D’ici à 2020, on comptera 26 milliards de dispositifs connectés actifs et intelligents, armés d’assistants virtuels conversationnels qui gèreront quasiment toutes les expériences de consommation envisageables.
L’un des plus gros défis pour le monde connecté réside dans la nécessité d’apprendre et de se rappeler les compétences et vocabulaires spécifiques de plusieurs assistants répartis entre différents services et terminaux.
La nouvelle génération des assistants virtuels cognitifs pour voitures connectées (et autonomes, électriques ou en auto partage) devra répondre à de multiples exigences. Ces assistants automobiles devront être disponibles en permanence et non limités par des contraintes de connectivité, mais basés sur une architecture cloud hybride robuste, capable de préserver la confidentialité des données. Ils devront également être intelligents et informés, optimisés par le machine learning et le raisonnement contextuel qui produit des résultats plus personnalisés, ainsi que des interactions collaboratives permettant d’exécuter des tâches plus complexes, avec une grande précision. Ils devront pouvoir interagir avec les automobilistes et leurs passagers grâce aux dernières avancées des technologies d’amélioration du signal audio couplées à la technologie de biométrie vocale permettant de distinguer de multiples utilisateurs.
Enfin, l’assistant automobile devra conférer intelligemment aux conducteurs l’accès et la possibilité de contrôle d’assistants tiers et de chatbots au sein et à l’extérieur de la voiture au moyen des dernières capacités d’arbitrage cognitif. Cela semble appartenir à un futur lointain. Mais je crois que de telles technologies existent déjà et doivent simplement être utilisées intelligemment dans l’industrie des véhicules connectés. Voici les caractéristiques qui sont à mon sens les plus importantes pour le succès des assistants cognitifs automobiles.
Une infrastructure IA hybride
Pour l’environnement automobile, je conçois une expérience holistique pour l’automobiliste. Dans un monde où coexistent de multiples applications, assistants, services et fournisseurs de contenus, les consommateurs doivent avoir accès en toute transparence aux informations et aux contenus qui les intéressent au sein et en dehors de la voiture. L’expérience utilisateur dans le véhicule suppose une intégration étroite avec la voiture elle-même.
La base de l’assistant cognitif mobile est une infrastructure hybride de technologies IA intégrant les technologies vocales et d’interaction. Le nouvel assistant conversationnel pour les véhicules connectés comprend et apprend des besoins et des préférences des automobilistes et des passagers pour leur faire vivre une expérience personnalisée, y compris l’accès aux divertissements, à la navigation, aux centres d’intérêt, aux flux d’actualité et aux fonctions embarquées, comme le chauffage et la climatisation.
De plus en plus, les capteurs du véhicule fournissent des informations contextuelles pour tous types d’interactions et autres tâches connexes à la conduite et à l’intégration des informations de ces capteurs aux interactions, optimiseront grandement l’expérience utilisateur. Par exemple, des expériences multimodales combinant le contrôle par le regard, par les gestes et par la voix appellent une intégration étroite avec l’intérieur du véhicule.
Arbitre Cognitif
L’arbitre cognitif décrit une nouvelle fonction optimisée par l’intelligence artificielle (IA) qui résout l’un des plus grands défis qui se posent dans le monde connecté : la nécessité d’apprendre et de se rappeler les capacités spécifiques de plusieurs assistants répartis entre différents services et dispositifs. Ce principe d’un assistant virtuel maître est central dans ma vision d’un monde où de multiples assistants virtuels coopèrent au service des utilisateurs comme partie intégrante de l’expérience utilisateur et de la marque. Un arbitre cognitif crée un hub intelligent qui écoute, comprend et achemine la requête d’un utilisateur à l’assistant ou au service de contenu le plus compétent pour accomplir la tâche.
Par exemple, un automobiliste peut s’adresser à l’assistant embarqué hautement spécialisé pour demander sa direction ou écouter de la musique, mais aussi pour faire des demandes qui seront acheminées vers d’autres assistants tiers en charge des tâches de shopping, de commandes alimentaires, de services bancaires personnels, etc. L’arbitre cognitif apprend les préférences de l’utilisateur pour diriger l’utilisateur vers l’assistant qui répond le mieux à ses besoins personnels (personnalisation) et utilise le raisonnement contextuel pour recommander à l’utilisateur l’assistant le mieux adapté dans le contexte de sa situation.
Assistants automobiles multi-zones
Les assistants automobiles servent autant aux automobilistes qu’aux passagers. L’assistant devrait pouvoir identifier différents utilisateurs dans la voiture, leur permettre d’interagir simultanément avec l’assistant automobile et les aider par l’accomplissement de différentes tâches indépendamment les uns des autres. Comme plusieurs utilisateurs interagissent avec l’assistant cognitif, il est également important de définir des techniques intelligentes d’activation de l’assistant par les utilisateurs, qui peuvent être un mot de réveil, des phases d’intervention pour interrompre les assistants, ou encore le mode « Just Talk ».
Multimodalité
Une solution réellement multimodale implique que l’utilisateur puisse utiliser plusieurs modalités combinées pour accomplir une tâche. Ainsi, les automobilistes pourraient obtenir des informations de l’assistant automobile en provenance d’endroits extérieurs au véhicule, simplement en les regardant.
Il existe déjà une technologie de détection du regard qui fonctionne avec une caméra de suivi des yeux. Ainsi, l’utilisateur n’a qu’à regarder l’objet en question pour le désigner via l’AI conversationnelle. La technologie imite le comportement humain, car les humains sont très forts à deviner ce que quelqu’un regarde juste en observant ses yeux. Les machines peuvent aussi le faire par reconnaissance d’image et capacités de Deep Learning, ce qui aboutira à la concrétisation d’assistants résolument multimodaux.
Ce qu’il faut en retenir, c’est que le véhicule du futur dépend avant tout des technologies qui le composent. Au-delà des voitures volantes, la véritable révolution sera au niveau des interactions entre le véhicule, son conducteur et l’environnement extérieur. Un véhicule connecté sera en effet intégré à une ville connectée et il sera nécessaire de disposer des bons outils et assistants pour avoir la possibilité d’en tirer tous les bénéfices. A la clé, des expériences sans précédent, et un environnement dans lequel l’Homme serait accompagné de manière qualitative et personnalisée par de multiples assistants virtuels intelligents.