Dans un billet de blog publié le 11 novembre 2020, Amazon a annoncé que son assistant personnel Alexa était désormais capable de déduire les intentions d’un utilisateur simplement en analysant ses questions. Explications.

Une capacité de déduction impressionnante

Lancé en 2014, Alexa ne cesse depuis de s’améliorer. Cet été par exemple, Amazon a réalisé une importante mise à jour de son intelligence artificielle avec une refonte totale de son interface. L’assistant personnel est également capable de s’exprimer avec émotion. Cela lui permet notamment de paraître plus humain aux yeux des utilisateurs.

La nouvelle annonce de la firme de Jeff Bezos va humaniser davantage l’IA, puisqu’elle va maintenant faire preuve d’intuition lorsqu’un utilisateur lui pose une question :

« Maintenant, nous faisons un pas de plus vers une interaction naturelle avec une capacité qui permet à Alexa de déduire les objectifs latents des clients – objectifs qui sont implicites dans les demandes des clients mais pas directement exprimés. Par exemple, si un client demande : « Combien de temps faut-il pour infuser le thé ?« , l’objectif latent pourrait être de fixer un délai pour infuser une tasse de thé. Avec cette nouvelle capacité, Alexa pourrait répondre à cette question : « Cinq minutes est un bon point de départ« , puis poursuivre en demandant : « Voulez-vous que je mette un minuteur pour cinq minutes ? ».

Autre exemple, si l’utilisateur demande à l’assistant personnel à quelle heure un match a lieu, alors ce dernier peut intuitivement lui demander s’il souhaite activer une alarme pour voir la partie ou l’enregistrer.

Un défi technique

Comme l’explique Amazon, inculquer cette technique à Alexa s’est avéré particulièrement difficile. L’IA doit en effet être capable de déceler s’il faut déduire l’intention de l’utilisateur ou non :

« Pour déterminer s’il faut suggérer un objectif latent, nous utilisons un modèle de déclenchement basé sur le deep learning qui tient compte de plusieurs aspects du contexte du dialogue, comme le texte de la session actuelle du client avec Alexa et si le client s’est engagé avec les suggestions de compétences multiples d’Alexa dans le passé ».

Par la suite, le modèle apprend, au fil du temps, quels contextes sont susceptibles de mener à un objectif latent puis les propose à l’utilisateur : « Au fil du temps, le modèle de découverte améliore ses prévisions grâce à l’apprentissage actif, qui permet d’identifier les interactions entre les échantillons qui seraient particulièrement instructives lors de futurs réglages ».

Pour finir, Amazon décrit la technique dite de « bandit learning », durant laquelle Alexia déduit « si les recommandations sont utiles ou non », tandis que les expériences sous-performantes sont automatiquement supprimées.

Pour le moment, cette nouvelle capacité n’est disponible qu’aux États-Unis en anglais, le géant du eCommerce n’a toutefois pas communiqué sur un éventuel déploiement dans le reste du monde.