Trop de "Je t'aime" dans ses réponses intelligentes : comment Gmail a corrigé son algorithme

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FAUX PAS - Lancée il y a près de trois ans, la fonction "Smart Replies" de Gmail, qui propose des réponses pré-écrites à envoyer d'un clic, a parfois produit des résultats surprenants. L'algorithme avait, semble-t-il, un gros besoin d'amour.

"Oui, bien sûr", "Ok, je regarde ça", "Non, je ne préfère pas". Sur le papier, l'idée est lumineuse : en comprenant même schématiquement le contenu d'un mail, le logiciel peut suggérer des réponses simples de quelques mots, à choisir d'un clic. C'est ainsi que sont nées les réponses intelligentes, les "smart replies" dans Gmail, la messagerie de Google. 


Un gain de temps quand un mail n'appelle rien d'autre qu'une réponse simple, et des réponses qui ne sortent pas de nulle part. Si Gmail les propose, c'est qu'elles lui sont suggérées par un système de machine learning, en observant le contenu de millions de mails, et leurs réponses les plus courantes.

"Merci pour ton message"

Et ça marche ! Au printemps 2017, Google publiait quelques chiffres : sur Inbox, ces réponses presque automatiques représentaient déjà 10% des messages échangés. Le problème, c'est qu'il est parfois difficile de comprendre les liens qui unissent émetteur et destinataire, et le niveau de langage qui va avec. C'est l'objection la plus courante chez les utilisateurs : ces "Ok super !", ces "J'adore" sont parfois un peu décalés, par exemple pour répondre à un collègue de travail, ou à une relance des impôts. 


Recevoir une réponse standard, aussi intelligente soit-elle, est également mal vécu, quand les mots sonnent un peu creux, ou déplacés. Ainsi, comme le raconte l'un des papas des smart replies au Washington Post, l'une des premières versions du logiciel suggérait volontiers "I love you" comme réponse prête à l'emploi pour toutes sortes de messages, ignorant le contexte relationnel précis des messages. Une anomalie qui a depuis été corrigée.

"Envoyé de mon iPhone"

Chez Google, on explique que la nature même du machine learning, c'est de permettre à l'algorithme de s'améliorer avec le temps et le volume de données qu'il analyse pour affiner ses choix. On peut déjà se féliciter devant le chemin parcouru : dans la phase initiale de test des smart replies, le système détectait si souvent la phrase "Envoyé de mon iPhone" en fin de message qu'il la suggérait comme une réponse acceptable. Avec 1,4 milliard d'utilisateurs, Gmail a assez de messages pour laisser ses robots logiciels rectifier le tir. 

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