Traduit de l’anglais l’article original de @Bastien_Siebman An early look at AI teammates (aka what you might be wondering already after the announcement)
Un premier aperçu d’AI Teammate (ou ce que vous vous demandez peut-être déjà après l’annonce)
Si vous étiez présent au Work Innovation Summit d’Asana à Londres, ou si vous avez consulté les différentes publications sur les réseaux sociaux, vous avez vu qu’AI Teammates était la grande annonce du moment. Nous avons commencé à l’utiliser et il y a beaucoup de potentiel !
Dès que l’annonce a été faite et que nous avons vu quelques captures d’écran, j’avais beaucoup de questions. L’équipe produit était disposée à répondre à ces questions, et je partagerai également mes premières réactions ci-dessous.
Une petite mise en garde : AI Teammates est très récent, la fonctionnalité en est encore à ses débuts. Donc, ce que vous lisez ci-dessous pourrait ne plus être applicable à l’avenir si vous revenez sur cette publication plus tard.
Qu’est-ce qui alimente AI Teammate ? Les crédits AI Studio ?*
Asana : Pendant notre période bêta, nous fournissons l’accès à AI Teammates aux clients AI Studio Pro sur demande. L’utilisation d’AI Teammates est actuellement suivie par des crédits, mais ces crédits constitueront un pool distinct qui n’affecte pas les crédits AI Studio existants.
Bastien : Les crédits étant une ressource limitée, il sera important d’avoir une gestion propre et des personnes chargées de surveiller ces crédits.
Asana : Nous sommes très ouverts à comprendre comment AI Teammates est utilisé avec nos clients bêta pour aboutir à un modèle de tarification qui fonctionne le mieux. Pendant la bêta, seuls les utilisateurs de la liste Pro builder auront la possibilité de créer des AI Teammates.
Peut-on choisir une photo de profil pour son teammate ?*
Asana : Oui, vous pouvez personnaliser le nom et l’apparence du profil de votre AI Teammate, bien que nous aurons toujours un traitement unique dans l’interface pour différencier les AI Teammates des utilisateurs humains.
Bastien : Étonnamment, si vous regardez toutes les démos et les captures d’écran, Asana n’utilise jamais le visage ou le nom de quelqu’un pour leur teammate. J’en ai discuté avec eux, et leur sentiment initial était qu’il serait plus difficile pour l’équipe de se souvenir de vos teammates. Leur réflexion initiale était que le nom du teammate devrait être basé sur le rôle qu’il occupe. De mon côté, ma première idée était de donner à mes teammates un visage et un nom, mais je comprends parfaitement comment cela pourrait être dérangeant ou difficile à retenir.
Asana : Nous avons vu différents utilisateurs avec différentes préférences et au sein de notre propre instance Asana, il y a des AI Teammates qui sont plus axés sur un nom clair et descriptif tandis que d’autres ont opté pour une persona mémorable.
Peut-on les faire réfléchir « plus longtemps » si nécessaire ?*
Asana : Le temps de réflexion sera corrélé à la complexité de la tâche que vous assignez à l’AI Teammate.
Bastien : Je suppose que nous pouvons faire confiance à Asana et au teammate pour réfléchir aussi longtemps que nécessaire. Cependant, lors de l’utilisation de ChatGPT, parfois vous obtenez une meilleure réponse en lui demandant de réfléchir plus longtemps. Je me demande donc si c’est quelque chose dont nous aurons également besoin dans Asana.
Asana : Notre objectif est que les AI Teammates puissent fournir des réponses de qualité tout en ne gaspillant pas des coûts de réflexion excessifs.
Combien de temps mettent-ils à répondre ?*
Asana : Cela varie. Les AI Teammates donnent une confirmation instantanée lorsqu’ils ont reçu votre tâche en l’aimant. Ils élaborent ensuite un plan initial et écrivent un commentaire décrivant le plan - cela prend généralement une minute. Ils passent ensuite à l’exécution des sous-tâches - Cela peut prendre 5-15 minutes selon la complexité. Les AI Teammates sont conçus pour une collaboration plus approfondie sur le travail, par opposition à un outil de chat comme ChatGPT pour répondre à des questions rapides.
Bastien : avec des outils comme ChatGPT qui prennent maintenant plus de temps pour réfléchir, peut-être que tout le monde est habitué à attendre. Donc attention, n’attendez pas des teammates qu’ils aient une conversation rapide avec vous et vous aident, par exemple, pendant une réunion. Parce que s’il faut une minute ou plusieurs minutes pour répondre, ce ne sera pas une collaboration en temps réel. Il faudra donc s’y habituer.
Asana : Effectivement, tout comme Asana et Slack sont utilisés différemment, les AI Teammates offrent une façon unique d’assigner du travail à l’IA pour l’exécuter.
Peut-on choisir le modèle qu’il utilise ?*Asana : Pas pour le moment, nous optimisons automatiquement la qualité en fonction de la complexité de la tâche. Nous pourrions décider de le permettre plus tard si nous estimons que plusieurs modèles sont capables de faire le travail. Nous avons constaté que seuls quelques-uns des derniers modèles de pointe sont capables d’effectuer le raisonnement que nous souhaitons voir les AI Teammates capables de faire.
Bastien : L’un des éléments clés lors de l’utilisation d’AI Studio sera de choisir le bon modèle afin d’avoir le meilleur résultat sans utiliser trop de crédits. Nous verrons l’importance que cela aura avec les teammates. Ne pas pouvoir choisir le modèle est agréable car cela simplifie les choses, mais en même temps, cela transforme le teammate en une sorte de boîte noire où vous ne pouvez pas affiner pour consommer moins de crédits.
Faut-il les assigner ou les mentionner pour obtenir une réponse ou comprennent-ils qu’on leur parle s’ils sont collaborateurs ?*
Asana : Les deux peuvent fonctionner mais assigner/mentionner est plus prévisible. Le second ne fonctionne que si vous l’avez rendu explicite. En gros, il ne vous répondra que si vous êtes un utilisateur approuvé ou si vous rendez évident que vous lui parlez (par exemple, vous êtes le seul dans la tâche avec lui, ou vous avez été très explicite).
Bastien : Ce que cela m’a fait penser instantanément est de savoir si cela va consommer des crédits pour comprendre qu’on lui parle. Mais je suppose que cela pourrait être fait de manière très économique. Peut-être que l’une des meilleures pratiques que nous verrons sera de retirer le teammate d’une tâche une fois que vous avez obtenu l’aide dont vous aviez besoin.
Lisent-ils leurs documents et ressources à chaque fois que vous en avez besoin ?*
Asana : Non, le teammate ne chargera les documents auxquels il a accès dans son contexte que s’il y a des données pertinentes dans ces documents, ce qui sera déterminé par une combinaison de recherche contextuelle au moment de l’exécution et de mémoire. L’optimisation de la façon dont les AI Teammates consomment le contexte et la mémoire est essentielle.
Bastien : Cela va être crucial car contrairement à AI Studio, où vous pouviez utiliser l’IA pour un rôle très spécifique nécessitant des documents spécifiques, en ce qui concerne les teammates, vous voulez que le teammate en sache de plus en plus au fil du temps et ait une mémoire qui s’enrichit. Mais vous ne voulez pas que le coût d’une question monte en flèche parce que le teammate est devenu “trop intelligent”.
Peut-on créer une boucle où deux agents se parlent et consomment tous les crédits ?*
Asana : pour l’instant, les agents ne répondent pas aux autres agents donc non.
Bastien : Je suppose que ce n’est pas surprenant, mais en même temps, certaines personnes pourraient s’attendre à ce qu’un teammate collabore et trouve une réponse ensemble. Donc, gardez à l’esprit que ce n’est pas le cas (pour l’instant).
Et encore une fois, une petite mise en garde venant directement d’Asana : “Gardez à l’esprit que tout est encore en évolution donc ces réponses pourraient changer !”.
Je tiens vraiment à prendre un moment pour remercier l’équipe produit d’avoir pris le temps de rassembler ces réponses et de me permettre de partager ces premières questions et réponses avec vous.
Bastien, Asana Expert
i.DO (Asana Partner: Services & Licenses)
