{"id":8781,"date":"2025-09-22T14:15:56","date_gmt":"2025-09-22T14:15:56","guid":{"rendered":"https:\/\/techhub.saworks.io\/docs\/tutoriel-agent-debutant\/creer-des-agents-avec-microsoft-copilot-studio-atelier-en-ligne\/connaissances-fondamentales-comprehension-du-langage-naturel-avec-microsoft-copilot-studio\/"},"modified":"2025-11-17T16:54:03","modified_gmt":"2025-11-17T16:54:03","slug":"connaissances-fondamentales-comprehension-du-langage-naturel-avec-microsoft-copilot-studio","status":"publish","type":"docs","link":"https:\/\/techhub.saworks.io\/fr\/docs\/tutoriel-agent-debutant\/creer-des-agents-avec-microsoft-copilot-studio-atelier-en-ligne\/connaissances-fondamentales-comprehension-du-langage-naturel-avec-microsoft-copilot-studio\/","title":{"rendered":"Connaissances fondamentales \u2013 Compr\u00e9hension du langage naturel avec Microsoft Copilot Studio"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-group is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<p>Un composant fondamental de l\u2019IA conversationnelle est la <strong>compr\u00e9hension du langage naturel (NLU)<\/strong>. En tant qu\u2019\u00eatres humains, lorsque nous parlons \u00e0 quelqu\u2019un, nous posons des questions dans notre propre langue en utilisant les mots que nous connaissons. Un \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 des exp\u00e9riences conversationnelles pour un utilisateur est la capacit\u00e9 \u00e0 poser des questions de mani\u00e8re naturelle, en utilisant un vocabulaire qu\u2019il comprend, et non un langage ou une syntaxe sp\u00e9ciale qu\u2019il faudrait apprendre.<\/p>\n\n\n\n<p>Lorsqu\u2019une personne pose une question, celle \u00e0 qui elle s\u2019adresse comprend l\u2019intention de la question et agit en cons\u00e9quence. Cette intention d\u00e9couverte ou suppos\u00e9e peut se traduire par une r\u00e9ponse, un commentaire ou m\u00eame une autre question. Ce qui rend ces interactions complexes, c\u2019est de faire correspondre l\u2019intention \u00e0 celle r\u00e9ellement voulue par l\u2019utilisateur. Cela est rendu possible gr\u00e2ce \u00e0 la technologie NLU, <strong>Natural Language Understanding<\/strong>, qui permet \u00e0 une application d\u2019IA conversationnelle de comprendre le langage naturel utilis\u00e9 par les humains, de reconna\u00eetre les intentions dans les questions, puis d\u2019agir en cons\u00e9quence.<\/p>\n\n\n\n<p>Dans le d\u00e9veloppement traditionnel d\u2019IA conversationnelle, les d\u00e9veloppeurs devaient cr\u00e9er, entra\u00eener, tester et d\u00e9ployer une couche NLU distincte, en plus de la logique, de l\u2019interface utilisateur et d\u2019autres couches d\u2019int\u00e9gration pour g\u00e9rer les comportements de suivi. Dans <strong>Microsoft Copilot Studio<\/strong>, notre objectif est de <strong>d\u00e9mocratiser l\u2019IA conversationnelle<\/strong> et de faciliter la prise en main, la gestion, le d\u00e9ploiement et l\u2019\u00e9volution des agents pour les organisations, en proposant des exp\u00e9riences de cr\u00e9ation <strong>low-code et pro-code<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Copilot Studio est livr\u00e9 <strong>pr\u00eat \u00e0 l\u2019emploi<\/strong> avec des fonctionnalit\u00e9s d\u2019<strong>IA g\u00e9n\u00e9rative<\/strong>, comme les <strong>r\u00e9ponses g\u00e9n\u00e9ratives<\/strong> (que vous avez vues dans la t\u00e2che pr\u00e9c\u00e9dente), ainsi que ses propres capacit\u00e9s <strong>pr\u00e9-entra\u00een\u00e9es de NLU<\/strong>. Cela signifie qu\u2019un cr\u00e9ateur n\u2019a pas besoin de provisionner ou d\u2019utiliser un service NLU externe, et peut commencer imm\u00e9diatement \u00e0 cr\u00e9er des sujets en saisissant simplement des <strong>phrases d\u00e9clencheuses<\/strong> dans un sujet. De plus, les <strong>entit\u00e9s standard et personnalis\u00e9es<\/strong> peuvent \u00eatre d\u00e9tect\u00e9es lors de la reconnaissance d\u2019intention ou au cours d\u2019une conversation, en extrayant le sujet de la phrase de l\u2019utilisateur, qui est ensuite stock\u00e9 et utilis\u00e9 comme variable.<\/p>\n\n\n\n<p>En outre, lors de la cr\u00e9ation d\u2019exp\u00e9riences conversationnelles avec plusieurs sujets r\u00e9dig\u00e9s dans Copilot Studio, les cr\u00e9ateurs doivent veiller \u00e0 <strong>limiter le chevauchement des sujets<\/strong> pour \u00e9viter les sc\u00e9narios d\u2019ambigu\u00eft\u00e9 qui peuvent survenir lorsque le NLU identifie <strong>deux intentions ou plus avec un score \u00e9lev\u00e9<\/strong> \u00e0 partir de la question de l\u2019utilisateur. Cela oblige le NLU \u00e0 demander \u00e0 l\u2019utilisateur de pr\u00e9ciser l\u2019intention vis\u00e9e parmi les sujets d\u00e9tect\u00e9s (<strong>\u00ab\u00a0Vouliez-vous dire X ou Y ?\u00a0\u00bb<\/strong>). Microsoft Copilot Studio propose des fonctionnalit\u00e9s telles que la <strong>d\u00e9tection de chevauchement de sujets<\/strong> pour aider les cr\u00e9ateurs d\u2019agents dans leur parcours, ainsi que la possibilit\u00e9 de <strong>d\u00e9sactiver l\u2019affichage de certains sujets<\/strong> dans l\u2019exp\u00e9rience \u00ab\u00a0Vouliez-vous dire\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p>Pour en savoir plus sur le NLU de Microsoft Copilot Studio, y compris des d\u00e9tails sur le mod\u00e8le sous-jacent et les capacit\u00e9s de gestion du chevauchement de sujets, consultez <strong>Activer les fonctionnalit\u00e9s avanc\u00e9es d\u2019IA dans Microsoft Copilot Studio<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Unit\u00e9 suivante : V\u00e9rifiez vos connaissances<\/strong><\/h3>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un composant fondamental de l\u2019IA conversationnelle est la compr\u00e9hension du langage naturel (NLU). 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