Chatbot et automatisation des échanges

Cette formation donne 42 points PPC aux membres qualifiés de l’Institut des Actuaires

Programme de la formation

Principe et découverte des chatbots

  • Utiliser un chatbot personnalisé
  • Comprendre le principe et
  • Paramétrer

Comprendre les outils d’intelligence artificielle textuels et le principe du machine learning.

  • Déployer des outils sémantiques: l’exemple des robots-rédacteurs
  • Recourir aux chatbots audio: Siri, Siv et les futurs usages de l’audio
  • La stratégie des marques pour créer des conversations
  • Paramétrer son robot conversationnel pour respecter des règles déontologiques
  • Le format conversationnel, une stratégie complémentaire entre média et communauté

Définir la stratégie de contenu informatif mode conversationnel

  • Scénariser un chabot d’information pour sa marque ou sa communauté en ligne
  • Développer un chatbot multiplateforme sans coder
  • Retour d’expérience: les applications de la formation sur le terrain (session à distance)

Ouverture

  • Pourquoi les chatbots ont le vent en poupe ?
  • L’évolution des interfaces
  • Historique des chatbots

Les chatbots

  • Les interfaces conversationnelles : un nouveau paradigme
  • Où trouve-t-on des chatbots ?
  • Textuel VS vocale
  • Les usages les plus courants
  • Les bénéfices

Architecture d’un chatbot

  • Les différentes briques techniques
  • Intégrer un chatbot dans un SI

Les moteurs de langage naturel

  • Définition et terminologie
  • Les acteurs
  • Le machine learning
  • Les limites

Cas pratique : « entrainer un moteur de langage naturel »

  • Création d’une instance, intentions, entités
  • Entrainement manuelle et ajustement
  • Supervision et correction

Adopter les bonnes pratiques de conversation

  • Définir la présentation du chatbot
  • Gérer les impasses
  • Personnaliser les réponses

Cas pratique : « créer un chatbot »

  • Création d’un scénario conversationnel
  • Gestion du flow conversationnel
  • Gestion de la mémoire
  • Les différents formats de réponses possibles
  • La communication avec une API serveur

 Cas pratique : « déployer son chatbot

  • Choisir la ou les plateformes de déploiement
  • Faire connaître son chatbot

Comment faire évoluer votre chatbot

  • Ajout de fonctionnalités

L’analytics

  • Pourquoi de l’analytics ?
  • Quelques outils d’analytics

L’avenir des chatbots

  • La voix partout
  • La personnalisation

Utilisation en assurance

  • Automatisation du processus de souscription des contrats
  • Amélioration de la qualité des données
  • Meilleure connaissance clients
  • Exploitation des documents et contrôle de la souscription et de l’indemnisation
  • Automatisation des échanges et chatbot

Cas d’usage

  • Correction de fautes d’orthographe
  • Analyse des avis clients
  • Exploitation des adresses des clients et géocodage
  • Détection de spams
  • Construction de chatbot
  • Webscraping
Date

22 mai 2019

Horaires

9h00 - 12h30 et 14h00 - 17h30

Prix
  • 1250 € HT
  • TVA 20%
  • 1500 € TTC
Lieu

CARITAT, 5 rue Tronchet 75008 PARIS

Durée

1 jour

Programme adaptable,
sur-mesure

Notre formateur

Kezhan SHI

Membre certifié de l’IA. Il est titulaire d’un master en actuariat de l’Université Paris Dauphine et a également fait l’École Centrale Paris. Il a travaillé chez Prim’Act, Direct Assurance et Aviva, avant de rejoindre Allianz en 2017, au titre de Data Scientist.

Points clés

À qui s’adresse cette formation ?

Aux Direction Générale, Stratégie, Innovation, Digitale, Marketing, Développement, des Partenariats, des Réseaux, Actuaires, compagnie d’assurance, Bancassurance, Société de réassurance, Mutuelle, Cabinet de conseil et d’actuariat, Société d’assistance. Tout acteur du secteur de l’assurance.

Pour obtenir quoi ?

Des compétences de text mining et les cas d’applications, l’extraction d’informations des données textuelles et la construction d’indicateurs basés sur les textes.

Comment ?

Par l’explication des théories de l’intelligence artificielle dans l’analyse des textes. Les différentes techniques de collecte, de nettoyage et d’analyse de données seront illustrées avec des exemples pratiques, codés sous R.

Quels sont les prérequis ?

Aucun en particulier. L’intérêt et l’utilisation des outils numériques sont cependant fortement recommandés.

Points forts

  • Retour d’expériences sur des applications concrètes
  • Construction d’un chatbot à partir de zéro
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