Oui, je le dis souvent, comme la plupart des experts en conception de chatbots : un chatbot ne peut pas tout savoir sur tout. Au contraire, plus il est spécialisé dans un domaine, plus il sera pertinent dans ses réponses. La technique de traitement de l’information des chatbots, notamment le moteur de NLP, nécessite une base de connaissance très structurée et très centrée en terme de thématique.
Alors, pour prendre avec amusement le contrepied, j’ai décidé de faire un chatbot, encore en état de prototype, qui aurait réponse à tout. Autrement dit, une mémoire encyclopédique.
Je vous présente donc Brainie (https://brainie.diolag.ai). Son fonctionnement est encore très sommaire. A son invite, tapez votre question. Inutile de faire compliqué (surtout quand le chatbot est encore simple 😳 ), insérez les mots clés, Brainie s’en débrouillera.
Mais d’où vient tout ce savoir ? Vous l’avez sans doute deviné : de Wikipedia bien sûr ! J’ai interfacé en Python le chatbot avec la base de connaissances de Wikipedia via son Api Open Source.
L’intérêt de l’expérimentation, c’est de montrer qu’une organisation pourrait tout à fait structurer ses connaissances sous la forme d’un Wiki, et exploiter un chatbot connecté pour y récupérer rapidement, et de façon conviviale des informations.
Dans ses prochaines versions, Brainie sera plus ergonomique, mais surtout, il saura répondre à des questions très précises, car il saura extraire des données des articles.
Alors, c’est une invitation en bonne et due forme : passez-voir de temps en temps Brainie. Ça lui fait plaisir, et en plus son concepteur recueille un peu d’historique d’usage, qui lui permet d’améliorer l’IA. Soyez indulgent, Brainie est encore en mode POC (preuve de concept).
Brainie, un chatbot qui sait tout sur tout (prototype réalisé par Diolag.ai, agence conseil en marketing éditorial conversationnel : https://brainie.diolag.ai)