E-commerce et IA générative : la voie de l'authenticité

Les entreprises doivent utiliser l'IA avec discernement pour éviter les biais, préserver l'authenticité des avis clients, et garantir des résultats fiables et alignés sur les valeurs de la marque.

Si le terme “IA générative” revient souvent dans la presse grand public, il est important de rappeler qu’elle n'est qu'une branche du machine learning et de l'intelligence artificielle. Celle-ci se distingue par sa capacité à générer de nouveaux résultats à partir d'une instruction donnée. Cependant, le monde de l'IA et du machine learning est vaste et ne se limite pas à cette seule approche créative. Recourir à une IA générative pour résoudre un problème qui pourrait mieux être traité par une autre méthode d'IA risque non seulement de produire des résultats décevants, mais aussi d’engendrer de la confusion. Il est donc essentiel de bien comprendre les différentes branches de l'IA pour choisir la solution la plus adaptée à chaque situation.

Le machine learning est une branche de l'IA qui utilise des algorithmes pour permettre aux systèmes d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions de manière autonome. Ces algorithmes s'améliorent continuellement grâce à l'expérience, sans nécessiter de programmation explicite. En s'appuyant sur des techniques statistiques, ils détectent des tendances ou des comportements récurrents pour formuler des prédictions. Le machine learning est particulièrement efficace pour résoudre un problème à la fois et répéter ce processus, tandis que l'IA générative peut apprendre de manière autonome et s'adapter pour résoudre une série de problèmes successifs.

Soyons clairs : l'IA n'est pas une baguette magique. Rien ne vaut une compréhension approfondie de votre problème, de l'objectif visé, et des critères de réussite. Agir sans cette compréhension mène généralement à des solutions limitées et à l'utilisation d'outils inadaptés.

Méfiez-vous des marchands d'illusions 

Chaque avancée technologique majeure attire inévitablement des opportunistes : des personnes ou des entreprises qui profitent de l'engouement croissant du marché pour vendre leurs produits et services, souvent sans réelle expertise. Bien que suivre la tendance puisse présenter des avantages, de nombreuses entreprises réputées ont investi des ressources considérables, du temps et de l'énergie pour développer des solutions d'IA solides et éprouvées. 

En revanche, beaucoup d'autres entreprises se contentent de mettre en avant des technologies existantes sans véritable investissement dans l'IA, ou utilisent des outils prêts à l'emploi (comme ChatGPT) avec peu de données, en les présentant comme des produits à forte valeur ajoutée. Ces produits gagneraient à être développés avec une approche plus approfondie et plus rigoureuse. Lorsque des produits basés sur l'IA sont évalués, il est crucial de comprendre non seulement les affirmations du vendeur sur les capacités du produit, mais aussi comment il a été développé.

Les marques doivent gérer les biais potentiels lorsqu’elles utilisent l'IA

Nous avons tous des biais inconscients, et l'IA peut amplifier ces biais si elle est utilisée sans discernement. Il est donc essentiel, lorsque l’ont déploie des solutions d’IA, de reconnaître et de contrôler ces biais potentiels afin d'éviter des résultats problématiques. Les incidents de chatbots ayant produit des propos insultants, ensuite retirés par les entreprises concernées, illustrent parfaitement comment un biais mineur intégré dans un outil d'IA peut rapidement s’intensifier et causer des abus.

L'IA ne peut rien accomplir sans données. Néanmoins, les données n’ont de valeur que si elles sont soutenues par des systèmes capables de les stocker, de les traiter et d’en extraire des résultats. Mais les performances de l'IA dépendent surtout de la qualité, de l'authenticité, de la profondeur et de l'étendue de ses données d'entrée. Comme le dit l’adage : "des données médiocres entraînent des résultats médiocres". Dans cette situation, la vitesse et l'amplification offertes par l'IA peuvent aggraver les problèmes liés à des données de mauvaise qualité, entraînant une multitude de résultats décevants. C’est pourquoi il est crucial pour toute entreprise de veiller à la qualité de ses données et à l’efficacité des techniques d'IA utilisées, afin de protéger sa réputation.

Vers un usage éthique et responsable de l’IA

L'intelligence artificielle (IA) se révèle être un atout de taille pour les marques et les retailers cherchant à maintenir leur compétitivité. En effet, une majorité de consommateurs (53 %) affirment avoir au moins une confiance modérée en l’IA. Cependant, elle doit être utilisée de manière responsable et éthique, et elle doit aider plutôt que de remplacer les humains. 

Les marques comme les retailers peuvent tirer parti de cette technologie pour simplifier les tâches, enrichir la création de contenu et améliorer l'expérience client. Cependant, ils doivent veiller à ce que l’usage cette technologie reste conforme à leurs valeurs de marque pour éviter toute utilisation non éthique. Trouver le juste équilibre entre créativité humaine et efficacité est crucial pour une utilisation responsable et éthique de l'IA.

Valoriser l'authenticité des avis clients

L'IA et le machine learning facilitent de plus en plus la création de faux avis clients et de commentaires en ligne, que les entreprises utilisent pour promouvoir leurs produits. Cela peut induire les clients en erreur quant aux véritables attributs et qualités des produits qu'ils envisagent d'acheter.

Les marques et les retailers qui souhaitent utiliser ce type de contenu doivent comprendre que sa valeur ne réside pas dans sa quantité — que ce soit le nombre d’avis, d'évaluations, de photos ou de vidéos par produit — mais bien dans son authenticité. Le contenu doit provenir de vrais clients ayant réellement utilisé les produits, et capables de partager de véritables expériences de manière transparente et authentique.