Une entreprise souhaite que son chatbot de service client s'améliore au fil du temps en apprenant des interactions passées et des retours d'expérience. Quelle approche d'apprentissage prend en charge ce type d'auto-amélioration ?

L'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning - RL) est la bonne approche car il permet au chatbot d'apprendre par essais et erreurs, en recevant des "récompenses" pour les actions qui mènent à des résultats positifs (par exemple, la satisfaction du client) et des "pénalités" pour les résultats négatifs. Cela lui permet d'optimiser ses comportements au fil du temps pour s'améliorer continuellement. L'apprentissage supervisé avec des données étiquetées manuellement est utile pour la formation initiale, mais ne permet pas une auto-amélioration dynamique basée sur l'expérience en direct. L'apprentissage non supervisé est utilisé pour la découverte de motifs dans des données non étiquetées, pas pour l'amélioration des performances interactives. L'apprentissage supervisé avec une FAQ mise à jour est une amélioration des données, pas une auto-amélioration du modèle.