Brevet FR3098631A1 — publié le 20210115

Description Titre de l'invention : Procédé et dispositif d'apprentissage du langage naturel à au moins un dispositif conversationnel automatisé [0001] L'invention concerne le domaine des conversations automatisées, et plus particu- lièrement des agents ou assistants conversationnels, nommés encore en anglais chatbot », qui sont des robots permettant à distance, de répondre par écrit à des questions écrites en langage naturel. [0002] L'invention sera plus particulièrement décrite pour une application à un chatbot sans y être limitée et peut s'appliquer à un assistant conversationnel par serveur vocal, dénommé en anglais « callbot », et d'une manière générale à tout dispositif conversationnel automatisé utilisant le langage naturel. [0003] Un chatbot est un dispositif conversationnel automatisé permettant de dialoguer avec un individu, tel qu'un consommateur se posant une question pour obtenir une réponse automatisée après reconnaissance automatisée de la question ou de l'intention se trouvant dans la question. La question ou l'énoncé est posé en langage naturel par l'utilisateur de manière vocale et/ou écrite, transmise au dispositif qui traite l'information à partir d'une base de données et d'un algorithme de compréhension, et qui lorsque la question ou l'intention ressortant de la question est reconnue, envoie une réponse préenregistrée ou établie par un algorithme de traitement qui normalement correspond (qui « matche ») à la question ou à l'intention comprise par le dispositif [0004] La base de données d'un dispositif conversationnel comporte des bibliothèques dc questions et d'intentions, une intention étant liée à plusieurs questions. L'algorithme de reconnaissance du dispositif conversationnel associe toujours un « score » à la reconnaissance dc l'intention pour déterminer si l'intention est bien comprise (le score étant alors supérieur à un certain seuil) ou si l'intention n'a pas été reconnue ou mal comprise (le score étant alors inférieur au pourcentage de seuil). Si l'intention est comprise, une réponse répondant à l'intention sera envoyée. Si l'intention est mal reconnue ou non comprise, une réponse est envoyée en demandant de préciser la question ou en proposant une question à l'utilisateur afin de mieux cerner l'intention. [0005] Toutefois, la performance des dispositifs conversationnels existants n'est pas toujours celle attendue, il arrive donc que le dispositif conversationnel automatisé ne comprenne pas la question ou l'intention, et ne puisse répondre, ou réponde d'une manière erronée. Ce type d'échec de reconnaissance de la part du dispositif conversationnel automatisé est notamment détecté par les scores fournis, qui sont en dessous d'un seuil prédéfini. Lorsqu'un échec de reconnaissance a été identifié, l'exploitant ou le superviseur (personne humaine) du dispositif conversationnel reprend la 2 conversation qui avait conduit à l'échec, récupère la question initiale posée pour l'analyser afin d'identifier une intention qui est déjà dans la base de données et qui correspondrait à la question, puis après identification, rédige alors une ou plusieurs nouvelles questions en les saisissant manuellement dans la base de données et en les associant à une intention, l'intention étant apte à être comprise par l'algorithme de reconnaissance. Ainsi, en enrichissant la base de données de nouvelles questions liées à une ou des intentions, le dispositif conversationnel devrait lors d'une prochaine interrogation reconnaître l'intention et formuler une réponse puisque à chaque intention est associée une réponse. [0006] Par conséquent, il s'avère qu'il est constamment nécessaire d'enrichir la base de données d'un dispositif conversationnel afin que celui-ci puisse augmenter sa performance de reconnaissance. Cependant, cela impose systématiquement une intervention humaine, ce qui nécessite de la main d'oeuvre, du temps et ne permet pas une amélioration du dispositif en temps réel. Il peut s'écouler plusieurs heures, voire plusieurs jours afin d'intervenir sur le dispositif conversationnel et sa base de données, et éviter la reproduction d'échecs de reconnaissance. [0007] L'invention a donc pour but de proposer une solution d'apprentissage de langage naturel qui ne présente pas les inconvénients précités, et permette à un dispositif conversationnel automatisé de maximiser sa probabilité de compréhension correcte des questions et intentions liées aux questions, en diminuant, voire en supprimant toute intervention humaine en vue de son apprentissage au langage naturel. [0008] L'invention porte sur un procédé d'apprentissage du langage naturel à au moins un dispositif conversationnel en langage naturel, caractérisé en ce que l'apprentissage est automatisé à l'aide d'un dispositif d'apprentissage comportant une pluralité de dispositifs conversationnels automatisés dotés chacun d'une même base de données comprenant au moins des questions et des intentions liées à des questions, et d'un algorithme de reconnaissance de questions et d'intentions, l'algorithme de reconnaissance étant différent pour chacun des dispositifs conversationnels (ce qui implique que les intentions puissent pour certains dispositifs conversationnels ne pas être comprises ou comprises différemment), et des moyens électroniques et informatiques de traitement (dits par la suite moyens de traitement et comprenant au moins un microprocesseur et au moins un programme informatique) qui sont aptes à apprendre, de manière automatisée, au moins une nouvelle question à un dispositif conversationnel qui n'aurait pas su reconnaître/comprendre une intention de la question alors que l'intention existe dans la base de données (mais que donc la question n'existe pas), le procédé d'apprentissage comportant les étapes suivantes qui sont mises en oeuvre de manière automatisée par les moyens de traitement : identifier le ou les dispositifs conversationnels ayant reconnu une intention dans la question posée, identifier le ou 3 les dispositifs conversationnels n'ayant pas reconnu l'intention (dits par la suite dispositifs conversationnels en échec), sélectionner l'intention d'un dispositif conversationnel ayant reconnu une intention, et mettre à jour la base de données en ajoutant dans la base de données la question reçue par les moyens de traitement et en la liant à l' intention. [0009] On appelle algorithme de reconnaissance/de compréhension, un algorithme de traitement qui doit permettre de comprendre telle quelle la question posée, ou l'intention formulée dans une question posée. La formulation d'une réponse en langage naturel n'est pas ici traitée car ce n'est pas l'objet de l'invention ; une fois l'intention reconnue, le traitement de la réponse peut être réalisé différemment selon les dispositifs conversationnels. [0010] Par conséquent, le procédé de l'invention d'apprentissage de manière totalement au- tomatisée du langage naturel à au moins un dispositif conversationnel permet de détecter, grâce aux moyens de traitement adaptés, cedit au moins un dispositif conversationnel automatisé en échec qui n'a pas pu reconnaître une intention dans la base de données par rapport à la question posée, et lorsqu'au moins une intention a été comprise par d'autres dispositifs conversationnels grâce à la pluralité d'algorithmes différents des dispositifs conversationnels, d'enrichir la base de données en ajoutant de manière automatisée dans la base de données la question posée initialement et en reliant cette question à une intention déjà existante dans la base de données, de façon que le dispositif conversationnel en échec puisse une prochaine fois reconnaître la question. Le dispositif d'apprentissage procure un enrichissement automatisé de la base de données, sans intervention humaine, et un apprentissage totalement automatisé du ou des dispositifs conversationnels qui n'avaient pas compris une intention. [0011] Bien entendu, si tous les dispositifs conversationnels comprennent la même intention, l'apprentissage n'a pas lieu d'être. En revanche, dès qu'un dispositif est en échec alors que d'autres ont reconnu une intention, le procédé de l'invention est automatiquement mis en oeuvre. [0012] L'invention permet ainsi d'assurer un apprentissage automatisé du langage naturel à des dispositifs conversationnels automatisés sans intervention humaine, ce qui permet de minimiser le personnel humain de supervision des dispositifs conversationnels automatisés, de gagner en temps d'intervention en cas de détection d'échec de compréhension d'une intention, de rendre bien plus rapide l'apprentissage des dispositifs conversationnels automatisés ayant connu l'échec, puisqu'il n'y a plus de saisie manuelle pour modifier la base de données, et que l'apprentissage est fait en temps réel. [0013] Néanmoins, une intervention humaine peut être possible, pour enrichir de manière volontaire la base de données. [0014] Il est essentiel que chacun des dispositifs conversationnels comporte la même base de données, et par contre un algorithme de reconnaissance différent pour chacun d'entre eux. On entend au sens de l'invention par « même base de données » ou « base de données qui est la même », une base de données dont le contenu est identique, ou bien équivalent au regard de la sémantique. En effet, l'utilisation d'une même base de données permet de repérer les dispositifs conversationnels en échec, et la pluralité d'algorithmes différents permet de s'assurer, par au moins un dispositif conversationnel, de la reconnaissance d'une intention dans la question posée, question ne se trouvant pas dans la base de données. La reconnaissance de l'intention se fait de manière automatisée par un dispositif conversationnel, contrairement à l'art antérieur qui fait appel à une personne, cette personne devant elle-même reprendre la question, comprendre une intention dans la question et s'assurer que l'intention est identifiable dans la base de données, avant de saisir manuellement la question en la liant à une intention identifiée. [0015] De plus, la base de données qui est la même pour chacun des dispositifs conversa- tionnels est ainsi enrichie au fur et à mesure dans le temps, ce qui procure une exploitation optimale de chaque dispositif conversationnel sans avoir à modifier l'algorithme de reconnaissance des dispositifs conversationnels en échec. Les dispositifs conversationnels ayant reconnu l'intention pourront en outre voir leur score s'améliorer. [0016] Selon une caractéristique, le procédé comporte une étape préalable d'envoi concomitant de la même question à chacun des dispositifs conversationnels automatisés. [0017] Selon une autre caractéristique, la mise à jour de la base de données est réalisée pour chacun des dispositifs conversationnels au moins en échec, et de préférence également de ceux ayant reconnu une intention. La mise à jour consiste à importer la base de données si elle n'est pas déjà présente de manière séparée, dans des moyens de stockage connectés aux moyens de traitement, à mettre à jour la base de données stockée de manière séparée des dispositifs conversationnels du dispositif d'apprentissage, et à exporter la nouvelle base de données mise à jour dans les dispositifs conversationnels pour remplacer la base de données existante dans ces dispositifs conversationnels. [0018] En variante, la mise à jour de la base de données de chacun des dispositifs conversa- tionnels consiste en ce que les moyens de traitement exportent la combinaison question et intention, à chacun des dispositifs conversationnels qui eux-mêmes par leurs propres moyens de traitement mettront à jour la base de données qu'ils stockent. [0019] Selon une caractéristique, l'étape d'identification du ou des dispositifs conversa- tionnels ayant reconnu une intention dans la question posée et de celui ou ceux qui sont en échec, consiste à identifier les dispositifs conversationnels pour lesquels le score de reconnaissance est respectivement supérieur et inférieur à un seuil prédéfini. [0020] Selon une autre caractéristique, le procédé comporte une étape de calcul (via les moyens de traitement) du pourcentage de dispositifs conversationnels automatisés ayant compris l'intention, la mise à jour de la base de données étant réalisée si ledit pourcentage calculé de dispositifs conversationnels automatisés ayant compris l'intention, est supérieur à une valeur minimale, telle que 50%. [0021] L'étape de sélection d'une intention consiste à sélectionner, parmi les dispositifs conversationnels ayant reconnu une intention, l'intention du dispositif conversationnel qui a le plus grand score, ou l'intention qui est la même pour une majorité de dispositifs conversationnels ayant reconnu une intention. [0022] De préférence, le procédé comporte après l'apprentissage, une étape de vérification de l'apprentissage du ou des dispositifs conversationnels initialement en échec et ayant bénéficié de l'apprentissage, en leur envoyant (à partir des moyens de traitement) à nouveau la question et en identifiant si l'intention de la question est cette fois-ci reconnue. [0023] L'invention porte également sur un dispositif d'apprentissage du langage naturel à au moins un dispositif conversationnel en langage naturel, comportant une pluralité de dispositifs conversationnels automatisés dotés chacun d'une même base de données et d'un algorithme de reconnaissance de questions et d'intentions, l'algorithme étant différent pour chacun des dispositifs conversationnels (ce qui implique que les intentions puissent pour certains dispositifs conversationnels ne pas être comprises ou comprises différemment), et des moyens électroniques et informatiques de traitement ((lits par la suite moyens de traitement et comprenant au moins un microprocesseur et au moins un programme informatique) qui sont aptes à apprendre, de manière automatisée, au moins une nouvelle question à un dispositif conversationnel qui n'aurait pas su reconnaître/comprendre l'intention de la question alors que l'intention existe dans la base de données (mais que donc la question n'existe pas), les moyens de traitement étant aptes de manière automatisée à identifier le ou les dispositifs conversationnels ayant reconnu une intention dans la question posée, identifier le ou les dispositifs conversationnels n'ayant pas reconnu l'intention ((lits par la suite dispositifs conversationnels en échec), sélectionner l'intention d'un dispositif conversationnel ayant reconnu une intention, et mettre à jour la base de données en ajoutant dans la base de données la question initialement reçue et en la liant à une intention. [0024] Selon une caractéristique, les moyens de traitement envoient concomitamment la même question à chacun des dispositifs conversationnels automatisés pour que ces derniers mettent en oeuvre leur algorithme de reconnaissance. [0025] Les moyens de traitement sont aptes à recevoir les scores de reconnaissance des dis- 6 positifs conversationnels, à les comparer à une valeur seuil pour en déduire les dis- positifs conversationnels en échec et ceux ayant reconnu une intention, le score supérieur à la valeur seuil correspondant à une reconnaissance d'intention. [0026] Les moyens de traitement après apprentissage (et donc modification automatisée de la base de données) sont aptes à réaliser une boucle de vérification de l'apprentissage du ou des dispositifs conversationnels initialement en échec et ayant bénéficié de l'apprentissage, en leur envoyant à nouveau la question et en identifiant si l'intention de la question est cette fois-ci reconnue. [0027] Selon encore une autre caractéristique, la question reçue par les moyens de traitement est reçue depuis rextérieur du dispositif d'apprentissage, en particulier depuis un expéditeur, les moyens de traitement ou l'un des dispositifs conversationnels ayant reconnu une intention dans la question, étant aptes en parallèle de l'apprentissage, à renvoyer une réponse en langage naturel à l'expéditeur. [0028] L'invention a encore pour objet un procédé de conversation automatisée en langage naturel comprenant le procédé d'apprentissage automatisé précité de l'invention, et caractérisé en ce qu'il comporte, après l'étape d'identification d'au moins un dispositif conversationnel automatisé ayant compris l'intention de la question, et en parallèle de l'apprentissage, une étape d'envoi d'une réponse à la question reçue, de préférence à l'expéditeur de la question. [0029] Enfin, l'invention porte sur un produit programme d'ordinateur stocké sur un support lisible par ordinateur, tablette ou smartphone, et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme pour la mise en oeuvre du procédé d'apprentissage de l'invention. [0030] La présente invention est maintenant décrite à l'aide d'exemples uniquement illustratifs et nullement limitatifs de la portée de l'invention, et à partir de la figure 1 : [0031] [fig.1] représente un synoptique du dispositif d'apprentissage automatisé et du procédé d'apprentissage automatisé selon l'invention. [0032] La figure 1 illustre schématiquement un dispositif 1 de l'invention d'apprentissage du langage naturel et son procédé d'apprentissage associé, pour apprendre de manière automatisée de nouvelles données (de nouvelles questions liées à des intentions) à au moins un dispositif conversationnel automatisé afin de renforcer ses connaissances et lui permettre après apprentissage de répondre de manière automatisée à des questions en langage naturel auxquelles il n'avaient pas su répondre jusque-là. [0033] Le dispositif d'apprentissage 1 de l'invention est utilisé dans le cadre d'une ap- plication de chatbot, à titre d'exemple nullement limitatif, c'est-à-dire qu'un dispositif conversationnel automatisé en langage naturel pour lequel il faut effectuer un apprentissage/un complément de connaissances est un dispositif conversationnel qui reçoit des questions par écrit en langage naturel et y répond par écrit selon une for- 7 mulation en langage naturel. [0034] De manière connue, un dispositif conversationnel automatisé en langage naturel est apte à recevoir une question en langage naturel, à traiter de manière automatisée cette question, à reconnaître une intention dans la question, et à formuler une réponse en langage naturel destinée à être renvoyée. Le dispositif conversationnel automatisé comporte ses propres moyens de traitement électroniques, une base de données avec au moins des bibliothèques d'exemples de questions et d'intentions, chaque intention étant liée à plusieurs questions, et des réponses qui sont associées aux intentions, ainsi qu'un algorithme de reconnaissance permettant de comprendre l'intention d'une question posée. Cependant, il arrive parfois que le dispositif conversationnel automatisé ne parvienne pas à reconnaître une intention. [0035] Selon l'invention, pour parvenir à apprendre de nouvelles connaissances (nouvelles questions) au(x) dispositif(s) conversationnel(s) n'ayant pas compris l'intention, le dispositif d'apprentissage 1 doit nécessairement comporter une pluralité de dispositifs conversationnels automatisés en langage naturel, tels que 2A à 2G, chacun comprenant la même base de données et en revanche son propre algorithme de reconnaissance du langage naturel, qui est donc différent d'un dispositif conversationnel à l'autre. En outre, le dispositif d'apprentissage 1 comporte des moyens de traitement 3 contrôlant la communication avec l'extérieur et les dispositifs conversationnels automatisés 2A à 2G, ainsi que l'apprentissage automatisé des dispositifs conversationnels automatisés qui n'auront pas compris une intention se trouvant dans une question posée depuis l'extérieur. Les moyens de traitement 3 comportent au moins un micro-processeur, au moins un programme informatique et des moyens de stockage de données. [0036] L'invention ne concerne pas la gestion d'une réponse apportée à la question initiale, car ce n'est pas l'objet de l'invention. Une réponse sera délivrée de manière connue soit par les moyens de traitement 3 du dispositif d'apprentissage, soit directement par un dispositif conversationnel ayant reconnu une intention dans la question. [0037] Le procédé d'apprentissage selon l'invention comporte les étapes suivantes sché- matisées par les références numériques (1) à © sur la figure 1 : - Etape : réception par les moyens de traitement 3 d'une question envoyée de l'extérieur ; - Etape : envoi par les moyens de traitement 3 de la question concomitamment à chacun des dispositifs conversationnels 2A à 2G ; - Etape ©: réception de la question par chacun des dispositifs conversationnels 2A à 2G, traitement automatisé de la question et délivrance d'un score de reconnaissance d'une intention dans la question, ce score explicité plus loin est propre à chaque dispositif conversationnel et détermine si ledit dispositif conversationnel a reconnu ou non une intention dans la question; 8 - Etapc 42. : envoi par chaque dispositif conversationnel 2A à 2G aux moyens de traitement 3, de leur propre score ; - Etapc E traitement par les moyens de traitement 3 des informations reçues, à savoir identification par les moyens de traitement 3 des dispositifs conversationnels étant en échec et ceux ayant reconnu une intention, de préférence calcul du pourcentage de dispositifs conversationnels automatisés qui ont su reconnaître une intention et comparaison à une valeur minimale de pourcentage pour s'assurer qu'il existe hien une intention comprise; - Etapc (e) : une fois les dispositifs conversationnels en échec identifiés, tels que 2E à 2G, apprentissage par les moyens de traitement 3 de nouvelles données à ces dispositifs conversationnels en échec, cet apprentissage consistant à ajouter dans la base de données de chacun des dispositifs conversationnels en échec la question reçue initialement par les moyens de traitement dont l'intention n'avait pas été reconnue, et en la liant à une intention déjà existante dans la base de données. [0038] Bien entendu, les moyens de traitement 3 sont capables d'assurer toutes les étapes ci- dessus pour plusieurs questions qui arrivent successivement, le temps de traitement étant extrêmement rapide. [0039] Selon l'invention, les moyens de traitement électroniques et informatiques 3 cen- tralisés sont connectés à chacun des dispositifs conversationnels automatisés en langage naturel 2A à 2G. Les moyens de traitement électroniques et informatiques 3 permettent notamment de communiquer avec l'extérieur pour recevoir les questions, et de réaliser un apprentissage automatisé d'un complément de connaissances de langage naturel à un ou plusieurs dispositifs conversationnels automatisés qui n'auraient pas reconnus une intention, et d'enrichir aussi la connaissance des autres ayant reconnu par l'enregistrement telles quelles de nouvelles questions/réponses. [0040] Les moyens de traitement 3 sont aptes à recevoir la question de l'extérieur au dispositif d'apprentissage 1 et à transmettre cette question de manière concomitante à l'ensemble des dispositifs conversationnels automatisés 2A à 2G. L'extérieur peut être le réseau Internet ou tout autre réseau, y compris un réseau Intranet, ou encore un autre dispositif conversationnel. [0041] La communication entre les moyens de traitement 3 du dispositif d'apprentissage et l'extérieur se fait par tous moyens de communication à distance. La communication entre les moyens de traitement 3 et les dispositifs conversationnels automatisés se fait de préférence par voie filaire. [0042] Chacun des dispositifs conversationnels automatisés 2A à 2G traite la question et délivre aux moyens de traitement 3, un score de reconnaissance. Le score de reconnaissance délivré aux moyens de traitement 3 est établi par l'algorithme propre de chaque dispositif conversationnel. Le score correspond à un pourcentage de consi- 9 dération de la compréhension d'une intention. Chaque dispositif conversationnel a sa propre appréciation de performance de la compréhension d'une intention. Certains dispositifs conversationnels possèdent trois niveaux de reconnaissance : un premier niveau pour lequel le score est supérieur à un pourcentage haut, ce qui correspond à une intention comprise, un second niveau pour lequel le score est inférieur à un pourcentage bas, ce qui correspond à une intention non comprise (le dispositif conversationnel se considère en échec), et un troisième niveau (dit niveau intermédiaire) compris entre les pourcentages bas et haut, qui correspond à une intention éventuellement comprise mais qui ne permettra pas de fournir de réponse tranchée à l'expéditeur, et se traduira habituellement par une réponse à1"expéditeur sous la forme d'une question en vue d'affiner la compréhension de l'intention, ce qui ne se produit pas dans l'invention car ce niveau intermédiaire sera considéré par les moyens de traitement 3 comme un niveau d'échec de la compréhension. [0043] Selon l'invention, le dispositif d'apprentissage 1 via les moyens de traitement 3 comprend son propre niveau de score seuil haut de compréhension. De préférence, cc score seuil haut est au moins égal au niveau haut le plus bas des dispositifs conversationnels 2A à 2G. Les moyens de traitement 3 identifient les dispositifs conversationnels qui sont en échec, lorsque le score délivré par chacun d'eux est inférieur au score seuil haut défini par lesdits moyens de traitement. [0044] Dans l'exemple illustré, les moyens de traitement 3 identifient que les dispositifs conversationnels automatisés 2A à 2D ont su reconnaître une intention dans la question posée, car le score de chacun est supérieur ou égal au score seuil haut prédéfini par les moyens de traitement, tandis que les autres dispositifs conversationnels automatisés 2E à 2G n'ont pas su reconnaître une intention car leur score est inférieur audit score seuil haut prédéfini. [0045] De plus, les moyens de traitement 3 calculent le pourcentage de dispositifs conversa- tionnels automatisés ayant reconnu une intention et le comparent à un pourcentage minimal, par exemple 50%. [0046] Lorsque ce pourcentage de dispositifs conversationnels automatisés ayant reconnu une intention est supérieur au pourcentage minimal, les moyens de traitement 3 considèrent que les dispositifs conversationnels automatisés 2A à 2D ont effectivement su reconnaître une intention et qu'ils ne sont donc pas en échec. [0047] Les moyens de traitement 3 opèrent alors à la phase d'apprentissage des dispositifs conversationnels automatisés 2E à 2G en échec. [0048] La phase d'apprentissage consiste via les moyens de traitement 3, à modifier la base de données (qui est la même) de chaque dispositif conversationnel pour intégrer la question et la lier à une intention déjà existante dans la base de données. La question pourra être intégrée telle quelle ou les moyens de traitement 3 feront un traitement préalable afin de rendre anonyme la question si certaines données privées et/ou personnelles sont détectées (du type nom patronymique, prénom, numéro de téléphone, date, etc., qui sont aptes à être détectées par un algorithme de reconnaissance idoine). [0049] La sélection de l'intention par les moyens de traitement est faite parmi la ou les in- tentions établies par les dispositifs conversationnels ayant reconnu la même intention. Lorsque l'intention est la même pour au moins, dans l'exemple illustré ici, 50% des dispositifs conversationnels ayant reconnu l'intention, c'est cette intention qui sera liée à la question. [0050] La mise à jour de la base de données des dispositifs conversationnels en échec peut se faire de différentes manières. A titre d'exemple, la base dc données existante est déjà stockée dans les moyens de traitement ; elle est mise à jour de manière automatisée en ajoutant la question et en la liant à une intention existante (procurant une nouvelle base de données), puis la base de données est exportée dans chacun des dispositifs conversationnels en échec 2E à 2G pour remplacer la base des données desdits dispositifs. Préalablement à l'exportation, la base de données est si besoin formatée au format compatible avec celui du dispositif conversationnel. [0051] De préférence, pour enrichir encore davantage la base de données des dispositifs conversationnels ayant reconnu l'intention, la question ne se trouvant pas dans la base de données de ces dispositifs puisque la base de données initialement était la même pour chacun des dispositifs conversationnels, les moyens de traitement 3 mettent également à jour la base de données de ces dispositifs conversationnels ayant reconnu l'intention en intégrant la question. [0052] Ainsi, le procédé d'apprentissage de l'invention permet de s'affranchir ou du moins de limiter encore l'intervention humaine en assurant un apprentissage automatisé et fiable du ou des dispositifs conversationnels automatisés qui n'avaient pas reconnu l'intention et d'enrichir de manière automatisée la base de données associée. Cet apprentissage automatisé augmente la rapidité d'enrichissement des bases de données des dispositifs conversationnels, ainsi que leur fiabilité même pour ceux délivrant des scores déjà élevés de reconnaissance d'intentions. 11 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] REVENDICATIONSProcédé d'apprentissage du langage naturel à au moins un dispositif conversationnel en langage naturel, caractérisé en cc que l'apprentissage est automatisé à l'aide d'un dispositif d'apprentissage (1) comportant une pluralité de dispositifs conversationnels automatisés (2A-2G) dotés chacun d'une même hase de données comprenant au moins des questions et des intentions liées à des questions, et d'un algorithme de reconnaissance de questions et d'intentions, l'algorithme de reconnaissance étant différent pour chacun des dispositifs conversationnels, et des moyens électroniques et informatiques de traitement (3), dits moyens de traitement, qui sont aptes à apprendre, de manière automatisée, au moins une nouvelle question à un dispositif conversationnel (2E-2G) qui n'aurait pas su reconnaître une intention de la question, le procédé d'apprentissage comportant les étapes suivantes qui sont mises en oeuvre de manière automatisée par les moyens de traitement : identifier le ou les dispositifs conversationnels ayant reconnu une intention dans la question posée, identifier le ou les dispositifs conversationnels n'ayant pas reconnu l'intention, dits dispositifs conversationnels en échec, sélectionner l'intention d'un dispositif conversationnel ayant reconnu une intention, et mettre à jour la base de données en ajoutant dans la base de données la question reçue par les moyens de traitement et en la liant à l'intention. Procédé d'apprentissage du langage naturel selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte une étape préalable d'envoi concomitant de la même question à chacun des dispositifs conversationnels automatisés. Procédé d'apprentissage du langage naturel selon la revendication 1 ou la revendication 2, caractérisé en ce que, la mise à jour de la base de données est réalisée pour chacun des dispositifs conversationnels au moins en échec, et de préférence également de ceux ayant reconnu une intention. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la mise à jour de la base de données, soit consiste à importer la base de données si elle n'est pas déjà présente de manière séparée, dans des moyens de stockage connectés aux moyens de traitement, à mettre à jour la base de données stockée de manière séparée des dispositifs conversationnels du dispositif d' apprentissage, et à exporter la nouvelle base de données 1-> [Revendication 5] [Revendication 6] [Revendication 7] [Revendication 8] [Revendication 9] mise à jour dans les dispositifs conversationnels pour remplacer la base de données existante dans ces dispositifs conversationnels, soit consiste en ce que les moyens de traitement exportent la combinaison question et intention, à chacun des dispositifs conversationnels qui eux-mêmes par leurs propres moyens de traitement mettront à jour la base de données qu'ils stockent. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape d'identification du ou des dispositifs conversationnels ayant reconnu une intention dans la question posée et de celui ou ceux qui sont en échec, consiste à identifier les dispositifs conversationnels pour lesquels le score de reconnaissance est respectivement supérieur et inférieur à un seuil prédéfini. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte une étape de calcul du pourcentage de dispositifs conversationnels automatisés ayant compris l'intention, la mise à jour de la base de données étant réalisée si ledit pourcentage calculé de dispositifs conversationnels automatisés ayant compris l'intention, est supérieur à une valeur minimale, telle que 50 %. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape de sélection d'une intention consiste à sélectionner, parmi les dispositifs conversationnels ayant reconnu une intention, l'intention du dispositif conversationnel qui a le plus grand score, ou l'intention qui est la même pour une majorité de dispositifs conversationnels ayant reconnu une intention. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte, après l'apprentissage, une étape de vérification de l'apprentissage du ou des dispositifs conversationnels initialement en échec et ayant bénéficié de l'apprentissage, en leur envoyant à nouveau la question et en identifiant si l'intention de la question est cette fois-ci reconnue. Dispositif d'apprentissage du langage naturel à au moins un dispositif conversationnel en langage naturel, comportant une pluralité de dispositifs conversationnels automatisés dotés chacun d'une même base de données et d'un algorithme de reconnaissance de questions et d'intentions, l'algorithme étant différent pour chacun des dispositifs, et des moyens électroniques et informatiques de traitement, dits moyens de traitement, qui sont aptes à apprendre, de manière automatisée, au moins une nouvelle question à un dispositif conversationnel qui n'aurait pas su 13 [Revendication 10] [Revendication 11] [Revendication 12] [Revendication 13] [Revendication 14] reconnaître l'intention de la question alors que l'intention existe dans la base de données, les moyens de traitement étant aptes de manière automatisée à, identifier le ou les dispositifs conversationnels ayant reconnu une intention dans la question posée, identifier le ou les dispositifs conversationnels n'ayant pas reconnu l'intention, dits dispositifs conversationnels en échec, sélectionner l'intention d'un dispositif conversationnel ayant reconnu une intention, et mettre à jour la base de données en ajoutant dans la base de données la question initialement reçue et en la liant à une intention. Dispositif d'apprentissage du langage naturel selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les moyens de traitement envoient concomitamment la même question à chacun des dispositifs conversationnels automatisés pour que ces derniers mettent en oeuvre leur algorithme de reconnaissance. Dispositif d'apprentissage du langage naturel selon l'une quelconque des revendications 9 à 10, caractérisé en ce que les moyens de traitement sont aptes à recevoir les scores de reconnaissance des dispositifs conversationnels, à les comparer à une valeur seuil pour en déduire les dispositifs conversationnels en échec et ceux ayant reconnu une intention, le score supérieur à la valeur seuil correspondant à une reconnaissance d'intention. Dispositif d'apprentissage du langage naturel selon l'une quelconque des revendications 9 à 11, caractérisé en ce que les moyens de traitement, après apprentissage, sont aptes à réaliser une boucle de vérification de l'apprentissage du ou des dispositifs conversationnels initialement en échec et ayant bénéficié de l'apprentissage, en leur envoyant à nouveau la question et en identifiant si l'intention de la question est cette fois-ci reconnue. Dispositif d'apprentissage du langage naturel selon l'une quelconque des revendications 9 à 12, caractérisé en ce que la question reçue par les moyens de traitement est reçue depuis l'extérieur du dispositif d'apprentissage, en particulier depuis un expéditeur, les moyens de traitement ou l'un des dispositifs conversationnels ayant reconnu une intention dans la question, étant aptes en parallèle de l'apprentissage, à renvoyer une réponse en langage naturel à l'expéditeur. Procédé de conversation automatisée en langage naturel comprenant le procédé d'apprentissage automatisé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu'il comporte, après l'étape 14 [Revendication 15] d'identification d'au moins un dispositif conversationnel automatisé ayant compris l'intention de la question, et en parallèle de l'apprentissage, une étape d'envoi d'une réponse à la question reçue, dc préférence à l'expéditeur de la question. Produit programme d'ordinateur stocké sur un support lisible par ordinateur, tablette ou smartphone, et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme pour la mise en oeuvre du procédé d'apprentissage selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 et/ou du procédé de conversation automatisée selon la revendication précédente.