Formation Chatbot

Leçon 1 • Ce que sont les chatbots et ce qu'ils font

Définit les chatbots, leur objectif fonctionnel et en quoi ils diffèrent des logiciels traditionnels. Ancre le chapitre en établissant un vocabulaire partagé pour tous les sujets suivants.

Leçon 2 • Types de chatbots

Catégorise les chatbots par architecture et niveau de capacité. Permet aux apprenants de sélectionner le type de chatbot adapté à un scénario commercial donné.

Leçon 3 • Composants clés d'un système de chatbot

Décompose les éléments de base techniques : interface, moteur logique et couche de données. Prépare les apprenants à comprendre comment les composants interagissent dans les chapitres suivants.

Leçon 4 • Canaux de déploiement des chatbots

Passe en revue les plateformes sur lesquelles les chatbots opèrent, des sites web aux applications de messagerie. Relie le choix du canal à l'expérience utilisateur et aux objectifs commerciaux.

Leçon 1 • Analyse des sentiments et du contexte

Présente la détection des sentiments et la mémoire contextuelle au sein d'une conversation. Prépare les apprenants à construire des bots conscients des émotions et sensibles au contexte.

Leçon 2 • Extraction d'entités et remplissage d'emplacements

Enseigne comment les chatbots extraient des données structurées à partir d'entrées utilisateur non structurées. Se relie à la conception de dialogue en montrant comment les valeurs extraites pilotent le flux de la conversation.

Leçon 3 • Modèles de langage et plongements

Explique les plongements de mots et les modèles de langage pré-entraînés à un niveau conceptuel. Jette les bases pour comprendre les chatbots d'IA générative dans les chapitres suivants.

Leçon 4 • Reconnaissance et classification des intentions

Couvre la manière dont les chatbots identifient les objectifs des utilisateurs à partir de texte brut à l'aide de modèles de classification. Permet directement aux apprenants de concevoir des schémas d'intentions dans le chapitre suivant.

Leçon 1 • Principes de conception conversationnelle

Établit des principes d'UX spécifiques aux conversations textuelles et vocales. Fournit la philosophie de conception qui guide toutes les décisions de création de flux dans ce chapitre.

Leçon 2 • Gestion des solutions de repli et des erreurs

Couvre les stratégies pour des échecs gracieux lorsque le bot ne peut pas comprendre ou satisfaire une demande. Garantit que les apprenants peuvent concevoir des conversations résilientes qui préservent la confiance des utilisateurs.

Leçon 3 • Gestion de dialogue multi-tours

Explique comment maintenir le contexte à travers plusieurs tours de conversation. Permet aux apprenants de construire des interactions complexes avec état, au-delà des bots à échange unique.

Leçon 4 • Cartographie des parcours utilisateur

Guide les apprenants dans l'identification des objectifs utilisateur et la cartographie des chemins vers la réalisation. Traduit les besoins opérationnels en plans de conversation structurés.

Leçon 1 • Rédaction des réponses du bot

Couvre la répartition des réponses statiques, des modèles dynamiques et des messages enrichis. Relie les principes de conception conversationnelle à la configuration réelle des sorties du bot.

Leçon 2 • Tests initiaux et itération

Établit une routine de test structurée pour un bot nouvellement construit. Apprend aux apprenants à identifier et à corriger les problèmes avant de passer à un déploiement plus large.

Leçon 3 • Sélection d'une plateforme de développement

Compare les plateformes no-code, low-code et codées selon des critères clés. Permet aux apprenants de choisir l'outil adapté à leur niveau de compétence et à la portée du projet.

Leçon 4 • Connexion à des sources de données externes

Présente les webhooks et les appels API pour récupérer des données en direct pendant une conversation. Permet aux apprenants de construire des bots qui fournissent des informations personnalisées en temps réel.

Leçon 1 • Gestion des chatbots multilingues

Aborde l'entraînement et la gestion des bots qui servent les utilisateurs dans plusieurs langues. Prépare les apprenants à des scénarios de déploiement mondiaux nécessitant un réglage spécifique à chaque langue.

Leçon 2 • Apprentissage actif et formation continue

Présente les boucles d'apprentissage actif où les entrées réelles des utilisateurs sont réinjectées dans l'entraînement. Permet aux apprenants de construire des bots auto-améliorants qui s'adaptent au langage en évolution.

Leçon 3 • Cycles d'entraînement et gestion de versions des modèles

Explique comment exécuter des tâches d'entraînement, comparer les versions de modèles et revenir en arrière en toute sécurité. Introduit des pratiques de gestion disciplinée des modèles essentielles pour les bots en production.

Leçon 4 • Collecte et préparation des données d'apprentissage

Couvre la recherche, le nettoyage et l'étiquetage des énoncés pour l'entraînement du modèle. La qualité des données d'apprentissage est le principal facteur de performance des modèles NLP.

Leçon 1 • Intégration CRM et Helpdesk

Guide les apprenants dans la connexion des bots aux systèmes d'enregistrement des clients et de ticketing. Permet une prestation de services personnalisée et des flux de travail de transfert d'agent transparents.

Leçon 2 • Test et surveillance des intégrations

Établit des pratiques pour les tests d'intégration de bout en bout et la surveillance en direct. Prépare les apprenants à maintenir des intégrations fiables dans des environnements de production.

Leçon 3 • Modèles d'architecture d'intégration

Passe en revue les modèles d'intégration synchrones, asynchrones et orientés événements. Fournit le vocabulaire architectural nécessaire pour planifier des intégrations de chatbot robustes.

Leçon 4 • Intégration du commerce électronique et des paiements

Couvre les requêtes de catalogue de produits, les consultations de statut de commande et les flux de paiement sécurisés. Permet aux apprenants de construire des bots transactionnels qui génèrent des revenus.

Leçon 1 • Analyse des journaux de conversation

Enseigne la révision systématique des transcriptions de conversation pour faire apparaître les schémas d'échec. Relie les données brutes des journaux à des actions de conception et d'entraînement exploitables.

Leçon 2 • Métriques clés et KPI des chatbots

Définit le taux de confinement, le taux de résolution, le CSAT et d'autres KPI essentiels. Établit le cadre de mesure utilisé tout au long du chapitre.

Leçon 3 • Construction de tableaux de bord d'analyse

Guide les apprenants dans la sélection des métriques, le choix des types de visualisation et la construction de tableaux de bord. Permet le reporting aux parties prenantes et le suivi continu des performances.

Leçon 4 • Planification de la feuille de route d'optimisation

Synthétise les résultats de l'analyse en un backlog d'améliorations priorisé. Apprend aux apprenants à équilibrer les gains rapides avec les améliorations stratégiques à long terme.

Leçon 1 • Gouvernance et déploiement responsable de l'IA

Établit des politiques, des pistes d'audit et des structures d'imputabilité pour les chatbots IA. Prépare les apprenants à déployer des bots génératifs dans des cadres éthiques et réglementaires.

Leçon 2 • Sécurité de l'IA, biais et contrôle des hallucinations

Aborde les risques propres à l'IA générative : hallucinations, biais et sorties nuisibles. Permet aux apprenants de mettre en œuvre des garde-fous qui protègent les utilisateurs et l'organisation.

Leçon 3 • Grands modèles de langage dans les chatbots

Explique comment les LLM génèrent des réponses et en quoi ils diffèrent des systèmes basés sur la récupération. Positionne les LLM dans le paysage plus large de l'architecture des chatbots établi précédemment.

Leçon 4 • Ingénierie des prompts pour les chatbots

Enseigne la conception systématique de prompts pour contrôler le comportement et la qualité des sorties des LLM. Permet directement aux apprenants de construire des expériences de chatbot génératif fiables.