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"Duplex - Google's artificially intelligent chat agent that can arrange appointments over the phone - has expanded from a "set of trusted tester users" earlier this year to a "small group" of Google Pixel phone owners, who can now use Duplex via the Google Assistant to secure restaurant reservations in "select cities." [...] Notice that Duplex begins the conversation by saying "Hi, I'm calling to make a reservation for a client. I'm calling from Google, so the call may be recorded." Google received a ton of criticism after its initial Duplex demo in May - many were not amused that Google Assistant mimicked a human so well. In June, the company promised that Google Assistant using Duplex would first introduce itself."

"In a free service, bots call restaurants and make reservations. The technology is impressive, except for when the caller is actually a person." "In other words, Duplex, which Google first showed off last year as a technological marvel using A.I., is still largely operated by humans. While A.I. services like Google's are meant to help us, their part-machine, part-human approach could contribute to a mounting problem: the struggle to decipher the real from the fake, from bogus reviews and online disinformation to bots posing as people." "Google's A.I. is eerily human, when it works" "Duplex needs lots of data to improve" "Duplex is proficient at making a restaurant reservation over the phone, but much like Facebook, Google still leans on human intelligence. At any given moment, it is lifelike. But it struggles to deal with the unexpected. "There are three things that are important when it comes to A.I.'s interactions with humans: context, context and context," said Jerry Kaplan, author of "Humans Need Not Apply: A Guide to Wealth and Work in the Age of Artificial Intelligence" and a Stanford University lecturer on artificial intelligence. "Machines are very good with detail but terrible at context," he said."

"L'année dernière, Google a présenté Duplex, une intelligence artificielle qui permet aux utilisateurs de Google Assistant de réserver une table au restaurant ou de prendre un rendez-vous chez le coiffeur sans téléphoner. Comment ça marche ? Lorsque l'utilisateur demande à Assistant de faire la réservation, Duplex téléphone l'établissement et discute (grâce à l'intelligence artificielle) avec le responsable pour réserver. Une fois l'appel terminé, Google Assistant confirme la réservation à son utilisateur. CallJoy, un nouveau service lancé par Area120, l'incubateur interne de Google, fonctionne de manière similaire mais fait l'inverse. Contrairement à Google Duplex qui a été développé pour contacter les établissements à la place des clients, CallJoy est destiné aux entreprises et répond aux appels des clients."

Passionnant décryptage du CTO de Snips... depuis Siri à aujourd'hui... décryptage de la technologie autour des assistants vocaux, cas d'usages, fantasmes... Interface vocale, la technologie existe depuis 30 ans (médecins, call center...), "interface" remplacée par "assistant" (promesse de l'IA) + promesse d'un dialogue naturel... Limites : la voix ne sert pas à tout, besoin d'un écran quand on a une recherche plus précise à faire... ex: est-ce à l'usager de s'adapter à l'interface ? = > formulation de l'intention... Briques techniques d'un assistant vocal : - banc de micros (détection de la source, triangulation pour mieux capter la source de son) - wakeword pour réveiller l'assistant (machine learning = écoute le signal en permanence mais entre en écoute active à partir du "wakeword", la reconnaissance vocale est alors lancée qui a pour objectif de transcrire ce que l'utilisateur a dit) - NLU : natural language understanding https://en.wikipedia.org/wiki/Natural-language_understanding prend le texte en entrée ("la météo demain à Bordeaux ?") et sort un objet structuré : intention : météo, quand : demain soir, où : bordeaux même fonctionnement qu'un chatbot - Logique d'action (comment réagir à la demande de l'utilisateur ?) :ce sont les développeurs qui travaillent cette dernière partie + synthèse vocale pour donner la réponse Snips travaille les étapes "wakeword" + "NLU" logique d'action (cf. modèle app store) avec 16000 développeurs + synthèse vocale : sous-traitance secteurs : bureau, habitat, véhicule, industrie Privacy / snips : le son ne sort pas du "salon" - sortie prévue fin 2019 petit réseau de neurones pour le "wakeword" tourne en embarqué pour toutes les solutions (amazon, google...)... mais il y a un taux d'erreur (de une fois par heure à une fois par jour)... donc