La dernière avancée de Notion en matière d'IA, les agents d'IA personnalisables, trouve son origine dans une source surprenante : la simplification. Lancée en septembre dans le cadre de la V3 de son logiciel de productivité, le succès de cette fonctionnalité est attribué à un pivot dans la stratégie de développement de l'IA de l'entreprise.

Initialement, les ingénieurs de Notion AI ont expérimenté la génération de code avancée, les schémas complexes et les instructions lourdes lorsqu'ils travaillaient avec de grands modèles linguistiques (LLM) et l'IA agentique. Cependant, selon Ryan Nystrom, responsable de l'ingénierie de Notion AI, des essais et des erreurs ont révélé que l'élimination de la modélisation complexe des données améliorait considérablement les performances du modèle. Nystrom et son équipe sont passés à des invites simples, des représentations lisibles par l'homme, une abstraction minimale et des formats markdown familiers.

Cette approche remaniée a conduit à la création d'agents d'IA personnalisables, qui sont devenus l'outil d'IA le plus performant de Notion à ce jour. Nystrom a décrit l'amélioration comme une "fonction en escalier", basée sur les modèles d'utilisation par rapport aux versions précédentes. "C'est cette sensation que le produit est tiré de vous plutôt que vous essayez de le pousser", a expliqué Nystrom dans un podcast VB Beyond the Pilot. "Nous savions dès ce moment, très tôt, que nous avions quelque chose. Maintenant, c'est : Comment pourrais-je utiliser Notion sans cette fonctionnalité ?"

Le développement met en évidence une leçon cruciale dans l'évolution de l'IA : parfois, moins c'est plus. L'instinct initial dans le développement de l'IA penche souvent vers la complexité, en supposant que des modèles et des instructions plus complexes donneront de meilleurs résultats. Cependant, l'expérience de Notion suggère que se concentrer sur la simplicité et la lisibilité humaine peut libérer un plus grand potentiel. Cette approche s'aligne sur la compréhension croissante que les LLM, bien que puissants, peuvent être sensibles aux nuances des données d'entrée. Des invites et des structures de données claires et concises peuvent minimiser l'ambiguïté et améliorer la précision et l'efficacité des modèles d'IA.

Les implications de cette approche s'étendent au-delà de Notion. Alors que l'IA s'intègre de plus en plus dans divers aspects de la société, la capacité de créer des outils d'IA accessibles et conviviaux devient primordiale. La simplification des processus de développement de l'IA peut permettre à un plus large éventail de personnes et d'organisations de tirer parti de la technologie, favorisant ainsi l'innovation et répondant à divers besoins. De plus, se concentrer sur les représentations lisibles par l'homme peut améliorer la transparence et la confiance dans les systèmes d'IA, les rendant plus compréhensibles et responsables.

Le succès des agents d'IA de Notion souligne l'importance de l'expérimentation itérative et de la volonté d'adapter les stratégies de développement en fonction des commentaires du monde réel. Alors que la technologie de l'IA continue d'évoluer, les entreprises doivent rester agiles et ouvertes aux nouvelles approches, même si elles remettent en question la sagesse conventionnelle. La prochaine phase pour Notion consiste à affiner davantage ses agents d'IA en fonction des commentaires des utilisateurs et à explorer de nouvelles applications pour la technologie au sein de sa plateforme de productivité.