Rapidité, structure et intelligence : la méthode IA de Notion

Dans la même lignée que Notion qui permet aux équipes de stocker tout type de travail, l’IA de Notion s’adapte à tous les styles de pensée. Il ne s’agit pas d’un énième outil fourre-tout supplémentaire. L’IA de Notion est au cœur de l’architecture produit, conçue pour s’adapter à votre manière de travailler, et non pour vous obliger de vous adapter à la sienne.

L’architecture de l’IA de Notion s’articule autour d’une idée simple, mais puissante : toujours utiliser le modèle le mieux adapté à la tâche à accomplir. Chaque tâche nécessite des compétences différentes. Certaines exigent un raisonnement approfondi, d’autres de la rapidité et de l’efficacité.

Nous classons les tâches par catégorie et leur attribuons des modèles en fonction de la qualité, de la latence et du coût. Prenons comme exemple ces cas d’utilisation :

• La rédaction d’une fiche produit requiert de la fluidité et de la structure. Ainsi, nous choisissons des modèles à forte capacité de raisonnement qui excellent dans la production de textes longs et dans le maintien d’un ton cohérent.

• Pour répondre à des questions portant sur des décisions passées, il faut naviguer dans l’historique de l’espace de travail et de citer des sources. Dans ce cas, les modèles dotés de larges fenêtres contextuelles et d’un raisonnement exhaustif sont les plus efficaces.

• Le remplissage automatique des champs d’un outil de suivi de projet génère un volume conséquent d’inférences, mais nécessite un raisonnement moins complexe. Nous utilisons alors des modèles spécialisés, rentables et parfaitement adaptés, offrant une combinaison rare : un temps de latence divisé par deux et des résultats de meilleure qualité.

Notre pile modulaire permet une itération rapide et une évaluation continue, alimentée par un système unique de « LLM-as-a-judge » (en tant que juge). Elle est gérée par nos spécialistes des données d’IA, qui combinent expertise en assurance qualité, conception de prompts (ingénierie de requêtes) et réflexion sur les produits.

Leur travail consiste à mettre au point des critères d’évaluation personnalisés pour chaque fonctionnalité, afin d’apprendre aux modèles ce qu’ils doivent repérer dans différents contextes. Ces spécialistes analysent également le comportement réel des utilisateurs et utilisatrices, afin de trouver des modèles adaptés au besoin et d’améliorer les instructions en fonction de l’utilisation de Notion, et pas seulement sur la base de tests de référence.

Lorsque de nouveaux modèles sont lancés par OpenAI, Anthropic, Google ou des communautés open-source, nous pouvons les évaluer et les déployer en interne. Grâce à ces évaluations continues, nous détectons rapidement les régressions, validons les améliorations et maintenons un niveau de qualité élevé à mesure que notre pile évolue.

Nous gagnons ainsi en vitesse et en profondeur. Nous adaptons alors en toute confiance ce niveau de qualité à des dizaines de modèles et à des centaines d’instructions.

L’architecture de Notion est basée sur des blocs. Elle vient combler les lacunes de la plupart des outils en offrant un contexte profondément structuré. Chaque paragraphe, tâche ou entrée de base de données constitue un bloc enrichi de métadonnées et de relations. Cette structure va bien au-delà d’une simple organisation du travail. Elle constitue la base d’une IA plus intelligente.

Dans un document classique, « 30 avril » ne pourrait être qu’une chaîne de caractères. Dans Notion, il s’agit d’une propriété de date d’échéance liée à un bloc de tâche attribué à Jane Smith. Ainsi, lorsque vous demandez « Quelles tâches attribuées à l’équipe marketing sont en retard ? », notre IA ne se contente pas d’effectuer une recherche par mots-clés : elle comprend la structure de votre espace de travail et les relations qui le régissent.

L’IA de Notion offre bien plus que de meilleures réponses. Elle souffle un vent de renouveau sur les flux de travail. L’IA peut créer des gestionnaires de projets de A à Z, résumer l’état d’avancement des tâches d’une équipe à l’autre ou alimenter la réflexion sur votre feuille de route en se basant sur des données réelles. Autrement dit, elle opère sur le graphe structuré de votre travail.

Cette base structurée est à la base de tous les possibles : un routage plus intelligent des modèles, des évaluations plus rapides et une véritable intégration de l’IA. Lorsque votre produit est modulaire, l’IA n’a pas besoin de faire des suppositions. Elle peut raisonner. Elle peut s’adapter. Elle peut vous aider à atteindre plus rapidement vos objectifs, en toute confiance.

Essayez-la : l’IA de Notion s’adapte à votre rythme.