En intelligence artificielle, les lexiques aident à associer les mots à leur signification afin que les solutions de chat puissent comprendre le contexte et l'intention des requêtes des utilisateurs et faire preuve d'une véritable compréhension du langage.
L'intelligence artificielle fait désormais partie intégrante du fonctionnement des entreprises. Et le concept de lexique, qui est essentiel à la manière dont ces technologies interprètent le langage, fait partie intégrante de l'IA.
Dans le contexte de l'IA et du traitement du langage naturel (NLP), un lexique est un vaste référentiel de concepts et de relations sémantiques entre les mots. Il s'agit essentiellement d'un dictionnaire sophistiqué qui aide les systèmes d'IA à saisir les nuances du langage humain. Contrairement à la simple correspondance de mots-clés, les lexiques permettent à l'IA de comprendre l'intention de l'utilisateur et le contexte de sa requête. Les interactions deviennent ainsi plus naturelles et plus précises.
L'IA neuro-symbolique va encore plus loin en combinant le raisonnement symbolique et l'apprentissage automatique. Les linguistes computationnels enrichissent également les capacités du lexique, de sorte que, à mesure que les interactions s'accumulent, la compréhension de l'IA s'améliore continuellement. Il en résulte un système qui non seulement comprend les requêtes dès le premier jour, mais qui devient également plus intelligent à chaque interaction avec l'utilisateur, affinant sa base de connaissances et fournissant des réponses toujours plus précises.
Quels sont les éléments clés d'un lexique efficace ?
La combinaison de l'IA neurosymbolique et de l'apprentissage automatique nécessite une structure sophistiquée et stratifiée. Cette association permet aux systèmes de décomposer les mots en symboles, puis de les analyser pour en extraire le contexte et les informations pertinentes. C'est cette interaction qui aide les systèmes alimentés par Lexicon à fournir des réponses logiques et adaptées au contexte.
Par exemple, le lexique d'Inbenta comprend trois niveaux distincts :
- Couche de base : cette base contient des connaissances linguistiques universelles recueillies à partir de milliards d'interactions au fil du temps.
- Couche industrielle : également appelée « couche domaine », elle intègre la terminologie spécifique à l'industrie.
- Couche client : personnalisée pour chaque client, cette couche affine la compréhension de l'IA en fonction des données et de la voix propres à l'entreprise.
Applications et avantages de l'intégration d'un lexique
Concrètement, l'intégration d'un lexique permet aux entreprises de proposer des solutions d'IA plus intelligentes qui traitent les demandes en fonction de leur sens, et non plus uniquement à partir de mots-clés. Par exemple, une banque utilisant une IA enrichie par un lexique pourrait réduire les risques liés à une mauvaise compréhension des réglementations ou des questions de conformité, car l'IA serait capable d'interpréter plus précisément les demandes nuancées des clients.
Associé à une base de connaissances complète (le référentiel d'informations de l'IA), Lexicon aide les utilisateurs à trouver facilement des informations précises. Cela permet de rationaliser considérablement le service client, en répondant rapidement et avec précision aux demandes courantes et en allégeant la charge de travail des équipes d'assistance humaines.
En bref :
- Les lexiques en IA sont des référentiels sophistiqués de concepts et de relations sémantiques qui aident les systèmes d'IA à comprendre les nuances linguistiques au-delà de la simple correspondance de mots-clés.
- Une structure lexicale à trois niveaux (base, secteur d'activité et client) permet à l'IA de gérer avec précision les complexités linguistiques dans le domaine du service client.
- Les lexiques améliorent considérablement la capacité de l'IA à comprendre le contexte et l'intention des requêtes des clients afin de fournir des réponses plus précises et pertinentes.
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