les humains. Ils ont la capacité de maintenir à la fois les contextes du système et des tâches.
Chatbot futur : Ils peuvent communiquer à plusieurs niveaux avec une automatisation au niveau du système. Ils ont la capacité de maintenir les contextes du système, des tâches et des personnes. Il existe une possibilité d’introduire des bots maîtres et éventuellement un bot OS.

Principales applications des chatbots

Assistant virtuel de réception
Assistant virtuel du service d’assistance
Tuteur ou professeur virtuel
Assistant de conduite virtuel
Distributeur virtuel d’e-mails, de plaintes ou de contenu
Assistant virtuel à domicile (exemple : Google Home)
Assistant virtuel d’exploitation [exemple : Jarvis du film Iron Maiden]
Assistant virtuel de divertissement [exemple : Amazon Alexa]
Assistant téléphonique virtuel [exemple : Apple Siri]
Peut aider une personne malvoyante à décrire son environnement
Peut aider un responsable d’entrepôt à localiser le produit stocké

L’architecture des chatbots

L’architecture typique d’un chatbot devrait se composer des éléments suivants :

Fenêtre de chat/session/interface d’application frontale
Le modèle d’apprentissage profond pour le traitement du langage naturel [NLP]
Corpus ou données d’entraînement pour l’entraînement du modèle NLP
Base de données d’application pour le traitement des actions à effectuer par le chatbot

Corpus ou données d’entraînement

Le corpus désigne les données qui pourraient être utilisées pour entraîner le modèle NLP à comprendre le langage humain sous forme de texte ou de parole et à répondre en utilisant le même support. Le corpus est généralement constitué d’énormes données contenant de nombreuses interactions humaines.

Le corpus peut être conçu en utilisant l’une des méthodes suivantes :

Manuel
Accumulé au fil du temps de manière organisée.

Voici les composantes d’un corpus :

Modèle d’entrée
Modèle de sortie
Balise

Prenons un scénario d’entreprise dans lequel nous devons déployer et concevoir un chatbot qui agit comme un assistant virtuel de bureau d’aide. En gardant ce scénario d’affaires à l’esprit, un corpus type est conçu manuellement comme suit :

Paires : Collection de toutes les transactions [entrée et sortie] à utiliser pour former le chatbot.
Motifs de lecture : Patrons qui sont ou pourraient être attendus comme entrées de la part des utilisateurs finaux.
Réponse : Les modèles qui sont ou pourraient être livrés comme sorties du chatbot aux utilisateurs finaux.
Expressions régulières : Les modèles qui sont utilisés pour généraliser les modèles pour la lecture et la réponse. Ceci est principalement utilisé pour optimiser le corpus en le rendant plus générique et en évitant de générer des réponses statiques en lecture et en écriture.
Tag : Pour regrouper des instances de texte similaires et les utiliser comme sorties ciblées pour entraîner les réseaux neuronaux.

Chatbot basé sur le texte utilisant le NLP avec Python

Algorithme pour ce chatbot basé sur le texte

Saisir le corpus
Effectuez un prétraitement des données sur le corpus :
Traitement de la casse [majuscule ou minuscule] du texte
Tokenisation
Dédoublement
Génération de BOW [Bag of Words]
Générer un encodage chaud pour la colonne cible
Concevoir un réseau neuronal pour classer les mots avec les TAGS comme sorties cibles
Concevoir un utilitaire de chat comme fonction pour interagir avec l’utilisateur jusqu’à ce que l’utilisateur appelle un « quit »
Si l’utilisateur ne comprend pas ou trouve la réponse du robot non pertinente, l’utilisateur appelle un « * » demandant au robot de réévaluer ce que l’utilisateur a demandé
Exécutez la fonction utilitaire de chat

Exemple d’un corpus possible

Code pour importer le corpus :

Fenêtre du chatbot

Nous avons conçu une fonction qui permet à l’utilisateur d’interagir avec un bot en utilisant du texte. La fonction maintient la fenêtre de chat en vie à moins qu’on lui demande de s’interrompre ou de quitter.

Le nom de notre bot textuel est Ramos. L’algorithme de cette fonction est le suivant :

Le bot textuel [Ramos] se présente à l’utilisateur
Ramos demande à l’utilisateur de taper dans la fenêtre de chat
Le bot comprend ce que l’utilisateur a tapé dans la fenêtre de l’utilitaire de chat
Un classificateur de réseau neuronal conçu à cet effet est utilisé pour prédire ce que l’utilisateur a demandé
La prédiction est affichée en sortie sur la fenêtre de l’utilitaire de chat comme une réponse du robot
Si l’utilisateur ne comprend pas ou trouve la réponse du bot non pertinente, l’utilisateur appelle un « * » demandant au bot de réévaluer ce que l’utilisateur a demandé.
Si l’utilisateur demande de quitter, Ramos met fin à la session de chat

Évaluer ou tester le chatbot

Il pourrait y avoir plusieurs chemins par lesquels nous pouvons interagir et évaluer le bot de texte construit. Les vidéos suivantes montrent une interaction de bout en bout avec le bot conçu.

Chatbot basé sur la voix utilisant NLP avec Python

Algorithme pour ce chatbot basé sur la voix

Saisir le corpus
Effectuer un prétraitement des données sur le corpus
Traitement de la casse du texte [majuscule ou minuscule]
Tokenisation
Dédoublement
Génération du BOW [Bag of Words]
Générer un encodage chaud pour la colonne cible
Concevoir un réseau neuronal pour classer les mots avec les TAGS comme sorties cibles
Concevoir une fonction pour prononcer le texte de sortie
Concevoir une fonction pour écouter l’utilisateur et convertir les mots prononcés en texte
Concevez un utilitaire de chat comme fonction pour interagir avec l’utilisateur jusqu’à ce qu’il appelle un « quit »
Exécutez la fonction de l’utilitaire de chat.

Fonction vocale

Pour permettre à l’ordinateur de répondre en langage humain, c’est-à-dire sous forme de parole, nous avons utilisé la fonction GTTS [Google Text To Speech] de Google. Nous avons créé la fonction suivante : attendre une entrée sous forme de texte et générer un discours en sortie. Ici, nous choisissons la langue anglaise et le rythme du discours comme Normal.

La fonction Écouter

Nous avons utilisé la fonction de reconnaissance vocale pour permettre à l’ordinateur d’écouter ce que l’utilisateur du chatbot répond sous forme de discours. Nous avons créé la fonction suivante, qui accédera au microphone de votre ordinateur et écoutera jusqu’à 15 secondes pour reconnaître la phrase prononcée par l’utilisateur et attendra jusqu’à 5 secondes si rien n’est dit avant de terminer la fonction. Ces limites de temps sont basées sur le fait qu’aucun retard n’est causé par la rupture si rien n’est dit.

Fenêtre Chatbot

Nous avons conçu une fonction qui permet à l’utilisateur d’interagir avec un bot en utilisant la voix. La fonction maintient la fenêtre de chat en vie, sauf s’il lui est demandé de s’interrompre ou de quitter. Le nom de notre bot vocal est Lilia. L’algorithme de cette fonction est le suivant :

Le robot vocal [ Lilia] se présente à l’utilisateur.
Lilia demande à l’utilisateur de parler.
Lilia écoute [en utilisant la fonction d’écoute définie ci-dessus] pour comprendre ce que l’utilisateur dit.
La fonction d’écoute convertit ce que l’utilisateur a dit [voix] en texte.
Un classificateur de réseau neuronal conçu est utilisé pour prédire en utilisant le texte.
La prédiction est convertie en parole [à l’aide de la fonction parler définie ci-dessus], et Lilia la prononce.
Si un utilisateur ne parle pas ou n’est pas parfaitement audible par Lilia, il est demandé à l’utilisateur de répéter ce qui a été dit. Cette boucle se poursuit jusqu’à ce que Lilia comprenne les mots de l’utilisateur.
Si un utilisateur demande à quitter, Lilia met fin à la session de chat.

Évaluer ou tester le chatbot

Il pourrait y avoir plusieurs chemins par lesquels nous pouvons interagir et évaluer le bot vocal construit. La vidéo suivante montre une interaction de bout en bout avec le bot conçu.

Comprendre les objectifs du client

Il faut bien comprendre pourquoi le client veut avoir un chatbot et ce que les utilisateurs et les clients veulent que leur chatbot fasse. Bien que cela semble évident et basique, c’est une étape qui a tendance à être fréquemment négligée. Une façon de procéder consiste à poser des questions d’approfondissement afin d’obtenir une compréhension globale de l’énoncé du problème du client.

C’est peut-être à ce stade que vous découvrez qu’un chatbot n’est pas nécessaire, et qu’un simple répondeur automatique par e-mail suffirait. Dans les cas où le client lui-même n’est pas clair quant à l’exigence, posez des questions pour comprendre les points douloureux spécifiques et suggérez les solutions les plus pertinentes. Cette clarté aide le développeur à créer des conversations authentiques et significatives pour garantir la réalisation des objectifs finaux.

Concevoir une conversation avec un chatbot

Il n’existe pas de méthode commune pour tous les différents types d’objectifs que les chatbots permettent de résoudre. La conception d’une conversation de bot doit dépendre de l’objectif du bot. Les interactions des chatbots sont classées en conversations structurées et non structurées. Les interactions structurées comprennent des menus, des formulaires, des options pour faire avancer le chat et un flux logique. D’un autre côté, les interactions non structurées suivent un texte brut libre. Ce type non structuré est plus adapté aux conversations informelles avec des amis, des familles, des collègues et d’autres connaissances.

Le choix des sujets de conversation est également essentiel. Il est impératif de choisir des sujets qui sont liés et proches de l’objectif servi par le chatbot. L’interprétation des réponses des utilisateurs et l’attention portée aux conversations ouvertes et fermées sont d’autres aspects importants de l’élaboration du script de conversation.

Construire un chatbot en utilisant des cadres basés sur le code ou des plateformes de chatbot

Il n’y a pas de meilleure méthode que les deux pour créer un chatbot. Alors que les cadres basés sur le code offrent la flexibilité nécessaire pour stocker des données, incorporer l’IA et produire des analyses, les plateformes de chatbot permettent d’économiser du temps et des efforts et fournissent des bots hautement fonctionnels qui conviennent parfaitement :

Chatfuel – La fonctionnalité qui se démarque est la diffusion automatique de mises à jour et de modules de contenu aux followers. Les utilisateurs peuvent demander des informations et converser avec le robot à l’aide de boutons prédéfinis, ou les informations peuvent être recueillies dans Messenger par le biais d’entrées de type « Typeform ».
Botsify – Modèles conviviaux de glisser-déposer pour créer des bots. L’intégration facile à des plugins externes et diverses fonctions d’IA et de ML permettent d’améliorer la qualité des conversations et les analyses.
Flow XO – Cette plateforme possède plus de 100 intégrations et l’éditeur visuel le plus facile à utiliser. Mais, elle est assez limitée en ce qui concerne les fonctionnalités d’IA.
Beep Boop – La meilleure et la plus facile des plateformes pour créer des bots Slack. Fournit une expérience de développeur de bout en bout.
Bottr – Il existe une option pour ajouter des données de Medium, Wikipedia ou WordPress pour une meilleure couverture. Cette plateforme donne une option pour intégrer un bot sur le site Web. Il existe des cadres basés sur le code qui intègrent le chatbot dans une pile technologique plus large pour ceux qui sont plus férus de technologie. Les avantages sont la flexibilité pour stocker des données, fournir des analyses et incorporer l’intelligence artificielle sous la forme de bibliothèques open source et d’outils NLP.
Microsoft Bot Framework – Les développeurs peuvent démarrer avec divers modèles tels que la compréhension du langage de base, les questions-réponses, les formulaires et les bots plus proactifs. Le service Azure bot fournit un environnement intégré avec des connecteurs à d’autres SDK.
Wit.AI (Facebook Bot Engine) – Ce cadre fournit une plateforme ouverte de langage naturel pour construire des dispositifs ou des applications auxquels on peut parler ou envoyer des textes. Il apprend le langage humain à partir des interactions et partage cet apprentissage pour tirer parti de la communauté.
API.AI (Google Dialogflow) – Ce cadre fournit également des interfaces d’interaction textuelle et vocale alimentées par l’IA. Il peut se connecter avec les utilisateurs sur Google Assistant, Amazon Alexa, Facebook Messenger, etc.

Tester votre chatbot

La dernière étape, la plus cruciale, consiste à tester le chatbot pour l’usage auquel il est destiné. Même s’il n’est pas important de réussir le test de Turing du premier coup, il doit tout de même être adapté à l’objectif visé. Testez le bot avec un ensemble de 10 bêta-testeurs. Les conversations générées permettront d’identifier les lacunes ou les impasses dans le flux de communication.

À chaque nouvelle question posée, le bot est entraîné à créer de nouveaux modules et liens pour couvrir 80 % des questions dans un domaine ou un scénario donné. Le robot s’améliorera à chaque fois en tirant parti des fonctions d’IA du cadre.

Il s’agissait d’un point d’entrée pour tous ceux qui souhaitaient utiliser l’apprentissage profond et python pour construire des applications et des automatismes autonomes basés sur le texte et la voix. Le succès et l’échec complets d’un tel modèle dépendent du corpus que nous utilisons pour les construire. Dans ce cas, nous avons construit notre propre corpus, mais parfois, inclure tous les scénarios dans un seul corpus peut être un peu difficile et prendre du temps. Par conséquent, nous pouvons explorer les possibilités d’obtenir un corpus prêt à l’emploi, s’il est disponible libre de droits, et qui pourrait avoir tous les scénarios de formation et d’interaction possibles. De plus, le corpus ici était constitué de données textuelles, et vous pouvez également explorer l’option d’avoir un corpus basé sur la voix.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les technologies et les applications de l’intelligence artificielle et si vous voulez faire carrière dans ce domaine, suivez le cours d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique de Great Learning.

Questions fréquemment posées

Qu’est-ce qu’un chatbot et comment fonctionne-t-il ?

Un chatbot est un logiciel ou un programme informatique qui imite l’interaction humaine via des échanges vocaux ou textuels. De plus en plus d’utilisateurs ont recours à des assistants virtuels chatbot pour effectuer des activités de base ou obtenir une solution dans des contextes business-to-business (B2B) et business-to-consumer (B2C).

Comment fonctionne un chatbot, étape par étape ?

Les chatbots effectuent trois actions simples : comprendre, agir et répondre. Dans la première phase, le chatbot analyse le message de l’utilisateur. Ensuite, après avoir interprété ce que l’utilisateur a déclaré, il prend des mesures en fonction d’un ensemble d’algorithmes. Enfin, il choisit une réponse parmi plusieurs réponses appropriées.

Alexa est-elle un chatbot ?

Idéalement, Alexa est un chatbot. Amazon a récemment dévoilé une nouvelle fonctionnalité pour iOS qui permet aux utilisateurs de faire des demandes à Alexa et de visualiser les réponses à l’écran.

Quel est le meilleur algorithme pour un chatbot ?

Les algorithmes utilisés par les chatbots traditionnels sont les arbres de décision, les réseaux neuronaux récurrents, le traitement du langage naturel (NLP) et Naive Bayes.

Le développement d’un chatbot est-il facile ?

Tout débutant qui souhaite se lancer dans le développement peut commencer par les plateformes de chatbot car elles sont basiques, faciles à utiliser et ne nécessitent aucune expérience de codage ; il suffit de comprendre comment fonctionne le glisser-déposer.

Quels sont les deux types de chatbots ?

Il existe principalement deux types de chatbots : Les chatbots d’IA et les chatbots basés sur des règles. Le premier peut réellement faire le travail pour le client sans aucune intervention humaine et possède des capacités considérables et une conscience contextuelle qui nécessitent moins de données d’entraînement.