LLM, NLP, et Chatbots

Les modèles de langage à grande échelle (LLM) sont des réseaux neuronaux profonds entraînés sur des corpus de texte afin d’apprendre la structure et les relations sémantiques du langage naturel. Ils reposent principalement sur l’architecture des transformeurs, qui utilisent des mécanismes d’auto-attention pour traiter efficacement des séquences longues et capturer des dépendances complexes entre les mots. Leur entraînement est basé sur un apprentissage auto-supervisé.
Ces modèles sont capables de générer du texte de manière cohérente, d’effectuer des tâches de compréhension et d’adaptation contextuelle, mais présentent aussi des défis en matière d’optimisation, de biais et d’interprétabilité.

Nos expertises en LLM, NLP, et Chatbots

Cross Data accompagne les PME et ETI dans l’optimisation de leur performance grâce aux LLM et aux Chatbots.

Nous développons des solutions sur mesure en exploitant des technologies open source, afin de répondre aux exigences métiers de nos clients dans des secteurs tels que l’énergie, l’aéronautique et le retail.

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Objectif

Optimiser la relation client en automatisant des réponses à des avis

Solution

Automatisation de la relation client dans l'univers du luxe

Dans le cadre de l’automatisation de ses process, Cross Data a déployé GPT en le réentraînant sur son propre corpus de réponses précédentes afin d’éviter les hallucinations du LLM.

Aujourd’hui, 80 % des réponses aux avis sont validées directement dès lecture par un être humain.

Résultats

des réponses aux avis
sont automatisées

0 %

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“ Chez Cross Data, notre équipe technique consacre 30% de son temps à la R&D pour rester à la pointe des avancées technologiques et les adapter aux exigences et aux besoins de nos clients.”

Jean-Baptiste Juin
Directeur R&D

FAQ - LLM et Chatbots

Qu’est-ce que sont les LLM, NLP et chatbots ?

Les LLM, NLP (Modèles de Langage à Grande Échelle pour le Traitement Naturel du Langage) et les chatbots sont des technologies d’intelligence artificielle qui comprennent et génèrent du langage humain. Ces outils permettent d’automatiser les interactions avec les utilisateurs, offrant des réponses pertinentes et personnalisées en temps réel.

Pourquoi avoir besoin de LLM, NLP et chatbot ?

Les LLM, NLP et les chatbots se révèlent essentiels pour améliorer l’expérience utilisateur. Ils permettent non seulement de répondre rapidement aux demandes des clients mais aussi d’offrir un service disponible 24/7. Cross Data, grâce à son expertise en IA, accompagne les entreprises dans l’intégration de ces technologies, optimisant ainsi leur relation client et leur productivité.

Quels rôles les LLM jouent-ils dans la création de chatbots intelligents ?

Les LLM (Large Language Models) jouent un rôle clé dans la conception de chatbots intelligents en leur permettant de comprendre et de générer du texte de manière fluide et pertinente. Grâce à leur capacité à traiter d’immenses volumes de données linguistiques, ils améliorent la compréhension du langage naturel et l’interprétation des intentions des utilisateurs.

Ils permettent aux chatbots de répondre de manière contextuelle, d’adapter leur ton et d’apprendre en continu à partir des interactions. Contrairement aux anciens systèmes basés sur des règles fixes, les chatbots alimentés par des LLM sont plus flexibles, capables de gérer des conversations complexes et d’automatiser des tâches comme le support client, l’analyse documentaire ou la personnalisation des recommandations.

Quelles sont les différences fondamentales entre un LLM et le NLP ?

Le NLP (Natural Language Processing) est un domaine de l’intelligence artificielle qui englobe l’ensemble des techniques permettant aux machines de comprendre, traiter et générer du langage humain. Il inclut plusieurs méthodes comme l’analyse syntaxique, la reconnaissance d’entités nommées, la traduction automatique ou encore la génération de texte.

Un LLM, quant à lui, est un modèle spécifique issu du NLP, conçu pour traiter de larges ensembles de données textuelles et produire des résultats avancés en matière de compréhension et de génération de texte. Un LLM repose souvent sur des architectures de deep learning, comme GPT ou BERT et se distingue par sa capacité à apprendre et à s’adapter aux contextes variés.

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