Validation avec intervention humaine

Vue d'ensemble (Overview)

L’intervention humaine dans la boucle (HITL) dans Communications Mining est conçue pour prendre en charge la prise de décision opérationnelle lorsque la confiance du modèle est insuffisante, tout en préservant l’intégrité des données d’entraînement du modèle.

Dans une automatisation de production, le modèle est utilisé pour classer les communications entrantes en temps réel. Lorsque le modèle ne peut pas prédire de manière fiable les libellés corrects, l'automatisation fait temporairement appel à un utilisateur humain pour valider ou corriger la prédiction afin que le processus métier puisse se poursuivre sans interruption.

Il est important de faire la distinction entre les éléments suivants :

• Validation opérationnelle effectuée par les utilisateurs finaux dans Action Center.
• Entraînement et maintenance des modèles que les entraîneurs de modèles effectueront ultérieurement.

La validation HITL garantit les éléments suivants :

• L'automatisation peut continuer immédiatement en utilisant des libellés corrigés.
• La communication est gérée correctement du point de vue commercial.

Cependant, la validation HITL ne réentraîne pas ou ne met pas directement à jour le modèle. Au lieu de cela, les communications qui ont requis une intervention humaine sont explicitement marquées comme exceptions, permettant aux entraîneurs de modèles de les examiner et de les annoter ultérieurement de manière contrôlée dans le cadre d’un processus de maintenance continue du modèle, c’est-à-dire l’entraînement des exceptions.

Cette séparation garantit :

• Données d’entraînement cohérentes et de haute qualité.
• Protection contre les annotations incomplètes ou biaisées.
• Amélioration continue du modèle sans impact sur les performances de l'automatisation en direct.

Workflow

1. Le Robot récupère les communications du flux.
2. Le Robot évalue la confiance du modèle.
3. Si le niveau de confiance est inférieur au seuil, une validation est requise.
4. Une tâche de validation est créée dans Action Center. Pour plus de détails, consultez la section Créer une tâche de formulaire.
5. Le contenu de la communication et les libellés prévus sont présentés à un utilisateur humain.
6. L'humain valide ou corrige les libellés dans Action Center.
7. Ces corrections sont utilisées uniquement pour le traitement en aval, et non pour l’entraînement du modèle.
8. Le Robot balise la communication comme exception via l’API. Cela signale le message qui sera examiné ultérieurement par les entraîneurs de modèle. Pour plus de détails, consultez Marquer une exception.
9. Le Robot continue de traiter immédiatement. La communication n’est pas traitée par le flux.
10. Les libellés corrigés sont appliqués à des fins opérationnelles, par exemple, un téléchargement vers Communications Mining ou des systèmes en aval.
11. Plus tard, l’entraîneur du modèle examinera l’exception. L’entraîneur annote correctement le message dans Communications Mining. Ces annotations pourront être incluses dans les futurs cycles d’entraînement.

Remarque :

Les corrections de validation apportées dans Action Center ne réentraînent pas ou ne mettent pas automatiquement à jour le modèle.