L’IA générative modifie notre façon d’utiliser la technologie, mais il faut penser au-delà des interfaces conversationnelles (chatbots). À l’instar des débuts de l’internet ou de l’apparition des applications mobiles, nous sommes arrivés à un stade où nous devons repenser la manière dont nous travaillons avec l’IA. À l’heure actuelle, de nombreux outils, comme ChatGPT, se présentent sur un mode conversationnel. Bien qu’ils soient utiles, ils ne facilitent pas la collaboration ni la productivité.
Pour exploiter pleinement la puissance de l’IA générative, MARYLINK s’appuie sur des modèles de collaboration du travail en équipe. Imaginez un espace de travail où les utilisateurs et l’IA peuvent travailler ensemble, apporter des changements et co-construire des solutions. Cette approche contribue à faire tomber les barrières à l’usage et à encourager de véritables avancées dans les organisations.
S’affranchir des limites des chatbots
La plupart des interfaces d’IA générative fonctionnent comme de longues conversations. Vous demandez quelque chose, l’IA répond, et ainsi de suite jusqu’à obtenir satisfaction. En pratique, cela s’avère très contraignant, en particulier pour les tâches complexes telles que la rédaction de rapports détaillés ou pour le travail en équipe.
Une nouvelle approche : le Canevas Collaboratif
Pour surmonter ces limites, il convient de considérer l’interaction entre l’interface et l’utilisateur comme un canevas collaboratif, et non comme une simple conversation. Cela présente de nombreux avantages :
- Une collaboration continue.
Contrairement aux interactions basées sur des discussions qui se réinitialisent à chaque fois, un modèle collaboratif offre un espace partagé pour une collaboration continue. Les utilisateurs peuvent :- Suivre les progrès et voir les changements en temps réel.
- Améliorer les résultats sans perdre de vue le contexte.
- Inviter les autres à contribuer, que ce soit en public ou en privé.
Imaginez, par exemple, une campagne de marketing où différentes équipes peuvent ajuster les visuels, affiner les messages et obtenir des suggestions de l’IA, le tout sur un seul et même canevas.
- Comparer plusieurs solutions simultanément.
Le travail créatif implique souvent d’explorer plusieurs idées à la fois. C’est particulièrement vrai avec l’IA générative. Un canevas collaboratif permet aux utilisateurs de générer et de comparer côte à côte différentes options générées par l’IA, à l’instar des séances de brainstorming, et de retenir les meilleures solutions. - Manipulation directe des réponses.
Il est souvent nécessaire d’apporter de petites modifications manuellement aux réponses de l’IA. Un canevas collaboratif permet aux utilisateurs d’interagir directement avec le contenu généré par l’IA, en procédant à ces ajustements sans avoir à saisir à nouveau les éléments ayant permis de générer la réponse à modifier (par ex. répéter les prompts, ou les données contextuelles, ou les ajustements durant la discussion…). - Amélioration des outils par la communauté.
L’approche collaborative permet d’intégrer les feedbacks et les contenus de la communauté. Les utilisateurs peuvent accéder et contribuer aux prompts, aux ensembles de données et aux outils, facilitant leur évolution et garantissant leur pertinence.
Casser les silos et surmonter le théâtre de l’innovation
Intégrer l’IA générative dans une organisation, c’est parfois prêter le flanc au théâtre de l’innovation – où l’apparence l’emporte sur les résultats réels. Un canevas collaboratif fait tomber ces barrières :
- Il centralise les ressources en matière d’IA pour tous.
- Il permet une collaboration entre les équipes et départements, avec des résultats en temps réel.
- Il favorise une culture de l’apprentissage et de l’amélioration continus.
Le canevas collaboratif se substitue à l’innovation superficielle en s’assurant que l’approche (collective) est réellement utile, pour tous.
Au-delà des Chatbots : L’avenir de la collaboration assistée par l’IA
Pour conclure, l’avenir de l’IA générative réside dans les systèmes collaboratifs qui reflètent le travail d’équipe dans le monde réel. Un canevas collaboratif permet aux utilisateurs d’interagir avec l’IA, d’explorer ensemble les options et de manipuler directement les résultats. Ils peuvent exercer leur créativité et mieux mesurer les gains procurés par l’IA générative. In fine, cette approche procure davantage de satisfaction et se révèle beaucoup plus propice à l’innovation.