Le Machine Learning, un domaine indispensable à la conception de bots

Le Machine Learning, un domaine indispensable à la conception de bots

L’utilisation de bot est devenue l’une des technologies phares pour les marques, et plus particulièrement dans le secteur du mobile et de la messagerie instantanée avec l’apparition des chatbot, capables de dialoguer avec un utilisateur et répondre de façon optimale à sa demande. C’est au cœur de ce processus d’intelligence artificielle que l’on retrouve le machine learning  (ou apprentissage automatique), un élément indispensable à l’intégration de bots fiables et performants.

Le machine learning, pour aller plus loin que les algorithmes

Face à un nombre trop important d’informations et de réponses possibles, les algorithmes traditionnels des logiciels et applications peuvent rapidement ne pas suffire. Les comportements possibles à adopter deviennent alors d’une complexité telle que les langages de programmation ne sont pas en mesure de les décrire. C’est à cet effet que le machine learning entre en jeu. Il permet ainsi aux programmes, et donc aux bots, de pouvoir adapter ses analyses en se fondant sur les données recueillies. Le programme sera alors en mesure de pouvoir ajuster son comportement automatiquement et d’évoluer selon l’utilisation souhaitée.

La collecte de données : la base du machine learning

Il existe de nombreuses méthodes et de techniques de machine learning. Toutes ont en commun une première étape : la collecte de données, qui elle seule peut aider les bots à évoluer. Les informations peuvent être recueillies par des capteurs, par des systèmes de reconnaissance vocale ou de reconnaissance d’écriture, ou être issues du data mining. Parce qu’ils récoltent sans arrêt des données, les bots bénéficient d’un cercle vertueux : plus ils interagissent avec les utilisateurs, plus ils obtiennent d’informations, et mieux ils apprennent à anticiper les comportements et adopter le bon.

machine learning bot

Le machine learning, au cœur des chatbots

Parce qu’ils ont vocation à répondre à tout type de demande de façon fiable, rapide et pertinente, le machine learning représente un enjeu de taille pour les bots destinés à converser avec un utilisateur, notamment à travers une messagerie instantanée, comme les bots à destination de Facebook Messenger.

Disposer de données ne suffit toutefois pas aux chatbots pour converser de la façon la plus efficace possible avec les utilisateurs. Il faut que les bots soient aussi capables de comprendre l’information et d’apprendre à répondre aux différentes questions.

La pertinence de la réponse est sans doute l’un des éléments les plus déterminants sur la réussite d’un chatbot. Le machine learning doit donc permettre au bot de pouvoir analyser et prendre en compte la manière idéale de répondre à une demande. Dans le cas des services clients, par exemple, les conversations sont généralement longues, ce qui signifie que les bots doivent traiter et garder en mémoire les informations échangées, ce qui est un véritable défi. L’apprentissage automatique est confronté à bien d’autres challenges : produire des interactions variées, qui semblent les plus naturelles possibles, ou encore l’auto-évaluation des bots, permettant de déterminer s’ils répondent de façon adéquate aux demandes des utilisateurs.

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