Développement d'un chatbot basésur des méthodes IA.

Abstract

Dans un contexte de surcharge des demandes répétitives, ce mémoire présente un assistant conversationnel destiné à automatiser les FAQ du département informatique de l'Université de Béjaïa. L'approche repose sur une architecture hybride combinant Retrieval-Augmented Generation (RAG) et le fine-tuning de GPT-3.5-turbo, sappuyant à la fois sur un corpus réglementaire fixe et sur des données tabulaires dynamiques, facilement mises à jour par des agents non techniques du département. Quatre configurations ont été testées selon une méthodologie itérative. L'approche finale atteint 87% dExact Match, offrant un excellent compromis entre performance et coût, nettement plus avantageux que les solutions basées sur GPT-4 ou Claude 3.