Une Approche Révolutionnaire pour les Chatbots : Créer un Chatbot Émotionnel Personnalisé avec Compagnon IA

Dans le monde numérique actuel, les chatbots jouent un rôle crucial dans l'interaction entre les entreprises et leurs clients. Cependant, beaucoup d'entre eux manquent d'une touche humaine. Dans cet article, nous allons explorer une approche innovante pour développer un chatbot capable de personnaliser ses réponses en fonction des émotions de l'utilisateur et de son comportement de frappe.

Introduction

L'objectif est de créer un chatbot qui ne se contente pas de répondre aux messages, mais qui analyse également l'état émotionnel de l'utilisateur pour fournir des réponses plus adaptées. Pour ce faire, nous allons :

• Analyser le message de l'utilisateur pour détecter l'émotion principale et son intensité.

• Suivre la vitesse et la consistance de frappe pour obtenir des indices supplémentaires sur l'état émotionnel.

• Adapter dynamiquement les réponses en modifiant les paramètres du modèle de langage utilisé.

Suivi de la Vitesse de Frappe

Le comportement de frappe peut révéler beaucoup sur l'état émotionnel d'une personne. Une frappe rapide et incohérente peut indiquer de l'anxiété ou de l'excitation, tandis qu'une frappe lente et stable peut suggérer le calme.

Comment ça fonctionne :

• Collecte des données de frappe : À chaque pression de touche, nous enregistrons le temps écoulé depuis la dernière pression.

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  let typingTimes = []; function trackTypingSpeed(event) { const currentTime = new Date().getTime(); if (typingTimes.length > 0) { const timeSinceLastKey = currentTime - typingTimes[typingTimes.length - 1]; typingTimes.push(timeSinceLastKey); } typingTimes.push(currentTime); }

• Analyse des données : Nous calculons la vitesse moyenne et la consistance de frappe pour catégoriser le style de frappe de l'utilisateur (par exemple, "dynamique", "calme", "stable", "instable").

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  function analyzeTypingSpeed() { // Calcul des intervalles entre les frappes // Détermination de la catégorie de vitesse et de consistance }

Détection des Émotions

Pour comprendre l'émotion derrière le message de l'utilisateur, nous utilisons un modèle d'apprentissage automatique qui analyse le texte et renvoie l'émotion dominante ainsi que son intensité.

Processus :

• Préparation du prompt : Nous formulons une demande claire au modèle pour analyser le message.

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  const codestralPrompt = `Analyse le message suivant et retourne l'émotion principale...`;

• Appel à l'API : Nous envoyons la requête au modèle et récupérons les résultats.

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  async function detectEmotion(userMessage) { // Configuration des données pour l'API // Traitement de la réponse }

Adaptation Dynamique des Réponses

En fonction des analyses précédentes, nous ajustons les paramètres du modèle de langage (comme la température) pour générer une réponse appropriée.

• Détermination de la température : La température influence la créativité de la réponse du modèle. Une température plus élevée peut produire des réponses plus variées.

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  function determineTemperature(emotion, intensity, typingData) { let temperature = 0.7; // Valeur par défaut // Ajustements basés sur l'émotion et le comportement de frappe }

• Génération de la réponse : Nous construisons un prompt personnalisé en incluant le contexte de la conversation et les analyses émotionnelles.

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  async function generateResponse(userMessage) { // Récupération de l'émotion et du comportement de frappe // Construction du prompt dynamique // Appel à l'API pour générer la réponse }

Stockage de l'Historique de Conversation

Pour améliorer l'expérience utilisateur, nous conservons l'historique des conversations en utilisant le localStorage. Cela permet de maintenir le contexte entre les sessions.

javascript

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let conversationHistory = JSON.parse(localStorage.getItem('conversationHistory')) || []; function saveMessageToHistory(message, sender) { conversationHistory.push({ message, sender }); localStorage.setItem('conversationHistory', JSON.stringify(conversationHistory)); // Affichage du message }

Conclusion

Cette approche offre une interaction plus naturelle et empathique entre l'utilisateur et le chatbot. En combinant l'analyse du texte et du comportement de frappe, le chatbot peut adapter ses réponses pour mieux correspondre à l'état émotionnel de l'utilisateur.

Avantages :

• Personnalisation accrue : Les réponses sont ajustées en fonction des émotions détectées.

• Expérience utilisateur améliorée : L'utilisateur se sent écouté et compris.

• Flexibilité : Le système peut être adapté pour différentes langues et contextes.