L’intelligence artificielle générative (et son application la plus connue ChatGPT) a fait irruption dans la relation clients. Ces nouveaux outils sont là pour durer et vont grandement contribuer à l’efficacité des services clients augmentés.
Voici un glossaire des principaux termes utilisés en intelligence artificielle générative qui pourront vous être utile dans le cadre d’une mise en place d’un service de relation clients augmenté.
Glossaire intelligence artificielle générative
Apprentissage Automatique
Branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur le développement de techniques permettant aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances sans être explicitement programmés.
Bot manager
Collaborateur formé à l’IA et dédié à la conception, la mise en œuvre et la maintenance des bots à intelligence artificielle utilisés par le service client
Burstiness
Un terme utilisé pour décrire la variabilité dans la longueur et la structure des phrases générées. Une génération de texte avec un niveau élevé de burstiness se caractérise par une alternance de phrases courtes et longues, ce qui rend le texte plus dynamique et intéressant.
Data Augmentation
Une technique qui consiste à augmenter la quantité de données d’entraînement en appliquant des transformations ou des variations aux données existantes. Cela permet d’améliorer la diversité et la généralisation du modèle de langage génératif.
Fine-Tuning
Un processus dans lequel un modèle de langage pré-entraîné est adapté à une tâche spécifique en l’entraînant sur un ensemble de données ciblées. Cela permet d’optimiser les performances du modèle pour une tâche spécifique, comme la génération de texte.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Un modèle de langage basé sur l’architecture de transformer pré-entraîné. Il est largement utilisé pour générer du texte et est connu pour sa capacité à produire des résultats cohérents et de haute qualité.
Hallucination
En intelligence artificielle, une hallucination fait référence à une situation où un modèle génératif produit du contenu qui n’est pas basé sur des informations réelles ou cohérentes. Dans ce contexte, une hallucination se produit lorsque le modèle génère des informations fictives ou inventées qui n’ont pas de correspondance avec la réalité. Cela peut se produire lorsque le modèle est mal entraîné ou lorsqu’il est confronté à des données d’entrée ambiguës ou peu fiables. L’hallucination en IA peut conduire à des résultats incohérents, trompeurs ou déconnectés de la réalité, ce qui peut limiter l’utilité et la fiabilité du modèle génératif.
Intelligence artificielle (IA)
Domaine de l’informatique qui vise à développer des systèmes capables de simuler l’intelligence humaine, notamment dans le processus de création et de génération de contenu.
Métriques d’évaluation
Des mesures quantitatives utilisées pour évaluer les performances d’un modèle de langage génératif. Cela peut inclure des métriques telles que la perplexité, la qualité du texte généré, la cohérence et la diversité.
Modèle de langage
Un modèle statistique ou d’apprentissage automatique qui est formé pour prédire la probabilité d’une séquence de mots dans un texte donné. Il est utilisé pour générer du texte cohérent et naturel.
Perplexité
Une mesure de l’incertitude ou de la complexité d’un modèle de langage. Plus la perplexité est faible, plus le modèle est capable de prédire avec précision la séquence de mots suivante.
Prompt
Un prompt en IA générative est un court texte ou une instruction donnée à un modèle d’intelligence artificielle (IA) pour lui indiquer le contexte ou le sujet sur lequel il doit générer une réponse. Il s’agit d’une phrase ou d’un paragraphe qui permet d’orienter la sortie de l’IA en fonction des informations fournies. Le prompt peut être formulé sous forme de question, de demande ou de description, et il guide le modèle dans sa génération de texte en lui fournissant les premières indications. Il joue un rôle clé dans l’interaction entre l’utilisateur et l’IA, en permettant à ce dernier de spécifier ses attentes et d’obtenir une réponse pertinente.
Réseau de neurones
Une technique d’apprentissage automatique inspirée du fonctionnement du cerveau humain. Les réseaux de neurones artificiels sont utilisés pour résoudre des problèmes complexes en traitant de grandes quantités de données et en apprenant des schémas.
Token
En IA générative, un token est la plus petite unité de texte sur laquelle le modèle d’intelligence artificielle travaille. Il peut s’agir d’un caractère individuel, d’un mot ou même d’une partie d’un mot, en fonction de la façon dont le modèle est configuré. Les tokens permettent au modèle de traiter le texte de manière granulaire, en décomposant le contenu en unités plus petites. Par exemple, la phrase « Bonjour, comment ça va ? » peut être décomposée en six tokens : « Bonjour », « , », « comment », « ça », « va » et « ? ». Les tokens sont utilisés pour l’entrée et la sortie du modèle, et ils sont essentiels pour le traitement et la génération du texte par l’IA générative.
ChatGPT
ChatGPT est un modèle d’intelligence artificielle développé par OpenAI. Il s’agit d’un système de génération de texte basé sur l’architecture GPT (Generative Pre-trained Transformer). ChatGPT est spécifiquement conçu pour interagir avec les utilisateurs sous forme de conversations. Il est capable de comprendre et de répondre à des questions, de fournir des explications, d’offrir des suggestions et d’engager des discussions sur une variété de sujets. En utilisant un apprentissage supervisé à partir de vastes ensembles de données, ChatGPT a été entraîné à générer des réponses cohérentes et pertinentes. En IA générative pour la relation clients, il peut être utilisé pour des tâches telles que l’assistance virtuelle, le support client, la création de contenu et bien plus encore.
Bot conversationnel
Un bot conversationnel, également connu sous les noms de chatbot, callbot, voicebot, mailbot, etc. est un programme informatique conçu pour interagir avec les utilisateurs de manière conversationnelle. Il utilise des techniques d’intelligence artificielle, telles que le traitement du langage naturel (NLP), pour comprendre les messages ou les requêtes des utilisateurs et générer des réponses appropriées.
NLP (Natural Language Processing)
La NLP, ou le Traitement du Langage Naturel en français, est une branche de l’intelligence artificielle (IA). Elle se concentre sur l’interaction entre les machines et le langage humain. Elle vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d’analyser et de générer du texte ou de la parole de manière similaire à celle d’un être humain. La NLP est une des clefs de voute de l’utilisation de l’IA générative dans la relation clients, car sa maîtrise permet de fiabiliser les échanges.
Teleactis espère que ce glossaire vous aidera à mieux comprendre les principaux termes utilisés en intelligence artificielle générative en vue d’éventuelles applications pour votre service client augmenté !
