Les Chatbots peuvent être définis comme des programmes informatiques basés sur l’IA qui simulent des conversations humaines. Ils sont également connus sous le nom d’assistants numériques qui comprennent les capacités humaines. Les chatbots interprètent, traitent les demandes des utilisateurs et donnent rapidement des réponses pertinentes. 

Les bots peuvent être utilisés aussi bien par la voix que par le texte et peuvent être déployés sur des sites web, des applications et des canaux de messagerie tels que Facebook Messenger, Twitter ou Whatsapp. 

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Les chatbots fonctionnent en analysant et en identifiant l’intention de la demande de l’utilisateur d’extraire des entités pertinentes, ce qui est la tâche la plus importante d’un chatbot. Une fois l’analyse effectuée, une réponse appropriée est fournie à l’utilisateur. Les chatbots fonctionnent en adoptant trois méthodes de classification. 

• Le “pattern matching”

Les robots utilisent des correspondances de motifs pour regrouper le texte et produisent une réponse appropriée. Le langage AIML (Artificial Intelligence Markup Language) est un modèle structuré standard du pattern matching. Un robot est capable d’obtenir la bonne réponse dans le modèle correspondant. Les robots réagissent à tout ce qui le relie aux modèles corrélés. 

• La “natural language understanding” (NLU)

La NLU est la capacité du chatbot à comprendre un humain. C’est le processus de conversion d’un texte en données structurées pour qu’une machine puisse le comprendre. La NLU suit trois concepts spécifiques. Ce sont : les entités, le contexte et les attentes.

-Entités – il représente une idée pour votre chatbot. Par exemple, il peut s’agir d’un système de remboursement dans votre chatbot de commerce électronique.

-Contexte – lorsqu’un algorithme NLU identifie la demande et qu’il n’a pas de contexte historique de la conversation, il ne pourra pas rappeler la demande pour donner la réponse.

– Attentes – le robot doit être capable de répondre aux attentes du client lorsqu’il fait une demande ou pose une question. 

• Le “natural language processing” (NLP)

(NLP) Les robots de traitement du langage naturel sont conçus pour convertir les entrées de texte ou de parole de l’utilisateur en données structurées. Ces données sont ensuite utilisées pour choisir une réponse pertinente. 

Le traitement du langage naturel (NLP) comprend les étapes suivantes :

-Tokenisation – le NLP filtre un ensemble de mots sous forme de jetons.

-Analyse des sentiments – le robot interprète les réponses de l’utilisateur pour les aligner sur ses émotions. 

-Normalisation – il vérifie les fautes de frappe qui peuvent altérer le sens de la requête de l’utilisateur.

-Reconnaissance d’entités – le bot recherche les différentes catégories d’informations requises.

-Analyse des dépendances – le chatbot recherche les expressions courantes que les utilisateurs veulent transmettre.