Daily Arxiv

Cette page résume et organise les publications en intelligence artificielle du monde entier.
Les contenus sont synthétisés grâce à Google Gemini et le service est proposé à but non lucratif.
Les droits d'auteur des articles appartiennent à leurs auteurs ou institutions respectives ; en cas de partage, il suffit d'en mentionner la source.

HumAine-Chatbot : IA conversationnelle personnalisée en temps réel via l'apprentissage par renforcement

Created by
  • Haebom

Auteur

Georgios Makridis, Georgios Fragiadakis, Jorge Oliveira, Tomaz Saraiva, Philip Mavrepis, Georgios Fatouros, Dimosthenis Kyriazis

Contour

HumAIne-chatbot est un agent conversationnel basé sur l'IA qui propose des conversations personnalisées en fonction des caractéristiques des utilisateurs. Il pré-entraîne différents personnages virtuels générés par GPT afin d'établir une connaissance préalable approfondie des types d'utilisateurs. Lors des interactions en temps réel, il utilise un agent d'apprentissage par renforcement pour combiner des signaux implicites (vitesse de frappe, émotions, temps d'engagement, etc.) avec des retours explicites (j'aime/je n'aime pas) afin d'affiner le modèle utilisateur. Les profils utilisateur affinés sont reflétés dynamiquement dans la politique de conversation, ajustant le contenu et le style en temps réel. Des expériences menées avec 50 personnages synthétiques ont montré que l'activation des fonctionnalités personnalisées améliorait la satisfaction des utilisateurs, la précision personnalisée et les taux d'achèvement des tâches. L'analyse statistique a confirmé des différences significatives entre le groupe personnalisé et le groupe témoin.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Démontrer l’efficacité d’un système de conversation personnalisé grâce au profilage des utilisateurs basé sur l’IA.
Démontrer l’efficacité d’une stratégie d’amélioration du modèle utilisateur qui combine des signaux implicites et explicites.
Identifier le potentiel d’amélioration de l’expérience utilisateur grâce à des ajustements de contenu conversationnel et de style en temps réel.
Des résultats statistiquement significatifs ont été obtenus en termes d’amélioration de la satisfaction des utilisateurs, de précision de la personnalisation et de taux d’achèvement des tâches.
Limitations:
Seuls des personnages synthétiques ont été utilisés dans l’expérience, et une validation à l’aide de données d’utilisateurs réels était requise.
Une validation supplémentaire de la généralisabilité à travers différents types d’utilisateurs et domaines de conversation est nécessaire.
Manque d’analyse de la stabilité et de la dégradation potentielle des performances des systèmes d’utilisation à long terme.
Manque de considération pour la vie privée et les questions éthiques.
👍