Formation chatbot IA

Leçon 1 • Histoire et évolution des chatbots

Retrace le développement des chatbots, des premiers systèmes scriptés aux modèles de langage modernes. Fournit un contexte 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 besoins métier.

Leçon 3 • Écosystème des chatbots et acteurs clés

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

Leçon 4 • Qu'est-ce qu'un chatbot IA

Définit les chatbots IA et les distingue des robots basés sur des règles et des assistants virtuels. Pose les bases du vocabulaire pour l'ensemble du cours.

Leçon 1 • Reconnaissance et classification d'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 introduit au chapitre 3.

Leçon 2 • Embeddings et similarité sémantique

Introduit les embeddings 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 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 des entrées utilisateur. Permet aux chatbots de collecter des informations exploitables lors des conversations.

Leçon 4 • Grands modèles de langage dans les chatbots

Explique l'architecture Transformer, le pré-entraînement et le réglage fin au niveau du praticien. Prépare les apprenants à tirer parti des plateformes basées sur les LLM 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 les utilisateurs aux besoins diversifiés. Relie les exigences d'accessibilité aux choix pratiques de dialogue et d'interface.

Leçon 2 • Cartographie des flux de dialogue

Enseigne les méthodes basées sur les organigrammes pour cartographier les chemins heureux, les retours en arrière 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 chatbots

Couvre les directives de ton, de concision, de clarté et de personnalité pour la rédaction 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 audiences, les objectifs et les points de douleur des chatbots. Les résultats de la recherche façonnent directement les flux de dialogue construits plus loin dans ce chapitre.

Leçon 1 • Construction de flux de dialogue dans la plateforme

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

Leçon 2 • Déploiement sur les canaux de messagerie

Guide le déploiement sur le webchat, 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 API pour intégrer des données en temps réel dans les réponses des chatbots. Permet des réponses dynamiques et contextuelles au-delà des données d'entraînement statiques.

Leçon 4 • Configuration et paramétrage de la plateforme

Parcourt la création de compte, la configuration de l'espace de travail et les paramètres principaux sur une plateforme représentative. Établit l'environnement de travail pour tous les exercices de construction suivants.

Leçon 1 • Invites système et conception de persona

Couvre la conception d'invites au niveau système pour définir le persona du bot, le ton et les garde-fous comportementaux. Garantit une voix de marque cohérente et une sortie sécurisée sur toutes les interactions utilisateur.

Leçon 2 • Invites zero-shot et few-shot

Compare les instructions zero-shot avec les exemples few-shot et 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

Introduit les tests systématiques d'invites, la comparaison A/B et la gestion de versions pour les 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 morceaux 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 • Construction et indexation d'une base de connaissances

Couvre l'ingestion de documents, les stratégies de découpage 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, creuse et hybride ainsi que les techniques de reclassement pour la précision. Améliore la pertinence du contexte passé au générateur.

Leçon 4 • Évaluation de la qualité du pipeline RAG

Introduit les métriques de fidélité, de pertinence et d'exactitude des réponses pour l'évaluation RAG de bout en bout. Permet une itération basée sur les données sur les composants de récupération et de génération.

Leçon 1 • Métriques d'évaluation des modèles de NLP

Introduit la précision, le rappel, le score F1 et les scores BLEU/ROUGE pour l'évaluation des composants NLP. Relie la sélection des métriques 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 • Red-Teaming et tests adverses

Enseigne le sondage adverse structuré pour découvrir les sorties nuisibles, les jailbreaks et les échecs de cas limites. Produit un rapport red-team 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. Termine la couche de sécurité requise avant tout déploiement en production.

Leçon 1 • Architecture de déploiement en production

Couvre la conteneurisation, les modèles de scalabilité et les pipelines CI/CD pour les services de chatbot. Garantit que le chatbot peut gérer de manière fiable le trafic de production 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, le CSAT, le taux de résolution et le taux d'escalade comme KPI principaux des chatbots. Aligne la mesure sur les objectifs métier établis au chapitre 1.

Leçon 4 • Gouvernance, conformité et IA responsable

Aborde la confidentialité des données, la journalisation d'audit, la surveillance des biais et les principes d'IA responsable pour les chatbots en production. Garantit une conformité continue aux attentes organisationnelles et réglementaires.