Comment créer un agent d'intelligence artificielle

Qu'est-ce qui fait d'un athlète un médaillé d'or? L'entraînement. Qu'est-ce qui fait d'un musicien un virtuose? L'entraînement. Mais la formation ne s'applique pas seulement aux personnes. Aujourd'hui, les entreprises reconnaissent la valeur de la formation de l'intelligence artificielle (IA). l'intelligence artificielle (IA) pour les aider à progresser. La création et la formation d'un agent d'IA deviennent essentielles pour la croissance. En apprenant à un agent d'IA à comprendre le langage humain, il peut mieux répondre et effectuer des tâches plus utiles que jamais.

Au fur et à mesure que la technologie de l'IA progresse, ces agents deviendront plus sophistiqués et plus performants, comblant ainsi le fossé entre les attentes des humains et les performances de l'IA. Découvrons donc ce qu'est un agent d'IA, les bases de la construction et de la formation d'un agent d'IA et les étapes à suivre pour en former un soi-même.

Ce que nous allons couvrir

• Qu'est-ce qu'un agent d'IA?
• Comprendre les bases de la création d'agents d'IA
• Les 6 étapes de la création et de la formation d'agents d'IA
• Créer et former votre propre agent d'IA

Un agent d'IA agent d'IA est un programme informatique conçu pour aider les gens en effectuant des tâches et en répondant à des questions. Le terme clé ici est le aide aux personnes.

Les agents d'intelligence artificielle (IA) facilitent les tâches quotidiennes, comme la gestion des courriels et la planification des rendez-vous, en apprenant à partir d'une variété de données linguistiques. Ces tâches peuvent aller de l'établissement de rappels et de la gestion d'horaires à la fourniture d'information telle que des mises à jour météorologiques ou des nouvelles. Les agents d'intelligence artificielle sont programmés pour comprendre le langage humain et y répondre, ce qui rend les interactions avec eux plus naturelles et plus conviviales.

Il existe de nombreux types d'agents d'IA, notamment des agents de soutien et des agents autonomes. Les agents de soutien sont par exemple ceux qui peuvent être intégrés dans les outils des employés pour les aider à effectuer des tâches personnalisées particulières à leur rôle. Les agents autonomes, quant à eux, peuvent comprendre les demandes des clients et de le y répondre sans intervention humaine. Pour ce faire, on utilise un agent builder, tel que Agentforcepour créer des agents qui fonctionnent de manière dynamique - au lieu de suivre des règles prédéfinies - et qui sont déclenchés par des changements dans les données et les automatismes.

La formation d'un agent d'intelligence artificielle comporte plusieurs étapes clés pour garantir son efficacité et son efficience. Cela comprend la collecte et la préparation des données, la formation du modèle, l'évaluation, l'ajustement et le déploiement. Il s'agit également de surveiller et de mettre à jour votre agent pour s'assurer qu'il reste en phase avec vos objectifs. Révisons ces étapes afin que vous puissiez apprendre à le faire vous-même.

Construire et former un agent d'intelligence artificielle consiste à lui apprendre à comprendre le langage humain et à y répondre de manière utile et pertinente. De l'IA générative (GenAI) à le IA conversationnelle, vos données sont au cœur de tout cela. La formation intègre plusieurs concepts clés des domaines de le intelligence artificielle, en particulier l'apprentissage automatique et le le traitement du langage naturel (NLP). Passons en revue chacun d'entre eux.

L'apprentissage machine (ML) est un type d'IA qui donne aux systèmes la capacité d'apprendre automatiquement et de s'améliorer à partir de l'expérience sans être programmés. Lors de la formation d'un agent d'IA, les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent des données historiques (exemples d'interactions humaines) pour trouver des modèles et prendre des décisions. Plus l'IA traite de données, meilleure est sa capacité à prédire et à répondre aux demandes des utilisateurs.

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'IA qui traite de l'interaction entre les ordinateurs et les humains par le biais du langage naturel. L'objectif est de permettre aux ordinateurs de traiter et de comprendre de grandes quantités de données en langage naturel. Dans le contexte d'un agent d'intelligence artificielle, le TAL permet au système de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain d'une manière qui soit à la fois naturelle et significative.

L'étiquetage des données est une étape clé de la formation à l'IA, au cours de laquelle les humains annotent les données - en ajoutant des étiquettes ou des labels significatifs aux données brutes afin que l'IA puisse les comprendre. Par exemple, dans le cadre de la formation d'un agent d'IA, l'étiquetage des données peut consister à marquer les parties du discours dans les phrases, à identifier le sentiment d'un texte ou à classer les requêtes par thèmes. Ces données étiquetées servent ensuite de guide à l'IA pour apprendre et utilisent ces étiquettes pour comprendre le contexte et l'intention derrière les entrées de l'utilisateur.

Lors de la création d'un agent d'intelligence artificielle, la première étape consiste à définir clairement ce que vous voulez qu'il fasse. Cela implique de décider des tâches et des fonctions particulières que l'agent exécutera. Voici comment procéder :

Déterminez d'abord les tâches et les fonctions de l'agent d'IA. Dressez la liste des problèmes que vous voulez que l'agent d'IA résolve ou des tâches que vous voulez qu'il accomplisse. Voulez-vous un agent autonome? Avez-vous besoin qu'il réponde aux questions des clients, qu'il aide les utilisateurs à faire des achats en ligne ou qu'il fournisse de l'information sur votre entreprise? Les fonctions de votre agent d'intelligence artificielle doivent correspondre aux besoins qu'il vise à satisfaire.

Par exemple, avez-vous besoin d'un agent d'achat virtuel? Cet agent aide les utilisateurs à naviguer dans les magasins en ligne, en leur offrant des conseils d'achat personnalisés basés sur leurs préférences et leur comportement d'achat antérieur. Il peut suggérer des idées de cadeaux, trouver les meilleures offres ou même aider à choisir la mode.

Ensuite, identifiez votre public cible. Les attentes et les modes d'interaction avec la technologie varient d'un utilisateur à l'autre. Par exemple, un agent d'IA conçu pour des professionnels de la santé pourrait avoir besoin de comprendre et d'utiliser la terminologie médicale avec précision.

En outre, il convient de prendre en compte cas d'utilisation ou les situations particulières dans lesquelles votre agent d'IA sera utilisé. La définition de ces cas peut aider à clarifier les caractéristiques et les capacités nécessaires. Par exemple, un chatbot de service client doit pouvoir traiter les demandes, les réclamations et éventuellement les transactions, tandis qu'un agent d'achat virtuel doit être capable de suggérer des produits, de comparer les prix et de comprendre les préférences des utilisateurs.

Tout comme un étudiant apprend à partir de manuels, un agent d'intelligence artificielle apprend à partir de données. Si les données sont incorrectes ou de mauvaise qualité, l'IA apprendra des choses erronées et commettra des erreurs. Des données de qualité permettent à l'IA de comprendre et de traiter avec précision les données fournies par l'utilisateur.

Pour former votre agent d'IA, vous devez recueillir des données qui reflètent le type d'interactions qu'il aura avec les utilisateurs. Il peut s'agir de

• Des transcriptions de texte:
• Recueillez des transcriptions de conversations issues de journaux de discussion, de tickets de soutien ou de courriels qui sont similaires aux interactions attendues avec l'IA. Enregistrements vocaux:
• Si l'IA doit répondre à des commandes ou à des demandes orales, les enregistrements vocaux sont essentiels pour l'aider à comprendre les différents accents, intonations et modèles d'élocution. Journaux d'interaction: Les données issues d'interactions antérieures avec des systèmes similaires peuvent fournir des indications sur les comportements des utilisateurs et sur les requêtes ou commandes les plus courantes.

Une fois que vous disposez de vos données, vous devez les préparer pour la formation en les nettoyant. Il s'agit de supprimer les données non pertinentes ou incorrectes, de corriger les erreurs et d'assurer la cohérence de l'ensemble des données. Par exemple, corriger les fautes de frappe dans les transcriptions de texte ou filtrer les bruits de fond dans les enregistrements vocaux.

Enfin, l'étiquetage. Il s'agit d'ajouter des étiquettes - balises ou métadonnées - pour décrire ce que chaque donnée représente. Par exemple, l'étiquetage d'un morceau de texte avec l'intention de l'utilisateur, comme "réservant un vol" ou "demandant les heures d'ouverture d'un magasin." Cela permet à l'IA de comprendre le contexte et l'objectif des données saisies par l'utilisateur.

Cette étape consiste à sélectionner le bon modèle d'apprentissage automatique, qui déterminera la capacité de votre IA à apprendre à partir des données et à exécuter ses tâches.

Il existe deux types de modèles d'apprentissage automatique :

1. Les réseaux neuronaux: Il s'agit de modèles puissants qui imitent le fonctionnement du cerveau humain.
2. Ils sont particulièrement efficaces pour traiter de grandes quantités de données et reconnaître des modèles, ce qui les rend idéaux pour comprendre et générer le langage humain. Apprentissage par renforcement: Ce type de modèle apprend par essais et erreurs, en utilisant le retour d'information de ses actions pour s'améliorer au fil du temps. Il est utile pour les agents d'IA qui doivent prendre des décisions ou optimiser leur comportement en fonction des interactions avec l'utilisateur.

Comment choisir le modèle approprié?

Considérez les fonctions de l'agent d'IA et les tâches que vous souhaitez lui confier. Par exemple, si l'agent doit comprendre et générer des réponses semblables à celles des humains, un réseau neuronal pourrait être le meilleur choix.

Pensez également aux données que vous avez collectées. Les réseaux neuronaux, par exemple, nécessitent de grandes quantités de données pour s'entraîner efficacement, tandis que l'apprentissage par renforcement peut convenir à des scénarios dans lesquels l'IA peut apprendre à partir d'interactions continues avec les utilisateurs.

Vous avez également la possibilité d'utiliser des modèles pré-entraînés. Il s'agit de modèles développés et entraînés par des chercheurs sur de grands ensembles de données. Ils peuvent constituer un excellent point de départ car ils ont déjà appris beaucoup d'information générale sur le langage et les interactions humaines.

Voici quelques exemples de modèles pré-entraînés :

• GPT (Generative Pre-trained Transformer):
• Ce modèle est excellent pour générer du texte et peut être perfectionné pour effectuer des tâches particulières telles que répondre à des questions ou rédiger du contenu. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Connu pour sa capacité à comprendre le contexte d'un mot en fonction de son environnement, ce qui le rend utile pour les tâches qui nécessitent une compréhension approfondie du langage, comme l'analyse des sentiments ou la traduction.

Si les modèles préformés ont une connaissance générale, ils ne sont pas forcément spécialisés dans les tâches particulières que votre agent d'intelligence artificielle doit accomplir. Vous devrez les perfectionner. L'affinage consiste à poursuivre la formation d'un modèle pré-entraîné sur votre ensemble de données particulière, ce qui lui permet de s'adapter aux nuances de votre application particulière.

Il est temps d'entraîner le modèle d'apprentissage automatique à l'aide des données que vous avez préparées. C'est au cours de cette étape que votre IA commence à apprendre à partir des exemples que vous lui avez fournis, afin qu'elle puisse éventuellement effectuer des tâches par elle-même.

Voici les étapes à suivre pour former votre agent d'intelligence artificielle :

1. Configurez votre environnement: Avant de commencer la formation, mettez en place votre environnement d'apprentissage automatique. Il peut s'agir d'installer les bibliothèques logicielles et les cadres nécessaires à l'apprentissage automatique.
2. Chargez vos données: Importez les données nettoyées et étiquetées dans votre environnement afin qu'elles puissent être utilisées pour la formation.
3. Divisez les données: Divisez vos données en au moins deux ensembles : l'ensemble de formation et l'ensemble d'essai. L'ensemble de formation est celui que vous utiliserez pour apprendre à votre modèle, et l'ensemble d'essai est utilisé pour évaluer la qualité de l'apprentissage de votre modèle.
4. Choisissez un modèle: En fonction de cette décision, initialisez le modèle d'apprentissage automatique que vous souhaitez former.
5. Configurer les paramètres de formation: Définissez les paramètres qui guideront le processus de formation. Il s'agit notamment du taux d'apprentissage, de la taille du lot et du nombre d'époques. Le taux d'apprentissage détermine dans quelle mesure le modèle ajuste ses paramètres en réponse aux erreurs observées pendant le traitement des données. La taille du lot est le nombre d'échantillons de données vus par le modèle avant qu'il ne mette à jour ses paramètres internes. Le nombre d'époques, qui représente des passages complets dans l'ensemble des données d'apprentissage, affecte la profondeur d'apprentissage. Le plus grand nombre d'époques donne au modèle plus d'occasions d'apprendre à partir des données.
6. Former le modèle: Lancez le processus de formation. Le modèle utilisera les données de formation pour apprendre, en ajustant ses paramètres internes pour réduire les erreurs.
7. Surveiller le processus de formation: Suivez les paramètres de performance tels que la précision ou la perte pendant la formation. Ces mesures vous indiquent dans quelle mesure le modèle apprend. Si le modèle ne fonctionne pas comme prévu, vous devrez peut-être ajuster les paramètres de formation. Par exemple, si la perte d'apprentissage ne diminue pas, envisagez de réduire le taux d'apprentissage.

Le développement d'un agent d'intelligence artificielle implique de tester et de valider le système pour s'assurer qu'il fonctionne comme prévu et qu'il atteint les objectifs fixés. Cette étape permet d'identifier et de résoudre les éventuels problèmes avant le déploiement complet de l'agent d'IA.

Commencez par soumettre l'agent d'IA à une série de tâches ou de requêtes prédéfinies pour voir comment il réagit. Cela revient à lui faire passer un mini-examen pour voir s'il a appris ce qu'il était censé apprendre.

Mesurer la précision et l'efficacité avec lesquelles l'agent d'intelligence artificielle exécute les tâches. Vérifiez si les réponses sont correctes, combien de temps il faut pour répondre et si les interactions sont fluides.

Ensuite, vous devrez choisir parmi les différentes méthodes d'essai :

• Essais unitaires: Testez des composants ou des parties de l'agent d'intelligence artificielle pour vous assurer que chacun d'entre eux fonctionne correctement.
• Essai utilisateur: Invitez des utilisateurs réels à tester l'agent d'intelligence artificielle dans des environnements contrôlés. Cela vous permet de voir comment l'agent fonctionne dans des scénarios réels et comment les utilisateurs interagissent avec lui.
• Essais A/B: Comparez deux versions de l'agent d'intelligence artificielle l'une par rapport à l'autre afin de déterminer laquelle est la plus performante. Par exemple, vous pouvez tester deux styles de réponse ou deux flux d'interaction différents pour voir lequel est le plus efficace.

Soyez attentifs à l'adaptation excessive et à la sous-performance. Il y a surajustement lorsqu'un agent d'intelligence artificielle obtient de bons résultats avec les données d'apprentissage, mais de piètres résultats avec de nouvelles données inédites. Pour remédier au surajustement, vous pouvez utiliser des techniques telles que la validation croisée, qui consiste à alterner les données utilisées pour la formation et les essais afin de s'assurer que le modèle se généralise bien.

Et si l'agent d'intelligence artificielle ne donne pas les résultats escomptés, envisagez de revenir à la phase de formation pour ajuster les paramètres, ajouter des données supplémentaires, voire entraîner à nouveau le modèle.

Mettez en place des mécanismes pour recueillir les réactions des utilisateurs, tels que des enquêtes, des formulaires de retour d'information ou des entretiens directs. Soyez attentif à ce que les utilisateurs aiment et n'aiment pas, et à ce qu'ils trouvent déroutant. Utilisez le retour d'information pour apporter des améliorations continues à l'agent d'IA. Il peut s'agir de modifier les flux de conversation, d'entraîner le modèle avec davantage de données ou d'ajuster l'interface utilisateur.

Enfin, il est temps de déployer votre agent d'IA dans un environnement réel et de découvrir comment l'IA interagit avec des utilisateurs réels.

Décidez de l'endroit où vous souhaitez déployer l'agent d'intelligence artificielle : votre site Web, une application mobile ou une plateforme à commande vocale. Puis, , intégrez l'agent d'IA dans la plateforme choisie. Il peut s'agir d'intégrer un code dans un site Web, de configurer l'agent dans une application mobile ou de configurer l'agent avec les API d'une plateforme vocale.

Une fois intégré, lancez l'agent d'intelligence artificielle pour qu'il commence à interagir avec les utilisateurs. Veillez à ce que tous les systèmes de soutien soient en place pour un lancement en douceur.

Vérifiez régulièrement les performances de l'agent d'intelligence artificielle. Comprend-il correctement les requêtes des utilisateurs? Comment gère-t-il les conversations complexes? Vous pouvez utiliser des outils qui fournissent de l'information en temps réel sur les performances de l'agent d'IA. Ces outils peuvent vous indiquer les temps de réponse, les taux de succès et les niveaux de satisfaction des utilisateurs.

Vous pouvez le faire en recueillant les commentaires des utilisateurs directement par l'intermédiaire de la plateforme. Il peut s'agir d'évaluations, de commentaires ou de liens vers des enquêtes directes après des interactions avec l'agent d'intelligence artificielle. Vous pouvez également mettre en place un système d'inscription des erreurs pour savoir quand les choses tournent mal. Vous serez averti en cas de hausse soudaine du nombre d'erreurs ou de baisse des performances, ce qui vous permettra d'agir rapidement.

En déployant l'agent d'IA avec soin et en mettant en place des systèmes de surveillance, vous pouvez vous assurer qu'il démarre bien, mais aussi qu'il s'adapte et s'améliore au fil du temps, en continuant à répondre aux besoins et aux attentes des utilisateurs.

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Caylin White est responsable éditoriale et Growth Supérieur pour les petites entreprises chez Salesforce. Elle rédige des contenus depuis plus de 15 ans pour de nombreux secteurs SaaS, tels que WordPress et BuzzSumo. Elle se spécialise dans le référencement, mais s'assure d'ajouter un angle centré sur l'humain à chaque article.