Les chatbots IA sont des programmes informatiques qui imitent la conversation humaine. Ils reçoivent des entrées utilisateur en langage naturel (texte ou parole) et tentent de répondre de manière utile. Selon Microsoft, les chatbots IA sont des applications qui « émulant et comprennent les conversations humaines ».

Par exemple, les chatbots peuvent répondre à des questions, donner des recommandations ou automatiser des tâches comme la prise de rendez-vous. IBM explique de manière similaire qu’un chatbot « simule la conversation humaine » et souligne que les chatbots modernes utilisent souvent le traitement du langage naturel pour interpréter les questions et formuler des réponses. En résumé, les chatbots IA permettent aux utilisateurs d’interagir avec les ordinateurs en langage courant, comblant ainsi le fossé entre la parole humaine et la logique machine.

Technologies clés de l’IA

Les chatbots IA combinent plusieurs techniques avancées d’intelligence artificielle :

• Traitement du langage naturel (NLP) : Permet au chatbot d’analyser et d’interpréter les entrées textuelles ou vocales. Par exemple, les algorithmes NLP décomposent une phrase en unités (mots ou expressions) et aident le bot à comprendre la grammaire et le contexte.
• Apprentissage automatique et apprentissage profond : Le chatbot apprend à partir d’exemples de langage et de conversations pour améliorer ses réponses au fil du temps. En s’entraînant sur des dialogues réels et des textes écrits, le système identifie des schémas (par exemple, les questions fréquentes et leurs réponses).
• Grands modèles de langage (LLM) : Très grands réseaux neuronaux (souvent basés sur des architectures de type transformer) entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles. Les LLM comptent des milliards de paramètres et peuvent comprendre et générer un texte proche du langage humain. Ils capturent efficacement les structures linguistiques à travers les langues et les domaines.

Ensemble, ces technologies permettent aux chatbots de gérer des questions libres et de produire des réponses naturelles.

Comment les chatbots comprennent les utilisateurs

Lorsque vous envoyez un message, le chatbot applique la compréhension du langage naturel (NLU). Il décompose l’entrée en éléments (tokens) et identifie l’intention (ce que souhaite l’utilisateur) ainsi que les entités pertinentes (détails importants comme des noms, dates ou lieux).

Par exemple, si vous demandez « Quel temps fera-t-il à Paris demain ? », le chatbot reconnaît l’intention (demande de prévision météo) et extrait les entités (« Paris » et « demain »). Les chatbots IA modernes utilisent l’apprentissage profond pour interpréter le sens même si la formulation est informelle, ambiguë ou contient des fautes de frappe.

Entraînement des chatbots IA

Les chatbots IA sont alimentés par des modèles de langage entraînés sur d’énormes quantités de données textuelles. Lors de l’entraînement, le modèle traite des milliards de mots et ajuste ses paramètres internes pour prédire le mot suivant dans une phrase en fonction du contexte.

En pratique, le modèle est nourri avec d’immenses corpus textuels (par exemple, l’intégralité de Wikipédia ou d’Internet) et apprend la grammaire, les faits et les expressions courantes à partir de ces données.

Après l’entraînement, le chatbot peut générer de nouvelles réponses en prédisant un mot à la fois, en s’appuyant sur les schémas appris. Il est important de noter que le modèle ne mémorise pas le texte mot à mot ; il encode implicitement les connaissances dans ses paramètres.

Ainsi, un chatbot bien entraîné peut répondre à une question en synthétisant une réponse à partir des schémas appris, même s’il n’a jamais vu cette question exacte durant l’entraînement.

Transformers et grands modèles de langage

Figure : Architecture d’un réseau transformer (encodeur à gauche, décodeur à droite). L’encodeur traite l’entrée et le décodeur génère la sortie. Les chatbots modernes utilisent les transformers comme base.

Un réseau transformer convertit les mots en vecteurs numériques et utilise une attention multi-têtes pour relier chaque mot d’une phrase à tous les autres simultanément. Cela permet au modèle de saisir le contexte sur l’ensemble de l’entrée.

Contrairement aux anciens modèles séquentiels (comme les RNN), les transformers traitent tous les mots en parallèle et s’entraînent beaucoup plus rapidement. En empilant plusieurs couches de transformers, on obtient un grand modèle de langage (LLM) tel que GPT-4 ou PaLM de Google. Ces LLM sont entraînés pour comprendre et générer du langage à très grande échelle, et peuvent même traduire, résumer ou répondre à des questions grâce à leur nombre énorme de paramètres.

Génération des réponses

Pour répondre, un chatbot IA peut utiliser l’une des deux méthodes :

• Basée sur la récupération : Le chatbot sélectionne une réponse parmi un ensemble fixe de réponses possibles (comme une base de données de FAQ). Les premiers chatbots fonctionnaient ainsi. Pour une question reconnue, le bot renvoie simplement la réponse enregistrée. Cette méthode est rapide et fiable pour les questions attendues, mais ne peut pas gérer les questions hors de sa base de données.
• Modèles génératifs (IA) : Le chatbot génère une nouvelle réponse mot par mot en utilisant son modèle de langage. À chaque étape, il prédit le mot suivant le plus probable en fonction de la conversation jusqu’à présent. Cela permet au bot de formuler des réponses uniques et de répondre à des questions inédites. Cependant, comme il s’appuie sur des probabilités apprises, il peut parfois produire des réponses incorrectes ou incohérentes.

Retour humain et contexte de la conversation

Après l’entraînement initial, les chatbots sont souvent affinés grâce aux retours humains. Des formateurs examinent les réponses du chatbot et l’aident à s’améliorer – ils renforcent les bonnes réponses et corrigent les mauvaises. Ce processus, appelé apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF), aide le système à éviter les contenus inappropriés ou biaisés. Par exemple, les humains peuvent signaler une réponse comme « toxique » ou « hors sujet » afin que le modèle apprenne à éviter ce type de réponses.

Les chatbots IA suivent également le contexte de la conversation. Ils peuvent se souvenir des parties précédentes d’un dialogue et utiliser ces informations pour rendre les réponses cohérentes. Par exemple, si vous posez des questions de suivi, le chatbot sait que vous faites référence au sujet précédent et peut répondre en conséquence. Ce contexte d’état permet des conversations à plusieurs tours et des interactions plus naturelles.

Exemples de chatbots IA

De nombreux assistants virtuels connus sont des chatbots IA. Siri d’Apple et Alexa d’Amazon répondent aux commandes vocales, tandis que Gemini de Google et ChatGPT d’OpenAI conversent par texte. Les entreprises déploient également des chatbots sur leurs sites web et applications pour gérer les demandes clients, planifier des rendez-vous ou guider les achats. Tous ces systèmes reposent sur les mêmes technologies d’IA pour traiter le langage et générer des réponses.

Défis et limites

Les chatbots IA sont puissants mais imparfaits. Parce qu’ils cherchent toujours à répondre, ils peuvent parfois halluciner – c’est-à-dire fournir avec assurance des informations fausses ou trompeuses. Comme le souligne un expert, un chatbot est essentiellement « une machine effectuant des calculs mathématiques » pour produire des mots. Il ne comprend pas réellement le sens ou l’intention comme un humain.

Par conséquent, les chatbots peuvent donner des réponses différentes à la même question selon le moment, et ils peuvent mal interpréter des requêtes vagues ou complexes. Il est conseillé aux utilisateurs de vérifier les réponses importantes fournies par les chatbots, surtout dans des situations critiques.

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Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage ?

Les chatbots IA fonctionnent en combinant le traitement du langage naturel avec l’apprentissage automatique et les grands modèles de langage. Ils analysent les entrées utilisateur pour détecter l’intention, puis récupèrent une réponse préenregistrée ou en génèrent une nouvelle à l’aide d’un modèle entraîné.

Les chatbots modernes utilisent des LLM basés sur des transformers, entraînés sur d’immenses ensembles de données textuelles, ce qui leur permet de converser sur une vaste gamme de sujets avec une fluidité proche de celle des humains. À mesure que ces modèles s’améliorent grâce à plus de données et un meilleur entraînement, les chatbots IA deviendront encore plus performants – mais ils restent avant tout des outils statistiques, d’où l’importance d’une supervision humaine.