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Durée de lecture : 7 minutes.
Bonjour,
Vous lisez IA Mania, la newsletter qui décrypte chaque lundi les enjeux business et marketing de l’intelligence artificielle.
Au programme de cette édition :
- Article : 3 études sur l’IA à connaître
- Les 3 actus d’IA les plus importantes de la semaine
- Une astuce IA pour vous faciliter la vie
1 – Top 3 des études sur l’IA à connaître
Si vous nous suivez depuis un moment, vous savez que nous aimons nous appuyer sur la recherche pour écrire nos contenus.
Mais nous nous sommes rendus compte que nous ne citions en majorité que ces deux articles académiques :
Bien que ces deux papiers soient riches en informations et réflexions, ils ne fournissent qu’une vision partielle des recherches appliquées sur l’impact de l’IA dans l’économie digitale.
Nous avons voulu corriger le tir aujourd’hui, en vous proposant des recaps des 3 études qui font parler d’elles en ce moment même.
Ces études sont parfois encore en cours au moment où nous écrivons ce mail !
À la fin de cette lecture, vous serez à jour sur ce qui se passe à la pointe de la recherche sur l’impact de l’IA dans l’économie digitale.
1. Recherche et IA, une histoire de confiance
5 000 participants ont reçu au hasard des résultats de recherche conventionnels (Google) ou issus de LLM pour 50 000 requêtes.
Ils ont ensuite été interrogés sur leur confiance dans les résultats et leur disposition à partager une information avec un autre humain.
Les requêtes de recherche allaient de questions banales à des sujets importants comme “pour qui voter” ou “comment sécuriser une maison pour des enfants en bas âge”.
Le but de l’étude était de répondre aux questions : pouvons-nous faire confiance à l’IA, devrions-nous lui faire confiance, et si oui, quand devrions-nous accorder cette confiance ?
Résultats :
- Lorsqu’on indique que l’information est générée par l’IA, les participants ont tendance à lui faire moins confiance, même lorsque les résultats sont identiques à ceux générés par des recherches traditionnelles, mais simplement présentés différemment.
- Les personnes ayant des niveaux d’éducation plus bas étaient moins susceptibles de faire confiance à l’IA, tandis que celles travaillant dans la technologie ou ayant plus d’expérience avec l’IA étaient plus enclines à lui faire confiance.
- Les contrôleurs de l’étude pouvaient imposer qu’un résultat généré par IA soit fiable, ambigu ou faux. Un phénomène intéressant observé était que si plusieurs résultats consécutifs étaient fiables, les participants humains cessaient de les vérifier, acceptant ensuite comme vraies des informations complètement fausses.
- Plus l’IA usait d’un ton assuré dans ses réponses, plus les participants lui faisaient confiance, même lorsque l’IA fournissait des citations ou des références inexistantes (hallucinations).
Notre grain de sel :
Il y a des avantages et des inconvénients à la recherche par IA.
L’IA est adaptable, flexible, spécifique, et permet de centraliser beaucoup d’informations diverses sur une seule interface de réflexion.
Mais elle est aussi une source de désinformation.
Nous avons tous plus confiance en une information lorsque des références sont incluses, mais il existe toujours un risque que l’IA hallucine et invente des citations qui n’ont jamais existé.
Cette expérience toujours en cours est menée par Sinan Aral du MIT.
2. IA vs Humain
Le but de cette étude est d’observer comment un consommateur perçoit un contenu marketing (publicités) généré par IA.
1201 participants sont exposés à du contenu :
- Uniquement humain (aucune intervention de l’IA)
- Uniquement IA (ChatGPT sans intervention humaine)
- Éditeur humain augmenté (première ébauche par ChatGPT, éditée et finalisée par un humain)
- Éditeur IA augmenté (première ébauche par un humain, éditée et finalisée par ChatGPT)
Les participants ont été répartis en trois groupes :
- Baseline : ne savent rien des conditions de l’expérience.
- Partiellement informés : connaissent les conditions de l’expérience, mais pas quelle méthode a été utilisée pour un contenu donné.
- Informés : connaissent les conditions de l’expérience et savent quelle méthode a été utilisée pour chaque contenu.
Les participants ont évalué la qualité des publicités et des campagnes sur plusieurs mesures, notamment leur satisfaction et leur disposition à payer pour le contenu.
Résultats
Sans information sur l’origine du contenu, les participants ont perçu les contenus marketing générés uniquement par IA et ceux édités par IA comme étant de meilleure qualité que ceux créés uniquement par des humains.
Mais, lorsque les participants connaissent l’origine d’un contenu, la perception de la qualité augmente pour le contenu humain.
Les participants étaient prêts à payer autant pour le contenu généré par l’IA que pour celui édité par l’IA, mais préféraient le contenu humain lorsqu’ils savaient qu’il avait été créé par des humains.
Notre grain de sel :
Une conclusion qui nous arrange puisqu’elle s’accorde avec notre communication…
Surtout lorsqu’on précise que les humains sélectionnés étaient des publicitaires aguerris.
Ce qu’on apprend, c’est qu’il semble être plus efficace de produire un contenu humain, puis de le réviser avec l’IA ; à l’inverse de ce que nous faisons habituellement, qui est d’avoir un premier jet avec l’IA et le retoucher à la main.
Néanmoins il est intéressant d’observer le biais de favoritisme dont nous les participants font preuve, il nous montre que même dans un futur proche technologiquement incertain, la solidarité humaine pourrait rester une constante.
Lire l’étude complète (en anglais)
3. Un job pour l’IA ?
Cette étude analyse une expérience aléatoire sur un marché du travail en ligne où des employeurs ont été encouragés à utiliser un modèle de langage (LLM) pour générer un premier une offre d’emploi.
Résultats :
- Les employeurs augmentés à l’IA publient 20 % d’offres d’emploi en plus que le groupe de contrôle.
- Ils réduisent aussi de 40 % le temps consacré à la rédaction des offres d’emploi.
- Enfin, les offres d’emploi générées par IA ont reçu 5 % de candidatures en plus.
Mais, car il y a toujours un mais.
Malgré plus de candidatures, les offres d’emploi générées par IA étaient 18 % moins susceptibles de mener au recrutement d’un candidat.
Pourtant, pas de baisse observée de la qualité des candidats pour les employeurs traités.
Pourquoi ?
Une théorie avancée par les auteurs de l’étude est que les offres d’emploi générées par IA – nécessitant moins d’efforts des employeurs – ont eu comme conséquence d’entraîner une baisse inconsciente de l’implication générale, conduisant à une réduction des efforts de recherche, des invitations à postuler et des entretiens réalisés.
Notre grain de sel :
L’IA change les habitudes de travail, mais pas toujours de manière prévisible.
On pourrait s’attendre à ce que les 40 % de temps économisés sur la rédaction des offres soient réinvestis dans d’autres tâches pour améliorer la qualité globale des recrutements.
Mais ce n’est pas ce qui se passe.
Nous ne sommes pas des « homo economicus » parfaitement rationnels, et nos comportements sont souvent influencés par des habitudes biologiques profondément enracinées.
Les employeurs trouvent une nouvelle zone de confort grâce à l’IA et, paradoxalement, deviennent réticents à investir plus d’efforts dans le processus de recrutement.
Lire l’étude complète (en anglais)
2 – Les actus d’IA les plus importantes cette semaine
Ça fait longtemps que nous avons des implants cérébraux pour permettre aux patients porteurs de neuro-handicaps de communiquer. Mais pour la première fois, les implants ne sont plus limitées à l’anglais uniquement. Grâce à Pancho, un patient paralysé après un AVC, elles permettent maintenant de décoder l’espagnol. À quand la technologie en français ?
Anthropic a lancé une nouvelle fonctionnalité pour son chatbot Claude, permettant de créer des assistants personnalisés capables d’effectuer diverses tâches, comme lire des e-mails ou acheter des chaussures. Cette fonctionnalité, appelée « tool use », se connecte à n’importe quelle API externe. Désormais, les utilisateurs peuvent créer des assistants adaptés à leurs besoins spécifiques.
GPT-4o, le dernier modèle phare d’Open AI, offrant des capacités améliorées en termes de vitesse et d’intelligence pour le texte, la voix et les images, est maintenant gratuit avec une limite d’usage. GPT-4o permet des interactions plus naturelles, comme la traduction de menus en temps réel et des conversations vocales améliorées. D’autres fonctionnalités avancées, comme l’analyse de données et la création de graphiques, sont également disponibles gratuitement. Une nouvelle application de bureau pour macOS facilite l’intégration de ChatGPT dans votre flux de travail quotidien.
3 – Outil de la semaine
Perplexity lance Perplexity Pages, un outil qui permet de transformer facilement vos recherches en contenu visuel.
C’est assez joli comme vous pouvez le voir au-dessus, vous avez une première ébauche présentable.
Notre avis est que l’outil sera probablement idéal pour les éducateurs notamment qui pourront présenter rapidement du contenu de manière digeste.
Mais comme toujours avec les outils d’IA, un test du terrain est indispensable avant de tirer des conclusions.
Retrouvez d’autres exemples sur le blog de Perplexity.
b. Les outils qu’on recommandera toujours
- GPT-4 : environ 20% de cette édition est écrite en collaboration avec.
- Midjourney : qu’avez-vous pensé des visuels de cette newsletter ?
- Descript : l’outil qu’on utilise pour condenser 4-8 heures de rush sur 5 caméras et 3 micros différents en une vidéo digeste de 20 minutes.
- Fireflies : délègue la prise de notes ce qui nous permet d’être entièrement présents en appel. Il y a énormément d’outils équivalents sur le marché, on en a testé une dizaine et c’est celui qu’on a préféré.
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C’est la fin de cette newsletter.
Merci d’avoir lu cette neuvième édition jusqu’au bout.
Si ce moment vous a plu, ou non, faites-le nous savoir en répondant à cet email.
Nous lirons personnellement chacun de vos retours et vous répondrons un à un.
Nous accordons beaucoup de valeur à ce que vous avez à nous dire.
C’était Rayan Dilavar, pour IA Mania
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