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Jalios propose son module de chatbot ! C’est l’occasion pour Klee Group, un de ses partenaires historiques, de mettre à disposition sur la Marketplace Jalios un connecteur NPL (reconnaissance du langage) Open source !

Jalios propose un nouveau connecteur développé par son partenaire historique, Klee Group, permettant l'intégration du langage naturel sur son module JBot. Spécialisé dans les interfaces conversationnelles, Klee Group a développé un connecteur, via la brique Open source « Rasa » permettant de gérer les conversations et d’y connecter les données des clients pour répondre à des cas d’usage métier à grande valeur ajoutée pour les utilisateurs. Respectant la souveraineté des données utilisateurs, ce connecteur est disponible en mode « SaaS » ou « On Premise ».

 

Jalios propose son module de chatbot

Du service client à l’assistance métier, sur un site serviciel grand public ou au sein d’une digital workplace, la conversation (écrite ou orale) s’impose comme un levier de transformation majeur.

Longtemps considéré comme un produit futuriste, l’agent conversationnel a aujourd’hui totalement investi nos foyers et nos interfaces. En effet, en offrant une réponse immédiate et pertinente aux questions qui lui sont posées, selon le contexte métier et le public cible, il constitue une fonction essentielle de la plupart des projets web. 

Dans l’environnement Jalios, le module JBot est déjà disponible, fournissant une interface graphique (le chat) et des fonctions d’interrogation des données (les requêtes).

Cependant, il nécessite un connecteur capable de gérer une conversation en langage naturel.

 

Klee Group a développé un connecteur, via la brique Open source « Rasa » permettant de gérer les conversations et d’y connecter les données des clients.

Associant le connecteur à la brique "Natural Langage Processing", Klee Group propose un chatbot complet, fonctionnel et intégré dans une interface graphique.

En pratique, le connecteur délivre les services suivants :

  • Ecoute des questions en provenance de l'interface applicative (le Chat)
  • Traduction en intentions humaines à l’aide de la brique sémantique
  • Renvoi des intentions métier à l'application (requête) : choix métier, cas d’usage, …

Un chatbot respectant la protection des données et facilitant l'appropriation du code applicatif

Dans notre monde numérique l’intelligence économique est devenue un sujet de préoccupation prépondérant pour toutes les organisations. Un soin particulier a donc été pris pour que l’intégration de ce connecteur protège les données. 

Par ailleurs, le code applicatif a été pensé pour que l’on puisse facilement se l’approprier. En effet, les contextes technologiques et les projets sont désormais des cycles courts, les DSI souhaitant ainsi rapprocher le code du métier et assurer sa réversibilité.

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