Publicité

Par la rédaction

FAQ

Comment fonctionne un chatbot ?

La plupart des chatbots fonctionnent en leur cœur, à l'aide de ce qu'on appelle des « classifiers » d'intentions. Ces systèmes sont capables d'apprendre à reconnaître telle ou telle intention de l'utilisateur à partir de nombreux exemples d'expressions de cette intention qu'on lui fournit en amont, c’est à dire pendant la phase d'apprentissage. Il existe de nombreuses plateformes donnant accès à ce genre système sur le Cloud : IBM Watson Assistant, Google DialogFlow, Microsoft Luis ou encore Amazon Lex par exemple. Quand on utilise ce genre de plateforme, il n'y a pas d'installation à proprement parler, c'est plutôt une question d'intégration. Il s'agit en effet, de faire en sorte d'interfacer le logiciel souhaité avec la plateforme de reconnaissance d'intention.

À quoi sert le machine learning ?

Dans leur état le plus basique, les intelligences artificielles sont des algorithmes qui n’évoluent pas car basé sur une quantité limitée de données. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont besoin d’une masse considérable de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. C’est à ce moment que le machine learning – ou apprentissage automatique – entre en jeu. Il s’agit d’une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. De fait, le Big Data est l’essence du machine learning car c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement ce potentiel de données qui peut être illimité. Elle permet d’extraire de la valeur en provenance de sources de données massives et variées sans avoir besoin de compter sur un humain.

Demain les analyses prédictives en entreprises

L’objectif de ces technologies sophistiquées dans les entreprises est leur capacité à faire des analyses prédictives. Elles consistent à utiliser plusieurs technologies et disciplines comme les analyses statistiques, le data mining, le modelling prédictif et le machine learning pour prédire le futur des entreprises. Elles permettent par exemple, de prédire les probabilités de tendances et de résultats financiers, en se basant sur le passé ou d’anticiper les conséquences d’une décision et les réactions des consommateurs. Les analyses prédictives produisent ainsi des insights exploitables à partir de larges ensembles de données, pour permettre aux entreprises de décider quelle direction emprunter par la suite et offrir une meilleure expérience aux clients. Des intelligences artificielles comme Watson d’IBM ou Einstein développé par Salesforce, sont en train de conquérir ce terrain de l’analyse prédictive

Par la rédaction

Le dernier numéro

Dernier numéro

N°284 - Juillet - Août 2019

Les indicateurs

Les indicateurs Commoprices

Le catalogue

Le catalogue Silex

Nos partenaires

Retrouvez la revue en format tablette

Apple store Google Play