dc.contributor.author |
Belbaki, Samah |
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dc.contributor.author |
Boutebal, Sihem |
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dc.contributor.other |
Beldjoudi, Samia, Directeur de thèse |
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dc.contributor.other |
Sadat, Islam, Directeur de thèse |
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dc.date.accessioned |
2024-11-03T14:14:51Z |
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dc.date.available |
2024-11-03T14:14:51Z |
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dc.date.issued |
2024 |
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dc.identifier.other |
EP00818 |
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dc.identifier.uri |
http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11083 |
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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 |