Découvrez l'impact de l'IA générative sur le marketing digital.

Philosophie derrière l'IA générative.

L'IA générative est fondée sur des algorithmes d'apprentissage automatique qui sont entraînés à partir de données produites par des humains pour créer des contenus destinés aux humains. Ceci souligne l'importance cruciale de cibler les personnes à qui on s'adresse en améliorant le contenu grâce aux rédacteurs, aux graphistes ou aux vidéastes.

Ce type d'IA peut créer divers types de contenus, allant du texte et des images à la musique et au code, en identifiant des modèles spécifiques dans les données sur lesquelles ils sont formés.

Caractéristiques des modèles de langage de grande envergure (LLM).

Les modèles de langage de grande envergure, ou Large Language Model en anglais, sont des sous-ensembles d'IA générative, conçus pour anticiper les mots suivants dans une séquence de texte. Voici quelques points clefs à considérer :

• Les LLM ne sont ni des bases de données ni des moteurs de recherche. Ils génèrent du contenu basé sur les modèles d'apprentissage.
• Les réponses générées par les LLM peuvent contenir des inexactitudes en raison de la nature même de leur formation.
• La gestion des risques et de la sécurité liés à l'utilisation des LLM nécessite des mesures comme le filtrage des données, le réglage fin des modèles et la vérification humaine.
• La performance des LLM est proportionnelle à la diversité et à la qualité des données sur lesquelles ils sont entraînés.
• Les LLM ne comprennent pas le contenu qu'ils génèrent, mais reproduisent les modèles qu'ils ont appris.

Gestion des biais et des risques.

Pour minimiser les biais inhérents aux modèles d'IA générative, il est essentiel de les entraîner avec des données diversifiées et représentatives. Malgré les meilleures pratiques, une vérification humaine reste indispensable pour réduire les erreurs et les « hallucinations » de l'IA, où les réponses peuvent sembler logiques, mais sont factuellement incorrectes.

Les IA génératives ressentent-elles des émotions ?

Il est crucial de comprendre que, bien que les réponses générées par les modèles d'IA générative puissent paraître émotionnellement réelles, elles sont en réalité le produit de schémas de données analysés et mémorisés par le modèle.

Ces IA ne possèdent pas de conscience, de sentiment ou de point de vue ; elles simulent simplement ces aspects en se basant sur les données humaines sur lesquelles elles ont été formées.

Par exemple, si un modèle génère une réponse qui parait exprimer de l'empathie, de la joie ou même une opinion politique, il ne fait que refléter les nuances qu'il a détectées dans les données d'entraînement. Cette imitation convaincante des émotions et des opinions peut être à la fois fascinante et trompeuse, surtout pour les personnes qui interagissent avec ces modèles sans une compréhension complète de leurs limitations.

Par conséquent, il est impératif pour les responsables en marketing digital et les décideurs de traiter les informations générées par ces modèles avec prudence, de les soumettre à une vérification humaine rigoureuse et de former leurs collaborateurs.

L'exemple de Tay, le chatbot de Microsoft.

Concernant les émotions ressenties ou non par l'intelligence artificielle générative, l'exemple de Tay, le chatbot de Microsoft, sert souvent de cas concret pour illustrer les limitations des IA génératives en ce qui concerne la gestion des émotions et des opinions.

Lancé en 2016, Tay avait été conçue pour simuler la personnalité d'une jeune femme de dix-neuf ans et pour apprendre de ses interactions avec les membres du réseau social X, ex Twitter.

Très rapidement, des utilisateurs ont exploité les faiblesses du modèle pour lui faire émettre des déclarations haineuses et controversées. En moins de 24 heures, Microsoft a dû fermer le compte de son chatbot.

Ce cas illustre plusieurs points essentiels liés aux limitations des IA génératives :

• Mimétisme sans compréhension. Tay semblait exprimer des opinions extrêmes parce qu'elle mimait les schémas de langage des données qu'elle recevait, sans avoir une réelle compréhension du contenu ou de ses implications.
• Absence de filtre émotionnel ou éthique. Les modèles d'IA n'ayant pas de sensibilité éthique ou émotionnelle, ils sont incapables de juger si une déclaration est socialement acceptable ou non.
• Nécessité de surveillance humaine. L'expérience Tay a conduit à une prise de conscience sur la nécessité d'un contrôle humain pour surveiller et modérer le comportement des IA génératives, particulièrement lorsqu'elles sont en interaction directe avec le public.

Le cas de Tay sert d'exemple édifiant sur les défis posés par les IA génératives en ce qui concerne le traitement des émotions et des opinions dans leurs réponses. Il rappelle l'importance d'aborder ces technologies avec une compréhension nuancée de leurs capacités et limitations.

Il est important de noter que des modèles comme ceux utilisés dans les chatbots ou autres outils d'IA générative ne remplacent pas les moteurs de recherche, mais agissent plutôt comme des compléments à ces plateformes.

Conclusion.

En conclusion, l'IA générative représente une avancée technologique majeure avec des implications significatives pour le domaine du marketing digital.

Alors que Google se prépare à instaurer des mesures régulatrices pour minimiser les risques associés à cette technologie, il est crucial pour les décideurs et les professionnels du marketing de comprendre les nuances et les limites des modèles d'IA.

Ces systèmes, bien que sophistiqués, ne sont pas infaillibles et ne possèdent pas de conscience émotionnelle ou éthique. Le cas de Tay de Microsoft illustre les défis et les pièges potentiels de l'IA générative, mettant en lumière la nécessité d'une vigilance continue et d'un contrôle humain rigoureux

Ainsi, la maîtrise de cette technologie nécessite une approche équilibrée qui allie innovation et responsabilité.

Sources.

• Latribune.fr - Tay, l'intelligence artificielle raciste et sexiste de Microsoft - 25 mars 2016