IBM affine ses solutions d'IA depuis des décennies et sait comment aider les entreprises à tirer parti de la technologie pour améliorer la productivité.
En 1997, IBM Bleu profond supercalculateur a été utilisé pour battre le champion du monde d'échecs Garry Kasparov. À l'époque, des gros titres trop familiers suggéraient que les ordinateurs remplaceraient bientôt les humains. Plus de deux décennies plus tard, l'IA s'est avérée être un outil d'assistance qui nous profite au quotidien.
La première application commerciale d'IBM Watson a été annoncée il y a un peu plus de dix ans en février 2013 pour les décisions de gestion de l'utilisation dans le traitement du cancer du poumon. Au cours des années qui ont suivi, nous l'avons vu utilisé pour apporter des avancées révolutionnaires dans les domaines de la santé, des prévisions météorologiques, de l'éducation, de la science et bien plus encore.
AI News a rencontré Jay Migliaccio, chef de produit senior pour Watson Orchestrapour découvrir comment IBM utilise désormais sa vaste expérience pour aider les entreprises dans leurs transformations numériques.
AI News : Alors, Jay, pouvez-vous me dire comment IBM aide les entreprises à améliorer la productivité de leur main-d'œuvre ?
Jay Migliaccio : Oui, Ryan. Merci beaucoup pour l'invitation et de m'avoir invité ici.
IBM élargit sa gamme d'offres dans le domaine du travail numérique. Le travail numérique tire parti de l'IA et de l'automatisation pour aider les travailleurs à devenir plus productifs. Et, tout comme la main-d'œuvre humaine, la main-d'œuvre numérique effectue un travail sur les systèmes de l'entreprise par le biais de « compétences ».
Les compétences de la main-d'œuvre numérique permettent à la main-d'œuvre numérique d'interagir avec les applications métier, tout comme vous et moi interagirions avec un système d'enregistrement ou un système d'engagement. Nous pouvons le faire maintenant grâce au travail numérique. Et, ce qui est nouveau et unique, c'est que le travail numérique tire parti du style d'interaction centré sur l'humain.
Nous avons donc introduit le langage naturel et nous avons également introduit l'orchestration intelligente pour pouvoir exécuter non seulement des compétences uniques, mais en fait plusieurs compétences pour pouvoir accomplir des tâches de niveau supérieur.
AN : L'IA générative est un sujet brûlant sur le marché en ce moment. Pensez-vous que cela est utilisé pratiquement sur le lieu de travail et à quels risques les entreprises devraient-elles être conscientes ?
JM : Oui, excellente question. En fait, je l'utilise moi-même sur le lieu de travail, je dois parfois développer des outils logiciels et des scripts simples et j'ai réussi à le faire générer un certain nombre de scripts pour moi. Je suis donc impressionné non seulement par sa capacité à générer du contenu verbal et écrit, mais aussi du contenu codé. Je suis certain que cela deviendra de plus en plus utile sur le lieu de travail.
Les plates-formes d'IA génératives actuelles ont été formées sur Internet, alors n'oubliez pas que vos résultats peuvent varier. Je sais que chaque fois que je cherche sur Google ou que je recherche des choses sur Internet, je prends les résultats avec un grain de sel.
Je crois que les entreprises, au fur et à mesure qu'elles chercheront et adopteront des systèmes d'IA génératifs, se tourneront davantage vers une IA en laquelle elles peuvent avoir confiance. Par conséquent, nous devons travailler pour pouvoir créer cet élément de confiance dans les solutions d'IA génératives.
AN : Quelle est la valeur de Watson Orchestrate pour les développeurs ?
JM : Quand on parle de développeurs, je parle de développeurs d'automatisation. Et ce sont en gros les développeurs qui intègrent des applications et des applications métier et des systèmes métier pour travailler ensemble.
Pour la plupart, ces développeurs ont intégré des systèmes d'entreprise à des systèmes d'entreprise. Maintenant, ce que nous pouvons faire avec Watson Orchestrate, c'est que nous pouvons introduire l'humain dans la boucle.
Ces développeurs d'automatisation disposent désormais d'une plate-forme sur laquelle ils peuvent créer et intégrer leurs flux de travail d'automatisation et ils peuvent apporter une expérience humaine dans ces flux de travail d'automatisation pour les travailleurs humains de tous les jours.
Watson Orchestrate fournit une plate-forme pour la création d'une automatisation des flux de travail centrée sur l'humain, conçue pour interagir avec les humains dans notre style de communication natif qui est parlé ou écrit.
AN : Comment Watson Orchestrate apprend-il des interactions des utilisateurs ?
JM : Watson Orchestrate surveille de plusieurs manières le comportement des humains et apprend d'eux.
Le plus important est peut-être sa capacité à interpréter le langage naturel par lequel les humains communiquent. Aujourd'hui c'est le mot écrit, mais dans le futur le mot parlé. Watson Orchestrate ne peut pas simplement faire une correspondance de modèle basée sur des phrases connues existantes, mais il peut réellement comprendre l'intention de ces énoncés.
De plus, il peut extraire des entités de ces énoncés. Ainsi, lorsque vous utilisez des noms propres dans une phrase, il peut comprendre qu'il s'agit d'une entité qu'il utiliserait dans le cadre d'une automatisation. Il peut faire correspondre l'intention de l'énoncé aux compétences existantes dont il dispose et peut réagir en conséquence. Il peut comprendre l'intention de l'énoncé et ensuite agir sur ces compétences. De plus en plus, il peut séquencer plusieurs compétences ensemble.
Nous travaillons également sur des systèmes permettant à Watson Orchestrate de surveiller le comportement de l'utilisateur. Et, comme toute application SaaS moderne aujourd'hui qui propose des recommandations basées sur votre comportement, nous travaillons sur des moteurs de recommandation pour recommander aux employés comment ils peuvent utiliser Watson Orchestrate pour être plus productifs à l'avenir.
AN : Parlons plus généralement de l'IA, quelles nouvelles méthodes de travail les progrès actuels permettent-ils ?
JM : Comme je viens de le dire, nous donnons de plus en plus de moyens aux systèmes pour comprendre le langage naturel humain de manière beaucoup plus complexe et sophistiquée. L'interprétation en langage naturel s'est développée bien au-delà de l'expérience de base des robots préprogrammés.
Je suis sûr que tout le monde a eu une expérience sur un site Web où un bot répond à vos questions de base. Ce que nous essayons de faire, c'est de rendre ce bot beaucoup plus intelligent. La génération actuelle de travailleurs numériques peut comprendre votre intention, extraire des entités de vos énoncés et, surtout, agir en votre nom.
AN : D'un autre côté, quels sont certains des principaux dangers des outils d'automatisation et comment pouvons-nous les surmonter ?
JM : Je ne sais pas s'il s'agit d'une catégorie spécifique de danger, mais je suppose que je la placerais sous la loi des conséquences imprévues. Chaque fois que vous travaillez avec la technologie, il peut y avoir des résultats auxquels vous ne vous attendez pas.
Par exemple, si nous considérons l'automobile comme un outil d'automatisation pour déplacer les humains, l'intention, bien sûr, était de déplacer un humain de A à B plus rapidement, et peut-être de manière plus fiable. Mais le résultat net est que nous avons parfois des accidents.
Tout comme la façon dont nous construisons des systèmes de transport pour limiter et réduire le potentiel d'accidents, nous devons faire la même chose dans nos systèmes commerciaux avec le travail numérique. Certes, nous allons vouloir commencer petit et faire des tâches très sélectives, très spécifiques, bien organisées et bien définies.
Nous devrons créer des garde-corps qui protègent contre les comportements involontaires et inattendus. L'une des façons dont nous y parvenons dans Watson Orchestrate est de permettre au travail numérique d'agir au nom de l'utilisateur et donc de tirer parti des informations d'identification de l'utilisateur lors de l'interaction avec les systèmes d'entreprise.
En tant qu'employé, j'ai un certain accès à un système d'entreprise en fonction de mon rôle. Par conséquent, nous savons que lorsque l'employé numérique effectue des actions en mon nom, il dispose également des restrictions et autorisations existantes pour ces systèmes d'entreprise.
Une autre option consiste à surveiller le comportement et à surveiller les conséquences imprévues. Et, enfin, intégrer la gouvernance et créer des politiques qui autorisent ou restreignent le comportement des employés numériques.
AN : Croyez-vous au métaverse ? Si oui, combien de travail pensez-vous que nous allons y faire ?
JM : Oui, excellente question. Métavers pour moi est un terme très vague. Ici, nous parlons numériquement - nous ne nous sommes jamais rencontrés auparavant, vous pourriez être un avatar pour tout ce que je sais. Donc, dans ce sens, je suis un adepte du métaverse.
Pour moi, comme la plupart des technologies innovantes, cela commencera en marge et se frayera un chemin dans le courant dominant. Vous pouvez regarder les divertissements et les jeux et voir des expériences de type métavers qui y sont utilisées.
J'ai vu des exemples de métavers utilisés pour des expériences méditatives profondes. Si vous souhaitez entrer dans une méditation profonde, vous pouvez mettre vos casques virtuels et entrer dans un monde métaverse très différent du monde physique dans lequel nous vivons.
Et je peux aussi voir le métaverse être initialement utilisé à des fins éducatives. Je pense que c'est un excellent moyen – une sorte de moyen à faible risque – de présenter aux gens de nouveaux environnements et de nouvelles idées à grande échelle.
Je ne pense pas qu'on ira dans le métaverse pour aller travailler. Je ne vois pas cela comme quelque chose à venir à court terme.
AN : Je peux seulement promettre que je ne suis pas un avatar pour le moment. Je pourrais vous croiser à la semaine de la transformation numérique, la semaine prochaine. Vous serez évidemment présent, qu'allez-vous partager avec le public lors de l'événement ?
JM : Oui, la semaine de la transformation numérique, je parlerai de notre vision du marché du travail numérique et de certaines de nos solutions. Je partagerai également certaines des histoires des premiers utilisateurs des solutions de travail numérique d'IBM.
Vous pouvez regarder notre interview complète avec Jay ci-dessous:
IBM est l'un des principaux sponsors de Semaine de la transformation numérique les 17 et 18 mai 2023 et partagera son expertise avec les participants. Passez au stand d'IBM au stand n ° 236 et découvrez celui de Jay Migliaccio discours d'ouverture à 10h30 le premier jour.
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