Amazon synthétise les avis clients avec l'intelligence Artificielle Générative

Amazon teste un algo d’IA generative pour synthetiser les avis clients en un paragraphe.

Attention, gros défis techniques et éthiques pour tous les retailers qui exploreront cette piste.

Les LLMs peuvent utilisés pour résumer, synthétiser, extraire les idées fortes ou las paragraphes d’un ensemble de textes.

On savait qu’Amazon planchait sur un LLM maison, « Titan » (concurrent de gpt, palm, claude…)

C’est probablement ce LLM qui sera utilisé pour realiser des synthèses de quelques pour economiser les minutes (ou dizaines de minutes) que nous perdons à lire les avis sur une nouvelle marque dont nous envisageons d’acheter les produits pour la première fois.

Sur le papier, c’est génial.

Mais, en IA, tout est question de mise en oeuvre et Amazon devra relever de nombreux defis techniques.

1/ Déterminer ce que le model doit produire:

• une synthèse de la moyenne des avis ?
• au contraire, les éléments les plus discrimants des avis les plus tranchés ?
• ce qui distingue le plus le produit de ses concurrents ?
• …

2/ Déterminer le poids à donner aux « reviewers »

• tous les avis doivent-ils être traités sur le même plan ?
• faut-il favoriser ceux qui proposent un vocabulaire plus riche ? Un propos plus structuré ?
• ceux qui traitent les attributs marketing perçus comme étant prioritaires par les équipes marketing ?

C’est peut-être dans cette direction qu’Amazon regarde puisque qu’en sus de la synthèse rédigée, l’internaute pourra cliquer sur des boutons correspondant à des attributs comme « easy of use »

Mais, au delà de ces choix technico-éditoriaux, Des problèmes éthiques se posent:

1/ La synthèse doit-elle être strictement objective ou bien donner envie d’acheter ?

2/ La synthèse des produits de la marque Amazon doit être plus positive que celle des produits des marchands partenaires ?

3/ Et le gros (énorme) problème de la prise en compte des faux avis.

On sait qu’il existe des techniques industrielles de génération de faux avis qu’Amazon n’est toujours pas parvenu à gérer : l’une des plus incroyables consiste à créer une fiche produit, collecter des centaines d’avis (positifs) et à le remplacer par un autre produit, parfois d’un type totalement différent, pour qu’il capitalise sur les avis du 1er produit. Les avis n’ont plus aucun sens du tout pour le nouveau produit.

Produire une synthèse sur les avis du « dernier » produit risque d’être un peu difficile.

On dit parfois que le travail de collecte et préparation de la donnée représente la tache la plus lourde d’un projet IA. En voici une illustration concrète.

Si vous connaissez des ecommercants/retailers intéressés par une etude de faisabilité pour de la génération de synthèse d’avis, n’hésitez pas à leur conseiller de contacter notre partenaire Neodia.