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http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11083
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Belbaki, Samah | - |
dc.contributor.author | Boutebal, Sihem | - |
dc.contributor.other | Beldjoudi, Samia, Directeur de thèse | - |
dc.contributor.other | Sadat, Islam, Directeur de thèse | - |
dc.date.accessioned | 2024-11-03T14:14:51Z | - |
dc.date.available | 2024-11-03T14:14:51Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.other | EP00818 | - |
dc.identifier.uri | http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11083 | - |
dc.description | Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024 | fr_FR |
dc.description.abstract | 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. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.subject | Intelligence artificielle générative | fr_FR |
dc.subject | Chatbot | fr_FR |
dc.subject | Apprentissage par Renforcement à partir de Feedback Humain (RLHF) | fr_FR |
dc.subject | Génération augmentée par récupération (RAG) | fr_FR |
dc.subject | Interaction client | fr_FR |
dc.subject | Secteur bancaire | fr_FR |
dc.title | 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 | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Département Génie industriel : Data Science_Intelligence Artificielle |
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier | Description | Taille | Format | |
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BOUTEBAL.Sihem_BELBAKI.Samah.pdf | PI02024 | 6.85 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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