Les ordinateurs peuvent-ils rédiger des critiques de produits avec une touche humaine ?
Selon une étude du Dartmouth College, de la Tuck School of Business de Dartmouth et de l'université de l'Indiana, les systèmes d'intelligence artificielle peuvent être entraînés à rédiger des évaluations de produits dignes d'un être humain, afin d'aider les consommateurs, les spécialistes du marketing et les évaluateurs professionnels.
Une équipe de codeurs et de spécialistes du marketing montre que les ordinateurs peuvent écrire comme des humains et explique pourquoi c'est important.
Wine photo by Pier Demarten on Unsplash. Illustration by Richard Clark/Dartmouth College.
Cette étude, publiée dans l'International Journal of Research in Marketing, identifie également les défis éthiques soulevés par l'utilisation de ce contenu généré par ordinateur.
"La rédaction de critiques est un défi pour les humains et les ordinateurs, en partie à cause du nombre écrasant de produits distincts", a déclaré Keith Carlson, chercheur en doctorat à la Tuck School of Business. "Nous voulions voir comment l'intelligence artificielle peut être utilisée pour aider les personnes qui produisent et utilisent ces critiques."
Pour cette recherche, l'équipe de Dartmouth s'est fixé deux défis. Le premier consistait à déterminer s'il était possible d'apprendre à une machine à rédiger des critiques originales et de qualité humaine en utilisant seulement un petit nombre de caractéristiques de produits après avoir été entraînée sur un ensemble de contenus existants. Deuxièmement, l'équipe a cherché à savoir si des algorithmes d'apprentissage automatique pouvaient être utilisés pour rédiger des synthèses d'avis sur des produits pour lesquels de nombreux avis existent déjà.
"L'utilisation de l'intelligence artificielle pour écrire et synthétiser des avis peut créer des gains d'efficacité des deux côtés du marché", a déclaré Prasad Vana, professeur adjoint d'administration des affaires à la Tuck School of Business. "L'espoir est que l'IA puisse profiter aux critiques confrontés à des charges de travail d'écriture plus importantes et aux consommateurs qui doivent trier tant de contenu sur les produits."
Les chercheurs se sont concentrés sur les critiques de vin et de bière en raison de la grande quantité de matériel disponible pour entraîner les algorithmes informatiques. Les commentaires sur ces produits comportent également un vocabulaire relativement ciblé, ce qui constitue un avantage lorsqu'on travaille avec des systèmes d'IA.
Pour déterminer si une machine pouvait rédiger des critiques utiles à partir de zéro, les chercheurs ont entraîné un algorithme sur environ 180 000 critiques de vin existantes. Les balises de métadonnées pour des facteurs tels que l'origine du produit, le cépage, la note et le prix ont également été utilisées pour entraîner le système d'apprentissage automatique.
En comparant les critiques générées par la machine aux critiques humaines pour les mêmes vins, l'équipe de recherche a constaté une concordance entre les deux versions. Les résultats sont restés cohérents même lorsque l'équipe a mis les algorithmes à l'épreuve en modifiant la quantité de données d'entrée disponibles pour référence.
Les documents écrits par la machine ont ensuite été évalués par des participants non experts afin de déterminer s'ils étaient en mesure d'établir si les critiques avaient été rédigées par des humains ou par une machine. Selon l'article de recherche, les participants n'ont pas été en mesure de faire la distinction entre les critiques humaines et celles générées par l'IA avec une quelconque signification statistique. En outre, leur intention d'acheter un vin était similaire selon qu'il s'agissait d'avis humains ou d'avis générés par une machine.
Après avoir constaté que l'intelligence artificielle pouvait rédiger des critiques de vin crédibles, l'équipe de recherche s'est tournée vers les critiques de bière pour déterminer l'efficacité de l'utilisation de l'IA pour rédiger des "synthèses de critiques". Plutôt que d'être entraîné à rédiger de nouvelles critiques, l'algorithme a été chargé d'agréger des éléments provenant de critiques existantes sur le même produit. Cela a permis de tester la capacité de l'IA à identifier et à fournir des informations limitées mais pertinentes sur des produits à partir d'un grand nombre d'avis différents.
"La rédaction d'un avis original teste la capacité d'expression de l'ordinateur sur la base d'un ensemble relativement restreint de données. La rédaction d'un avis de synthèse est une tâche connexe mais distincte, dans laquelle le système est censé produire un avis qui reprend certaines des idées clés présentes dans un ensemble existant d'avis sur un produit", a déclaré M. Carlson, qui a mené ces recherches alors qu'il était candidat au doctorat en informatique à Dartmouth.
Pour tester la capacité de l'algorithme à rédiger des synthèses de critiques, les chercheurs l'ont entraîné sur 143 000 critiques existantes de plus de 14 000 bières. Comme pour l'ensemble de données sur le vin, le texte de chaque critique a été associé à des métadonnées, notamment le nom du produit, le taux d'alcool, le style et les notes attribuées par les critiques d'origine.
Comme pour les critiques de vin, la recherche a fait appel à des participants indépendants pour juger si les résumés écrits par la machine capturaient et résumaient les opinions des nombreuses critiques d'une manière utile et humaine.
Selon l'article, le modèle a réussi à prendre les critiques d'un produit en entrée et à générer une critique de synthèse pour ce produit en sortie.
"Notre cadre de modélisation pourrait être utile dans toute situation où les attributs détaillés d'un produit sont disponibles et où un résumé écrit du produit est nécessaire", a déclaré Vana. "Il est intéressant d'imaginer comment cela pourrait bénéficier aux restaurants qui ne peuvent pas se permettre d'avoir des sommeliers ou aux vendeurs indépendants sur des plateformes en ligne qui peuvent vendre des centaines de produits."
Les deux défis ont utilisé un réseau neuronal d'apprentissage profond basé sur une architecture de transformateur pour ingérer, traiter et sortir le langage de révision.
Selon l'équipe de recherche, les systèmes informatiques ne sont pas destinés à remplacer les rédacteurs et les spécialistes du marketing professionnels, mais plutôt à les aider dans leur travail. Une critique rédigée par une machine, par exemple, pourrait servir de première version d'une critique, ce qui permettrait de gagner du temps, qu'un réviseur humain pourrait ensuite réviser.
La recherche peut également aider les consommateurs. Les évaluations synthétiques, comme celles de la bière dans l'étude, peuvent être étendues à la constellation de produits et de services sur les marchés en ligne pour aider les personnes qui n'ont pas le temps de lire de nombreuses évaluations de produits.
Outre les avantages des évaluations écrites par des machines, l'équipe de recherche souligne certains des défis éthiques que pose l'utilisation d'algorithmes informatiques pour influencer le comportement des consommateurs humains.
Notant que les spécialistes du marketing pourraient mieux faire accepter les avis générés par des machines en les attribuant faussement à des humains, l'équipe préconise la transparence lorsque des avis générés par des ordinateurs sont proposés.
"Comme pour toute autre technologie, nous devons être prudents quant à l'utilisation de cette avancée", a déclaré M. Carlson. "S'ils sont utilisés de manière responsable, les avis générés par l'IA peuvent être à la fois un outil de productivité et peuvent soutenir la disponibilité d'informations utiles pour les consommateurs."
Les chercheurs qui ont contribué à l'étude sont Praveen Kopalle, de la Tuck School of Business de Dartmouth, Allen Riddell, de l'Université de l'Indiana, et Daniel Rockmore, du Dartmouth College.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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