Formation chatbot IA

Leçon 1 • Historique et évolution des chatbots

Retrace le développement des chatbots, des premiers systèmes scriptés aux grands modèles de langage modernes. Fournit le contexte nécessaire pour comprendre les capacités et les limites actuelles.

Leçon 2 • Architectures fondamentales des chatbots

Explique les architectures basées sur la récupération, génératives et hybrides à un niveau conceptuel. Aide les apprenants à faire correspondre les types d'architecture aux exigences opérationnelles.

Leçon 3 • Écosystème des chatbots et acteurs clés

Cartographie le paysage des plateformes, des API et des catégories d'outils accessibles aux praticiens. Oriente les apprenants avant qu'ils n'utilisent des outils spécifiques dans les chapitres suivants.

Leçon 4 • Qu'est-ce qu'un chatbot à intelligence artificielle

Définit les chatbots à intelligence artificielle et les distingue des robots basés sur des règles et des assistants virtuels. Établit le vocabulaire de base pour l'ensemble du cours.

Leçon 1 • Reconnaissance et classification des intentions

Explique comment les modèles identifient les objectifs des utilisateurs à partir de texte brut à l'aide d'algorithmes de classification. Soutient directement le travail de conception de conversation présenté au chapitre 3.

Leçon 2 • Plongements et similarité sémantique

Présente les plongements de mots et de phrases ainsi que la similarité cosinus pour la correspondance basée sur le sens. Fournit la base conceptuelle pour les fonctionnalités de récupération et de correspondance FAQ.

Leçon 3 • Extraction d'entités et remplissage d'emplacements

Enseigne la reconnaissance d'entités nommées et les modèles de remplissage d'emplacements pour capturer des données structurées à partir de l'entrée utilisateur. Permet aux chatbots de recueillir des informations exploitables au cours des conversations.

Leçon 4 • Grands modèles de langage dans les chatbots

Explique l'architecture des transformeurs, le pré-entraînement et le réglage fin à un niveau praticien. Prépare les apprenants à utiliser les plateformes basées sur les grands modèles de langage couvertes dans les chapitres suivants.

Leçon 1 • Accessibilité de la conception de conversation

Aborde les principes de conception inclusive pour garantir que les chatbots servent des utilisateurs ayant des besoins diversifiés. Relie les exigences d'accessibilité aux choix pratiques de dialogue et d'interface utilisateur.

Leçon 2 • Cartographie des flux de dialogue

Enseigne les méthodes basées sur des organigrammes pour cartographier les parcours idéaux, les replis et la logique de branchement. Produit des plans visuels utilisés dans la configuration de la plateforme au chapitre 4.

Leçon 3 • Rédaction de réponses efficaces pour les robots

Couvre les directives relatives au ton, à la concision, à la clarté et à la personnalité pour la création de messages de chatbot. Garantit que les réponses semblent naturelles et correspondent à la voix de la marque.

Leçon 4 • Recherche utilisateur pour la conception de chatbot

Applique des méthodes de recherche utilisateur pour identifier les publics, les objectifs et les points faibles des chatbots. Les résultats de la recherche façonnent directement les flux de dialogue créés plus loin dans ce chapitre.

Leçon 1 • Construire des flux de dialogue dans la plateforme

Traduit les plans de conversation du chapitre 3 en constructeurs de flux ou éditeurs de nœuds spécifiques à la plateforme. Produit un dialogue multitour fonctionnel au sein de la plateforme.

Leçon 2 • Déployer sur des canaux de messagerie

Guide le déploiement vers le chat Web, les applications de messagerie et les interfaces vocales à l'aide de connecteurs de plateforme. Termine le cycle de construction du prototype commencé au début de ce chapitre.

Leçon 3 • Intégration de sources de données externes

Couvre la configuration de webhooks et les appels d'API pour extraire des données en direct dans les réponses des chatbots. Permet des réponses dynamiques et contextuelles au-delà des données d'entraînement statiques.

Leçon 4 • Configuration et mise en place de la plateforme

Guide à travers la création de compte, la configuration de l'espace de travail et les paramètres de base sur une plateforme représentative. Établit l'environnement de travail pour tous les exercices de construction ultérieurs.

Leçon 1 • Invites système et conception de persona

Couvre la conception d'invites au niveau du système pour définir le persona, le ton et les garde-fous comportementaux du robot. Garantit une voix de marque cohérente et des résultats sécuritaires dans toutes les interactions utilisateur.

Leçon 2 • Invites zero-shot et few-shot

Compare les instructions zero-shot avec les exemples few-shot et détermine quand chaque technique est la plus efficace. Développe l'intuition de l'apprenant pour choisir la bonne stratégie d'invite.

Leçon 3 • Fondamentaux de l'ingénierie des invites

Définit les composants d'une invite (instruction, contexte, entrée et format de sortie) et leur effet sur le comportement du modèle. Établit une approche structurée de la rédaction d'invites.

Leçon 4 • Itération et optimisation des invites

Présente les tests systématiques d'invites, la comparaison A/B et le contrôle de version des ressources d'invites. Produit un flux de travail reproductible pour l'amélioration continue des invites.

Leçon 1 • Ancrage des réponses avec un contexte récupéré

Enseigne la construction d'invites qui injectent des segments récupérés et ordonnent au modèle de citer ses sources. Réduit les hallucinations et augmente la confiance des utilisateurs dans les réponses du chatbot.

Leçon 2 • Construire et indexer une base de connaissances

Couvre l'ingestion de documents, les stratégies de segmentation et la création d'index vectoriels pour une récupération efficace. Alimente directement le composant de récupération construit dans la section suivante.

Leçon 3 • Stratégies de récupération et classement

Compare les méthodes de récupération dense, sparse et hybride ainsi que les techniques de reclassement pour la précision. Améliore la pertinence du contexte transmis au générateur.

Leçon 4 • Évaluation de la qualité du pipeline de génération augmentée de récupération

Présente les mesures de fidélité, de pertinence et d'exactitude des réponses pour l'évaluation de bout en bout de la génération augmentée de récupération. Permet une itération axée sur les données des composants de récupération et de génération.

Leçon 1 • Mesures d'évaluation des modèles de traitement du langage naturel

Présente la précision, le rappel, le score F1 et les scores BLEU/ROUGE pour évaluer les composants de traitement du langage naturel. Relie la sélection des mesures aux objectifs de qualité spécifiques des chatbots.

Leçon 2 • Tests fonctionnels pour les chatbots

Couvre les approches de test unitaire, d'intégration et de bout en bout adaptées aux systèmes conversationnels. Construit une suite de tests reproductible qui valide les chemins de dialogue principaux.

Leçon 3 • Test d'intrusion et tests adverses

Enseigne le sondage adverse structuré pour découvrir les sorties nuisibles, les contournements et les échecs de cas limites. Produit un rapport de test d'intrusion qui éclaire la conception des garde-fous de sécurité.

Leçon 4 • Garde-fous de sécurité et modération de contenu

Implémente des filtres d'entrée/sortie, des listes de blocage de sujets et des API de modération pour empêcher les réponses nuisibles. Complète la couche de sécurité requise avant tout déploiement en production.

Leçon 1 • Architecture de déploiement en production

Couvre la conteneurisation, les modèles d'évolutivité et les pipelines d'intégration continue et de déploiement continu pour les services de chatbot. Garantit que le chatbot peut gérer le trafic de production de manière fiable dès le premier jour.

Leçon 2 • Journalisation et analyse des conversations

Établit des schémas de journalisation et des tableaux de bord d'analyse pour suivre l'utilisation, la distribution des intentions et les points d'abandon. Fournit la base de données pour toutes les activités d'amélioration.

Leçon 3 • Indicateurs clés de performance pour les chatbots

Définit le taux de confinement, la satisfaction client, le taux de résolution et le taux d'escalade comme indicateurs clés de performance principaux des chatbots. Aligne la mesure sur les objectifs opérationnels établis au chapitre 1.

Leçon 4 • Gouvernance, conformité et intelligence artificielle responsable

Aborde la confidentialité des données, la journalisation d'audit, la surveillance des biais et les principes d'intelligence artificielle responsable pour les chatbots en direct. Assure une conformité continue avec les attentes organisationnelles et réglementaires.