Apprentissage d’agents conversationnels pour la gestion de relations clients (Training chatbots for customer relation management) (2017)

Abstract: Ce travail démontre la faisabilité d’entraîner des chatbots sur des traces de conversations dans le domaine de la relation client. Des systèmes à base de modèles de langage, de recherche d’information et de traduction sont comparés pour la tâche.

## agents conversationnels en collectant de grandes quantités de discussions textuelles dans le cadre des services de relations client en ligne, il est aujourd'hui possible d'entraîner des agents conversationnels sur les traces de ces conversations @xcite . ces "chatbots" peuvent être utilisés pour simuler le service (résoudre les problèmes des clients) lorsque des agents ne sont pas disponibles, ou simuler un client afin d'entraîner des agents débutants. les modèles à base d'apprentissage profond permettent de créer des agents conversationnels, en considérant le problème comme de la traduction (traduire l'historique du dialogue en l'intervention suivante), des modèles de langages (générer du texte étant donné un historique), ou de la recherche d'information (trouver l'intervention la plus propice dans la base d'apprentissage étant donné l'historique du dialogue). la plupart des approches testées jusqu'ici s'intéressent à des échanges courts @xcite , de type question / réponse, sans considérer les longs contextes des dialogues à finalité précise. ces approches sont entraînées sur des traces issues de conversations irc, de sous-titres de films ou de tweets @xcite . la contribution de ce travail est d'entraîner des agents conversationnels sur de grandes quantités de conversations liées à une même tâche pour explorer l'utilité de tels systèmes dans un contexte beaucoup plus réaliste, et ainsi d'en voir les limites.