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COMMENT CONSTRUIRE UN CHATBOT INTELLIGENT ?

Panorama du marché et démonstrations

REF S004

Présentation

Les agents conversationnels de première génération offrent des services limités, alors que les nouvelles briques d’Intelligence Artificielle sont déjà disponibles pour les rendre beaucoup plus efficaces, intelligents et plus humains.
Ce séminaire a pour objet de vous démontrer jusqu’où il est possible d’aller dans la conception d’un agent conversationnel intelligent, de découvrir et de comprendre le fonctionnement des briques d’Intelligence Artificielle, de vous montrer une mise en œuvre concrète de chacune d’elles, use case à l’appui, à l’aide des offres du marché les plus représentatives :
Amazon, Google, IBM et Microsoft.

A l’issue de cette session, vous disposez des connaissances nécessaires pour aborder sereinement un projet d’agent conversationnel de seconde génération. Lors de ce séminaire, nous vous présenterons :

  • La frontière entre les agents conversationnels de première et de seconde génération, jusqu’où l’Intelligence Artificielle permet d’aller dès à présent, pour quelles opportunités ?
  • Un état de l’art complet des briques d’Intelligence Artificielle existantes, sur quoi elles reposent, leur principe de fonctionnement, les offres des principaux acteurs du marché
  • De nombreux exemples de mise en oeuvre pour vous montrer comment implémenter les briques d’Intelligence Artificielle (moteurs conversationnels, découverte de documents, reconnaissance de la parole et d’images)
  • Comment intégrer des assistants personnels, jusqu’où aller, simple frontal ou application autonome ?
  • Quelle méthode utiliser pour qualifier votre agent conversationnel, comment mettre en place un processus d’amélioration continue ?

Introduction

Cette section pose un constat sur les agents conversationnels de première génération et les opportunités que représentent l’Intelligence Artificielle dans ce domaine :

  • Services disponibles dans les agents conversationnels de première génération
  • Limites, décalage entre promesses et réalité
  • L’Intelligence Artificielle au service des agents conversationnels
  • Mise en contexte de l’Intelligence Artificielle
  • Opportunités et solutions

Découverte des briques d’IA, positionnement des offres du marché

Dans cette partie, nous vous expliquons les principes de fonctionnement des nouveaux services cognitifs, nous vous présentons les principales briques d’Intelligence Artificielle du marché, comment les exploiter pour améliorer l’expérience utilisateur, leurs forces et faiblesses, les patterns de conception associés, ainsi que des démonstrations basées sur des use cases.

Les services conversationnels :

  • NLP, NLU, NLG : traitement naturel du langage, socle de l’agent conversationnel
  • Principes et fonctionnement des services de compréhension et de génération du langage
  • Intentions et entités, constitution d’une base de connaissances
  • Conception de l’arbre conversationnel
  • Processus d’apprentissage
  • Panorama et synthèse des briques du marché, Dialogflow, Watson, Lex, Luis
  • Présentation d’un cas d’usage, paramétrage et démonstrations

Reconnaissance et synthèse vocale :

  • Les nouveaux systèmes de reconnaissance, leurs principes de fonctionnement
  • Utilisation et intégration des APIs existantes
  • Panorama et synthèse des briques du marché : IBM Watson Speech to Text et Text to Speech, Azure Bing Speech API, Google API Cloud Speech, Amazon Transcribe et Polly
  • Présentation d’un cas d’usage, paramétrage et démonstrations

Recherche documentaire intelligente :

  • Principe et fonctionnement des recherches «full text» à partir d’algorithmes de NLP, recherche sémantique sur données et exploitation en temps réel
  • Base de connaissance privée créée à partir de vos documents internes non structurés : procédures, FAQ, textes réglementaires, etc…
  • Panorama et synthèse des briques du marché : IBM Watson Discovery, Azure Search
  • Présentation d’un cas d’usage, paramétrage et démonstrations

Traitement et analyse d’images :

  • Prétraitement des images puis analyse à des fins de classification ou de régression
  • Exemples d’algorithmes : segmentation, flux optique, transformation de Hough, etc…
  • Conception de la base de données avec annotations pour permettre le processus d’apprentissage
  • Les nombreux cas d’utilisation tels que l’OCR, la localisation d’objets ou de visages ou la détection de contenu inapproprié
  • Panorama et synthèse des briques du marché : Amazon Recognition, Google Cloud Vision API, IBM Watson Visual Recognition  Azure Computer Vision API
  • Présentation d’un cas d’usage, paramétrage et démonstrations

Interprétation de l’humeur :

  • Création d’un modèle autorisant la classification
  • Panorama et synthèse des briques du marché : Watson Tone Analyzer, Google Cloud Natural Language API, Amazon Comprehend, Analyse de Texte API
  • Présentation d’un cas d’usage, paramétrage et démonstrations

Assistants personnels, plateforme des applications du futur

Google, Amazon ou encore Apple, donnent accès à leurs services d’Intelligence Artificielle pour les développeurs d’applications qui sont en mesure de les déployer sur la nouvelle vague d’assistants vocaux Google Home, Amazon Echo et HomePod. Sur ces plateformes, les interfaces utilisateurs sont remplacées par des agents conversationnels intelligents. Les agents conversationnels sont-ils les nouvelles « Apps » que vous devez dès à présent envisager ?

Dans cette partie, nous vous présentons une mise en œuvre de l’assistant personnel Google Home.

Comment qualifier et faire évoluer votre agent conversationnel intelligent ?

Dans cette partie, nous vous expliquons comment vérifier que votre agent conversationnel fonctionne comme attendu et comment le faire évoluer pour qu’il continue à apprendre et à s’améliorer régulièrement.

  • Méthodologie de qualification d’un agent conversationnel
  • Présentation des possibilités de supervision
  • Démarche d’amélioration continue