Des systèmes d’intelligence artificielle peuvent être formés pour écrire des critiques de produits similaires à des textes humains, critiques qui peuvent ensuite s’avérer utiles pour les consommateurs, les responsables du marketing, et les critiques professionnels, selon une étude du Dartmouth College, de la Tuck School of Business, et de l’Université de l’Indiana.
Les travaux, publiés dans l’International Journal of Research in Marketing, identifient également des enjeux éthiques suscités par l’utilisation du contenu généré par ordinateur.
« L’écriture d’évaluations de produits est difficile autant pour les humains que pour les ordinateurs, notamment en raison du très grand nombre de produits distincts », mentionne Keith Carlson. « Nous voulions voir comment l’IA peut être utilisée pour aider les gens qui écrivent et utilisent ces critiques. »
Pour les travaux, l’équipe de Dartmouth a créé deux défis. Le premier consistait à déterminer si une machine pouvait être formée pour écrire des critiques originales de « qualité humaine » en utilisant seulement un petit nombre de caractéristiques d’un produit, après avoir été « éduquée » à l’aide de contenus existants. Pour le second, l’équipe de recherche voulait savoir si des algorithmes d’apprentissage machine pouvaient servir à écrire des synthèses d’évaluations de produits, pour lesquels on compte déjà plusieurs critiques.
« Utiliser l’IA pour écrire et synthétiser des critiques peut favoriser l’efficacité des deux côtés du marché », juge Prasad Vana, assistant-professeur en administration des affaires. « Nous espérons que l’IA pourra aider les auteurs de critiques dont la charge de travail est importante, et les consommateurs, qui doivent passer à travers d’importantes quantités de contenus à propos de différents produits. »
Les spécialistes se sont concentrés sur les critiques de vins et de bières en raison de la grande disponibilité des contenus pour former les algorithmes informatiques. Les articles à propos de ces produits possèdent par ailleurs un vocabulaire relativement spécifique, ce qui est un avantage lorsque l’on travaille avec des systèmes d’IA.
Pour déterminer si un ordinateur pourrait écrire des critiques utiles à partir de zéro, les chercheurs ont alimenté un algorithme avec environ 180 000 critiques de vin existantes. Les métadonnées liées à des aspects comme l’origine du produit, la variété de raisin, la cote et le prix ont aussi été utilisées pour entraîner le système d’apprentissage machine.
En comparant les critiques générées par ordinateur à celles écrites par des humains pour les mêmes vins, l’équipe de recherche a constaté des similitudes entre les deux versions. Les résultats sont demeurés constants, même si l’équipe mettait l’algorithme au défi en changeant la quantité de données disponibles à des fins de référence.
Les contenus produits par ordinateur ont ensuite été évalués par des participants qui n’étaient pas des experts pour savoir s’ils pouvaient déterminer si les critiques avaient été écrites par des machines ou des humains. Selon l’étude, il était impossible de distinguer entre les deux types de contenus; de plus, leur intention d’acheter un vin était similaire, sans égard à la nature des critiques à propos du vin en question.
Tester la capacité de synthèse
Après avoir constaté que l’IA pouvait écrire des critiques de vin potables, l’équipe de recherche s’est tournée vers les critiques de bière pour déterminer la capacité de l’ordinateur d’écrire des « synthèses ». Plutôt que d’être entraîné à produire de nouveaux contenus, les chercheurs ont demandé à l’algorithme de regrouper des éléments à partir de critiques d’un même produit. Cela a permis de tester la capacité de l’IA d’identifier et de fournir des informations limitées, mais utiles, à propos de produits, le tout en fonction d’un grand nombre d’opinions variées.
Pour ce faire, les chercheurs ont fourni 143 000 critiques de plus de 14 000 bières à l’algorithme. Comme pour le vin, le texte de chaque critique a été accompagné de métadonnées incluant le nom du produit, sa teneur en alcool, le style de la boisson, ainsi que les notes accordées par les critiques originaux.
Toujours selon l’étude, le modèle informatique a bel et bien été en mesure de regrouper des critiques et d’en présenter les points essentiels.
Au dire de l’équipe de recherche, les algorithmes ne visent pas à remplacer les critiques professionnels et les spécialistes du marketing, mais plutôt de les aider dans leur travail. Une critique générée par ordinateur, par exemple, pourrait servir de première version qui serait ensuite révisée par un humain.
Les travaux pourraient aussi aider les consommateurs, jugent les chercheurs. Les synthèses de plusieurs critiques pourraient servir pour quantité de produits et services offerts en ligne, histoire d’aider les personnes qui ne disposent pas du temps nécessaire pour lire un grand nombre d’avis et de critiques.
Les chercheurs se disent toutefois conscients des enjeux éthiques liés à l’utilisation d’algorithmes informatiques pour influencer le comportement des consommateurs humains.
Se disant conscients que des spécialistes du marketing pourraient faciliter l’acceptation de contenus générés par ordinateur en les faisant passer pour des textes écrits par des humains, les spécialistes appellent à la transparence lorsqu’il est question de critiques produites par une machine.
« Comme avec d’autres technologies, nous devons faire attention à la façon dont ce nouveau développement est utilisé », mentionne M. Carlson. « Si cela est utilisé de façon responsable, les critiques générées par ordinateur peuvent devenir un outil pour favoriser la productivité et aider à rendre des informations utiles disponibles pour les consommateurs. »
