Et alors que les modèles NLU de pointe deviennent rapidement accessible à un plus grand public (grâce aux services cloud qui permettent leur entraînement et déploiement en quelques clics), la vraie problématique est maintenant dans la gestion des données qui propulsent ces modèles à grande échelle, et l’amélioration de la performance des modèle grâce aux données conversationnelles.
HumanFirst permet de créer et de gérer les données d’entraînement pour les modèles de compréhension du langage naturel (“natural language understanding”, ou “NLU”), à une fraction du temps et du coût sinon nécessaire.
Les équipes de produit, machine learning et d’annotation des données utilisent HumanFirst pour centraliser leurs données conversationnelles brutes (à partir des canaux de communication du service clientèle, ventes et produit), les transformer en données d’entraînement, et améliorer en continu la performance de leurs modèles d’intelligence artificielle et de NLU.
Plus de 600 équipes se sont inscrites dans les 6 mois suivant le lancement du Beta HumanFirst, incluant certaines des plus gros call centers et compagnies en fintech, assurance et développement IA.
Développé par l’équipe d’ingénierie produit responsable du succès de PasswordBox (acquis par Intel), HumanFirst est positionné pour propulser les applications à base langage naturel à travers industries et verticaux.
