Amazon implémente des techniques d'auto-apprentissage dans Alexa,
pour que son assistant numérique puisse mieux comprendre les utilisateurs
Dans un billet publié sur le blog d’Amazon dédié aux développeurs, Ruhi Sarikaya, directeur des sciences appliquées au sein d’Alexa AI, a présenté en détail les avancées des technologies d'apprentissage automatique qui ont permis à Alexa de mieux comprendre les utilisateurs grâce à des indices contextuels. Selon Sarikaya, ces améliorations ont contribué à réduire les frictions des utilisateurs et à rendre Alexa plus conversationnel : « Cela a permis à des systèmes comme Alexa de répondre aux demandes des clients en traduisant la parole en texte, puis en traduisant ce texte en actions ».
À mesure que les systèmes d'IA conversationnels s'étendent à davantage de cas d'utilisation à l'intérieur et à l'extérieur de la maison, en voiture, au travail et au-delà, les défis posés par les expressions ambiguës sont amplifiés. Comprendre le contexte de l'utilisateur est essentiel pour interpréter l'énoncé d'un client et fournir la réponse la plus pertinente. Sarikaya indique qu’Alexa utilise un nombre croissant de signaux contextuels pour résoudre les ambiguïtés, depuis le contexte client personnel (activité historique, préférences, mémoire, etc.) jusqu’au contexte de compétence (évaluations de compétences, catégories, utilisation), en passant par le contexte de session existante, le contexte physique (l’appareil est-il dans une maison, une voiture, un hôtel, au bureau?) sans oublier le contexte de l’appareil (l’appareil dispose-t-il d’un écran? Quels autres appareils contrôlent-ils et quel est leur état de fonctionnement?).Envoyé par Ruhi Sarikaya
Autant d’éléments qui ont fait que, plus tôt cet automne, Rohit Prasad, vice-président d’Alexa AI, a annoncé la mise en œuvre de nouvelles techniques d’auto-apprentissage d’Alexa pour l’aider à apprendre plus rapidement. La semaine dernière, Amazon a lancé aux États-Unis un nouveau système d’auto-apprentissage qui détecte les défauts de compréhension d’Alexa et apprend automatiquement de ces erreurs. Bien entendu, cette phase marquait la fin de la période bêta.
Ce système n’est pas supervisé, c’est-à-dire qu’il n’implique aucune annotation humaine manuelle; au lieu de cela, il tire parti des signaux contextuels implicites ou explicites des clients pour détecter les interactions insatisfaisantes ou les échecs de compréhension. Le système apprend à résoudre ces problèmes et déploie automatiquement les correctifs sur les systèmes de production d’Amazon peu de temps après.
Sarikaya indique que, par exemple, au cours de la phase bêta, le système a automatiquement appris à associer l'énoncé « Play 'Good for What' » à « Play 'Nice for What' », corrigeant l'erreur d'un client et aboutissant à une demande de chanson de Drake : « Ce système applique actuellement des corrections à un grand nombre d'énoncés liés à la musique chaque jour, ce qui permet de réduire les frictions d'interaction client-machine lors de l'utilisation la plus courante d'appareils compatibles Alexa. Nous chercherons à développer l’utilisation de cette capacité d’auto-apprentissage dans les mois à venir ».
Amazon voit plus grand pour Alexa
Le nombre d’appareils utilisés dans les domiciles qui sont compatibles avec Alexa continue de grandir. Il est donc normal que les ingénieurs Amazon s’intéressent également à ces cas d’utilisation. Sarikaya explique que ces cas d’utilisations vont particulièrement bénéficier des progrès d’Alexa dans la mesure où les contextes client, session et appareil sont combinés pour offrir des expériences plus naturelles.Envoyé par Ruhi Sarikaya
« Par exemple, si vous possédez un aspirateur robot iRobot Roomba compatible Alexa et que vous dites “Alexa, commence à nettoyer”, votre Roomba se mettra au travail. Auparavant, vous deviez vous souvenir de la compétence en disant “Alexa, demande à Roomba de commencer le nettoyage”. Nous avons activé ce style d’interaction plus naturel pour un sous-ensemble de compétences de maison intelligente et nous le mettrons progressivement à la disposition des clients et des maisons intelligentes. aux États-Unis ».
Source : Amazon
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