Nous avons tous interagi avec des applications d'IA conversationnelle telles que Alexa, Siri et Google Home. Ces applications ont rendu notre vie quotidienne tellement plus facile et meilleure.
L'IA conversationnelle alimente l'avenir de la technologie moderne et facilite une communication améliorée entre les humains et les machines. Lors de la conception d'un assistant de chat transparent qui fonctionne efficacement et avec précision, vous devez également être conscient des nombreux défis de développement que vous pourriez rencontrer.
Ici, nous allons parler de :
- Divers défis communs liés aux données
- Comment cela affecte-t-il les consommateurs ?
- Les meilleures façons de surmonter ces défis, et plus encore.
Défis communs liés aux données dans l'IA conversationnelle
Sur la base de notre expérience de travail avec les meilleurs clients et des projets complexes, nous avons compilé pour vous une liste des défis les plus courants en matière de données d'IA conversationnelle.
Diversité des langues
Construire un assistant de chat conversationnel basé sur l'IA qui peut répondre à la diversité des langues est un défi majeur.
Il y a environ 1.35 milliards de personnes qui parlent l'anglais comme langue seconde ou comme langue maternelle. Cela signifie que moins de 20% de la population mondiale parle anglais, laissant le reste de la population converser dans des langues autres que l'anglais. Ainsi, si vous créez un assistant de chat conversationnel, vous devez également tenir compte de la diversité des facteurs linguistiques.
Dynamisme linguistique
Tout langage est dynamique, et capturer son dynamisme et former un algorithme d'apprentissage automatique basé sur l'IA n'est pas facile. Dialectes, prononciation, argot et nuances peut avoir un impact sur la compétence d'un modèle d'IA.
Cependant, le plus grand défi pour une application basée sur l'IA est de déchiffrer avec précision le facteur humain dans la saisie de la langue. Les êtres humains apportent des sentiments et des émotions dans la mêlée, ce qui rend difficile la compréhension et la réaction de l'outil d'IA.
Bruit de fond
Le bruit de fond peut provenir de conversations simultanées ou d'autres sons qui se chevauchent.
Nettoyer votre collection audio des bruits de fond gênants tels que les sonnettes, les chiens qui aboient ou les enfants parler en arrière-plan est crucial pour le succès de l'application.
De plus, les applications d'IA doivent aujourd'hui faire face à des assistants vocaux concurrents présents dans les mêmes locaux. Il devient difficile pour l'assistant vocal de faire la distinction entre les commandes vocales humaines et les autres assistants vocaux lorsque cela se produit.
Synchronisation audio
Lors de l'extraction de données d'une conversation téléphonique pour former l'assistant virtuel, il est possible d'avoir l'appelant et l'agent sur deux lignes différentes. Il est essentiel que les audios des deux côtés soient synchronisés et que les conversations soient capturées sans référence croisée à chaque fichier.
Manque de données spécifiques au domaine
Une application basée sur l'IA doit également traiter un langage spécifique à un domaine. Bien que les assistants vocaux se montrent exceptionnellement prometteurs dans traitement du langage naturel, il reste à prouver leur domination sur le langage spécifique à l'industrie. Par exemple, ne fournira généralement pas de réponses aux questions spécifiques à un domaine sur les secteurs de l'automobile ou de la finance.
Ensembles de données voix/parole/audio prêts à l'emploi pour former plus rapidement votre modèle d'IA conversationnelle
Comment ces défis affectent-ils les consommateurs ?
Les assistants de chat IA conversationnels peuvent être similaires à la recherche textuelle. Mais, une différence fondamentale entre les deux existe. Dans la prise en charge de la recherche textuelle, l'application propose une liste de résultats de recherche pertinents parmi lesquels l'utilisateur peut choisir, offrant aux utilisateurs la flexibilité dont ils ont tant besoin pour choisir l'une des options.
Pourtant, dans une IA conversationnelle, les utilisateurs n'ont généralement pas plus d'une option, et ils s'attendent également à ce que l'application fournisse le meilleur résultat.
Si l'outil d'intelligence artificielle est livré avec un biais de données, le résultat ne sera certainement pas précis ou fiable. Les résultats peuvent être influencés par la popularité et non par les besoins des utilisateurs, ce qui rend le résultat redondant.
La solution : surmonter les défis pendant la phase de collecte de données
La première étape dans la lutte contre les biais de formation serait la sensibilisation et l'acceptation. Une fois que vous savez que votre ensemble de données pourrait être truffé de biais, vous êtes tenu de prendre des mesures correctives.
L'étape suivante consisterait à fournir de manière proactive des contrôles à l'utilisateur pour modifier les paramètres afin de compenser directement le biais. Ou, les commentaires peuvent être mis en boucle dans le système pour atténuer les problèmes de biais de manière proactive.
L'atténuation du bruit de fond, des conversations simultanées et de la gestion de plusieurs personnes nécessite des techniques d'identification vocale améliorées. Le système doit également être formé pour comprendre la conversation contextuelle et les mots ou phrases.
La capacité d'identifier des voix non humaines peut également être améliorée lorsque le système est introduit pour s'adresser à des personnes ou à des voix non enregistrées.
En ce qui concerne la diversité des langues, la solution consiste à augmenter le nombre d'ensembles de données linguistiques utilisés pour la formation du modèle. Ainsi, lorsque les entreprises augmentent le nombre de systèmes pour répondre à de grands marchés linguistiques, la diversité linguistique peut être réalisée de manière transparente.
Avantages de travailler avec des fournisseurs externes
Travailler avec des fournisseurs externes présente plusieurs avantages, car ils contribuent à atténuer certains des problèmes de collecte de données conversationnelles.
Travailler avec des fournisseurs tiers expérimentés offre une meilleure rentabilité et une plus grande fiabilité. Il est rentable de obtenir des ensembles de données de qualité auprès de fournisseurs fiables au lieu d'acquérir la collecte de données à partir d'ensembles de données de formation d'IA conversationnelle open source.
Bien que des biais soient inévitablement présents dans chaque ensemble de données, avec un fournisseur externe, vous pouvez réduire les coûts associés à la refonte ou au recyclage de votre modèle en raison des divergences de données et des biais linguistiques excessifs.
Un fournisseur expérimenté vous aidera également à gagner du temps dans collecte de données et une annotation précise. Un fournisseur externe aura l'expertise linguistique requise pour développer des modèles d'IA qui peuvent ouvrir de nouveaux marchés pour votre entreprise.
Un fournisseur peut fournir des ensembles de données personnalisables de haute qualité qui répondent à vos préférences et exigences en matière de modèle. Toutes les solutions de collecte de données et d'annotation pré-packagées ne peuvent pas jouer en votre faveur lorsque vous recherchez un service client amélioré, des taux de conversion plus élevés et des coûts commerciaux réduits.
Nous avons les données conversationnelles dont votre modèle d'IA a besoin.
En tant que fournisseur de confiance et expérimenté, Shaip a une collection massive de ensembles de données d'IA conversationnelle pour tous les types de modèles d'apprentissage automatique. En outre, nous fournissons également des données conversationnelles entièrement sur mesure dans plusieurs langues, dialectes et vernaculaires. Si vous souhaitez développer une application d'assistance par chat fiable et précise basée sur l'IA, nous avons tous les outils qui peuvent faire de votre projet un succès.
