Collision Conference 2017 : du Machine Learning, un YouTube de salon et des pizzas

Retour sur les temps forts de la Collision Conference à New Orleans, une vision des grandes innovations dans le numérique pour les années à venir.

Collision Conference

Cette année, Collision remettait les festivités à la Nouvelle Orléans après le succès de l’année dernière. Au programme, des invités encore plus prestigieux qu’à l’édition précédente, forte de sa nouvelle notoriété :

– Neal Mohan de Youtube
– Stan Chudnovsky de Facebook
– Mike Curtis d’Airbnb
– Severin Hacker de Duolinguo
– Travis Bogard d’Uber…

Il semblerait que l’équipe Collision ait privilégié le contenu des conférences, riches en scoops et enseignements, au niveau des exposants et à la qualité de l’organisation… Mais plongeons dans le vif du sujet !

YouTube dans le salon

Neal Mohan, Chief Product Officer de YouTube, a attaqué fort en annonçant l’intention imminente de YouTube de basculer du mobile et bureau au salon ! L’idée est de donner la possibilité aux utilisateurs d’accéder à YouTube depuis leur télévision : une tentative d’élargir le cœur d’audience millennial aux familles. Avec 1 milliard de vidéos regardées sur YouTube chaque minute, nous sommes dans “l’âge d’or du contenu” comme le dit Neal Mohan. La télé manque de cette composante sociale, personnalisée et à la demande dont YouTube dispose. A travers un partenariat entre chaînes du câble et créateurs de contenu, YouTube TV réunit le meilleur des émissions télé et le meilleur de YouTube. Pour $35 par mois, les abonnés peuvent désormais combiner leur accès TV à leur contenu personnalisé favori de YouTube. Le plus ? Des recommandations de recherche grâce au Machine Learning intégré à YouTube. Neal Mohan ne s’est pas arrêté là puisqu’il a présenté au monde le nouveau design de l’application de bureau, comme évoqué ici, le “Superchat” où les fans peuvent rémunérer les créateurs directement, ainsi qu’un facilitateur de contact entre marques et créateurs de contenus pour des partenariats!

Neal Mohan Youtube Sophie Guillermin Collision

Facebook Messenger lorgne sur le modèle WeChat

Autre révélation conséquente, Facebook s’apprête à intégrer de la publicité à nos inbox ! Stan Chudnovsky, Head of Product de Messenger, a précisé que Wechat est LE modèle pour Messenger, dans le sens où ce mode de messagerie permet de payer ses factures, réserver des billets d’avion et s’utilise souvent à des fins commerciales. Messenger connecte aujourd’hui notre annuaire personnel, Facebook entend s’occuper de l’annuaire commercial comme nos Pages Jaunes. Et le moyen le plus évident de réaliser cela est de générer des messages en inbox à chaque clic sur publicité : chaque clic correspond à un call-to-action pour faciliter la négociation et les transactions dans un environnement de messagerie et de dialogue. Si vous craignez une invasion de pub, sachez que tout est initié par l’utilisateur et nos conversations ne seront pas ciblées. En espérant que cela soit plus probant que l’essai de Facebook aux bots, qui étaient aussi un moyen de connecter les individus et les entreprises.

Chatbot et Machine Learning pour… faire des pizzas !

S’il y en a un qui a bien compris comment exploiter les bots, c’est Severin Hacker, CTO de Duolinguo. Ici, les bots sont utilisés comme un moyen d’apprendre à échanger à travers un outil conversationnel. Plusieurs scripts sont déployés, comme “Pizza time” où il s’agit de dialoguer avec le bot “Chef Roberto” pour l’aider à confectionner une pizza en lui donnant les instructions ! Comme le dit Severin Hacker, le moyen le plus organique d’enseigner une langue est par le langage lui-même. Le Machine Learning intervient alors pour peaufiner les chat scripts en mesurant l’engagement, la progression et en créant des suggestions de réponse pour que les utilisateurs débutants ne soient pas bloqués dans le chat. Le créateur de Duolinguo dit qu’il a voulu reproduire “HER” (le film) dans ses chatbots, ambitieux mais plutôt probant jusque là!

Mike Curtis aussi, le VP Engineering d’Airbnb, nous annonce qu’il investit dans des centres de traitement de données supplémentaires. Le Machine Learning est résolument la priorité du moment pour définir les motifs de voyage, les données démographiques et les comportements de navigation. Airbnb souhaite pouvoir prédire les feedbacks et anticiper les recherches pour présenter le booking idéal dès que l’utilisateur se connecte!

En conclusion

Des annonces d’évolution produits phares, un accent mis sur le Machine Learning dont l’usage s’affine de plus en plus ainsi que sur le service aux entreprises. Uber entend également ajouter un service spécifiquement à destination des entreprises à son offre.

La start-up gagnante de la compétition PITCH s’inscrit dans cette lignée : Hazel propose un système de formation en ligne pour devenir un meilleur manager. Le programme se fonde autour du tryptique “Mesurer, Apprendre, Appliquer” sur une récolte de données personnelles, des plans de de formation incluant des dialogues avec bots et des mesures d’évolution: data, entreprise, bots et Machine Learning.

Voir le site de la Collision Conference

(note d’Eric : quand cet évènement sera définitivement devenu the place to be, vous vous souviendrez que c’est sur Presse-citron que vous en avez entendu parler en premier) 🙂


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