--- sourceDocument: Xanadu Activer AI sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/xanadu/intelligent-experiences Release : - xanadu ft:locale : - fr-FR ft:publication_title : - Xanadu Activer AI ft:clusterId : - platai bundleId : - platai workflow : - Platform --- # Former et essayer votre modèle NLU # Former et essayer votre modèle NLU {#ariaid-title1} * Rversion finale: Xanadu * * Mis à jour 1 août 2024 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 3 minutes de lecture Formez et essayez votre modèle de manière itérative afin que ses intentions et ses entités soient validées, compilées et enregistrées dans votre modèle. ## Avant de commencer * Assurez-vous que le module d'extension - Core, Console NLU le module d'extension et Intelligence prédictive le module d'extension Console NLU sont tous installés et activés. * Créez un NLU modèle. Pour plus d'informations, consultez [Création de modèles](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MQn3TIvUrwAUgykFu2W2ew "La création de modèles est la première étape pour tirer parti de Compréhension du langage naturel (NLU) dans vos instances. Créez des modèles pour Agent virtuel et Recherche IA dans le Console NLUfichier ."). * Créez une ou plusieurs NLU intentions et leurs entités associées pour votre modèle. Pour plus d'informations, consultez [Intentions NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/B2L42onJ~74jIrUqkbJ7MA "Les intentions pilotent les réponses de vos modèles en faisant correspondre une action système aux entrées de l’utilisateur. Les modèles avec de bonnes intentions aident Agent virtuel et recherchent répondent à vos utilisateurs avec précision."). * Si un énoncé fait référence à une source de vocabulaire de table, assurez-vous que la source a été synchronisée afin que ses valeurs soient disponibles pour votre modèle. Pour en savoir plus, voir [Synchroniser une source de vocabulaire de table](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bSdC7wEeQhlURQlGbBx69g "Synchronisez les sources de vocabulaire de votre table pour obtenir les derniers changements apportés à la ServiceNow table source. La synchronisation de vos sources de vocabulaire garantit que vos NLU modèles disposent des valeurs les plus récentes lors de la prédiction des intentions."). * Rôle requis : nlu_editor, nlu_admin ou admin. L'éditeur NLU doit être affecté au modèle. {#test-train-nlu-model__ul_j5d_thp_zhb} ## Pourquoi et quand exécuter cette tâche La formation de votre modèle enregistre toutes les modifications que vous avez apportées au contenu et vérifie les conflits ou les erreurs. La formation permet également de publier un modèle. Après la formation, vous pouvez essayer votre modèle en saisissant manuellement des énoncés individuels pour voir quelles intentions sont prévues. Remarque : Pour exécuter un test de votre modèle par rapport à une liste d'énoncés de test, reportez-vous à la section [Tester et publier votre modèle](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GKRdgKWU9cuNZ4w4D9fNgg "Évaluez les performances de votre NLU modèle afin d’identifier les domaines à améliorer. Publiez ensuite votre modèle pour le rendre disponible à d’autres applications telles que Agent virtuel."). Les réponses en cours de conversation des actes de dialogue ne peuvent pas être essayées ou testées dans Console NLU. Dans cet exemple de scénario, vous avez déjà créé suffisamment de contenu de modèle en ajoutant des intentions, des énoncés, des entités et leurs annotations associées. En suivant l'exemple de procédure, vous commencez par former votre NLU modèle. Ensuite, vous essayez votre modèle en saisissant manuellement des énoncés afin de pouvoir vérifier les résultats de prédiction et les scores de confiance. ## Procédure 1. Accédez à la ToutConsole NLUModèles. L'onglet Agent virtuel s'ouvre par défaut. 2. Sélectionnez l'onglet de l'application de votre modèle, puis sélectionnez son nom. 3. Dans l'onglet Détails du modèle de la vue d'ensemble du modèle, assurez-vous qu'il y a suffisamment de contenu dans les intentions, les entités et le vocabulaire. 4. Sur la carte Créer et former votre modèle sur la vue d'ensemble du modèle, sélectionnez Phase d'affichage. 5. Lorsque la phase Créer et former votre modèle s'ouvre, assurez-vous que l'onglet Former le modèle est sélectionné. Résultat: L'onglet Former le modèle affiche la dernière fois que le modèle a été formé et résume également les changements de contenu depuis la dernière formation, le cas échéant. 6. Cliquez sur le bouton Former . Résultat: Le système affiche une barre de progression pendant l'entraînement. Lorsque vous avez terminé, le système affiche l'une des deux recommandations suivantes : * Lorsque moins de 60 % des intentions du modèle sont couvertes dans le jeu de tests par défaut, le système recommande d'ajouter d'autres énoncés de test. Consultez [Création et gestion de jeux de tests](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MEaDOi_s2K97QT3ssxHb3A "Utilisez le jeu de tests par défaut de votre NLU modèle pour tester les performances et la précision du modèle. Gérez votre jeu de tests dans le temps en générant ou en mettant à jour son contenu dans le Console NLUfichier ."). * Lorsque plus de 60 % des intentions du modèle sont couvertes dans le jeu de tests par défaut, le système recommande de procéder au test. Consultez [Tester et publier votre modèle](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GKRdgKWU9cuNZ4w4D9fNgg "Évaluez les performances de votre NLU modèle afin d’identifier les domaines à améliorer. Publiez ensuite votre modèle pour le rendre disponible à d’autres applications telles que Agent virtuel."). {#test-train-nlu-model__ul_nfk_lf1_hwb} 7. Pour essayer manuellement des énoncés individuels, sélectionnez l'onglet Essayer le modèle . 8. Dans le champ de texte sous Entrez un énoncé à tester, tapez un énoncé et sélectionnez OK. ## Résultats Dans cet exemple, vous avez saisi Je dois mettre à jour mon adresse personnelle comme énoncé pour essayer. 1. Le système affiche le seuil de confiance du modèle, qui est de 76 % dans cet exemple. 2. Sous Prédiction(s) supérieure(s), le système affiche toutes les intentions qui ont été prévues avec un score de confiance supérieur au seuil. 3. Dans l'exemple, l'intention UpdateAddress est prédite avec un score de confiance de 97 %, ce qui est supérieur au seuil de 76 %. {#test-train-nlu-model__ol_i1b_ms1_hwb} Les résultats du modèle d'essai affichent également des icônes de pouce vers le haut et vers le bas pour vous permettre de fournir des commentaires. Pour plus d'informations, consultez [Commentaire du panneau de test](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/dbh_4go4AooBFuxz8W3i6w "Lorsque vous testez votre NLU modèle dans la section Essayer le modèle du panneau de test, utilisez cette fonctionnalité pour fournir des commentaires sur les prédictions d’intention du modèle."). ## Que faire ensuite * Continuez à essayer différents énoncés pour vérifier que vos mises à jour du contenu du modèle sont efficaces. Consultez [Comparer les versions brouillon et publiée de votre modèle NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/vEYZImf9PNYw~vwgZtJW8A "Comparer un brouillon de modèle formé Compréhension du langage naturel (NLU) à sa version publiée la plus récente. Testez et examinez les changements pour vous assurer que votre modèle brouillon aura des performances accrues."). * Pour tester votre modèle par rapport à une liste d'énoncés de test, utilisez son jeu de tests par défaut dans la [Tester et publier votre modèle](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GKRdgKWU9cuNZ4w4D9fNgg "Évaluez les performances de votre NLU modèle afin d’identifier les domaines à améliorer. Publiez ensuite votre modèle pour le rendre disponible à d’autres applications telles que Agent virtuel.") phase ou accédez à [Test de lot pour modèles multiples](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/qAoDdsXH6LnCn7oQXMQvYQ "Testez plusieurs Compréhension du langage naturel modèles (NLU) par rapport à un grand nombre d’énoncés pour évaluer les performances des modèles. Ajoutez des jeux de tests, testez plusieurs modèles et affichez les résultats des tests."). * Pour ajuster le seuil de confiance du modèle, utilisez l'onglet Paramètres sur la page de vue d'ensemble du modèle. Pour plus d'informations, consultez [Paramètres du modèle NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/waun3_tJ9lVtdIglpE4azA "Modifiez le nom, la description ou le seuil de confiance de votre NLU modèle sur la page Paramètres de la vue d’ensemble du modèle."). * Si vous êtes satisfait des résultats de vos tests, [publiez votre modèle NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/geLDf1uXMFE8o4fBDRNudQ "Publiez votre Compréhension du langage naturel modèle (NLU) pour l’activer et le rendre disponible pour une utilisation dans d’autres applications qui consomment NLU."). {#test-train-nlu-model__ul_x14_dzx_g3b}