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Glossaire

Classification automatique

Qu’est-ce que Classification automatique ?

La classification automatique attribue des textes, documents ou enregistrements à des catégories prédéfinies sans tri manuel. Traditionnellement, les modèles l'apprennent à partir d'exemples annotés ; les grands modèles de langage peuvent aussi attribuer des catégories à partir d'une simple description. Usages typiques : trier les e-mails entrants par type de demande, affecter des justificatifs ou signaler les demandes d'assistance urgentes. Pour les cas importants, des contrôles par échantillonnage humain sont recommandés.

Ce que fait KI.ordo

Le bloc KI.ordo « Routeur IA » classe les entrées dans jusqu'à huit catégories librement définies ; le modèle « Classer un texte » l'illustre avec question, réclamation, commande et autre.

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Thèmes

  • Classification
  • Automatisation
  • Traitement de texte

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Termes associés

Classification de texte

La classification de texte attribue automatiquement des textes à des catégories prédéfinies : e-mails selon la demande, avis selon le sentiment ou documents selon le thème. Autrefois, il fallait entraîner des modèles dédiés sur des exemples annotés ; aujourd'hui, les grands modèles de langage peuvent souvent classer à partir d'une simple description. Vous pouvez ainsi pré-trier les demandes et les transmettre plus vite au bon service.

  • NLP
  • Classification
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Modèle

Classifieur

Un classifieur est un modèle ou une méthode qui attribue une entrée à l'une de plusieurs catégories prédéfinies. Les variantes classiques, comme les arbres de décision ou le Naive Bayes, sont entraînées sur des exemples étiquetés ; les modèles de langage peuvent aussi classer des textes à partir d'une description des catégories. Usages typiques : détection de spam, tri des demandes clients par thème ou classement de justificatifs. La qualité se mesure avec des indicateurs comme l'exactitude, la précision et le rappel.

  • Classification
  • Apprentissage automatique
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Modèle

Routage des leads

Le routage des leads est l'attribution automatique des demandes entrantes à la personne, au service ou à la région compétente. Les critères peuvent être le sujet, le produit, la taille de l'entreprise, la langue ou l'urgence. L'IA peut comprendre et classer le texte libre d'une demande, par exemple s'il s'agit d'un devis, d'un problème de support ou d'une candidature. Un routage rapide et juste réduit les délais de réponse et évite que des demandes restent en souffrance.

  • Vente
  • Automatisation
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Modèle

Apprentissage supervisé

En apprentissage supervisé, un modèle apprend à partir d'exemples dont la bonne réponse est déjà connue, par exemple des e-mails étiquetés « spam » ou « non spam ». Il en déduit des règles pour classer de nouveaux cas ou prédire des valeurs. Les tâches typiques sont la classification et la régression ; l'essentiel de l'effort consiste à produire des données correctement annotées.

  • Machine learning
  • Entraînement
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