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  • Mulesoft 4: Continuous Delivery/Deployment With Maven by Ashok S — This article is a great example of what we want every tutorial to look like on DZone. The main aim of this article is to provide a standard mechanism to release project artifacts and deploy to Anypoint Platform, from the local machine or configure in continuous delivery pipelines.
  • Integration With Social Media Platforms Series (Part 1) by Sravan Lingam — This article helps you to build a RESTful API through MuleSoft that integrates with LinkedIn and shares a post on behalf of one’s personal account. I like this article because, in the age of social media, it’s so important for businesses to be connected and integrated!

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  • What Is Big O Notation? by Huyen Pham — Aside from a silly name, this article is an example of an in-depth analysis on a little-spoken-about concept. In this article, take a look at a short guide to get to know Big O Notation and its usages.
  • Is Python the Future of Programming? by Shormisthsa Chatterjee — Where is programming going? This article attempts to answer this question in a well-rounded way. The author writes, "Python will be the language of the future. Testers will have to upgrade their skills and learn these languages to tame the AI and ML tools".

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  • A Better Way to Learn Python by Manas Dash: There’s so many resources available for learning Python — so many that it’s difficult to find a good and flexible place to start. Check out Manas’ curated list of courses, articles, projects, etc. to get your Python journey started today. 
  • Discovering Rust by Joaquin Caro: I’m a sucker for good Rust content, as there’s still so many gaps in what’s available. Joaquin does a great job of giving readers his perspective of the language’s features in a way that traditional docs just 

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Artificial Intelligence is a growing industry powered by advancements from large tech companies, new startups, and university research teams alike. While AI technology is advancing at a good pace, the regulations and failsafes around machine learning security are an entirely different story.

Failure to protect your ML models from cyber attacks such as data poisoning can be extremely costly. Chatbot vulnerabilities can even result in the theft of private user data. In this article, we’ll look at the importance of machine learning cyber security. Furthermore, we’ll explain how Scanta, an ML security company, protects Chatbots through their Virtual Assistant Shield. 

Source de l’article sur DZONE

Rosny-sous-Bois, ville dynamique de Seine Saint-Denis, anticipe les nombreuses transformations engendrées par le Grand Paris notamment sur son nombre d’habitants. Déjà desservie par le RER E, la commune de 45 000 habitants entrée dans la métropole du Grand Paris en 2016, verra s’ouvrir trois nouvelles stations de la ligne 11 en 2023, et une station de la future ligne 15 en 2025. Ainsi, la mairie anticipe sa croissance démographique pour devenir un ville phare de l’est parisien. Pour anticiper ces changements, le numérique est un atout du futur Rosny-sous-Bois. La ville a donc choisi la solution SAP Conversational AI pour accueillir au mieux ses futurs citoyens.

La mise en place d’un chatbot, première pierre vers une vocalisation des services de la ville

Depuis janvier 2019, un chatbot développé par la solution SAP Conversational AI fait office d’interface privilégiée avec les habitants de Rosny-sous-Bois. L’objectif est d’assurer un premier niveau de service public différenciant par rapport aux villes voisines en proposant un service simple d’utilisation capable de répondre aux questions des citoyens de la commune en 24/7.

« Nous avons choisi la solution SAP car elle était la seule à pouvoir couvrir l’ensemble de nos services. Son caractère langage agnostique nous permet également de prendre le tournant de la vocalisation des services. En effet, Nous souhaitions également pouvoir répondre en plusieurs langues pour répondre à des populations non-francophones et offrir des services publics de qualité pour tous les habitants », explique Menahd Ouchenir, Conseiller Municipal délégué à la ville numérique.

Une solution rapidement adoptée par les habitants de la ville

En l’espace d’un an, le chatbot de SAP est rentré dans le quotidien des habitants de la ville de Rosny-sous-Bois. Ils n’hésitent pas à lui poser des questions impactant leur quotidien : les jours de collecte des poubelles, les transports fonctionnant en période de grève, les services disponibles pendant le confinement ou encore les dates des élections municipales.

« Les habitants de la ville ont rapidement fait du chatbot un outil de leur vie quotidienne : nous comptabilisons maintenant 2 500 utilisateurs uniques par mois, 4,5 messages par utilisateur, un taux de compréhension de 74%, et un taux de précision de 0,878. Pendant la période de confinement, cela nous a permis de maintenir un lien supplémentaire avec les habitants de la ville et de répondre à leurs interrogations. En complément, le chatbot est un atout de communication et pousser les utilisateurs à aller vers les contenus du site. Cela nous permet donc d’aller plus loin dans notre rôle de service public », ajoute Menahd Ouchenir.

Améliorer constamment la solution pour accueillir les futures populations de la façon la plus efficace possible

Avec 300 intentions et 2 700 tournures de questions comprises par le chatbot, la solution proposée par SAP est largement opérationnelle. Toutefois, les équipes communication et événementiel de la mairie analysent constamment les questions posées par les habitants afin d’enregistrer de nouvelles tournures de phrases et de nouveaux sujets pour que l’IA les comprenne de manière optimale par la suite. L’objectif final est maintenant d’arriver à soulager les différents pôles de la mairie en déléguant l’ensemble des questions quotidiennes au chatbot, et ainsi faciliter l’emménagement des nouveaux rosnéens.

L’avantage de cette solution est sa capacité à adresser des périmètres et métiers hétérogènes, et ainsi de répondre à des questions sur un grand nombre de domaines.

« Le résultat de cette intégration à notre site web est très satisfaisant. Nous souhaitons à long terme enrichir notre socle de données technologiques grâce à SAP pour pouvoir nous diriger vers une vocalisation toujours plus sophistiquée », conclue Menahd Ouchenir.

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Source de l’article sur sap.com

Creating a conversational order process

Think about how much faster you could sell or help customers by having a chatbot or virtual assistant handling orders. An order process has certain information that needs to be filled out in order to complete the process. When you are building a bot, this is called slot filling. This guide is a walkthrough on how you create a slot filling flow.

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Slot filling is about collecting certain bits of information from the user before a final response can be given. A typical use-case is to make an order of some kind where certain parameters need to be settled before the order can be placed, for example booking a flight or ordering a pair of shoes.


Source de l’article sur DZONE

It is no question that the future is going to be automated. We have automated self-driving vehicles, voice assistants, call center and text-based bots, and so much more. However, what does it take to bring automation to your business?

The short answer is that it doesn’t take much more than building standard applications if you’re using the right tools.

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Some time ago (think early to mid-nineties), I used to run a BBS. One Christmas, I logged onto another BBS based in Manchester, and they had a "Santa Chat."  I tried it for a while and was so impressed by it that I decided to write my own; it was basically the gift that kept giving. You put this thing on your BBS (basically an Eliza clone) and it records the responses of the unsuspecting users to a text file (or log).

These days there are laws against recording such things, but those were simpler times, and once they realized the joke, everyone was happy, and life went on (albeit at 14.4k bps).


Source de l’article sur DZONE (AI)

Conversation drives sales and this is a well-known fact. For customers, it is important to have someone to ask questions and clarify doubts, someone who could guide them and recommend them the best option. Today, conversations can be automated, and today there is no need to have a physical person attached to each customer. Nowadays, conversational commerce became a fast-growing buzzword and chatbots play a key role in this field. Today, I would like to discuss why chatbots became so popular and why e-commerce and m-commerce companies heavily invest in it.

What Is a Chatbot?

First off, let’s make sure we are on the same page. What is a chatbot? 
A chatbot is a computer program or an artificial intelligence, which conducts a conversation via auditory or textual methods. It simulates how a human would behave in an automatic way, improving the efficiency of the process.


Source de l’article sur DZONE (AI)

This title probably looks contrarian at a glance (so is my last post), but I truly believe we are largely misunderstanding what a natural language interface to our applications should look like. Here are my thoughts on the role of conversation in NLU/P systems.

What Is the Conversation?

Let’s define what we mean by conversation in the context of NLU/P systems. First off, conversation happens between two or more participants (computers talking to themselves at night is outside of the scope of this blog). Second, the conversation is a sequence of two or more sentences that are tightly coupled to each other by their context and time.


Source de l’article sur DZONE (AI)