L’utilisation de chatbots basés sur l’intelligence artificielle, tels que ChatGPT, offre aux entreprises plusieurs opportunités. Cependant, pour garantir des performances optimales, il est essentiel de suivre des pratiques de formation et de mise au point efficaces. Quelles sont les meilleures pratiques à mettre en œuvre pour former et améliorer un chatbot performant ?
La collecte de données de formation de haute qualité
La collecte de données de formation de haute qualité est essentielle pour entraîner un modèle de chatbot performant. Vous devez rassembler un ensemble de données variées et représentatives des scénarios auquel le chatbot sera confronté. Cela peut inclure des exemples de conversations réelles, des questions fréquemment posées et des réponses appropriées.
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Les entreprises peuvent également enrichir les données avec des annotations pour indiquer les intentions de l’utilisateur et les actions attendues du chatbot. Mais, avant tout, elles doivent mieux comprendre l’outil pour une utilisation plus aisée. Cela peut se faire facilement avec cet article sur le blog de l’éditeur.
Le nettoyage et le prétraitement des données
Avant la formation, il est recommandé de nettoyer et de pré-traiter les données pour éliminer les informations sensibles ou confidentielles et pour uniformiser le format des entrées et des sorties. Il peut être nécessaire de supprimer les données bruitées, les doublons et les erreurs afin d’améliorer la qualité globale du modèle.
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La sélection du modèle et l’entraînement
Il existe différents modèles de langage disponibles et vous devez choisir celui qui convient le mieux aux besoins de l’entreprise. Les entreprises peuvent exploiter des modèles pré-entraînés tels que GPT-3.5 pour un démarrage rapide.
Elles peuvent aussi choisir de former leur propre modèle personnalisé à l’aide d’architectures de modèles plus récents comme GPT-4.0. L’entraînement du modèle implique généralement plusieurs itérations pour améliorer les performances en utilisant des métriques d’évaluation appropriées.
L’évaluation et l’ajustement du modèle
Il est crucial d’évaluer régulièrement les performances du modèle en utilisant des jeux de données de test distincts. Cela permet d’identifier les lacunes et les erreurs potentielles du chatbot. L’ajustement du modèle peut être effectué en continu en ajoutant de nouvelles données, en peaufinant les hyper-paramètres du modèle et en mettant à jour les réponses ou les scénarios problématiques.
La supervision et l’amélioration continue
Même après le déploiement, vous devez superviser attentivement les interactions du chatbot avec les utilisateurs réels. Cela permet d’identifier les erreurs, les biais ou les comportements indésirables et de les corriger rapidement. L’amélioration continue du modèle peut se faire en collectant des commentaires des utilisateurs, en identifiant les faiblesses et en apportant des ajustements appropriés.
La gestion des limites et des attentes
Comprendre les limites du modèle de chatbot permet de mieux gérer les attentes des utilisateurs. Bien que les modèles de langage soient extrêmement puissants, ils ne peuvent pas toujours fournir des réponses précises.
Il leur est aussi impossible de répondre à tous les scénarios complexes. Il est judicieux de fournir des réponses de secours lorsque le modèle n’est pas sûr de sa réponse et d’informer les utilisateurs du caractère automatisé du chatbot.
En mettant en œuvre ces meilleures pratiques, les entreprises peuvent former et mettre au point des chatbots performants et fiables. Cela améliorera non seulement l’expérience client, mais automatisera aussi les tâches courantes tout en répondant aux besoins des utilisateurs de manière efficace et personnalisée.