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Plan du cours
Introduction à l'IA conversationnelle
- Histoire et évolution des assistants vocaux.
- Composants clés : ASR, NLU, Gestion du dialogue, TTS.
- Vue d'ensemble des principales plateformes : Alexa, Google Assistant, Rasa.
Conception des interfaces vocales
- Principes de l'expérience utilisateur conversationnelle (UX).
- Modélisation des intentions et extraction des entités.
- Outils de conception vocale et diagrammes de flux.
Développement avec Dialogflow et Alexa
- Agents, intentions et exécution via webhook dans Dialogflow.
- Compétences Alexa : intentions, slots, modèles vocaux et intégration des points d'accès.
- Conversations multi-tours et gestion des sessions.
Création d'assistants vocaux avec Rasa
- Architecture de Rasa : NLU, Core et Actions.
- Données d'entraînement et configuration du domaine.
- Actions personnalisées, formulaires et dialogues contextuels.
Intégration des assistants vocaux
- API et services backend de webhook.
- Connexion aux CRM, bases de données et applications externes.
- Assistants vocaux dans les applications web, IoT et mobiles.
Tests, déploiement et optimisation
- Simulateurs et cas de test pour les interactions vocales.
- Surveillance de l'utilisation et débogage des conversations.
- Déploiement sur Google Assistant, appareils Alexa ou plateformes privées.
Sécurité, conformité et évolutivité
- Authentification et autorisation des utilisateurs pour les assistants.
- Confidentialité des données, RGPD et journaux d'audit.
- Gestion de version et pipelines CI/CD pour les applications vocales.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des API RESTful et du format JSON.
- Expérience avec au moins un langage de programmation (p. ex., Python ou JavaScript).
- Familiarité avec les concepts de traitement du langage naturel (NLP).
Public cible
- Développeurs logiciels.
- Conceptionnaires UX travaillant sur des interfaces basées sur la voix.
- Équipes en IA conversationnelle construisant des assistants virtuels.
21 Heures