Comment les chatbots utilisent l'IA pour proposer des recommandations culturelles pertinentes ?
Les chatbots investissent le secteur culturel ! L’intelligence artificielle et le machine learning leur permettent de se muer en d’efficaces guides de musées nouvelle génération et de proposer des recommandations sur la base de ce que nous aimons. Pour être de bon conseil, ces assistants virtuels doivent apprendre à nous connaître. Le principe semble simple, mais dans les faits, comment une intelligence artificielle fait-elle pour « apprendre » et nous « connaître » ?
Quelles données sont traitées par les chatbots culture ?
Certains chatbots du domaine culturel utilisent la reconnaissance visuelle, ce qui permet par exemple à partir d’une photo de sélectionner des œuvres et de rassembler toutes les informations nécessaires pour en recommander des similaires. D’autres se cantonnent à la messagerie instantanée Messenger de Facebook, ils traitent ainsi les données textuelles envoyées par l’utilisateur. De plus en plus d’agents conversationnels, autre nom des chatbots, utilisent la reconnaissance vocale pour apprendre et traiter nos données. Pour les chatbots devenus guides de musées, c’est la géolocalisation dans l’espace et la proximité avec les œuvres qui permettent au chatbot d’assister son utilisateur.
Le machine learning au centre de l’évolution du chatbot
Nous, humains, passons par une phase nécessaire d’apprentissage pour intégrer de nouvelles connaissances et être ensuite capables les appliquer. Cette phase peut être théorique ou pratique, il y a divers moyens d’apprendre. Pour les intelligences artificielles et notamment les chatbots, leur développement passe par le « machine learning ». Dans les grandes lignes, il s’agit d’une manière de modéliser certains phénomènes afin de prendre des décisions stratégiques.
Le machine learning consiste pour un chatbot à se construire des représentations sur la base de données, afin d’effectuer l’action qui lui est demandée.
Loin d’être une baguette magique (il n’y a rien de magique dans la technologie, les apparences peuvent être trompeuses !), il faut être patient pour obtenir des résultats de la part des IA, à petite échelle (votre chatbot d’actualité préféré) ou au niveau global (le développement de chatbots toujours plus perfectionnés partout dans le monde).
Une IA apprend sur la base de données dans le but de résoudre une tâche tout en mesurant les performances. C’est en s’améliorant avec des données d’entraînement que le chatbot apprend.
Source : OpenClassrooms, 2018
Comment se passe le processus « d’apprentissage » au travers du machine learning?
Les IA utilisent des algorithmes. Ces derniers construisent, au cours du machine learning, une représentation interne qui va servir au chatbot à réaliser la tâche attendue de lui, comme proposer des recommandations culturelles. Il commence par s’entraîner sur des données d’exemples appelées le « training set ». C’est là que démarre l’apprentissage.
Vous l’aurez compris, toute la capacité de votre chatbot à vous assister brillamment au niveau culturel (mais pas uniquement) repose sur sa capacité à apprendre en traitant et en modélisant des données.
Plus une IA est nourrie d’informations sous forme de données, plus ses algorithmes modélisent de représentations et plus ses interactions seront pertinentes.
En résumé, le machine learning est le procédé qui permet à un chatbot notamment culturel d’en apprendre davantage sur vous et sur le monde qui l’entoure au travers de la modélisation d’un modèle statistique. Cela se produit grâce au traitement de données d’entraînement et l’apprentissage repose sur plusieurs éléments clés : des données à traiter, une tâche particulière à accomplir, un algorithme d’apprentissage qui rend le procédé possible et une mesure des performances du chatbot.
Le deep learning pour traiter des données brutes
En machine learning, la complexité des données traitées par les algorithmes des chatbots doit être amoindrie par des méthodes spécifiques variant selon les types de données brutes. Le deep learning est également une notion récurrente dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il s’agit des algorithmes les plus importants et les plus complexes à même de traiter des données brutes directement sans aucun prétraitement nécessaire. Moins employé pour les chatbots culture, le deep learning est tout de même à connaître, car il produit des exploits et est promis à un grand avenir.
