Création d’un chatbot basé sur un LLM

Objectif Principal :

Développer un chatbot évolutif basé sur un modèle de langage de grande taille (LLM) qui aide à la création de fiches standardisées, attribue un sentiment aux événements perçus selon la fiche rempli en s’aidant d’unune échelle préexistante, alimente une base de données de type REX (Retour d'EXpérience) et conseille l'utilisateur sur les actions à entreprendre.

#### Fonctionnalités Clés

1. **Création de Fiches Standardisées**
- **Saisie Guidée** : Le chatbot doit guider l'utilisateur à travers un processus de questions pour recueillir toutes les informations nécessaires à la création de la fiche. À l’écrit et à l’oral (text to speech).
- **Formats Standardisés** : Les fiches doivent suivre des formats prédéfinis afin d'assurer la cohérence et la standardisation des données collectées.

2. **Analyse de Sentiment**
- **Identification du Sentiment** : Le chatbot doit être capable de détecter et d'analyser le sentiment (positif, négatif, neutre) exprimé dans les informations fournies.
- **Échelle de Sentiment** : Définir le sentiment selon une échelle préexistante (par exemple, de 1 à 5, où 1 est très négatif et 5 est très positif).
- **Retour d'Information** : Fournir un retour d'information à l'utilisateur sur le sentiment perçu et comment il a été classé selon l'échelle.

3. **Base de Données REX**
- **Alimentation de la Base de Données** : Automatiser l'enregistrement des fiches créées dans une base de données de type REX, incluant des événements positifs et négatifs.
- **Structuration des Données** : Assurer que les données soient bien structurées pour faciliter leur analyse ultérieure.
- **Recherche et Extraction** : Permettre la recherche et l'extraction d'informations à partir de la base de données pour des analyses futures et l'amélioration des pratiques.

4. **Conseil et Assistance à l'Utilisateur**
- **Recommandations** : Après la création de la fiche, le chatbot doit fournir des recommandations basées sur les informations saisies et l'analyse du sentiment.
- **Actions Correctives** : Conseiller sur les actions correctives ou préventives à entreprendre en cas d'événement indésirable.
- **Ressources et Documentation** : Offrir des ressources supplémentaires (guides, articles, contacts) pour aider l'utilisateur à gérer la situation.

5. **Interface Utilisateur**
- **Interaction Naturelle** : Utiliser un langage naturel pour interagir avec les utilisateurs, rendant l'expérience intuitive et accessible.
- **Feedback en Temps Réel** : Afficher des suggestions et des corrections en temps réel pour améliorer la qualité des informations saisies.
- **Accessibilité** : Compatible avec différents appareils (ordinateurs, tablettes, smartphones) et accessible aux utilisateurs ayant des besoins spécifiques (par exemple, assistance vocale).

6. **Évolutivité et Apprentissage**
- **Adaptabilité** : Capacité à apprendre des interactions passées pour améliorer les réponses et les recommandations.
- **Mises à Jour** : Facilité de mise à jour du modèle pour intégrer de nouvelles fonctionnalités ou améliorer les performances existantes.

7. **Sécurité et Confidentialité**
- **Protection des Données** : Assurer la confidentialité et la sécurité des données collectées et traitées.
- **Conformité Réglementaire** : Respect des réglementations en vigueur concernant la protection des données (par exemple, RGPD).

#### Conclusion

L'application visée doit non seulement offrir une interaction fluide et intuitive pour les utilisateurs, mais aussi fournir des analyses précises et utiles grâce à l'utilisation de technologies avancées de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique. Elle doit aider à la standardisation et à l'analyse des données, alimenter une base de données REX et conseiller les utilisateurs sur les actions à entreprendre, tout en garantissant la sécurité et la confidentialité des données.