AI-Showcase: Simplifier la communication intelligente avec son propre modèle de IA

Ce showcase de l'intelligence artificielle montre quelles possibilités offre un système d'IA propre dans les entreprises et les administrations. On voit comment les employés peuvent être déchargés grâce à l'IA. Par exemple, des plaintes, des demandes des citoyens, des tickets de support, des e-mails ou des signalements de dommages peuvent être reconnus et traités de manière ciblée. Caractéristiques: contrôle total des données, indépendance totale, pas de coûts supplémentaires.

Introduction

Dans la dernière démonstration de KI, il a été montré comment des images impressionnantes peuvent être générées rapidement et avec peu d'effort sur un ordinateur KI.

Dans ce showcase de l'intelligence artificielle, il est démontré qu'un classificateur intelligent pour les documents peut être entraîné avec un effort de programmation presque aussi faible et en quelques minutes. Cela permet ainsi d'améliorer considérablement la communication dans les entreprises et les administrations.

Les demandes des citoyens ou des clients peuvent être envoyées directement au bon responsable ou automatiquement affectées à une catégorie appropriée. Les recommandations pour la meilleure réponse, sur la base de cas antérieurs comparables, sont également possibles. Tout cela est automatisé et basé sur l'intelligence artificielle. Les processus de travail soutenus par l'IA plutôt que remplacés. Puisque la fiabilité repose sur une condition: la responsabilité. Et celle-ci ne peut être assumée qu'à titre humain.

Un classificateur intelligent peut comprendre la signification des documents ou des demandes. Les possibilités qui en découlent sont immenses. Le processus suivant montre à grands traits ce qui est possible dans votre entreprise ou une administration:

• Un client ou citoyen vous écrit une message. Cela peut être un signalement de dommage, une réclamation, une demande d'horaires, une résiliation, une question de connaissance ou autre chose encore.
• Un de vos collaborateurs doit modifier le message.
• Avec le classificateur intelligent, il peut être reconnu comment traiter la communication du client ou citoyen.
• Une série de possibilités:
  • La nouvelle sera automatiquement transmise au bon collègue.
  • La nouvelle est comparée à des informations antérieures. Un employé reçoit une recommandation pour la gestion, qui repose sur un cas précédent très similaire.

Une alternative est un système de billet pour le support (assistance client, service civique, développeur):

• Un nouveau cas arrive, par exemple une déclaration de problème ou une réclamation ou un bug logiciel.
• Ce cas peut être automatiquement classé dans une catégorie appropriée grâce au classificateur intelligent.
• L'employé compétent reçoit le dossier à traiter.
• Il reçoit en recommandation la manière dont un cas très similaire a été traité à l'occasion dans le passé.
• Le déclarant (client, citoyen, utilisateur) reçoit un retour d'information adapté à sa demande: «Cher client, merci pour votre message. Votre message a été classé comme erreur et est traité avec une priorité élevée. Un de nos employés a déjà été informé.»

Le Showroom

On travaille avec un modèle de IA open-source qui comprend bien l'allemand. Alors que le reste du monde parle d'autres langues, les modèles de langage de l'intelligence artificielle comprennent notre langue très bien.

L'objectif est de reconnaître à quelle catégorie un document donné appartient. Un document peut être assimilé à un morceau de texte. Il peut s'agir d'une e-mail, d'un message via un formulaire de contact, d'une recherche sur le web ou d'une saisie dans un chatbot. Ce showcase fonctionne très bien avec des textes qui ne dépassent pas quelques centaines de mots. Pour les textes plus longs, l'approche utilisée peut être affinée à l'aide de méthodes conventionnelles.

Quelles catégories il y a, définissez-les. S'il y a par exemple des employés qui traitent les plaintes d'un sujet spécifique, une catégorie pourrait être «Plainte sur le thème X». Une autre catégorie pourrait être «Demande générale» ou encore «Intérêt d'achat» ou encore «Question personnelle».

À ces catégories que vous avez définies, des exemples de documents sont maintenant nécessaires. Pour chaque catégorie, quelques exemples suffisent souvent.

Il existe très peu d'exemples, on peut alors multiplier ces derniers par un processus de synthèses de données. Par exemple, une nouvelle version d'un document existant peut être générée qui est linguistiquement différent mais appartenant à la même catégorie. Dans de nombreux cas, il suffit déjà d'une programmation conventionnelle pour multiplier les exemples réunis par l'homme.

Puisque vos documents sont les vôtres, il est souvent important d'avoir la contrôle des données. C'est pourquoi le processus de l'intelligence artificielle se déroule localement sur votre propre matériel informatique. Pour cet exemple, un ordinateur portable équipé de AI a été utilisé, sur lequel ce texte a également été écrit. Les entreprises utiliseraient un (serveur AI personnel ou loué) serveur AI. Ce qui est possible sur un ordinateur portable l'est encore plus sur une boîte carrée appelée serveur.

Alors commence la partie intéressante, le formation d'un classificateur. Ce classificateur apprend à quand attribuer un document à une catégorie déterminée. Comment apprend-il cela ? Exactement comme si vous regardiez des centaines ou des milliers de documents et que vous appreniez à reconnaître la catégorie respective. La différence est qu'il n'a ni le temps, ni l'envie, ni la bonne mémoire, ni la rapidité nécessaire.

Résultats

L'entraînement a duré quelques minutes sur le laptop de l'intelligence artificielle mentionné:

Temps d'exécution du train: 212,2422 secondes

Échantillons d'entraînement par seconde: 155,671

train_steps_per_second: 9.729

Total optimization steps = 5443628

Une des dépenses du processus d'apprentissage de l'intelligence artificielle

Cette sortie est apparue après un premier test. Une affinage du résultat a pris un peu plus longtemps que les 212 secondes mentionnées, ce qui est moins de 4 minutes d'heure de calcul. Dans cette période, environ 5,5 millions d'étapes d'optimisation ont été effectuées. Sur un ordinateur portable (le ventilateur peut parfois être bruyant).

Environ dix mille étapes de formation ont été effectuées en quelques secondes. De même, plus de 155 000 exemples ont été insérés dans le cerveau IA afin qu'il apprenne à comprendre. La statistique suivante montre les résultats d'un autre entraînement IA. Il est agréable de voir les étapes en escalier qui indiquent la réussite de l'entraînement. La taux d'apprentissage diminue avec le temps (ici, comme souhaité) tout comme chez l'homme (qui n'est pas toujours souhaité).

Le classificateur de IA peut maintenant classifier les documents dans des catégories prédéfinies. Il le fait même plutôt bien. Dans l'image, on voit que la valeur "Loss" est de 0,0001. Le "Loss" est la très petite lacune par rapport à la perfection. La valeur 0 est la perfection. Une valeur comme 0,0001 peut être considérée comme parfait. La qualité du système ne peut alors plus être améliorée que par des données d'entraînement supplémentaires ou de validation.

Si le classificateur est par exemple entraîné sur les questions des utilisateurs comme celles qui sont saisies dans les moteurs de recherche ou dans des assistants virtuels (simples chatbots) intégrés à des sites Web, alors la IA sait quel type de question d'utilisateur a été saisie.

Voici quelques exemples de questions des utilisateurs avec les catégories reconnues (erreurs d'écriture sont intentionnelles):

• Hallo → Kategorie „Soziale Kommunikation“
• Qui est ton nom ou le nom de ton bot ? → Catégorie «Question personnelle»
• Welcher Tag häude? → Kategorie „Frage nach Datums“
• Où puis-je trouver des informations sur la façon de demander un passeport ? → Catégorie «Question concernant les documents d'identité»
• erreur de programme terminée tolérance → Catégorie «Erreurs pour le support niveau 3»
• Aide Qui peut m'aider à compléter cette formule pour l'entourage d'un véhicule automobile, s'il vous plaît ? Merci, cher monsieur ou madame. → Catégorie «Question sur l'immatriculation de Pkw»

Le classificateur de l'intelligence artificielle tolère les erreurs d'écriture, les fausses définitions et des questions mal formulées ou colloquiales.

D'autres exemples tout à fait différents sont non seulement concevables mais réalisables. Soit avec un système de IA personnel, soit par l'intermédiaire d'une interface avec des chatbots commerciaux.

Avantages

Le classificateur intelligent peut être dans le plus court délai adapté à des conditions spécifiques (informations ou documents et catégories associées) marqué, après avoir été mis en place une fois.

Une fois existant, le classificateur intelligent peut inlassablement accomplir son travail et fournit des réponses rapides.

Si au fil du temps le désir de nouvelles ou d'autres catégories apparaît, le classificateur est entraîné à nouveau. Cela prendra à nouveau quelques minutes ou parfois quelques heures avec de nombreux exemples. Cette dépense est une dépense unique.

Si tout cela est fait sur un système de IA propre, le classificateur peut être amélioré à volonté. C'est important car chaque entraînement obéit à un processus aléatoire. C'est à peu près comme si un homme écrivait un texte sur le même sujet à différentes dates (chacune fois, un autre texte comparable en contenu serait créé).

Aussi, aucune donnée et des précieuses informations ne sont transmises à des tiers, si on ne le souhaite pas. Qui est déjà prêt à utiliser des services de troisième partie devrait penser non seulement à l'API de ChatGPT. Il existe désormais des offres d'autres fournisseurs, notamment en Europe, qui donnent surtout pour les textes allemands des résultats meilleurs.

La rentabilité de cette solution est tout à fait énorme. Le bénéfice est encore et l'investissement est faible.

Lorsque l'on combine cette approche d'intelligence artificielle avec des méthodes conventionnelles courantes, la fiabilité des résultats augmente encore.

Conclusion

Sur la base de quelques exemples, un classificateur intelligent pour les documents dans les entreprises et les administrations peut être créé. La création se fait sous forme d'un formation ciblée d'un modèle d'intelligence artificielle.

Les exigences en matériels pour ce stage sont modestes et réalisables même avec des matériel de location peu performants.

L'effort consiste principalement à établir quelques exemples. Les exemples existants peuvent être multipliés de manière artificielle. L'effort de programmation pour le mécanisme AI est faible.

Dans un prochain showcase de l'intelligence artificielle, il sera démontré comment les documents ne sont pas seulement classés mais également comparés entre eux. Cela permettra d'optimiser encore plus les processus au sein de l'entreprise. L'expression "efficace" signifie ici que les employés actuels pourront accomplir leur travail avec plus d'efficacité et, grâce à l'allègement des tâches stupides, seront probablement plus satisfaits. Le nombre d'emplois ne sera pas affecté par cette amélioration apportée par l'intelligence artificielle.

Une évaluation de votre cas d'application dans votre organisation en termes de faisabilité avec l'intelligence artificielle vous est offerte gracieusement. Écrivez simplement.