École Internationale PACA Manosque

Création et utilisation d’un chatbot pour progresser dans le domaine de l’orientation, tout en s’initiant à l’intelligence artificielle générative.

Dans le cadre de l’initiation à l’orientation en classe de troisième, le travail présenté ici, va permettre aux élèves de progresser dans leurs connaissances sur l’orientation au sein de l’EIPACA, mais également de manière plus générale dans le système éducatif français…

La création d’un chatbot servira de base de recherche sur les différentes possibilités d’orientation après la classe de troisième. Elle permettra également de comprendre le fonctionnement d’un agent conversationnel, en réalisant un parallèle entre un chatbot simple et une IA générative telle que ChatGPT.

Définition : Un chatbot est un programme informatique qui peut dialoguer avec des humains, par l’intermédiaire d’un système de chat ou d’un autre canal de communication. Il repose sur une base de messages préenregistrés, et fonctionne comme un répondeur automatique à l’écrit, ou en vocal. Il peut être utilisé dans un site web, mais aussi dans une application, une messgerie, ou sur les réseaux sociaux.

 

Phase n° 1 : découverte d’un chatbot simple : Ei bot.

Au départ,  ce ChatBot est presque « vide ».

Il est présenté par un personnage virtuel créé par une IA générative (Midjourney). Le chatbot demande aux utilisateurs de réaliser des recherches sur l’orientation, et de compléter un fomulaire qui alimentera sa base de données.

Accès à la page de présentation et à Ei Bot : ICI

Voici le questionnaire qu’il vous avait été demandé de compléter par vos recherches, et les réponses qui serviront à alimenter la base de données d’EiBot :

Questionnaire sur l’orientation N°1

Phase n°2 : présentation des agents conversationnels et lien avec l’IA

 

Un chatbot ou « agent conversationnel »permet aux utilisateurs de poser des questions sur un sujet pour obtenir des réponses. Reconnaissez vous Olivette et son ami EI Bot ?

Le fonctionnement d’Ei Bot peut être comparé à celui d’une intelligence artificielle. ChatGPT, Copilot… qui sont des agents conversationnels utilisant l’IA pour répondre aux questions des utilisateurs.

  

 

 

 

Mais quelle est la différence entre un moteur de recherche et un agent conversationnel qui utilise l’intelligence artificielle ?

  1. Moteur de recherche:
  2. Agent conversationnel (ou chatbot):

En résumé, les moteurs de recherche cherchent à trouver des informations existantes, tandis que les agents conversationnels basés sur l’IA peuvent générer des informations nouvelles en fonction du contexte et des requêtes des utilisateurs. Le fonctionnement de base est similaire, mais par contre, les moyens mis en oeuvre sont différents. Dans les 2 cas, un programme ou un algorithme centralisent et exploitent des données : du texte dans le cas d’un chatbot.

La phase d’apprentissage d’une IA : l’algorithme doit se référer à une base de données. Dans le cas de l’intelligence artificielle, le « machine learning » ou « deep learning » permettent l’apprentissage et la constitution de sa base de données.

Celle-ci  est constituée d’un grand nombre d’exemples qui lui permettent de prédire des réponses, en créant des règles .

La phase d’apprentissage est automatisée, mais nécessite parfois l’avis et la main de l’homme pour mieux orienter l’algorithme.

Découvrez un extrait de la présentation d’une expérimentation réalisée au sein de l’EIPACA pour découvrir le fonctionnement du machine learning, avec l’exemple de la reconnaissance d’image :

 

 

 

Réseau de neurones artificiels :

La complexité des « réseaux neuronaux » artificiels de l’IA lui permet d’affiner ses prédictions. Chaque neurone traite des chiffres et est paramétré avec des « poids » qui sont ajustés au fil du temps en fonction de la pertinence du résultat par rapport à ce qui est attendu.

 

 

Structure du réseau :

En connectant plusieurs neurones, on crée un « cerveau » artificiel. La structure et les poids du réseau sont finement paramétrés en soumettant de nombreux exemples.

 

 

 

Lors de sa phase d’utilisation, l’agent conversationnels génératif propose aux utilisateur de lui donner leur avis sur la réponse. Le « feedback » demandé permet de valider ou de nuancer les réponses proposées.

 

Dans le cas d’un chatbot simple, l’apprentissage est réalisé directement par l’administrateur qui « entre » des information et créé des interractions dans le « backend » du chatbot.

 

Phase n°3 : La base de donnée d’EI Bot grandit…

Présentation des grands principes de construction d’un chat bot, et découverte des contenus lorsque le chatbot fonctionne avec des questions fermées :

-Snatchbox.me est une plateforme de création de chatbot. Elle permet assez rapidement et sans codage, de créer des interractions avec des utilisateurs.

La procédure la plus simple consite à proposer à l’utilisateur des thèmes et ou questions qu’il sélectionne. Ces thèmes sont affinés au fil de la conversation qui débouche sur des questions précises anticipées par l’administrateur.

Les questions sont « fermées », et il n’est pas possible pour l’utilisateur de taper du texte ou d’exprimer une question vocale. Les questions sont orientées en fonction des prédictions faites par l’administrateur.

Voici un exemple de chatbot qui ne contient que des réponses « fermées » : Dans ce cas, l’utilisateur ne peut pas écrire de texte :

Mini Eibot1

Mais il est possible d’aller plus loin …

Un chatbot peut être paramétré pour analyser les questions de l’utilisateur. En effet, l’algorithme du chatbot analyse les mots utilisés dans la requête (ou prompt).

Des « mots » clés sont enregistrés par l’administrateurs, et renvoient vers une « interraction », c’est à dire une proposition de réponse.

Par exemple, si la requête contient le mot « orientation », une réponse type est anticipée et programmée par l’administrateur. « Voici des liens vers le site national de l’onisep » ; et/ou : « souhaitez vous des informations sur l’orientation à l’EIPACA »…

Pour mieux comprendre les requêtes « libres » de l’utilisateur, le créateur du chatbot peut anticiper sur la signification de la demande, en générant une réponse unique ment si certains mots sont associés.

Par exemple : si les mots « course » et « orientation » figurent dans la requête, il ne s’agit probablement pas d’orientation pour l’école. La réponse ne sera pas la même que lorsque le mot orientation est seul, ou associé au mot « scolaire ».

Il est ainsi possible d’affiner la question, pour délivrer une réponse plus précise…

L’intelligence artificielle permet à l’utilisateur d’un chatbot, de poser des questions avec sa voix. Elle transforme le son en texte, et remplace ainsi le clavier de l’ordinateur selon le même principe qu’Alexa, Siri, Google Home… utilisés pour les enceintes connectées.

Voici un exemple de Bot qui autorise l’utilisateur à écrire du texte

MiniEibot2

Où en est actuellement Eibot, qui est intégré au site de l’école ?

La version publiée d’Eibot a déjà bien évolué, mais ne contient que des réponses « fermées » :

 

 

 

 

Et ensuite, on fait quoi ?

L’étape suivante consistera pour les élèves, à « anticiper » les questions que pourraient se poser les futurs utilisateurs.

Vous recevrez prochainement un formulaire où vous devrez répértorier toutes les questions que vous vous posez sur l’orientation. Nous chercherons les réponses et les intégrerons à Eibot qui sera de plus en plus « intelligent.

A bientôt !

 

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