Utiliser l'IA pour gérer nos emplois du temps

Temps de lecture : 4 minutes

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Doodle Content Team

Mise à jour : 21 juin 2023

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Comment l'IA dans nos poches nous aidera à être des humains plus efficaces

Planifier des réunions : une tâche que les humains peuvent trouver fatigante et frustrante. Le type de travail qui devrait être robotisé. C'est une grande partie de la mission de Doodle, et le chatbot Meekan est là pour aider à la réaliser. Avec sa patience angélique et sa rapidité ravageuse, la tâche de programmer des réunions délicates est sur le point de devenir le seul domaine de l'IA. Tout être humain moderne se doit de connaître un peu l'IA. Dans cet article, nous partageons quelques-unes de nos idées sur la façon dont l'IA peut réellement travailler pour et avec les humains. Nous parlerons également des défis uniques auxquels l'IA doit faire face pour être plus efficace, des parties de l'IA qui s'accordent avec la pensée humaine et de ce qui devient un message d'erreur. Et nous verrons comment l'IA dans nos poches commence à s'intégrer véritablement dans notre vie quotidienne.

Commençons par un léger bémol (mais ça va s'arranger) : à l'heure actuelle, dans le monde du travail et de l'organisation de la vie personnelle, de nombreuses applications proposent de nous aider à gérer nos emplois du temps. L'objectif de la technologie a toujours été d'optimiser l'utilisation de notre temps et la productivité humaine. Et pourtant, les frustrations liées à la technologie sont encore trop fréquentes, surtout lorsqu'il s'agit de synchroniser non seulement nos propres calendriers, mais aussi ceux de toute une équipe. Alors, que se passe-t-il ?

Les deux principaux défis que l'IA doit surmonter pour vraiment aider les humains

Deux défis majeurs, propres à l'IA, se détachent lorsqu'il s'agit d'automatiser la planification. Les deux principaux défis sont :

Ainsi, l'IA arrive en miettes, sous la forme d'une colonie de systèmes isolés qui ne collaborent ensemble qu'occasionnellement. Il n'existe pas de "monde unique" de l'IA. C'est un problème pour une IA qui essaie d'aider un groupe de personnes à organiser une réunion.


Voici comment l'IA travaille déjà pour vous tous les jours.

Prenez un peu de recul pour contempler le nombre de choses que l'IA fait pour nous en une journée : l'application Plans peut nous guider vers le lieu de notre travail dans n'importe quelle ville. Elle nous aide à savoir quels métros prendre, ou quel chauffeur demander pour venir nous chercher. La liste des applications quotidiennes de l'IA ne cesse de s'allonger.

Il s'agit d'une multitude de petites pièces et de tâches individuelles dans lesquelles l'IA est employée. Chacune de ces applications est la propriété d'une agence, d'une entreprise ou d'une plateforme de mise en réseau différente. Ainsi, Google Agenda appartient à Google, tandis que l'on se connecte à Tinder via Facebook. Mais c'est maintenant que ça devient intéressant.

Dans le passé, l'une des principales sources de frustration liée à la technologie était qu'à moins que les utilisateurs ne soient sur la même plateforme, il n'y avait aucun moyen pour leurs appareils de collaborer. Mais à mesure que le monde du travail avance dans l'ère de l'industrie 4.0, cette incapacité à se synchroniser est devenue un obstacle majeur à notre productivité.

De nos jours, les gens utilisent des applications pour toute une forêt de petites tâches. De plus en plus profondément, nous intégrons désormais l'informatique dans tous les aspects de notre vie. Cela se traduit par des collaborations entre des groupes de personnes ainsi que des groupes d'appareils - et l'IA de ces appareils.

Personne ne peut supposer que chaque individu a le même type de calendrier. Le défi pour une IA de programmation est donc de faire en sorte que les calendriers de cinq personnes, par exemple, se parlent entre eux. En relevant le défi de la "condition distributive de l'intelligence artificielle", on pourrait débloquer la productivité humaine 4.0.

Meekan, le chatbot de Doodle, est prêt à relever le défi de la dispersion de l'IA dans toute une série d'applications individuelles, fournies par toute une série de fournisseurs concurrents, ce qui crée un tel défi pour la planification automatisée.

Cela couvre donc l'aspect de la nature distributive de l'IA.

Le deuxième défi consiste à comprendre le langage humain sans trop d'accrocs.

Voici comment l'IA apprend le langage humain.

Lorsqu'il s'agit de former l'IA à l'utilisation humaine du langage, le diable se cache dans les détails. Si le ton de quelqu'un est sarcastique, un autre humain le comprendra (avec un peu de chance) - mais l'IA prendra les choses au premier degré et suivra un chemin étrange de logique formelle et de ridicule. Si, au cours d'une conversation, un humain s'écarte brièvement du sujet, comme c'est naturel, ou si la conversation est parsemée de doubles sens, ou encore si quelqu'un parle en métaphores : tous ces canaux peuvent conduire l'IA à un dysfonctionnement.

À moins, bien sûr, qu'elle ne sache distinguer les différents tons de l'expression humaine. Le ton peut être informatif, sarcastique, dramatique, humoristique, factuel, etc.

C'est un fait peu connu, mais les entreprises placent des centaines et des milliers de techniciens dans des centres de données partout dans le monde, afin d'améliorer la précision sémantique de l'IA. Chaque mot possède un nuage sémantique de significations primaires et secondaires possibles - pensez aux nombreuses utilisations du mot "bras". Mais là, c'est fascinant : Un technicien en nuage sémantique marquera chaque mot avec les nombreuses nuances de son sens. Les techniciens du nuage sémantique analysent les expressions humaines, afin de montrer à l'IA comment nous, les humains, modulons notre ton.

Il s'agit d'une opération complexe et à grande échelle, car les développeurs visent à créer une IA capable de comprendre réellement la façon dont les humains communiquent, indirectement, obliquement, latéralement, et de naviguer sans effort dans la tapisserie infiniment fine de l'expression linguistique humaine.

Nous voulons que l'IA soit intégrée, et non séparée de nous-mêmes.

Les chatbots IA tels que Meekan ou les assistants numériques tels que Siri ou Alexa sont formés pour ignorer tout ce que nous disons jusqu'à ce qu'ils détectent quelque chose pour lequel ils pourraient nous aider. La raison pour laquelle nous devons dire "Siri, ouvre Tinder" est que le mot "Siri" fonctionne comme un bouton "on", pour l'activation de Siri. Il en va de même pour un courriel dans lequel vous pourriez mettre en copie un assistant numérique de programmation.

Dans ce cas, nous, les humains, sommes formés pour commander l'IA, mais l'objectif est de faire en sorte que l'IA réponde à nos besoins de manière intuitive, sans que les humains aient à apprendre comment la faire fonctionner. L'objectif est d'intégrer l'IA dans nos communications numériques de manière transparente, utile et pratique, et d'éviter tout malentendu robotique stupide.

Mais les malentendus sont préprogrammés, si vous me permettez ce jeu de mots. Il est difficile d'enseigner le bon sens à l'IA si l'on ne sait pas ce qu'est le bon sens. Personne ne sait ce qu'est le bon sens, même si tout le monde pense le savoir. Les philosophes ne se sont jamais mis d'accord sur une manière solide de définir le bon sens. Il est impossible de mesurer le bon sens. Nous sommes donc coincés pour un moment avec un défi majeur pour former l'IA à comprendre réellement ce que les humains veulent dire quand ils parlent.

Cela couvre le deuxième grand défi de l'IA mentionné au début, à savoir la compréhension du langage. Les deux problèmes clés dont nous avons discuté ici ont été : le langage et la nature distributive des applications de l'IA.

Un moment unique dans l'histoire de la technologie

Développer un programme d'IA capable de bien planifier des réunions est un défi que de nombreux développeurs qualifient encore d'"impossible". Mais de manière cruciale, nous nous trouvons aujourd'hui à un moment de l'histoire où les conditions sont réunies pour l'émergence de nouvelles applications en IA. Selon le blog wecognize, les trois principales conditions préalables sont les suivantes :

IA ou science-fiction ?

Au cours des deux dernières années, le secteur de l'intelligence artificielle a connu une véritable explosion et une multitude de nouvelles entreprises. Des "visionnaires" autoproclamés fondent leur compréhension de l'IA sur la science-fiction, ce qui ne correspond pas à la réalité de l'état actuel de l'IA.

Elle ne correspond pas non plus à l'avenir de l'IA. La science-fiction nous a montré des robots dotés d'une intelligence artificielle de niveau humain, destinés à déconcerter des publics naïfs. Mais ce type de naïveté s'est estompé et, de nos jours, les gens sont beaucoup trop méfiants, déclinistes, post-enthousiastes et habitués à la technologie et à l'innovation. Nous ne sommes plus émerveillés par une histoire de robots androïdes tombant amoureux d'humains. Mais ce qui peut vraiment étonner certains d'entre nous, c'est une IA qui planifiera toutes nos réunions avec une intuition correcte.

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