Les consommateurs s’appuient de plus en plus sur l’intelligence artificielle pour obtenir des recommandations, que ce soit pour acheter un produit, un service ou organiser un voyage. Cette tendance oblige les marques à s’adapter à une nouvelle réalité : leur image ne dépend plus seulement des humains, mais aussi de la manière dont l’IA les perçoit.

L’influence de l’IA sur les choix des consommateurs

Une étude du Boston Consulting Group révèle que 28 % des consommateurs utilisent l’IA pour choisir des produits comme les cosmétiques. À l’avenir, certains agents d’IA pourraient même faire des achats à leur place, ce qui renforcerait encore leur rôle dans les décisions d’achat. Pour les marques, cela signifie qu’elles doivent comprendre comment elles sont perçues par les modèles d’IA.

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Une nouvelle forme de référencement ?

L’enjeu devient similaire à l’optimisation pour les moteurs de recherche (SEO), mais appliqué aux modèles d’IA. L’entreprise JellyFish a développé Share of Model, un logiciel qui analyse la perception d’une marque par différentes IA. Chaque modèle ayant ses propres sources de données, les perceptions peuvent varier : par exemple, le modèle Llama de Meta peut voir une marque comme fiable tandis que ChatGPT pourrait la trouver peu fiable.

L’objectif est non seulement d’évaluer cette perception, mais aussi de l’influencer. Certaines marques commencent déjà à ajuster leur communication en fonction des résultats obtenus. Pernod Ricard, par exemple, a découvert que son whisky Ballantine’s était perçu comme haut de gamme par Llama, alors qu’il cible un public plus large. Pour rectifier cela, ils ont lancé des campagnes soulignant son accessibilité.

Influencer l’IA : un défi complexe

Modifier l’image d’une marque dans l’esprit d’un modèle d’IA reste compliqué. La plupart des modèles sont fermés, ce qui signifie que leur fonctionnement exact n’est pas transparent. Toutefois, l’émergence de modèles capables d’expliquer leur raisonnement pourrait aider les marques à mieux comprendre comment elles sont évaluées.

Une autre stratégie consiste à influencer les invites des utilisateurs. Des études montrent que de simples variations dans la formulation d’une question peuvent radicalement changer la réponse d’une IA. Par exemple, un modèle de Google peut passer de 0 % à 100 % de recommandations pour un produit en fonction des mots employés dans la requête. Certaines marques pourraient chercher à manipuler ces formulations en influençant les discussions sur des forums comme Reddit.

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Les biais des modèles d’IA

Un autre problème réside dans les biais intégrés aux IA. Une étude de l’Université de Floride du Sud montre que les modèles favorisent souvent les marques mondiales au détriment des marques locales, en leur attribuant systématiquement des attributs positifs comme le confort ou la qualité. De même, ils ont tendance à recommander des produits de luxe pour les consommateurs de pays riches et des articles plus bas de gamme pour ceux des pays en développement.

L’IA comme outil de test pour les marques

Au-delà des recommandations, certaines entreprises utilisent déjà l’IA comme un outil d’évaluation avant de lancer une campagne. Elles peuvent tester des publicités sur différents modèles d’IA pour voir comment elles seront perçues par divers publics. L’enjeu est d’assurer une cohérence de marque, car une IA qui rencontre des messages contradictoires aura plus de mal à recommander un produit de manière claire.

L’optimisation pour l’IA pourrait devenir aussi importante que le référencement sur Google. Mais entre biais intégrés et tentatives de manipulation, une nouvelle bataille s’annonce entre les marques et les algorithmes, comme ce fut le cas pour le SEO.

Source : Technology Review