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Comment ont été éduqués les 40 nouveaux robots Flint Business

Comment ont été éduqués les 40 nouveaux robots Flint Business

Dans l’école des robots Flint, il y a les bébés robots, que tu peux entrainer toi-même sur les sujets de ton choix et qui démarrent donc de zéro, et il y a les “robots ados”, c’est à dire des robots pré-entrainés qui sélectionnent des articles de qualité sur des grandes thématiques d’innovation du moment. Ils sont un peu moins foufous que les bébés robots, ils ont un peu plus de bouteille, mais ils ne sont pas non plus complètement “finis” si j’ose dire, ou comme dirait Françoise Dolto. Ensuite, c’est à chaque utilisateur de les faire évoluer en interagissant avec eux au fil du temps. Ces 40 robots pré-entrainés font partie de la nouvelle robothèque à laquelle ont accès les abonnés de Flint Business, la plateforme Flint à destination des entreprises.

Mais comment garantir la qualité de sélection de ces robots adolescents pré-entrainés ? Qui sont leurs profs ? Sachant qu’on n’a pas non plus 40 profs humains dans l’entreprise sur chacun de ces sujets. Eh bien ce n’est pas simple, et on s’est pas mal pris la tête pour mettre en place une méthodologie d’entrainement qui fasse appel à l’intelligence artificielle ET à l’intelligence collective. Ça t’intrigue ? Je t’explique !

Tu verras, ça en dit beaucoup sur la technologie de Flint mais aussi sur l’intelligence artificielle en général et l’importance de la qualité des données qui l’alimentent. Et donc sur l’importance de l’intelligence… collective.

Alors au fait, petit rappel : comment marchent les robots Flint ?

Ils s’appuient sur l’analyse du comportement de plusieurs dizaines de milliers d’experts (sur Twitter) vis à vis de millions de contenus d’information.

1. A partir de l’analyse de ce panel, quand un utilisateur montre au robot des articles qu’il trouve intéressants (en cliquant sur le bouton vert depuis l’interface ou en lui envoyant des articles), ce dernier compare tout ça avec ses modèles mathématiques et prédit la thématique qui intéresse l’utilisateur mais aussi son exigence en terme de qualité.

2. Quand on veut pré-entrainer un robot sur une thématique, donc, il faut lui trouver un entraineur qui ne soit pas l’utilisateur. Parce que, tu dois l’avoir compris, lui demander simplement de trouver des articles sur tel ou tel mot-clé ne garantit en aucun cas la qualité de ces articles, et encore moins du “bruit”.

Comment trouver cet entraineur de qualité ? Grâce à l’intelligence collective ! On a deux méthodes.

1. Nous faisons le tour des meilleurs bébés robots sur le sujet, entrainés par les meilleurs utilisateurs de Flint Business ou Premium, nous regardons les articles qui remontent ou ont été validés, et nous les envoyons dans un premier temps au robot qui va nous suggérer des nouveaux experts à analyser sur Twitter, ou de nouveaux contenus. Nous nettoyons un peu, vérifions les résultats, puis nous les basculons sur un tout nouvel algorithme capable de faire un synthèse plus fine (qui est donc un algorithme spécifique pour nos robots ados), et roule mon robot !

2. Mais parfois, nous n’avons pas assez de bons robots sur le sujet pour les analyser et les équilibrer. Nous faisons alors appel à une autre forme d’intelligence collective !

🤔 Comment faisons-nous ?

Notre méthode s’inspire de, hum, l’alimentation. L’objectif est de pouvoir donner un score nutritionnel à chaque article en analysant le comportement d’experts sur des dizaines de thématiques.

→ Nous recherchons dans notre panel Flint, puis sur Twitter, entre 15 et 30 experts identifiés sur le sujet. Nous vérifions s’ils sont fiables en fonction de l’angle que l’on cherche. Par exemple : des experts qui auront une approche plus technique ou plus business, leur langue, leur pays, éventuellement leurs biais d’opinion…

→ Nous créons une indexation pour rassembler ces experts et nous analysons leur comportement vis à vis de l’info. L’IA de Flint va ensuite prédire une liste d’articles susceptibles d’être validés par ces experts.

→ Chacun de ces articles dispose d’un score « nutritionnel » d’information indiquant sa valeur d’expertise dans plusieurs dizaines de domaines.

→ Nous validons ces articles les plus qualitatifs dans notre nouveau robot ado, en vérifiant la fiabilité des sources de ces articles.

→ Nous laissons tourner le robot quelques jours, avant de vérifier. S’il passe l’examen, on lui donne son diplôme et il peut alors intégrer la robothèque pour être pris en charge par les abonnés de Flint Business.

😅 Et voilà ! Qu’en penses-tu ? Est-ce que tu peux aider ? Oui !

Nous créons régulièrement des nouveaux robots. Par exemple, après un robot sur les « viandes alternatives » et un autre sur le fameux « Métavers », en passant par les étranges « Jumeaux numériques » ou encore la « robotique », nous travaillons en ce moment sur un nouveau robot spécialisé dans les « NFT ». Tu sais cette technologie blockchain à laquelle personne ne comprend rien et qui permet notamment de vendre des oeuvres d’art ou des objets de luxe virtuels (ou pas). Mais pas n’importe quel robot sur les NFT, un robot qui aurait une vraie expertise technique.

Et nous sommes à la recherche de ses nouveaux professeurs ! Tu peux peut-être nous aider. Est-ce que tu connaitrais, par exemple, des experts ayant des compétences techniques et connaissant bien le sujet, et que nous pourrions présenter à notre robot ? Ou est-ce que tu aurais dans ton ordinateur une liste d’articles de qualité qui pourraient inspirer le robot (et l’aider en même temps à identifier de nouveaux experts) ?

Est-ce que tu as d’autres sujets sur lesquels nous pourrions créer de nouveaux robots ?

Écris moi à benoit @ flint.media. Si tu nous aides, tu pourras recevoir en exclusivité les newsletters de l’un de ces nouveaux robots.

Et si tu veux voir la liste des 40 robots tu peux aller ici, et demander une démo gratuite de 30 jours de Flint Business !