Le machine learning est le processus de fonctionnement d’un système d’Intelligence Artificielle (IA) ou simplement algorithmique par lequel le processus est doté d’un système d’apprentissage, via l’analyse de données (par exemple, des échanges par email, des fichiers d’historisation des réclamations et objections clients, etc.).
Chez dydu, on ne peut pas parler d’utilisation du machine learning pour notre solution puisque c’est l’administrateur du bot qui crée la base de connaissances de zéro. De plus, notre solution n’apprend pas seule, on utilise un mode d’apprentissage supervisé.
On parle de mode d’apprentissage supervisé dans le sens où l’action d’un humain, en l’occurrence, les administrateurs du bot, est nécessaire pour que le bot comprenne vos utilisateurs. On utilise alors des modules d’apprentissage supervisé. Ces modules ont pour vocation d’aider l’administrateur du bot dans la gestion et l’amélioration des connaissances métiers en fournissant des suggestions d’amélioration selon le matching, des suggestions de connaissances trop proches, des alertes qualité, rapports d’audit, etc.
La gestion du bot par une équipe d’opérationnels métiers, sur un périmètre bien défini, permet de totalement maitriser les réponses apportées aux utilisateurs et donc d’obtenir une satisfaction utilisateur élevée dès le départ, à l’inverse du machine learning qui demande un fort volume de données, et donc de conversation, pour que le bot apprenne par lui-même.