Les progrès de la traduction automatique via Google Translate ou DeepBlue font trembler plus d’un traducteur-rédacteur. Les machines vont-elles nous remplacer complètement ?!
Les capacités d’apprentissage des Intelligences Artificielles sont aujourd’hui bluffantes et il est vrai que ces outils changent la manière d’appréhender le métier. Chez Captain Doc, nous avons choisi de tirer profit de ces avancées technologiques pour mieux servir nos clients.
Comment l’Intelligence Artificielle transforme-t-elle le métier de la rédaction technique et la génération de documents techniques ? En quoi l’IA est une chance pour les utilisateurs ?
Production de contenus : l’automatisation en appui au rédacteur
Dans notre précédent article, nous vous avons présenté les spécificités de l’IA faible et de l’IA forte. L’Intelligence Artificielle faible est utilisée notamment dans la compréhension du langage et la rédaction depuis longtemps.
Il existe différents logiciel d’automatisation pour la production de données qui traitent la documentation comme du code informatique, notamment Javadoc et Sphinx.
Mais aujourd’hui, de nouveaux outils permettent d’accélérer la production de contenus et de mieux se concentrer sur la stratégie et la qualité documentaire. Ceci est une opportunité pour les rédacteurs techniques de mieux travailler sur la plus-value de leur expertise documentaire et de déléguer la rédaction pure et simple.
Grammarly par exemple, permet d’améliorer l’efficacité de la rédaction particulièrement pour tous les rédacteurs dont la langue maternelle n’est pas l’anglais.
Pour les solutions les plus avancées, on trouve des générateurs de texte à partir d’un sujet donné. Par exemple, la plateforme http://ai-writer.com est assez bluffante pour construire des articles de connaissances scientifiques et techniques sur différents sujets. Nous avons d’ailleurs fait un test sur le sujet qui nous occupe, l’IA et la documentation technique, vous pouvez lire le résultat ici.
Diffusion de l’information : l’accès simplifié par chatbot et recherche vocale
Une information technique doit être simple et pertinente, accessible en deux clics maximum. Ce sont les principes directeurs que suivent les rédacteurs techniques.
Auparavant, l’utilisateur était livré à lui-même et devait rechercher l’information sur la table des matières d’un manuel. Puis sur les sites internet sont apparues les barres de recherche dans les FAQs pour accéder directement à une requête. Ce qui supposait tout de même de connaître le terme exact de l’information désirée.
Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle est un véritable facilitateur puisqu’elle permet de réduire le temps d’accès à l’information. Les moteurs de recherche des sites sont devenus plus performants et permettent d’accéder à la requête grâce à des synonymes si l’on ne connaît pas le terme exact du problème par exemple.
Les chatbots ou commandes à recherche vocale en intégrant de l’IA, donnent accès directement à l’information recherchée : en conversant avec un chatbot, nous sommes guidés vers l’information nécessaire sans superflu. De même, avec les enceintes connectées ou autres objets à commande vocale, une simple question orale permet d’obtenir les réponses souhaitées. Les solutions développées par Hello My Bot, notre partenaire, montrent toutes les possibilités dans ce domaine.
L’information est de plus en plus triée en amont pour faire gagner du temps à l’utilisateur et ne montrer que l’information pertinente selon la recherche ou le nombre d’occurrences. Par exemple, on parle aujourd’hui de micro-contenus comme les encarts Google, appelés “snippet” en position 0 des résultats de recherche du navigateur.
Bien sûr, nous sommes en droit de nous demander qui choisit les informations pertinentes et sur quels critères. Si sur des sujets très techniques, ce tri en amont de l’info est souvent anodin, dans d’autres domaines il peut à dessein fournir une information partielle et partiale.
Nous cherchons tous des informations dans les moteurs de recherche internet, or il faut savoir que l’information la plus légitime selon Google est celle de l’annonceur qui paie le plus cher. On observe depuis quelques années un renforcement de la monétisation de l’information, où par exemple, sur la 1e page de recherche Google environ un tiers des résultats sont des publicités. Le travail du rédacteur technique est celui de présenter des informations objectives sur un service ou un produit, mais les algorithmes de référencement naturel (ou SEO) qui utilisent l’IA, obligent parfois les rédacteurs à flirter avec le marketing dans la rédaction des contenus afin de coller aux mots-clés des requêtes les plus courantes.
Segmentation de l’information : l’info 4.0 adaptée aux besoins et à l’utilisateur
De manière générale, il existe de nombreux moyens d’accéder à l’information : manuel, site internet, FAQs, vidéos, etc. En effet, un type d’outils ne peut pas répondre à toutes les questions et ne sera pas forcément utilisable par tous, il faut donc croiser les supports pour satisfaire chaque utilisateur et éviter une information incomplète.
Pour ce faire, l’information est aujourd’hui adaptée, “customisée”, selon les besoins et le niveau de connaissance de l’utilisateur. On distingue à ce titre différents niveaux d’information : le premier niveau avec la description du produit commune à de nombreux supports, puis la hiérarchie des informations selon le niveau de compréhension de l’utilisateur (avancé ou novice) et qui peut être déclinée sur des supports variés.
Avant l’irruption de l’Intelligence Artificielle dans le métier de la documentation technique, un premier pas vers la rationalisation de la gestion du contenu a été accompli avec le « single-sourcing ».
En quoi cela consiste ? Le single-sourcing consiste à générer différents types de supports (comme un wiki en ligne et un document papier) ou publier des infos personnalisées selon le niveau du lecteur (Novice/Intermédiaire/Expert) à partir d’une même source de contenu.
Ce principe facilite le travail du rédacteur et la maintenance du contenu. En effet, il suffit de modifier l’information à un seul endroit, et la modification sera mise à jour partout ailleurs.
Les avancées technologiques actuelles commencent à utiliser l’IA forte dans les outils de “social listening” afin de décider quelle information est pertinente pour l’utilisateur. Le social listening est un outil de veille et de collecte de données sur une personne via les réseaux sociaux.
Cela permet à l’utilisateur d’avoir accès à l’information dont il a besoin, au moment où il en a besoin, sur le bon support et adaptée à son niveau de compréhension. L’algorithme choisit donc l’information qui lui paraît la plus compréhensible pour l’utilisateur en fonction d’un profil prédéfini.
Le seul problème est évidemment qu’avec ce système, c’est la machine qui décide ce que l’utilisateur doit savoir, sans que celui-ci ait forcément conscience d’ignorer une partie de la réalité. On peut également se demander sur quels critères les choix d’information sont faits.
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Les professionnels de la documentation doivent penser tous les moyens d’accéder à l’information utile et ceci en fonction du plus grand nombre de profils possibles. L’ Intelligence Artificielle aide en ce sens à catégoriser et segmenter les informations et les utilisateurs, et ouvre de nouvelles voies vers l’accessibilité. Particulièrement, certains profils d’utilisateurs qui étaient jusqu’alors laissés de côté peuvent aujourd’hui facilement accéder à l’information : les personnes porteuses de handicaps, malvoyantes, analphabètes, etc.
Si vous souhaitez un audit de votre documentation technique ou un créer une documentation innovante pour vos utilisateurs, n’hésitez pas à contacter Captain Doc !
