Dans un monde de plus en plus numérisé, les chatbots deviennent des outils indispensables pour la gestion de la relation client. Que ce soit pour fournir un support client, offrir des recommandations personnalisées ou simplement répondre à des questions fréquentes, ces assistants virtuels jouent un rôle crucial.
Cependant, la qualité et la fiabilité des réponses fournies par les chatbots peuvent varier considérablement. Dans un contexte où la désinformation et les erreurs peuvent avoir des conséquences significatives, comment vérifier la fiabilité d’un chatbot ?
Cet article propose des méthodes et des conseils pratiques pour évaluer et garantir la crédibilité des informations fournies par ces intelligences artificielles.
Comprendre le fonctionnement des chatbots
Les trois types de Chatbots
Il existe trois principaux types de chatbots : les chatbots simples, les chatbots intelligents et les chatbots hybrides.
- Les chatbots basés sur des règles : Souvent appelés bots à réponses automatisées, ils ont des capacités limitées et se concentrent sur une tâche spécifique.
- Les chatbots basés sur les LLMs : Leur performance repose sur l’Intelligence Artificielle et ils sont conçus pour simuler des interactions humaines avec les utilisateurs.
- Les chatbots hybrides : Ils combinent les caractéristiques des chatbots simples et intelligents pour répondre à des tâches selon des règles définies tout en comprenant le contexte et l’intention.
Algorithmes et modèles de traitement LLM
Les algorithmes utilisés pour traiter les réponses générées par un LLM peuvent inclure des règles spécifiques et des techniques NLP classiques. Bien que les modèles utilisés ne soient pas détaillés ici, ils sont intégrés après un processus rigoureux de validation qualité.
Sources de données
Les données client constituent généralement la base de connaissances du chatbot. Contrairement à certains modèles qui nécessitent un apprentissage continu, DearBot utilise uniquement ces données sans apprentissage supplémentaire.
Les trois éléments clés pour vérifier la fiabilité d'un chatbot
1. Définition de la tâche / contexte de la tâche
La vérification de la fiabilité d’un chatbot dépend du type de tâche qu’il doit accomplir. Par exemple, un chatbot « ouvert » comme ChatGPT peut utiliser n’importe quelle source d’information pour répondre à l’utilisateur. En revanche, dans le cas d’un chatbot basé sur une base de connaissances spécifiques, comme DearBot, il ne doit répondre qu’à partir de cette base sans utiliser de connaissances pré-entrainées. Cela signifie que la vérification des réponses est différente selon le type de chatbot.
2. Contrôle de qualité en amont
Un aspect crucial du contrôle de qualité est le choix des sources d’information fournies au chatbot. Le principe du « garbage in, garbage out » s’applique ici : fournir de mauvaises données en entrée conduit à de mauvaises réponses en sortie. Il est donc essentiel de bien choisir le modèle et de contrôler le prompt pour éviter que le chatbot ne génère des réponses incorrectes.
3. Rétro contrôle
La vérification se fait également après la génération de la réponse par le modèle linguistique (LLM). Cela inclut l’utilisation de règles, d’outils NLP classiques, ou même d’autres LLM pour vérifier la cohérence et l’exactitude des réponses.
Critères de fiabilité du chatbot
Précision et cohérence
La précision des informations n’est pas mesurée techniquement dans DearBot. Cependant, on s’assure que les réponses soient cohérentes avec les données disponibles dans la base de connaissances du client.
Méthodes de vérification
La vérification manuelle est souvent utilisée lors de la mise en place du chatbot, avec l’aide de cahiers de tests qui permettent d’évaluer les réponses générées par rapport aux attentes.
Évaluation de la fiabilité du chatbot
Tests et analyses
Des cahiers de tests sont utilisés pour évaluer la fiabilité du chatbot. Ils permettent de mesurer notamment le taux de similarité entre les réponses générées et celles attendues.
Amélioration continue
Grâce à son mécanisme d’amélioration automatique basé sur le feedback utilisateur, la base de connaissances de Dearbot est régulièrement mise à jour. Ainsi, elle permet de refléter les dernières informations disponibles grâce à des connecteurs automatiques.
