Designer IA Conversationnelle
Conversational AI Designer
Concevez et développez des expériences conversationnelles intelligentes avec les chatbots, assistants virtuels et interfaces de dialogue IA. Combinez UX design, prompt engineering et intégration technique.
📋Prérequis
- •Bases en UX design
- •Compréhension des LLMs
- •Expérience avec chatbots
🎯Débouchés possibles
Ce que vous allez apprendre
Les phases du parcours
Phase 1: Fondamentaux de l'IA Conversationnelle
Durée estimée : 2-3 mois
Bases du design conversationnel et des architectures chatbot
Principes de Design Conversationnel
Maîtriser les principes fondamentaux du design conversationnel
📚Sujets principaux :
- •Conversation patterns
- •User intent
- •Dialogue states
- •Turn-taking
- •Grice's maxims
- •Cooperative principle
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Dialogue flow design
- ✓Intent mapping
- ✓User journey
Architectures Chatbot
Comprendre les différentes architectures de chatbots
📚Sujets principaux :
- •Rule-based vs AI
- •Retrieval vs generative
- •Hybrid approaches
- •NLU components
- •Dialogue management
- •Response generation
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Architecture comparison
- ✓System design
- ✓Technology selection
Plateformes et Outils
Explorer les principales plateformes de développement
📚Sujets principaux :
- •Dialogflow
- •Microsoft Bot Framework
- •Rasa
- •Amazon Lex
- •IBM Watson
- •Custom solutions with LLMs
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Platform comparison
- ✓Simple bot creation
- ✓Tool evaluation
Phase 2: Développement et Intégration
Durée estimée : 2-3 mois
Construire des expériences conversationnelles avancées
NLU et Intent Recognition
Implémenter la compréhension du langage naturel
📚Sujets principaux :
- •Intent classification
- •Entity extraction
- •Slot filling
- •Context tracking
- •Disambiguation
- •Training data
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Intent model training
- ✓Entity recognition
- ✓Context management
Gestion de Dialogue Avancée
Créer des flows de dialogue complexes et naturels
📚Sujets principaux :
- •Multi-turn conversations
- •Context switching
- •Memory management
- •Fallback strategies
- •Error handling
- •Clarification requests
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Complex dialogue flows
- ✓Context management
- ✓Error recovery
Personnalité et Ton
Développer une personnalité cohérente pour l'assistant
📚Sujets principaux :
- •Brand voice
- •Personality traits
- •Tone guidelines
- •Empathy design
- •Cultural sensitivity
- •Response variation
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Personality design
- ✓Tone guidelines
- ✓Brand alignment
Phase 3: Production et Optimisation
Durée estimée : 1-2 mois
Déploiement, analytics et amélioration continue
Intégration Multicanal
Déployer sur différents canaux et plateformes
📚Sujets principaux :
- •Web chat widgets
- •WhatsApp Business
- •Facebook Messenger
- •Slack integration
- •Voice assistants
- •SMS/RCS
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Multi-channel deployment
- ✓Platform integration
- ✓Unified experience
Analytics et Optimisation
Mesurer et améliorer les performances conversationnelles
📚Sujets principaux :
- •Conversation analytics
- •Success metrics
- •User satisfaction
- •Dropout analysis
- •A/B testing
- •Continuous improvement
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Analytics dashboard
- ✓Performance metrics
- ✓Optimization strategies
Cas d'Usage Avancés
Implémenter des solutions conversationnelles complexes
📚Sujets principaux :
- •Customer support automation
- •Sales assistants
- •HR chatbots
- •Healthcare assistants
- •Educational tutors
- •Voice commerce
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Industry solutions
- ✓Advanced use cases
- ✓Production systems
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Pratique régulière
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