60 % des consommateurs américains rejettent la mention « IA » dans les messages de marque

 (wpvip.com)
7 points par GN⁺ 5 시간 전 | 4 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • Selon l’étude 2026 de WordPress VIP, les consommateurs américains trouvent le web moins humain qu’auparavant, et la messagerie autour de l’IA des marques n’a pas encore produit de cas de réussite réellement convaincants
  • 74 % des consommateurs estiment qu’Internet est moins humain qu’il y a 10 ans, et la bot fatigue, lorsque les interactions en ligne commencent à paraître artificielles, survient en moyenne au bout de 40 minutes
  • 61 % des consommateurs ne parviennent pas à citer une marque qui utilise bien l’IA dans sa communication, et 60 % perçoivent l’IA dans les messages de marque davantage comme un repoussoir que comme une fonctionnalité
  • La AI brand visibility désigne la fréquence à laquelle une marque apparaît dans les réponses de moteurs d’IA comme ChatGPT, Perplexity, Claude ou Gemini, ce qui constitue un enjeu de mesure distinct du classement dans les moteurs de recherche
  • Les entreprises doivent proposer sur un même site à la fois du contenu structuré que l’IA peut citer et des expériences qui donnent aux humains une raison d’y rester, tandis que l’écosystème d’outils permettant de mesurer cela est encore en cours de structuration

Pourquoi le web semble moins humain

  • Dans l’enquête 2026 de WordPress VIP menée auprès de 1 200 consommateurs américains, 74 % répondent qu’Internet est moins humain qu’il y a 10 ans
  • Le temps moyen avant d’atteindre la bot fatigue, c’est-à-dire le moment où les interactions en ligne commencent à sembler artificielles, est de 40 minutes
  • À mesure que les petits moments qui rendaient une visite sur le web intéressante disparaissent, les utilisateurs détectent plus vite les expériences qui donnent l’impression qu’une machine parle

En quoi la AI brand visibility diffère de la visibilité dans la recherche

  • La AI brand visibility désigne la fréquence à laquelle une marque apparaît dans les réponses générées par des moteurs d’IA comme ChatGPT, Perplexity, Claude ou Gemini
  • La visibilité dans les moteurs de recherche mesure le classement sur la page de résultats, tandis que la AI brand visibility observe si la marque est mentionnée dans la réponse de l’IA elle-même
    • Une marque classée en tête sur Google peut ne pas apparaître du tout dans une réponse de ChatGPT
  • En 2026, il n’existe pas de dashboard unique capable de suivre de manière exhaustive la visibilité de marque sur l’ensemble des moteurs d’IA
  • Cette catégorie n’a pas encore de leader clairement établi, ni de définition commune de ce que signifie “bien faire”

Comment les consommateurs perçoivent l’usage de l’IA par les marques

  • 61 % des consommateurs ne parviennent pas à citer une marque qui utilise bien l’IA dans sa communication
  • 16 % répondent qu’aucune marque n’utilise bien l’IA
  • 60 % considèrent l’IA intégrée aux messages de marque non comme une fonctionnalité, mais comme un repoussoir
  • Les entreprises ont investi des budgets dans des stratégies IA au cours de l’année écoulée, mais du point de vue des consommateurs, aucune marque ne se détache encore clairement
  • Les équipes d’entreprise consacrent en moyenne 16,6 heures par semaine à l’amélioration de la AI visibility

Les deux rôles qu’un site web doit assumer en même temps

  • Les moteurs d’IA ont besoin de contenu qu’ils peuvent trouver et citer avec précision, et les humains ont besoin d’une raison de rester après avoir cliqué
  • Les éléments qui retiennent les personnes sont plus difficiles à concevoir, et beaucoup d’entreprises en sont encore au stade des hypothèses
  • Les marques les plus remarquables se concentrent sur des expériences que les résumés plats de l’IA ne peuvent pas offrir

    • Contenu interactif

      • Des expériences dynamiques et de petites actions que l’utilisateur peut réaliser lui-même deviennent une raison de visiter un site web
      • Le site web est l’endroit où coexistent à la fois du contenu structuré que l’IA peut citer et des expériences sur lesquelles les lecteurs ont envie de passer du temps
      • WordPress VIP présente cette base dans WordPress VIP for Enterprise
      • Le framework associé est présenté dans Future-Proof Your Brand for the AI-Native Web

Principales catégories d’outils de mesure de la AI brand visibility

  • La catégorie des outils de AI brand visibility n’existe que depuis environ deux ans, et l’écosystème reste encore en phase de structuration
  • Les prix vont du gratuit à des montants à six chiffres selon le niveau de couverture et de personnalisation
  • Certains produits précis peuvent changer dans les 12 prochains mois, mais les catégories d’outils ont de bonnes chances de durer plus longtemps

  • AI citation monitoring platforms

    • Il s’agit d’une catégorie récente qui suit la fréquence à laquelle une marque apparaît dans les réponses de ChatGPT, Perplexity, Claude et Gemini
    • Ces outils simulent des requêtes à grande échelle et montrent la fréquence des citations ainsi que le sentiment au fil du temps
    • Exemples d’outils : Profound, BrightEdge, brandvisibility.ai, Tryevergreen, ainsi que de plus petits concurrents apparus fin 2025
    • Convient aux équipes qui doivent relier la AI visibility à des résultats business
    • Points d’attention
      • Les modèles tarifaires ne sont pas encore stabilisés
      • Il faut généralement 4 à 6 semaines de collecte de données pour établir une base de référence pertinente
      • Les simulations de requêtes fondées sur des échantillons comportent des angles morts
      • Tout outil promettant une “couverture complète” de toutes les réponses d’IA exagère sa méthodologie

  • Search analytics with AI overlays

    • Catégorie où les plateformes SEO existantes se sont étendues au suivi de l’IA à partir de 2024
    • Elles superposent des données de citation IA aux métriques de recherche traditionnelles
    • Exemples d’outils : Similarweb AI Intelligence, Semrush AI Toolkit, Ahrefs Brand Radar
    • Convient aux équipes qui veulent consulter les données de AI visibility tout en conservant leurs workflows SEO existants
    • La principale valeur réside dans un reporting unifié qui affiche sur le même écran le trafic de recherche organique et le trafic issu de l’IA
    • Points d’attention
      • La couverture IA est généralement plus limitée que celle des plateformes dédiées au AI citation monitoring
      • Ces outils ayant été conçus pour la recherche, leur volet IA est encore en phase de rattrapage
      • Les chiffres IA fournis ici doivent être traités comme des indicateurs de tendance

  • Web analytics with AI referral tracking

    • Il s’agit d’une catégorie de web analytics qui détecte et classe le trafic provenant des moteurs d’IA
    • Si les outils de citation monitoring indiquent si une marque est mentionnée, cette catégorie montre ce qui se passe après cette mention
    • Exemples d’outils : Parse.ly de la gamme WordPress VIP, Plausible, Fathom Analytics et des plateformes d’analytics d’entreprise comme Google Analytics 4 avec des segments personnalisés
    • La citation IA se situe en haut du funnel, et cette catégorie mesure ce en quoi cette citation se convertit
    • Points d’attention
      • La détection des AI referrers varie selon les plateformes
      • Certains moteurs d’IA transmettent un referrer header propre, tandis que d’autres dépendent du balisage UTM
      • Obtenir des données propres nécessite une coordination entre les équipes contenu et analytics

  • Brand intelligence platforms

    • Catégorie de brand monitoring qui ajoute le suivi des surfaces IA au social listening et au monitoring RP existants
    • Ces outils traitent les moteurs d’IA comme une source parmi d’autres, aux côtés des mentions sociales et des médias traditionnels
    • Exemples d’outils : Brandwatch, Talkwalker, Meltwater
    • Convient aux équipes communication et RP qui utilisent déjà ces plateformes pour la surveillance de crise et le suivi du share of voice
    • Points d’attention
      • La couverture IA y est plus légère que dans les outils dédiés aux citations IA
      • Utile pour une vue d’ensemble, mais moins adapté à une analyse fine des citations

  • Custom solutions

    • Les entreprises disposant de capacités d’ingénierie envoient des requêtes régulières aux moteurs d’IA via des API de LLM, puis affichent les résultats dans leur propre dashboard
    • Le travail du Pew Research Center et de WordPress VIP en est un exemple
    • Convient aux entreprises qui veulent définir elles-mêmes leurs requêtes et garder un contrôle direct sur les données
    • Cette approche est pertinente lorsque la stratégie de AI visibility d’une marque dépend de requêtes de niche ou sectorielles que les outils prêts à l’emploi couvrent mal
    • Points d’attention
      • La maintenance représente une charge
      • L’accès aux API de LLM s’est stabilisé, mais les prix et les rate limits changent souvent
      • Maintenir un dashboard propriétaire à jour exige un investissement d’ingénierie continu

Critères pour choisir ses outils

  • Si l’objectif est de savoir « Sommes-nous cités ? », il faut utiliser une AI citation monitoring platform
  • Si l’on veut voir « Sommes-nous cités au regard de notre performance dans la recherche ? », une solution de search analytics avec AI overlay est appropriée
  • Si l’on cherche à savoir « Que se passe-t-il après la citation ? », il faut utiliser une solution de web analytics avec AI referral tracking
  • Si l’on veut comprendre « Quelle est la place de l’IA dans un sentiment de marque plus large ? », une brand intelligence platform est nécessaire
  • S’il faut suivre des éléments auxquels les catégories ci-dessus ne répondent pas, il faut construire une custom solution
  • La plupart des grandes entreprises utilisent deux catégories à la fois
    • La combinaison la plus courante consiste à vérifier l’exposition de la marque avec un outil de AI citation monitoring, puis à mesurer la valeur de cette visibility avec un outil de web analytics
    • Les marques qui auront structuré cette combinaison en premier seront plus proches d’une situation où elles n’auront plus à redébattre du budget AI visibility lors des réunions budgétaires de 2027

À lire aussi

4 commentaires

 
geesecross 4 시간 전

Je ne suis pas sûr qu’une marque très visible sur l’IA soit forcément une bonne marque du point de vue des consommateurs.

Quand j’ai préparé un voyage en Islande, j’ai demandé à un LLM de me recommander des agences de visite de grottes glaciaires, mais je me suis rendu compte ensuite que celle qu’il m’avait proposée n’était surtout que celle qui ressortait le mieux sur Internet, alors qu’elle avait été impliquée dans un accident mortel il y a quelques années.

Le LLM a ignoré ce type de contexte pourtant important pour un humain au motif que je ne l’avais pas précisé dans le prompt, puis il s’est contenté de choisir une agence très visible dans le contexte des résultats de recherche et de me la présenter en assemblant uniquement les avantages mis en avant par cette agence.
 
jsh5782 2 시간 전

Au final, un produit devrait être jugé sur sa qualité, mais trop de produits qui mettent particulièrement l’IA en avant masquent une qualité médiocre derrière ce mot-clé qu’est l’IA.
 
GN⁺ 5 시간 전
Avis sur Hacker News

  • C’est vraiment vrai que « les clients ou les utilisateurs ne se réveillent pas le matin en se disant : “Aujourd’hui, j’ai envie de parler à un chatbot ou à un agent IA.” »
    J’ai piloté le déploiement d’un agent de support client IA, et la direction le voyait comme un grand succès, mais les indicateurs racontaient tout autre chose. Les clients détestaient vraiment ça, et je n’ai jamais vu quelque chose d’aussi mal aimé dans la tech.
    Pour préciser, au cas où on penserait que c’était juste nous qui l’avions mal fait : on a utilisé un fournisseur parmi les meilleurs du secteur, fait des tests internes très poussés et optimisé la latence. Je trouvais la version finale plutôt bonne, mais les clients la détestaient quand même.

    • Je ne comprends pas pourquoi la direction ne voit pas à quel point ces agents de support client sont bancals et inachevés, alors que les clients repèrent immédiatement que c’est de l’IA et sentent que ça ne les aide pas du tout.
    • Ça me fait penser au fait que je dois contacter mon dentiste. Ils ont remplacé l’ancien serveur vocal avec son bip par un chatbot IA, et l’expérience est horrible.
      Je veux juste laisser le message que je souhaite, qu’il soit transcrit en texte, puis qu’un humain s’en charge, mais je n’ai aucune envie d’expliquer lentement la même chose à un bot qui fera au final la même tâche.
      En plus, pendant les premières phrases, il ne dit même pas qu’il s’agit d’un bot. C’est assez plausible pour qu’on se fasse avoir, et la déception de réaliser qu’on parlait à un robot médiocre est telle que j’associe désormais ce sentiment à la marque du dentiste.
    • Les systèmes téléphoniques automatisés que j’ai toujours redoutés sont en fait plus supportables que les systèmes téléphoniques basés sur l’IA. Le modèle « appuyez sur 1 » n’essayait pas de faire croire que quelqu’un vous écoutait vraiment, alors que les services IA sont conçus pour donner l’impression qu’on parle à un humain.
      Il ne faut pas les faire passer pour des personnes.
    • J’ai récemment laissé ma voiture chez le concessionnaire pour faire réparer la climatisation, puis j’ai découvert sur le chemin du retour que le clignotant était cassé. Le lendemain, j’ai appelé pour confirmer que c’était un problème causé par le concessionnaire et qu’ils devaient le réparer gratuitement, puis j’ai essayé de fixer un rendez-vous, mais c’est un AI Assistant qui a répondu.
      Cette IA n’avait manifestement pas été entraînée à prévoir une situation où le problème pouvait être imputable au concessionnaire, et elle n’arrêtait pas de me pousser à prendre rendez-vous sur le site ou à réserver une nouvelle intervention à mes frais.
      Le fait que le concessionnaire ait tout confié à l’IA, et qu’il ait configuré cette IA uniquement pour prendre des rendez-vous au lieu de résoudre les problèmes, revenait en pratique à m’envoyer promener. C’est une manière grossière de me refiler plus de travail et de me faire perdre du temps. Au moment où j’ai enfin été mis en relation avec une personne, j’étais déjà en colère et méfiant.
    • Cette généralisation est fausse. En tant que client, j’ai vu des LLM bien intégrés dans des produits, et ça m’a plu.
      Je n’irais pas jusqu’à dire que c’est révolutionnaire, mais ça a comblé des trous dans l’interface, et les modèles actuels sont utiles, honnêtes et entraînés à suivre les consignes de l’utilisateur. Comparé aux schémas habituels, c’est bien plus agréable.
      On peut penser que parler à un humain vaut mieux que parler à un chatbot, mais la triste réalité, c’est que les agents du support client se comportent souvent plus comme des bots qu’un LLM. Ça dépend des cas, mais la plupart du temps, je préfère encore parler à un LLM.

  • Je me trompe peut-être, mais dans beaucoup de produits, l’IA ressemble davantage à un signal envoyé aux VC et à l’industrie tech qu’à quelque chose qui apporte réellement de la valeur aux consommateurs.
    Les consommateurs veulent savoir « ce que ce produit fait concrètement pour moi », pas vraiment si c’est implémenté avec le mot à la mode du moment.

    • La phrase « les consommateurs veulent seulement savoir ce que le produit fait réellement, pas si c’est implémenté avec le buzzword du jour » me semble sous-estimer l’impact activement négatif que l’IA a sur beaucoup de gens.
      Le message que beaucoup entendent ressemble plutôt à : « c’est fait avec une technologie qui plagie, met les artistes au chômage, vous mettra bientôt vous aussi au chômage, et rend les résultats banals et fades ».
      C’est presque comme en faire la promo avec « fabriqué grâce au travail des enfants ».
    • Du point de vue du consommateur, quand on pousse agressivement l’IA comme si c’était une fonctionnalité, c’est vraiment incompréhensible.
      Le consommateur ne se soucie pas du code utilisé par les développeurs ni de la plateforme cloud sur laquelle c’est déployé, alors pourquoi devrait-il se soucier de l’IA dans le produit ? L’IA n’est pas une fonctionnalité ; la fonctionnalité, c’est la fonctionnalité. Il faut dire ce que fait cette fonctionnalité.
    • Dès qu’on a lancé une fonctionnalité IA, on a reçu une avalanche de retours négatifs.
      Ensuite, on l’a renommée Advanced Search et on a gardé l’icône brillante et le reste ; on a pratiquement juste remplacé « AI » par « Advanced ».
      Les retours négatifs se sont arrêtés, et dès le lendemain quelqu’un nous a écrit pour dire que c’était une fonctionnalité formidable.
      Le branding est vraiment étrange, et l’environnement médiatique moderne l’est aussi. Je ne cherche pas à dire s’il est juste ou non de détester l’IA, mais pour certaines personnes, ce mot allume un voyant d’alerte du type « ces types viennent prendre mon travail », même dans des contextes qui n’ont rien à voir avec leur emploi. Dans les sondages aussi, parmi les inquiétudes liées à l’IA, la sécurité de l’emploi écrase tout le reste.
    • Au cours de l’année écoulée, on dirait que « IA » est passée de buzzword vide de sens à connotation négative auprès du grand public non technique.
      « That’s so AI » est devenu une vraie expression d’argot, et ça ne veut pas dire « c’est cool et automatisé ! ».
    • C’est vrai dans une certaine mesure. En réalité, la plupart des entreprises implémentent l’IA de façon lamentable.
      Ça ne résout rien de concret et ça donne l’impression d’une case cochée sur une fiche de fonctionnalités. Comme s’il suffisait d’ajouter un chatbot et c’était réglé.
      Quand Square a récemment lancé « managerbot », je me suis dit « ah, pas mal », parce que c’était effectivement quelque chose que je voulais. Mais quand j’ai posé quelques questions sur les données du système, il n’a pratiquement rien su répondre, et en plus il était incroyablement lent. Extraire directement les rapports et chercher l’information moi-même était plus rapide que de passer par le bot.
      Et ce n’est pas propre à Square : c’est pareil chez Salesforce, Microsoft, Google, etc.
      Personnellement, j’aime utiliser les outils IA, mais je ressens aussi une fatigue marketing. Les développeurs mettent de l’IA partout, le font mal, puis la vendent quand même comme une fonctionnalité centrale.
      C’est peut-être un cycle naturel. On est sans doute en train de passer du pic de hype à la phase de désillusion.

  • C’est exactement ça, le problème avec toutes ces saletés « IA » qu’on nous force dans les appareils ces temps-ci
    Nous utilisons des fonctionnalités de machine learning depuis des années, avec de vrais bénéfices, mais la plupart des gens ne savaient pas comment ça marchait ou ne s’en souciaient pas. Ça faisait juste son travail en arrière-plan, sans leur mettre la technologie sous le nez
    Mais l’IA, c’est l’inverse complet. On met la technologie en avant d’abord, et les bénéfices après. Souvent, ça rend même l’UI pire, avec peu d’avantages, voire aucun
    La plupart des consommateurs se soucient bien plus de savoir si ça fonctionne correctement et leur apporte un bénéfice que de comprendre comment la technologie marche

    • Ce que les gens oublient souvent, au fond, c’est que les humains accordent de la valeur au temps et aux efforts d’autres humains
      L’IA est souvent utilisée par des gens qui ne veulent consacrer ni temps ni effort, et c’est ça, le fond du problème
      Il suffit de se poser la question : est-ce que vous aimeriez recevoir une carte de Noël ou d’anniversaire avec un message personnalisé, ou quelque chose produit à 100 % par un bot IA ? Et encore plus si le contenu contient en plus des hallucinations
    • J’ai vu plusieurs fois des logiciels abandonner des solutions de machine learning qui fonctionnaient bien pour les remplacer par une IA généraliste donnant de moins bons résultats
      Le vrai changement ici, c’est la tentative d’imposer une interface « une seule saisie pour tout », sans comprendre que c’est très rarement la meilleure option pour l’utilisateur en pratique
    • Ces fonctionnalités régressent depuis longtemps, et pour le consommateur, « IA » ne signale absolument pas qu’on va réparer ou restaurer quelque chose qui marchait bien avant
      Mon exemple habituel, c’est la reconnaissance vocale de Google Maps. Avant, si on demandait « Hey Google, c’est quoi l’ETA ? », ça répondait comme par magie le temps restant jusqu’à l’arrivée. Puis, à un moment, ça s’est cassé, et ça ne fonctionne plus depuis des années. La dernière fois que j’ai essayé, mon téléphone a ouvert un navigateur web pour faire une recherche
      Quand on m’a imposé Gemini, la première chose que j’ai faite a été de chercher comment le désactiver. Parce qu’il avait écrasé l’ancienne voix que j’avais choisie pour lire mon agenda le matin. En pratique, ça commençait à lire normalement, puis cette voix idiote de Gemini s’incrustait et ne servait absolument à rien
      Ce n’est que de l’enshittification
    • « IA » est maintenant devenu un mot à la mode grâce aux Vulture Capitalists
      Les fonctionnalités doivent parler d’elles-mêmes. Si une fonctionnalité est bonne, il n’y a pas besoin de faire le marketing de la technologie sous-jacente
      Par exemple, personne ne se soucie du fait que les réglages soient stockés dans une base de données SQLite. En fait, personne ne se soucie de la manière dont ils sont stockés
      Quand un ami montre son nouveau téléphone avec enthousiasme parce qu’il peut zoomer énormément sur la lune jusqu’à voir des rochers individuels, le fait que ça utilise de l’IA n’a aucune importance. Il utilise simplement l’appareil photo
      Même si une fonctionnalité a été créée avec de l’IA, il ne faut pas écrire IA sur l’emballage, il faut montrer ce qu’elle fait réellement et à quel point elle le fait bien. Dire qu’on a utilisé de l’IA ne signifie rien. Peu importe à quel point la classe prédatrice le veut, « fetch » ne deviendra jamais tendance
    • Oui. Apple semblait avoir compris ça, puis a fini par céder et l’a appelé Siri AI

  • Pour la plupart des consommateurs, l’IA va probablement être une perte nette
    On voit déjà de plus en plus d’entreprises utiliser l’IA dans leurs centres d’appel et leurs parcours de support, souvent pour faire barrage au client. Ça répond de façon très polie et détaillée, mais comme ça n’a aucun pouvoir de décision, ça ne peut pas résoudre le problème
    Ce nouveau monde ne m’enthousiasme pas. L’IA est un outil puissant et utile pour les créateurs, mais elle est déjà utilisée pour de mauvaises raisons, et semble même servir à choisir des cibles à détruire en temps de guerre. Dans certains domaines, elle en vient à prendre des décisions de vie ou de mort avec presque aucune supervision. Et malgré ça, certains pensent que toute régulation de cette technologie est inutile et injuste
    Qu’il n’y ait pas de malentendu : moi aussi, j’utilise l’IA en permanence, mais j’ai peur qu’elle soit le changement le plus bouleversant, à la fois en bien et en mal, de tous les progrès technologiques que nous avons connus

    • Je pense que le vrai problème, c’est celui du choix
      Quand nous utilisons directement l’IA avec des outils comme les chatbots, c’est en général un choix actif de notre part, et nous gardons un certain contrôle. Si ça ne marche pas bien, on peut s’arrêter à tout moment et le faire soi-même
      Mais quand l’IA est intégrée à un centre d’appel ou à un produit, on ne laisse souvent aucun choix à l’utilisateur. On l’impose sans autre option, ou bien il faut au minimum continuer à composer avec le LLM jusqu’à ce qu’il abandonne
      Le fait de ne pas pouvoir sortir de la boucle LLM quand on le souhaite est hostile à l’utilisateur
      En plus de ça, la plupart des entreprises forcent l’usage de fonctionnalités liées à l’IA pour satisfaire le KPI de quelqu’un ou des métriques internes
    • Dans quel centre d’appel exactement les agents avaient-ils un pouvoir de décision ? Je ne vois pas ce que ça veut dire
      Si le scénario est médié par un LLM, pourquoi un humain devrait-il téléphoner ? Votre LLM peut parler au leur
      Vous regrettez les centres d’appel parce que vous préférez qu’il y ait au moins un humain payé au salaire minimum pour faire barrage ? Les centres d’appel sont des endroits misérables, et je ne vois pas quelle satisfaction on peut tirer du fait de vouloir continuer à impliquer des humains dans ce genre d’activité dystopique
    • Statistiquement, les bots de support client réduisent beaucoup le temps que le personnel du support client doit y consacrer
      Dans bien des cas, il s’agit surtout de collecter les informations de base d’un formulaire, ce qui prend en réalité pas mal de temps humain
      Si vous voulez plus de personnel dans le support client, il faudra payer bien plus cher d’une manière ou d’une autre
    • Les entreprises de pointe construisent des agents capables d’automatiser un travail de bout en bout. Autrement dit, on va aussi dans la direction du pouvoir de décision
      Comme pour toute autre technologie, sa diffusion prendra du temps, mais les perspectives pour les centres d’appel ne semblent pas bonnes

  • L’IA donne l’impression de faire les choses « plus vite et moins cher au détriment de la qualité », donc je comprends parfaitement pourquoi les consommateurs n’aiment pas ça et pourquoi les gens du business adorent ça

    • Les entreprises qui utilisent le mieux l’IA sont probablement celles qui n’ont pas besoin de dire à leurs utilisateurs qu’elles utilisent de l’IA. C’est le signal d’un produit de qualité
      Si vous devez crier et supplier les consommateurs d’utiliser votre produit IA, c’est simplement que vous vous y prenez mal
    • Ce qui saute le plus aux yeux, c’est qu’Amazon a remplacé la barre de recherche dans les avis par Rufus. Rufus parcourt tout le contexte des produits Amazon — descriptions, avis, etc. — et vous demande de poser des questions au lieu de faire une recherche par mots-clés, certes ennuyeuse
      Quand je regarde un produit, je veux pouvoir chercher le mot-clé « battery life » dans les avis pour voir quelles expériences réelles les gens ont eues, et maintenant je ne peux plus
      Si on cherche « battery life » dans Rufus, il renvoie toujours des inepties du genre « de nombreux clients indiquent que l’autonomie est bonne, tandis que d’autres disent qu’elle est plus courte que prévu »
      Ce que je veux, c’est l’expérience humaine. J’ai besoin de concret. Pourquoi tout doit-il être ramené à « bien ou mal » ?
    • Le travail manuel a toujours été l’étalon-or d’un statut élevé, et le contenu IA donne intrinsèquement une impression de statut inférieur
      Même quand l’IA ajoute de la valeur, cette valeur semble être captée par quelqu’un d’autre au lieu de revenir au consommateur
    • Je pense que c’est ça, le vrai problème. Les consommateurs aiment les choses brillantes et cool, mais ils détestent le trombone Clippy
      Ils aiment Siri quand il aide, mais le détestent quand il s’impose
      C’est une sacrée énigme. Pourquoi donc les consommateurs réagissent-ils ainsi ?
    • C’est littéralement la définition même de ce qui fait baisser la qualité. Une manière de cracher une réponse le plus vite possible à coups d’inférence statistique

  • Ce ne serait quand même pas parce que « IA » veut souvent dire « on va licencier des employés pour gagner plus d’argent, et en réalité on se fiche de la qualité » ?

    • Cette mentalité existait bien avant l’IA. Il suffit de regarder l’externalisation

  • « Pourquoi cela ? Comment est-ce possible ? La réponse est que les clients ne se forgent pas une opinion sur la qualité à partir du marketing. Les clients jugent la qualité à partir de leur propre expérience du produit ou du service. »
    — Steve Jobs
    Source : https://youtu.be/XbkMcvnNq3g?si=8Y56TFmKHJhlFXoE&t=364

  • Je n’ai encore vu aucun cas où l’introduction réussie de l’IA dans une marque m’a réellement été bénéfique
    QuickBooks affiche des suggestions agaçantes qui prennent toute la place dans l’interface, et on ne peut même pas les désactiver. Maintenant, il faut un clic de plus
    L’IA des aspirateurs robots ressemble juste à une étiquette. Je n’ai pas envie de parler à mon aspirateur. Je veux qu’il nettoie mes affaires de façon prévisible
    Ma TV a été mise à niveau avec Gemini. Je ne sais pas pourquoi. Je ne parle pas à ma TV, et pourtant on me le met sans arrêt sous les yeux. J’envisage d’acheter un appareil capable de faire du streaming Plex->Atmos

    • Comment est-on censé utiliser Gemini sur une TV ? En saisissant des questions à raison de trois mots par heure avec une télécommande ?

  • Il suffit d’imaginer le boom des dot-com, sauf qu’ici la plupart des consommateurs ont des sentiments négatifs envers les produits liés à Internet, tandis que seuls les CEO rivalisent entre eux pour se vanter d’Internet

  • Il y a sûrement de bons produits IA, mais l’écrasante majorité ressemble à de la camelote
    Les exceptions sont les agents de codage et les interfaces web simples pour le texte et l’image
    C’est pourquoi la marque IA est presque le pire signal possible. Au niveau des cryptos. Mais, comme pour les cryptos, les investisseurs veulent voir ce signal indépendamment de la réalité sous-jacente

    • L’exception, c’est la traduction. Les transformers ont été développés à l’origine pour la traduction, et les LLM excellent en traduction. La génération de code consiste au fond à traduire du langage naturel vers un langage de programmation
      Beaucoup de choses que les LLM font bien aujourd’hui semblent, au final, relever de la traduction
      Traduire un prompt en liste individuelle de tâches, puis retraiter chaque tâche comme une nouvelle traduction — par exemple en transformant une tâche en code ou en appelant des outils externes. Des choses comme la recherche sur Internet, l’analyse statique de code ou des requêtes de base de données
      Puis traduire les résultats de ces tâches en texte final, ou en nouvelle liste de tâches
      Ce que je trouve intéressant, c’est que peut-être l’intelligence d’Homo sapiens elle-même s’est développée comme un sous-produit de la communication, c’est-à-dire du processus qui consiste à traduire des mots en actions