Améliorer la concentration en réunion avec la pertinence des conversations

Les réunions font partie intégrante du boulot, mais soyons honnêtes : beaucoup d'entre elles ne servent à rien. Tu te retrouves dans une salle (ou en visio), et le temps passe pendant que les gens parlent de tout sauf du sujet qui les occupe. Ça mène à de la frustration et à un temps perdu. Et si on pouvait changer ça ? Et si on pouvait garder les discussions sur la bonne voie avec des objectifs clairs ?

C'est là qu'intervient l'idée de la Pertinence de la Conversation par Rapport au Sujet (TCR). Il s'agit de vérifier si la conversation correspond à ce que la réunion était censée traiter. Pour aider avec ça, un gros dataset a été créé pour étudier à quel point les Conversations se rapportent aux sujets définis.

#Qu'est-ce qu'il y a dans le Dataset TCR ?

Alors, qu'est-ce que ce dataset contient ? Il a plein de transcriptions de réunions-en gros, environ 1 500 réunions uniques avec près de 22 millions de mots. De quoi remplir une bibliothèque ! Ces réunions couvrent divers sujets et styles, ce qui est essentiel parce que toutes les réunions ne se valent pas.

Le dataset inclut plus de 15 000 sujets de réunion, rassemblés à partir de nouvelles données de réunion et de sources publiques existantes. En plus, il y a une tonne de scripts qui aident à générer des réunions synthétiques. Pense à ça comme des réunions d'entraînement créées pour rendre le dataset plus varié et représentatif.

#Pourquoi on se soucie de ces données ?

Avec la montée des réunions en ligne-surprenamment, les réunions en personne sont passées de 63 % en 2019 à juste 33 % en 2021-garder les discussions concentrées est devenu encore plus important. Surtout quand les gens font souvent plusieurs choses à la fois chez eux sur leur canapé (ne fais pas semblant de ne jamais l'avoir fait).

Avoir un facilitateur de réunion peut aider à garder le focus, mais on peut aussi utiliser la technologie pour aider. Mesurer à quel point une conversation est pertinente par rapport à son sujet prévu aide à s'assurer que les discussions ne dérivent pas. Par exemple, si une conversation s'éloigne trop du sujet principal, ça veut dire que la discussion a peut-être besoin d'un peu de guidance.

#Comment ça marche ?

Le dataset permet d'évaluer les conversations par rapport à leurs sujets de discussion. Par exemple, si l'agenda d'une réunion est de parler du lancement d'un produit, mais que la conversation part dans des histoires personnelles sur des voyages de week-end, tu peux parier que le score de pertinence pour cette conversation serait faible.

Pour mieux comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, des benchmarks ont été créés en utilisant des outils d'IA avancés-un peu comme un assistant numérique qui lit les transcriptions et décide à quel point chaque partie de la conversation est sur le sujet.

#Quel est le plan pour le futur ?

L'objectif est clair : on veut rassembler des données sur d'autres types de réunions dans différents domaines. Mais ça peut être compliqué car beaucoup de réunions d'affaires contiennent des infos sensibles. Pour surmonter ça, des experts de divers secteurs sont invités à créer des agendas de réunion et à les tenir selon ces plans.

Aussi, élargir le dataset pour inclure d'autres langues est sur la liste des choses à faire. Parce qu'avouons-le, les réunions ne se font pas qu'en anglais, et ce serait dommage de laisser de côté tous ceux qui ne parlent pas anglais et qui ont aussi besoin d'aide pour rester dans le sujet.

Enfin, ajouter des données audio au dataset peut aider à améliorer la compréhension des conversations. Donc, combiner à la fois audio et transcriptions pourrait encore augmenter la capacité à évaluer l'efficacité des réunions.

#Quelques chiffres amusants

Jetons un œil rapide sur les chiffres pour voir comment tout ça se passe.

• Le dataset TCR contient environ 1 506 réunions uniques.
• Le nombre total de mots dans les transcriptions est d'environ 22 millions. Imagine juste lire ça. Il te faudrait beaucoup de café !
• Il y a environ 15 000 sujets de réunion inclus.

Ces chiffres ne sont pas juste pour frimer ; ils fournissent une base solide pour tester à quel point les sujets correspondent aux conversations.

#On ne peut pas le faire tout seul

Si tu penses que collecter toutes ces données et en tirer du sens est facile, détrompe-toi ! Il faut toute une équipe pour créer, analyser et améliorer des datasets comme celui-ci. Les gens doivent travailler ensemble, partager des idées et affiner le processus pour arriver à un point où on peut mesurer efficacement la pertinence des réunions.

Et n'oublions pas ceux qui participent aux réunions et prêtent leur voix aux données. Sans leur consentement, on serait perdus. Heureusement, tous les participants au processus de collecte de données ont signé des formulaires de consentement, assurant que tout le monde est d'accord pour contribuer à ce travail important.

#Alors, quelle est la suite ?

En avançant, la recherche va se concentrer sur l'amélioration du dataset, sur la performance des tâches de pertinence et sur une meilleure compréhension des dynamiques de réunion. En s'appuyant sur les connaissances et la technologie existantes, on peut passer des sessions ennuyantes à des endroits productifs remplis de discussions utiles.

En conclusion, le dataset TCR vise à améliorer les réunions. Avec des sujets clairs, des conversations ciblées et une utilisation intelligente de la technologie, on peut s'assurer que nos réunions de travail sont plus efficaces et moins chronophages. Les données et les idées obtenues grâce à ce travail peuvent contribuer à façonner l'avenir de nos réunions et de notre communication au boulot.

Alors, ce serait génial si quelqu'un inventait un moyen d'automatiser cette tâche ennuyeuse de faire du café pour ces réunions marathon, non ? En attendant, espérons que ce dataset nous mène vers des discussions plus productives. Après tout, personne n'a jamais pensé : "Wow, j'ai vraiment aimé cette réunion où on a parlé de tout sauf de ce qu'on était censé discuter."