Technologies


Des plateformes collaboratives assistantes virtuelles?

L’intelligence artificielle dans les solutions collaboratives est un sujet qui passionne et qui nourrit les fantasmes. Pourtant le marché reste très timide, et le terme reste très exagéré, voire inexact. Pour les aspects fonctionnels qui semblent aller au devant des actions du collaborateur, nous parlerons plutôt de Machine Learning. Dans ce cas, c’est l’application elle même qui s’adapte aux habitudes, à l’historique de l’utilisateur pour lui proposer des actions. Autre forme d’intelligence artificielle: les chatbots. Le terme est malheureusement utilisé à tord et à travers par les applications de conversation instantanée pour parfois ne désigner qu’un connecteur basique qui va se contenter de notifier l’activité d’une application distante par l’intermédiaire d’un agent conversationnel. Ne nous y trompons pas, les bots proposés n’ont la plupart du temps aucune conversation. Un véritable chatbot est un produit à part entière, doué de reconnaissance du langage naturel, capable de se connecter à diverses applications pour y réaliser des actions. Il s’agit en théorie d’un assistant personnel virtuel.

Machine Learning

Proposer des outils intelligent reste la spécialité des plus grands, des firmes ayant les épaules pour investir. En effet, la moindre avancée nécessite de gros investissements R&D pour des résultats à prouver sur le terrain. Ce sont donc principalement Google et Microsoft qui petit à petit intègrent des choses sans grandes annonces, n’étant pas sûr de la plus-value?

Dans ce domaine, c’est Google qui semble prendre le plus de risques avec notamment ces fonctions Smart Reply et smart compose pour ses applications mail et tchat. Le moteur de recherche ambitionne de nous faire gagner du temps dans nos conversations en allant au devant de nous. Aujourd’hui les propositions du moteur sont pertinentes (Smart Reply dans Gmail, le reste n’étant encore pas disponible en France), mais le gain de temps est discutable. Ces avancées sont et seront très visibles pour l’utilisateur, mais l’apport semble encore gadget. Il convient cependant d’attendre l’apparition de Smart Compose pour la France.

Chez Microsoft en revanche, c’est plus discret mais peut être plus pertinent pour la productivité. Acteur historique de la création de contenu, c’est logiquement là dessus que la firme va le plus apporter de l’intelligence. D’abord la suite sait catégoriser des contenus ou des images automatiquement, et sait traduire le jargon d’entreprise et les acronymes métier en analysant le contenu. Des avancées peut être moins impressionnantes, mais qui semblent plus efficaces si on pense gain de temps. Google et Zoho commencent également à saupoudrer leur suite bureautique en ligne d’un certain niveau d’intelligence pour accompagner l’utilisateur dans ses créations.

IBM de son côté possède un excellent socle technologique dédié à l’IA (Watson) capable de nombreux domaines d’application. Certains étaient proposés nativement dans leur proposition de chatop Watson Workspace, mais IBM n’a pas souhaité persévérer sur ce marché. Si les technologies IBM sont très prometteuses sur l’IA, elles sont à construire avec eux avec un cahier des charges.

En 2019, le machine learning est encore au stade expérimental. Ce qui est proposé aujourd’hui dans les principales suites collaboratives peut être retiré demain pour essayer autre chose. Des “basiques” vont se mettre en place petit à petit dans toute l’offre du marché quand ils auront fait leurs preuves chez ceux qui veulent bien les expérimenter… Dans ce domaine, il ne suffit pas d’avoir la bonne idée fonctionnelle à ajouter à sa plateforme, le développement du machine learning a un cout important pour un retour sur investissement encore flou.

Chatbots

Les “bots” sont logiquement proposés principalement dans les solutions très conversationnelles, soit Slack, Teams, ou Hangouts Chat par exemple.

Chez Microsoft, une trentaine de bots est proposée nativement. Pour la plupart, il s’agit de connecteurs assez simples, dédiés exclusivement à la solution par laquelle ils ont été développés (Trello, Jira, SurveyMonkey, …. ), certains sont internes à Office 365 sur le même principe (Planner, StaffHub, Forms, … ) pour accéder aux fonctions distantes sans quitter Teams, sachant que souvent, on peut également installer directement l’application dans un onglet, à la convenance du “chef d’équipe”. Il s’agit alors de bots très spécialisés, à la fois sur une solution précise, et des actions précises qu’il faudra expliciter précisément. A noter la présence de Workbot de la solution Workato qui permet de créer des automatismes entre applications (tel Zapier, Workflow, IFTTT, … ), donc d’affiner ses notifications dans le flux de la conversation en provenance de plusieurs applications distantes (inutile alors de multiplier les bots!).  Pour Google, c’est presque le double de bots qui sont proposés nativement. Le constat est cependant le même : presque tous sont dédiés à une solution en particulier pour intégrer les notifications et quelques actions. Et chez Slack, les applications catégorisées “bots” ne sont pas moins de 400! Avec une telle exhaustivité, les bots sont tellement spécialistes qu’on en trouve même un pour commander une pizza. Slack fait bien la chasse à la perte de temps, jusqu’à la question de la pause déjeuner!

Les bots proposés par les chatops peuvent avoir un réel intéret pour interagir avec les autres applications dont on est utilisateur : être notifié d’un mouvement, réaliser une action simple qui ne nécessite pas vraiment le changement d’interface : une tâche terminée dans Asana, une opportunité transformée dans Salesforce, etc. Ces bots savent rendre service mais ne sont pour la plupart par dotés d’intelligence artificielle. Pour une véritable IA capable de comprendre le langage naturel et de répondre à un service demandé, il faut se tourner vers des produits tiers et très souvent payants à connecter à son applicatif quel qu’il soit. Il s’agit alors d’un autre marché d’applications, donc d’une nouvelle expression de besoins.

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