Voici comment Slack envisage d’ajouter la génération AI à son logiciel

Après avoir annoncé en mai son intention d’intégrer l’IA générative dans son application de collaboration, Slack prévoit désormais de rendre ses nouvelles fonctionnalités disponibles pour certains clients dans le cadre d’un projet pilote cet hiver, avec un déploiement complet l’année prochaine.

L’entreprise expérimente genAI en interne depuis plusieurs mois afin d’identifier les meilleurs moyens d’intégrer la technologie à des fins de collaboration. L’accent initial est mis sur trois cas d’utilisation principaux conçus pour faire gagner du temps aux utilisateurs en automatisant certains processus.

La première est la possibilité de résumer les conversations qui ont lieu dans les canaux et les fils de discussion Slack.

« Les gens finissent par avoir de très longues conversations dans des fils de discussion ; des centaines de messages », a déclaré Ali Rayl, vice-président senior de la gestion des produits chez Slack. « L’idée est que vous cliquez sur un bouton, l’IA parcourt le fil de discussion et dit : « Voici ce qui s’est passé au cours des cinq dernières heures ». Et au lieu de lire l’intégralité du fil de discussion, vous obtenez un joli petit résumé.

Une autre fonctionnalité similaire est un « récapitulatif » planifié du canal, qui fournit à l’utilisateur un résumé rapide des conversations au sein d’un canal d’équipe particulier. Si un utilisateur est absent depuis quelques semaines – ou même juste un jour ou deux – et ne veut pas parcourir un barrage de messages qui peuvent ou non être pertinents, l’outil d’IA peut fournir un aperçu de ce qui s’est passé. discuté.

Enfin, Slack souhaite utiliser genAI pour générer de meilleures réponses lorsque les utilisateurs recherchent des informations dans l’application. « Slack a toujours eu un système de recherche : nous faisons de notre mieux pour faire apparaître les messages et les fichiers liés à votre recherche », a déclaré Rayl. “Mais en utilisant l’IA générative, nous pouvons aller plus loin : vous pouvez poser une question et nous pouvons parcourir toutes les informations dont votre entreprise dispose dans Slack et vous donner une réponse à cette question précise.”

Un utilisateur pourrait, par exemple, demander à Slack la date de déploiement d’un produit et recevoir immédiatement une date spécifique, plutôt que d’avoir à faire défiler une liste de publications associées et de liens vers des documents dans les résultats de recherche pour trouver l’information.

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GenAI pourrait rendre la collaboration plus productive

La possibilité d’accéder aux fonctions genAI directement à partir d’une application de collaboration devrait faire gagner du temps aux utilisateurs, a déclaré Kim Herrington, analyste senior chez Forrester.

« En règle générale, vous souhaitez pouvoir exploiter la genAI dans les lieux et les espaces où les gens travaillent et communiquent déjà pour maximiser l’adoption par les utilisateurs », a déclaré Herrington. Cela peut aider un utilisateur à passer plus rapidement « du statut de chercheur de connaissances à celui d’insights » – et finalement à l’action, a-t-elle déclaré.

Slack n’est pas le seul à intégrer l’IA dans ses logiciels. Google et Microsoft, qui vendent également des applications de collaboration en équipe, ont par exemple poursuivi leurs propres projets pilotes genAI avec des clients et, dans le cas de Google, ont déjà mis la technologie sur le marché.

Ces changements marquent le début de la « prochaine phase, ou évolution », dans les espaces de travail centrés sur le chat de groupe, a déclaré Mike Gotta, vice-président de la recherche chez Gartner.

La nature libre des outils de collaboration – qui sont utilisés pour partager des informations, coordonner le travail et rester conscient de l’activité professionnelle – peut générer beaucoup de bruit, a déclaré Gotta, les utilisateurs ayant parfois du mal à trouver des informations pertinentes dans les applications. L’IA générative peut aider, a-t-il déclaré, en automatisant les processus pour découvrir « des informations cachées liées aux personnes, aux sujets, aux fichiers, aux tâches, et créer un synopsis de ce dont le groupe a discuté ».

L’IA générative peut également aider les nouveaux membres de l’équipe à renouer rapidement avec leurs coéquipiers lorsqu’ils reviennent d’une tâche différente – un autre défi auquel les utilisateurs sont confrontés lorsqu’ils accèdent aux applications de collaboration. “Quand on ‘quitte le courant’, il est difficile de rattraper son retard”, a-t-il déclaré.

Il y a également des avantages pour les managers ou les chefs d’équipe, a déclaré Gotta. « Pour ceux qui supervisent les travaux, GAI[generative AI] peut fournir un moyen en libre-service de prendre conscience du résultat global de l’équipe et même du bien-être ou des préoccupations que l’équipe a exprimées via sa publication sur le chat », a-t-il déclaré.

Lutter contre les « hallucinations » de la genAI

Outre les divers avantages de l’IA générative dans les applications de collaboration, l’utilisation de grands modèles de langage (LLM) dans un contexte commercial présente des inconvénients. Les LLM sont sujets aux hallucinations – la sortie d’informations incorrectes en réponse aux invites de l’utilisateur – et pour Slack, reconnaître le problème fait partie du processus de développement de genAI.

L’une des solutions adoptées par l’entreprise consiste à assurer la transparence via des citations ou des liens vers l’origine des informations contenues dans un résumé de conversation. Cela se fait avec un bouton « lire la suite » qui renvoie l’utilisateur au message et au canal d’origine qui ont généré le résumé.

« Souvent, un résumé est en fait une synthèse de cinq ou six messages différents », explique Rayl. « Nous vous donnerons des liens vers tous ces éléments, afin que vous puissiez revenir en arrière et vérifier l’exactitude – il est très facile de voir d’où tout cela vient. C’est une façon de nous prémunir contre les hallucinations.

Et si l’IA ne peut pas fournir une attribution et une source, l’outil ne générera pas de réponse pour éviter les erreurs.

Slack semble également être intentionnellement sélectif quant au lieu et au moment où genAI est utilisé dans son application. Les hallucinations sont plus fréquentes lorsque l’IA reçoit trop peu de données, a déclaré Rayl, ce qui signifie que les résumés de courtes conversations en groupe – l’outil vocal et vidéo de Slack – ne sont pas considérés comme un bon choix. Si une réunion ne dure que quelques minutes, par exemple, l’IA peut simplement inventer des parties d’une conversation pour fournir un résumé. C’est pourquoi il est logique de limiter l’interaction des utilisateurs avec l’IA, a-t-elle déclaré.

« C’est le genre de restrictions que nous cherchons à trouver…, là où nous savons que l’IA va échouer, et comment pouvons-nous mettre en place des garde-fous pour que les gens ne se retrouvent pas dans cette situation ? Donc, dans ce cas, c’est du genre : « Si le groupe est aussi long, l’IA n’est pas disponible, car il n’y a pas assez de résumé pour résumer. »

Néanmoins, l’outil LLM s’est avéré fiable pour les cas d’utilisation de Slack, a déclaré Rayl, en particulier pour les questions qui ont des réponses factuelles.

« Nous avons évidemment beaucoup d’informations dans Slack – nous utilisons beaucoup Slack pour faire notre travail – mais nous ne sommes qu’une seule entreprise, nous devons donc travailler avec nos clients pour déterminer : est-ce que cela fonctionne pour eux ? Si ce n’est pas le cas, pourquoi ne pas l’améliorer, puis le déployer auprès de tout le monde une fois que nous serons sûrs d’avoir un très bon produit », a déclaré Rayl.

Le programme pilote client devrait permettre à Slack d’identifier les problèmes et d’affiner l’expérience utilisateur avant une version généralisée.

Collaboration, IA et confidentialité des données

Avec des outils d’entreprise limités à ce jour, genAI existe essentiellement comme une forme de « shadow IT » depuis son arrivée l’année dernière, avec des employés accédant à des services tels que ChatGPT d’OpenAI. Cela risque d’envoyer des données d’entreprise sensibles vers les serveurs d’une autre entreprise.

L’un des avantages de l’intégration native des fonctionnalités genAI dans les applications de collaboration est que les données doivent rester sous le contrôle de l’organisation cliente.

“Ils [user queries] ne sont pas utilisés pour former le modèle de quelqu’un d’autre », a déclaré Rayl. « Ils ne sont même pas utilisés pour entraîner le modèle que nous exécutons. Nous exécutons un LLM autonome qui garantit que les données ne fuient pas entre les clients et qu’elles ne sont pas transmises à Internet.

Rayl a également noté que l’IA de Slack ne permettra pas aux employés d’accéder aux données de conversation auxquelles ils n’ont normalement pas accès dans leur espace de travail. Il en va de même pour les fichiers et documents mis à disposition des utilisateurs.

“[The AI] a accès aux mêmes données auxquelles notre expérience de recherche existante a accès », a déclaré Rayl. « Donc, si je lance une recherche sur quelque chose qui se trouve dans [a colleague’s] DM, je ne le vois pas. Mais si je lance une recherche sur quelque chose qui se trouve dans mes DM, je le peux. Idem avec les chaînes privées : si vous y avez accès, l’IA peut les rechercher ; si tu ne le fais pas, [it] ne peut pas.”

Essentiellement, il s’agit de la même expérience de recherche Slack, mais « avec une couche d’IA pour donner un sens, synthétiser et répondre aux questions », a-t-elle déclaré.

“Le monde de [generative AI] est [at the] à un stade très précoce, les préoccupations concernant la sécurité, la conformité, la confidentialité et l’adoption par les employés resteront en tête de la liste des préoccupations des organisations », a déclaré Gotta. “Il faudra du temps pour normaliser le GAI, réduire les préoccupations concernant l’exactitude et résoudre tout problème de prix par rapport au retour sur valeur.”