Vous avez peut-être déjà entendu parler de la façon dont Amazon.com utilise des algorithmes intelligents pour vous suggérer de nouveaux produits, ou comment les sites de médias sociaux font de même pour proposer des publicités ciblées ou pour personnaliser votre flux d’actualités sur les médias sociaux. Pensez aussi aux assistants virtuels, aux voitures autonomes ou à la livraison de colis à l’aide de drones. En réalité l’IA n’est plus quelque chose dont nous parlons comme de l’avenir – de nombreuses applications sont d’ores et déjà présentes, soit déjà déployées ou en cours de test, optimisées et prêtes à se lancer.
Vous trouverez ci-dessous quelques-unes de nos réflexions sur trois possibles mises en oeuvre d’IA dans un intranet d’entreprise. Ces pistes sont susceptibles de guider les futures décisions que nous prendrons pour intégrer des technologies d’IA dans eXo Platform. Mais elles sont également là pour vous donner matière à penser sur le rôle que l’IA peut jouer dans les futures itérations de votre propre digital workplace, quelle que soit la technologie sur laquelle vous vous basez.
Tout d’abord, regardons ce que sont les chatbots. Il s’agit d’un utilisateur virtuel qui simule une conversation avec des vrais utilisateurs humains dans une application de messagerie instantanée. Aujourd’hui, les chatbots sont généralement mis en œuvre par les fournisseurs de logiciels de chat comme Skype ou Slack pour fournir des assistants virtuels ou comme un moyen d’intégrer des logiciels tiers dans un format conversationnel.
Les chatbots sont également proposés aujourd’hui par certains fournisseurs de logiciels d’expérience client B2B qui permettent aux entreprises d’intégrer un chatbot à leurs sites Web pour aider à guider leurs visiteurs.
Certains chatbots peuvent tirer parti d’un moteur d’intelligence artificielle dissimulé sous le capot et leur permettant d’offrir des réponses ou des actions comme la recherche sur le web ou dans une base de connaissances, d’aller chercher des données ou des éclairages avant de les présenter à l’utilisateur qui le demande. La technologie d’apprentissage automatique lui permet d’améliorer la qualité et la pertinence de ses réponses au fil du temps en fonction d’un ensemble de facteurs.
Mais dans le contexte d’un digital workplace, pourquoi vouloir tirer parti de l’IA sous la forme de chatbots?
Deuxièmement, c’est une question de forme: l’IA est intrinsèquement complexe. Mais elle est censée rendre la vie plus facile aux utilisateurs finaux afin que leur expérience soit aussi simple que possible. Les chatbots sont une bonne forme d’UX pour puiser dans l’IA parce qu’ils sont conversationnels et s’appuient sur un langage naturel. Il n’y a pas des tas de boutons ou de formulaires exposés à l’utilisateur, mais simplement une personne virtuelle avec qui vous pouvez discuter naturellement.
C’est pourquoi eXo Platform n’est pas juste un réseau social en soi, mais un ensemble d’applications collaboratives (espaces, documents, chat, wiki, tâches, forums, calendrier, gestion de contenu, etc.) bien intégrées entre-elles, mais au sein d’une expérience utilisateur désormais bien familière de réseau social.
Pour voir ce que l’IA peut apporter à cette expérience, observons comment les algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique sont exploités aujourd’hui dans les principaux sites de réseaux sociaux et les applications de messagerie, et comment cela pourrait se traduire dans un intranet social privé.
Dans le modèle d’un intranet collaboratif promu par eXo, le réseau social et les fils de discussion ne sont pas nécessairement l’endroit où le travail réel s’effectue, mais plutôt des interfaces avec la base de connaissances. Ce défi y est donc moins critique. Néanmoins, nous voyons bien la valeur de mettre en avant intelligemment des informations pour les utilisateurs sur la base d’une compréhension cumulative de leur comportement à l’intérieur de la plate-forme. Par exemple, les utilisateurs qui peuvent être membres de plusieurs espaces de travail, mais qui sont plus actifs dans un petit nombre d’entre eux, peuvent avoir besoin que leurs flux d’activité mettent en évidence les informations provenant de ces quelques sources.
Autre chose que font très bien les sites de médias sociaux, ce sont les suggestions intelligentes. La publicité ciblée de Facebook ou les suggestions d’offres d’emploi de LinkedIn en sont des exemples. Dans un intranet collaboratif, nous pouvons voir la valeur que la couche sociale peut apporter à l’expérience collaborative en:
D’autres possibilités et cas d’utilisation peuvent impliquer des méthodes pour exploiter l’intelligence collective et le crowdsourcing des connaissances au sein d’une organisation. Par exemple, imaginons un système de questions-réponses alimenté par une IA qui soumettrait automatiquement de nouvelles questions aux membres de l’entreprise en fonction de leurs domaines d’expertise et / ou de leurs contributions antérieures. Elle pourrait alors proposer à l’utilisateur la meilleure réponse obtenue et ensuite apprendre en continu comment l’utilisateur juge les réponses utiles afin de mieux répondre aux futures questions similaires.
Un autre domaine qui peut sûrement bénéficier de l’intelligence artificielle est la recherche en entreprise. S’assurer que les utilisateurs peuvent effectuer des recherches dans l’ensemble de la connaissance disponible à l’échelle de l’organisation et trouver presque toujours ce qu’ils recherchent facilement est délicat. Il n’y a guère de solution magique et universelle pour tout cela, malgré ce que le marketing pourrait prétendre sur le sujet.
Dans le contexte d’une base de connaissances collaborative, les améliorations possibles concernent des suggestions intelligentes et la hiérarchisation des résultats de recherche en fonction de facteurs tels que le contenu que les utilisateurs consomment le plus, les résultats des recherches antérieures similaires effectuées par d’autres utilisateurs et quels résultats ils ont éventuellement fini par accepter, le comportement passé ou les habitudes de collaboration / profil de l’utilisateur, etc.
Dans l’ensemble, pour tirer parti des technologies d’IA sur un intranet collaboratif, nous pouvons noter ce qui suit: