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Synapse Développement, lauréat de la thématique Numérique Deeptech du concours i-Nov avec son projet BOT CYCLE

L’éditeur toulousain de solutions d’intelligence artificielle appliquées aux textes Synapse Développement remporte le concours i-Nov dans la thématique Numérique DeepTech financé par le Programme d’Investissements d’Avenir (PIA) et opéré par Bpifrance, grâce à son projet d’agent conversationnel souverain BOT CYCLE. 

Le projet BOT CYCLE ambitionne de révolutionner la construction d’agents conversationnels via une approche frugale de l’intelligence artificielle. Synapse Développement a soumis son ambitieux projet au concours i-Nov de Bpifrance dans la thématique Numérique Deeptech et en sort lauréat. La singularité de BOT CYCLE réside dans sa capacité à déplacer la problématique du volume de données nécessaires à l’apprentissage initial des chatbots vers l’implication des utilisateurs et des experts métier tout au long de la vie de l’agent conversationnel. Synapse Développement offrira ainsi à ses clients une nouvelle dimension dans l’accès et le partage des connaissances, reposant sur une collaboration homme-machine d’un nouveau genre. Cette collaboration permettra de faire des chatbots des outils pour développer la performance des collaborateurs et la pérennité du savoir dans les organisations. Grâce au concours i-Nov Deep Tech de Bpifrance, ce projet sera donc soutenu par le Programme d’investissements d’avenir.

Le projet repose sur une innovation technique liée au développement d’algorithmes d’apprentissage permettant d’aborder d’une manière radicalement différente le processus de mise en production et la maintenance des chatbots au cours du temps. Cette innovation technique sera renforcée par une nouvelle ergonomie, conçue pour accroître l’engagement des utilisateurs, afin de collecter leurs retours (feedback) en encourageant l’implication des agents métier dans l’élaboration de savoirs partagés dans l’entreprise.  

Le projet vise à développer des chatbots pensés dès leur conception pour valoriser des connaissances en évolution permanente, par la mise en œuvre de technologies reposant sur un cycle d’amélioration continue. Les connaissances au sein des organisations évoluent constamment, à un rythme rapide et de façon décentralisée. Cette tâche de maintenir à jour des bases de connaissances est extrêmement coûteuse et chronophage. Pourtant, elle est essentielle. Or, pour les organisations, tenir à jour et rendre accessibles à leurs employés ou collaborateurs des connaissances métier qui évoluent rapidement est la clé pour devenir résilientes et compétitives dans un contexte de changements accélérés. La crise sanitaire actuelle est une illustration archétypale de l’évolution à un rythme accéléré des connaissances et du besoin constant d’adapter les réponses aux questions qu’elle suscite. Un phénomène analogue a lieu dans toutes les organisations qui produisent et échangent des connaissances métier. 

Le projet BOT CYCLE consiste à initialiser des chatbots avec un petit nombre de données d’entraînement, voire sans donnée d’entraînement grâce à des mécanismes d’apprentissage par transfert, puis de faire évoluer les modèles de rapprochement sémantique après leur déploiement, tout au long de leur cycle de vie, en exploitant les interactions avec les utilisateurs.  

Ceci répond à une problématique majeure à laquelle les modèles d’intelligence artificielle sont souvent confrontés : des données d’entraînement limitées en volume et très coûteuses à produire. L’objectif est donc de lever ce verrou en développant des chatbots capables d’exploiter les données d’utilisation après déploiement. Très concrètement, l’agent conversationnel se servira de données d’utilisation, recueillies lors des interactions des utilisateurs, plutôt que des données expertes constituées manuellement en amont. Ceci permettra aux modèles d’IA d’apprendre tout au long de leur cycle de vie. Cette approche repose sur la valorisation de la collaboration homme-machine, incluant les utilisateurs, les femmes et les hommes de métier dans le processus d’apprentissage et de prise de décision du système. L’humain garde ainsi une forme de contrôle sur le chatbot via des interactions d’amélioration collaboratives. BOT CYCLE ouvrira ainsi sur une nouvelle façon de faire et d’utiliser les chatbots dans un modèle de collaboration homme/ machine inédit.

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