Intégration de ChatGPT dans les systèmes conversationnels d'entreprise

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (AA) transforment la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients et employés. Les systèmes conversationnels, tels que les chatbots et les assistants virtuels, sont devenus un outil de plus en plus populaire pour améliorer l'expérience utilisateur et automatiser les interactions.

Certaines entreprises comme El Corte Inglés, IKEA, H&M, Alain Afflelou, Booking, Pizza Hut, Uber, Sephora... offrent depuis des années un service client 24/7 de premier niveau, avec des assistants virtuels qui aident aux achats et résolvent les questions les plus fréquentes. Cependant, la plupart de ces assistants, qui fournissent indéniablement de nombreux avantages, se limitent à répondre à des questions d'un domaine connu et offrent une interaction quelque peu artificielle. Chez SEIDOR, nous avons également créé plusieurs assistants de ce type comme Jetairlines ou Queda con Zuri.

Dans ce contexte, ChatGPT se présente comme une solution très intéressante pour les entreprises qui cherchent à intégrer une technologie de traitement du langage naturel (NLP) de dernière génération dans leurs systèmes conversationnels. Avec la capacité de comprendre et de générer du langage naturel, ChatGPT peut aider à améliorer significativement la qualité des interactions et l'expérience utilisateur, car ses réponses peuvent englober plusieurs domaines et être, dans de nombreux cas, quasi indiscernables d'une interaction humaine.

Pour intégrer ChatGPT dans des systèmes conversationnels d'entreprise, il est important de bien définir les objectifs et la portée de l'intégration : Cherche-t-on à améliorer la qualité des réponses du chatbot ? Cherche-t-on à permettre à l'assistant virtuel de mieux comprendre le langage naturel ? Cherche-t-on à augmenter l'efficacité du système en général ?

Il faut également préparer les données, qui doivent être pertinentes et représentatives du domaine dans lequel le système opérera, et entraîner le modèle, ce qui nécessitera du temps et des ressources significatives.

Une fois l'intégration mise en œuvre, il est important de surveiller, de suivre et de maintenir les performances du système, ainsi que de réaliser des améliorations continues, des corrections, l'incorporation de nouvelles sources de données et d'améliorer la précision du modèle.

L'intégration du moteur de langage de chat GPT se fait via le programme OpenAI API.

Open AI API

OpenAI offre un accès à son API de langage naturel GPT via son programme OpenAI API. Avec cela, les entreprises et les développeurs peuvent utiliser cette API pour intégrer la capacité de traitement du langage naturel dans leurs propres applications et services.

L'API d'OpenAI peut être appliquée virtuellement à toute tâche impliquant la compréhension ou la génération de langage naturel, de code ou d'images. Elle offre différents modèles adaptés à différentes tâches, ainsi que la capacité d'ajuster vos propres modèles personnalisés. Ces modèles peuvent être utilisés pour tout, de la génération de contenu à la recherche sémantique et à la classification.

Certains des modèles les plus utilisés sont :

1. GPT-3 : C'est l'un des modèles les plus puissants et avancés de l'API d'OpenAI, capable de générer un texte cohérent et compréhensible de haute qualité pour une large gamme de tâches.
2. GPT-2 : C'est un modèle antérieur à GPT-3 qui est également très puissant pour générer du texte, bien qu'il soit moins avancé que GPT-3.
3. BERT : C'est un modèle d'apprentissage profond qui se concentre sur la compréhension des significations et des relations des mots dans un texte. Il est particulièrement adapté aux tâches telles que la classification de texte et l'extraction d'informations.
4. DALL-E : C'est un modèle qui génère des images à partir de descriptions textuelles. Il peut créer des images réalistes et détaillées d'objets et de scènes qui n'ont jamais existé auparavant.
5. CLIP : C'est un modèle open source qui peut comprendre à la fois les mots et les images, ce qui le rend adapté aux tâches telles que la classification d'images et la recherche d'images par mot-clé.

L'accès à l'API d'OpenAI est disponible via un plan d'abonnement payant qui varie en fonction du niveau d'utilisation, du modèle choisi et de la quantité de requêtes API.

Exemples d'intégration

Quelques exemples d'intégration de l'API d'OpenAI que l'on peut trouver en ligne sont :

• Hugging Face : Hugging Face est une plateforme de développement d'intelligence artificielle qui offre un accès à plusieurs API de langage naturel, y compris l'API d'OpenAI. Leur site web propose une variété d'exemples de code pour utiliser l'API d'OpenAI dans différentes applications, y compris les chatbots, la génération de texte et d'images, l'analyse des sentiments et bien plus encore.
• GPT-3 Playground : Le GPT-3 Playground est un outil en ligne qui utilise l'API d'OpenAI pour générer du texte basé sur des entrées utilisateur. Les utilisateurs peuvent entrer un mot ou une phrase et voir comment GPT-3 génère un texte continu basé sur cette entrée.
• Exemples d'API OpenAI : Le site web d'OpenAI propose une section d'exemples d'API qui fournit des exemples de code dans plusieurs langages de programmation à utiliser avec l'API d'OpenAI. Les exemples incluent des chatbots, la complétion de texte et la traduction de langues.

Conclusion

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont des outils qui peuvent vous aider à automatiser de nombreux processus coûteux de votre entreprise, par exemple, l'interaction avec vos clients. Intégrer ChatGPT dans des systèmes d'entreprise nécessite des connaissances techniques avancées en programmation et en traitement du langage naturel. Si vous avez en tête un projet de ce type et que vous souhaitez bénéficier des conseils et des garanties de travailler avec une équipe professionnelle, n'hésitez pas à nous contacter.