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Un matin, une dirigeante très occupée arrive au travail à la hâte. Sans prévenir, elle demande à son assistant « ces diapositives », se précipite dans son bureau et ferme la porte. Mais attendez, se dit l'assistant, quelles diapositives ?
Sa patronne ne lui a pas dit précisément ce qu'elle cherchait, mais, en bon assistant, il devrait avoir une idée de ce qu'elle veut, même sans aucun contexte. S'il ne parvient pas à deviner quelle présentation elle avait en tête, il devrait au moins être capable de proposer une poignée de possibilités.
Il commence à réfléchir. Pourrait-elle vouloir les diapositives de l'une des réunions auxquelles elle assiste aujourd'hui ? Il consulte son agenda. Elle a sa réunion mensuelle avec l'équipe de Recherche et Développement à 11 h, et le directeur R&D doit présenter quelques diapositives. Cela pourrait être ça. À 13 h, elle a une réunion avec des investisseurs, où elle aura besoin du pitch deck. Voilà un candidat plausible. Mais elle a aussi une réunion commerciale plus tard dans l'après-midi, et elle collabore avec son chef de produit sur une présentation commerciale. Cela pourrait être ça également. Compte tenu de tout ce qu'il sait sur le contexte et les besoins de sa patronne, il est en mesure de proposer quelques possibilités raisonnables quant à savoir quelles étaient « ces diapositives ».
Ce n'est qu'une journée ordinaire dans la vie d'un bon assistant « humain ». Ils doivent connaître la vie professionnelle de leurs patrons, les préférences de leurs patrons et la manière dont leurs patrons formulent leurs demandes. On attend aussi d'eux qu'ils comprennent des requêtes mal articulées et qu'ils anticipent les besoins avant même que ceux-ci ne soient explicitement exprimés.
Alors, si nous exigeons déjà ce niveau de performance de la part des assistants humains, pourquoi nos attentes envers un assistant de travail basé sur l'IA devraient-elles être inférieures ? Au contraire, il existe des limites à ce qu'un assistant humain peut anticiper des besoins de son patron — des limites qui ne contraignent pas nécessairement les assistants de travail IA.
Un assistant humain, par exemple, ne saura pas que sa patronne regardait hier soir une présentation d'intégration destinée aux ingénieurs nouvellement recrutés et qu'elle cherche désormais les diapositives de cette présentation. Ou que, plus tôt ce matin, dans un message privé Slack, elle a promis à un collègue de relire ses diapositives, et que ce collègue vient justement de les lui partager. Les récentes avancées dans BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) et d'autres technologies de deep learning permettent de comprendre le contenu des messages Slack et des documents à un niveau où les assistants de travail IA commencent à faire preuve de capacités surhumaines. Ce n'est pas seulement une aspiration future ; des entreprises comme Glean le font dès maintenant.
Un assistant personnel pour chaque personne de l'entreprise
L'IA peut fournir un assistant personnel non seulement aux dirigeants d'une entreprise, mais à chaque employé, quel que soit son poste. Si un designer du bureau de Palo Alto et un ingénieur du bureau de Bangalore demandent tous les deux au système de leur montrer « ces diapositives » au même moment, alors l'IA devrait comprendre suffisamment le contexte de ces deux requêtes pour présenter au designer et à l'ingénieur des jeux de diapositives pertinents pour chacun d'eux individuellement.
Les cas où la personnalisation fait une différence significative ne sont pas difficiles à trouver. Supposons que vous soyez un nouvel employé qui débute dans une entreprise. Lorsque vous demandez à votre assistant de travail IA de vous aider avec votre « intégration », vous attendez de l'assistant qu'il comprenne que vous occupez un poste particulier au sein d'une équipe particulière dans un département particulier. Vous voulez que l'assistant vous trouve des documents adaptés à votre situation. En tant qu'ingénieur, vous pourriez avoir accès aux documents d'intégration de plusieurs équipes d'ingénierie. Vous pourriez même avoir accès aux documents d'intégration d'autres départements, comme le produit et les ventes. Mais il ne serait pas approprié que l'assistant vous présente une sélection aléatoire de tous les documents d'intégration auxquels vous avez accès. Il devrait faire preuve de discernement pour vous montrer ce dont vous pourriez réellement avoir besoin. En même temps, il devrait être assez intelligent pour comprendre votre intention si vous demandez plutôt des « documents d'intégration des ventes ».
Les grandes entreprises disposant de bureaux partout dans le monde présentent des défis et des opportunités uniques en matière de personnalisation. Un employé du bureau d'Irlande pourrait rechercher « avantages sociaux » et s'attendre à trouver des documents et des informations complètement différents de ceux attendus par un employé du bureau de Pékin. De même, un employé américain recherchant un « calendrier des jours fériés » pourrait s'attendre à voir les documents relatifs aux jours fériés nord-américains mieux classés que ceux concernant les jours fériés d'ailleurs.
Il n'existe pas deux personnes qui effectuent le même travail, aient les mêmes besoins et découvrent les mêmes ressources au même moment ; un assistant de travail IA incapable d'adapter son comportement aux besoins de chaque utilisateur est donc tout simplement inenvisageable. Même pour un seul utilisateur, on s'attend à ce que les interactions avec un assistant évoluent au fil du temps. Si vous revenez d'une semaine de vacances et demandez à l'assistant ce que vous avez manqué, alors la réponse doit être personnalisée — non seulement pour vous, mais pour vous et votre retour de ces vacances précises à cet instant exact.
La personnalisation ne peut donc pas être une réflexion après coup dans la conception d'un assistant de travail IA. Elle doit être un composant central du système. Chez Glean, nous avons adopté cette conviction dès le départ et avons constaté qu'elle était la clé pour fournir les résultats les plus pertinents à nos utilisateurs.
