| Titre : |
Développement d’un chatbot bancaire intelligent : comparaison de l’application de la DPO et du RAG pour l’amélioration de l’interaction client chez KPMG. Application : département Data/IT de KPMG |
| Type de document : |
document électronique |
| Auteurs : |
Samah Belbaki, Auteur ; Sihem Boutebal, Auteur ; Samia Beldjoudi, Directeur de thèse ; Islam Sadat, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2024 |
| Importance : |
1 fichier PDF (7 Mo) |
| Présentation : |
ill. |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet
Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2024
Bibliogr. p. 91 - 95 . - Annexe p. 96 - 108 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Intelligence artificielle générative
Chatbot
Apprentissage par Renforcement à partir de Feedback Humain (RLHF)
Génération augmentée par récupération (RAG)
Interaction client
Secteur bancaire |
| Index. décimale : |
PI02024 |
| Résumé : |
Ce mémoire explore le développement d’un chatbot basé sur l’intelligence artificielle générative pour améliorer l’interaction avec les clients bancaires de KPMG. En intégrant des techniques avancées telles que l’Apprentissage par Renforcement à partir de Feedback Humain (RLHF) et la Génération Augmentée par Récupération (RAG), ce chatbot vise à fournir des réponses rapides, précises et adaptées aux requêtes spécifiques des clients. L’évaluation de sa performance met en évidence sa capacité à répondre de manière pertinente et personnalisée, soulignant l’efficacité de ces technologies dans l’amélioration de l’engagement client. Ce travail illustre les stratégies cl´es pour une intégration réussie de l’IA avancée dans les interactions clients dans le secteur bancaire. |
Développement d’un chatbot bancaire intelligent : comparaison de l’application de la DPO et du RAG pour l’amélioration de l’interaction client chez KPMG. Application : département Data/IT de KPMG [document électronique] / Samah Belbaki, Auteur ; Sihem Boutebal, Auteur ; Samia Beldjoudi, Directeur de thèse ; Islam Sadat, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2024 . - 1 fichier PDF (7 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet
Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2024
Bibliogr. p. 91 - 95 . - Annexe p. 96 - 108 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Intelligence artificielle générative
Chatbot
Apprentissage par Renforcement à partir de Feedback Humain (RLHF)
Génération augmentée par récupération (RAG)
Interaction client
Secteur bancaire |
| Index. décimale : |
PI02024 |
| Résumé : |
Ce mémoire explore le développement d’un chatbot basé sur l’intelligence artificielle générative pour améliorer l’interaction avec les clients bancaires de KPMG. En intégrant des techniques avancées telles que l’Apprentissage par Renforcement à partir de Feedback Humain (RLHF) et la Génération Augmentée par Récupération (RAG), ce chatbot vise à fournir des réponses rapides, précises et adaptées aux requêtes spécifiques des clients. L’évaluation de sa performance met en évidence sa capacité à répondre de manière pertinente et personnalisée, soulignant l’efficacité de ces technologies dans l’amélioration de l’engagement client. Ce travail illustre les stratégies cl´es pour une intégration réussie de l’IA avancée dans les interactions clients dans le secteur bancaire. |
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