Qu’est-ce que Clippy peut nous apprendre sur l’Intelligence Artificielle ?

Un texte de Nupoor Jalindre, assistante de recherche à la maîtrise chez SAS, qui travaille sur les recherches utilisateurs au sein de l’équipe de conception de documents.

Le saviez-vous, les trombones ont une journée qui leur est dédiée. Chaque 29 mai nous célébrons le #NationalPaperclipDay ! Une attention bien méritée pour ces petites tiges de métal pliées qui nous aident à ne pas perdre nos papiers et à rester bien organisés. Mais savez-vous qui d’autre mérite qu’on se souvienne de lui ? Clippit – le fameux assistant de Microsoft Office plus connu par son surnom de « Clippy ».

Nous avons pu voir Clippy pour la dernière fois en 2004 avant qu’il ne disparaisse totalement d’Office 2007 à la suite de nombreuses critiques négatives. À cette époque, la plupart des utilisateurs le trouvaient inutile et avaient décidé de le désactiver totalement, alors qu’il était supposé les aider à réaliser certaines tâches plus rapidement. Clippy était un agent conversationnel, comparable à un chatbot, lancé dix ans avant le Siri d’Apple. Ce trombone de dessin animé avec de gros yeux, posé sur une feuille volante de papier jaune, apparaissait pour offrir son aide à chaque fois que vous ouvriez un programme Microsoft Office. Aujourd’hui, les gens semblent aimer l’IA. Mais il y a dix ans, pourquoi tout le monde détestait-il Clippy?

 

Pourquoi Clippy a été un échec ?

 

Un des problèmes de Clippy était sa terrible expérience utilisateur. Clippy s’arrêtait pour demander aux utilisateurs s’ils avaient besoin d’aide mais, ce faisant, il mettait en pause ce qu’ils étaient en train de faire. Pour les premiers utilisateurs c’était formidable, apprendre à connaître Clippy, s’amuser et se former à l’utilisation de l’agent. Cependant, au fil du temps, ces conversations obligatoires sont devenues source de frustration.

De plus, Clippy avait été conçu comme un agent masculin. Clippy est née dans une salle de réunion remplie d’employés de sexe masculin travaillant chez Microsoft. Les traits de son visage ressemblent à ceux d’un personnage de dessin animé masculin ou du moins, c’est ce que les femmes d’un focus groupe d’utilisateurs ont pu observer. Dans une note d’adieu à Clippy, Microsoft l’a désigné par le pronom « lui » ce qui confirmait son « genre ». Certaines femmes ont même dit que le regard de Clippy leur créait une impression de malaise pendant qu’elles essayaient de travailler.

Plutôt que d’utiliser le traitement du langage naturel (NLP), les actions de Clippy étaient basées sur des algorithmes bayésiens qui estimaient la probabilité qu’un utilisateur demande de l’aide en fonction d’actions spécifiques. Les réponses de Clippy étaient basées sur des règles et s’appuyaient sur la base de connaissances de Microsoft. Clippy aurait pu être l’agent que vous auriez utilisé pour résoudre un problème, mais le fait qu’il apparaisse continuellement à l’écran dans des situations aléatoires impactait négativement les actions des utilisateurs. Au final, Clippy allait à l’encontre des principes de conception, des normes sociales et des flux de travail.

 

Que nous a appris Clippy ?

 

Nous pouvons apprendre de Clippy. Le regain d’intérêt pour les agents conversationnel dans l’industrie des technologies oublie souvent ce qui impacte une communication efficace, et qui peut entraîner des défaillances. Il est important de tirer les leçons du passé et de concevoir des interfaces et des algorithmes qui répondent aux besoins humains plutôt que de survendre les capacités de l’intelligence artificielle.

Chez SAS, nous travaillons à fournir un service d’interaction en langage naturel (NLI) qui convertit le texte saisi ou le langage parlé naturel en code exécutable spécifique à certaines application; et nous utilisons des applications telles que Q – qui offre des voix non genrées pour l’IA des assistants virtuels. Nous développons différentes façons d’intégrer des chatbots dans des tableaux de bord d’entreprise ou des plates-formes d’analyse. Ces fonctionnalités peuvent potentiellement élargir l’audience des résultats d’analyse et attirer de nouveaux utilisateurs moins techniques.

Selon Oliver Schabenberger, Executive Vice President, COO et CTO de SAS : «Les chatbots constituent une technologie clé qui pourrait permet aux utilisateurs de consommer des données d’analyse sans qu’ils réalise que c’est ce qu’ils sont en train de faire. Les chatbots créent une interaction humaine qui rend les résultats accessibles à tous. »

L’utilisation de chatbots connaît une croissance exponentielle et de nombreux types d’organisations commencent à voir les possibilités intéressantes qu’amène l’association des chatbots à l’IA analytique. Clippy était une sorte de pionnier, mais il est devenu le modèle à éviter lors de la conception d’une IA. Chez SAS, notre priorité est d’augmenter l’expérience humaine et nous pensons que c’est le client qui doit être au centre, pas la technologie.

 

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