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Comment l'intelligence artificielle améliore la recherche sur l'expérience utilisateur
Comment l'intelligence artificielle améliore la recherche sur l'expérience utilisateur
L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans ces processus de recherche sur l'expérience utilisateur (UX) a le potentiel de changer la façon dont les décisions de conception importantes sont prises.
Dans la recherche sur l'expérience utilisateur, l'intelligence artificielle s'est avérée être un outil puissant pour mieux comprendre les besoins des utilisateurs et rationaliser les processus, ce qui permet d'obtenir des conceptions plus conviviales.
Cet article explorera sept façons principales par lesquelles l'intelligence artificielle peut améliorer activement les méthodes de recherche sur l'expérience utilisateur.
1. Analyse automatique des données
L'une des contributions importantes de l'intelligence artificielle dans la recherche sur l'expérience utilisateur réside dans l'analyse automatique des données. Grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique, de grandes quantités de données utilisateur peuvent être rapidement traitées pour découvrir des modèles, des tendances et des informations précieuses potentielles. Cette approche réduit non seulement le temps d'analyse, mais permet également aux chercheurs de se concentrer sur l'interprétation des résultats des données et sur la génération de recommandations concrètes.
Supposons qu'une plateforme de commerce électronique envisage d'utiliser l'intelligence artificielle pour analyser les interactions des clients. En traitant de grandes quantités de données avec des algorithmes d'apprentissage automatique, la plateforme peut identifier les modèles d'achat, les préférences et les questions fréquemment posées. Cette analyse automatisée contribue à accélérer le processus de prise de décision, permettant aux équipes chargées de l'expérience utilisateur d'améliorer rapidement l'expérience d'achat en ligne.
2. Prédiction du comportement des utilisateurs
Les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent prédire le comportement des utilisateurs sur la base de données passées, permettant aux chercheurs UX de mieux comprendre le comportement et les préférences des utilisateurs. En obtenant des informations sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec les interfaces numériques, les chercheurs peuvent optimiser les conceptions pour répondre aux expériences souhaitées des utilisateurs et améliorer la convivialité globale et la satisfaction des utilisateurs.
Dans le domaine du développement d'applications mobiles, l'intelligence artificielle joue un rôle clé, qui prédit le comportement des utilisateurs. Grâce à une analyse approfondie des données historiques des utilisateurs, ce type de système peut prédire avec précision quelles fonctions les utilisateurs sont susceptibles d'utiliser, aidant ainsi les développeurs à concevoir les interfaces d'application plus efficacement et à offrir une expérience plus intuitive et plus attendue par l'utilisateur.
3. Personnalisation améliorée de l'expérience utilisateur
L'intelligence artificielle permet une personnalisation dynamique du contenu en personnalisant les interfaces utilisateur en fonction des préférences personnelles, du comportement et des données démographiques. À l’aide de modèles d’apprentissage automatique, les chercheurs UX peuvent créer des expériences personnalisées qui trouvent un écho auprès des utilisateurs, augmentant ainsi l’engagement et la satisfaction. De plus, les algorithmes de personnalisation peuvent ajuster l'interface en temps réel, garantissant ainsi aux utilisateurs de recevoir du contenu et des fonctionnalités adaptés à leurs besoins.
Imaginez une plateforme d'information en ligne utilisant l'intelligence artificielle pour personnaliser le contenu pour chaque utilisateur. En fonction des habitudes de lecture, des préférences et des données démographiques, la plateforme adapte dynamiquement son interface pour afficher des articles, des sujets et des formats qui correspondent aux intérêts de chaque utilisateur, offrant ainsi une expérience hautement personnalisée.
4. Analyse des sentiments des commentaires des utilisateurs
L'analyse des sentiments par intelligence artificielle analyse les données textuelles pour localiser avec précision l'humeur et le ton émotionnel de l'utilisateur. Cela permet aux chercheurs de comprendre les besoins et les problèmes des clients d’une nouvelle manière, créant ainsi de meilleures expériences utilisateur.
Par exemple, une plateforme de support client qui utilise l'intelligence artificielle pour analyser les retours des utilisateurs. Les algorithmes d'analyse des sentiments décodent les informations client pour identifier non seulement les questions posées, mais également le ton émotionnel. Cette information permet aux équipes d'assistance de répondre avec empathie et de résoudre les problèmes plus efficacement.
5. Traitement du langage naturel dans les entretiens avec les utilisateurs
Le traitement du langage naturel est une branche spécialisée de l'intelligence artificielle qui est efficace dans le traitement du langage humain. Cette technique polyvalente est inestimable pour analyser les données des utilisateurs extraites d’entretiens ou de réponses à des enquêtes ouvertes. En tirant parti de la PNL, les chercheurs peuvent mieux comprendre les pensées, les émotions et les perceptions des utilisateurs, ce qui se traduit par une compréhension approfondie de l'expérience utilisateur.
Pensez à réaliser des entretiens utilisateurs pour un assistant virtuel à commande vocale. Les algorithmes PNL analysent les transcriptions des entretiens pour extraire des informations subtiles sur la façon dont les utilisateurs expriment verbalement leurs préférences et leurs frustrations. Cette compréhension approfondie guide le développement d’interfaces conversationnelles plus naturelles et intuitives.
6. Suivi oculaire et reconnaissance faciale
Le logiciel de suivi oculaire peut analyser le regard de l'utilisateur et fournir des informations sur l'attention et la compréhension visuelles. La technologie de reconnaissance faciale peut capturer les réponses émotionnelles des utilisateurs lors des interactions, fournissant ainsi des informations précieuses sur l’impact émotionnel des éléments de conception.
Imaginez un laboratoire d'utilisabilité équipé d'un système de suivi oculaire IA pendant les tests de sites Web. Les chercheurs ont examiné des modèles visuels en temps réel pour comprendre sur quoi les utilisateurs concentraient leur attention. De plus, la technologie de reconnaissance faciale capture les expressions subtiles, révélant les émotions des utilisateurs lorsqu’ils naviguent sur un site Web et aide à affiner la résonance émotionnelle des éléments de conception.
7. Prototypage prédictif
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent étudier attentivement les succès et les échecs des conceptions passées et extraire des leçons précieuses de ces expériences. Grâce à ces connaissances accumulées, ces algorithmes peuvent recommander intelligemment des améliorations pour les futurs prototypes. Cette capacité prédictive permet aux chercheurs et aux concepteurs d’éviter les pièges potentiels et de créer des produits ayant une plus grande probabilité de succès sur le marché.
Pensez à une équipe de développement de logiciels utilisant l'intelligence artificielle pour analyser le succès des fonctionnalités précédentes de l'application. Les algorithmes d'apprentissage automatique identifient les modèles liés à l'engagement et à la satisfaction des utilisateurs. Forte de ces informations, l'équipe a intelligemment incorporé des éléments de conception dans de nouveaux prototypes qui correspondaient aux préférences des utilisateurs, réduisant ainsi le risque de faux pas de conception.
Quel est l'avenir de la recherche UX ?
L'intégration de l'intelligence artificielle dans la recherche sur l'expérience utilisateur marque une étape importante vers un processus de conception plus efficace, axé sur les données et centré sur l'utilisateur. En automatisant l'analyse des données, en prédisant le comportement des utilisateurs, en personnalisant les expériences et en utilisant des technologies avancées comme la PNL et la reconnaissance faciale, les chercheurs UX peuvent obtenir des informations sans précédent sur les interactions des utilisateurs.
À mesure que l’intelligence artificielle continue d’évoluer, elle continuera probablement à façonner les expériences numériques. L'utilisation de ces techniques permet aux chercheurs UX d'aider les équipes à créer des conceptions qui dépassent les attentes des utilisateurs.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
