Amazon a annoncé aujourd’hui une nouvelle fonctionnalité d’IA générative qui résume les avis sur les produits. Disponible initialement pour « un sous-ensemble d’acheteurs mobiles aux États-Unis sur une large sélection de produits », l’outil d’intelligence artificielle crée un paragraphe récapitulatif mettant en évidence les thèmes communs des commentaires des clients. La société a confirmé pour la première fois en juin qu’elle testait un outil de synthèse basé sur l’IA, mais elle commence maintenant son déploiement officiel. Le PDG Andy Jassy a déclaré plus tôt ce mois-ci que l’IA est « au cœur de ce que nous faisons ».
L’idée derrière le résumé généré par ML est de permettre aux acheteurs d’avoir l’essentiel des impressions de leurs pairs sans avoir à déposer manuellement une multitude d’avis. Le récapitulatif comprend un court paragraphe décrivant le consensus des clients : c’est un peu comme une version alimentée par l’IA des textes de présentation « Consensus des critiques » et « Le public dit » que vous trouverez sur Tomates pourries. « Les clients apprécient la stabilité, la facilité d’utilisation et les performances de l’appareil numérique », lit-on dans un exemple de résumé partagé par Amazon. « Ils mentionnent que c’est beaucoup plus rapide, que la vitesse d’image / de streaming est excellente et que c’est un appareil simple à connecter. Ils apprécient également les performances, affirmant qu’il fonctionne comme prévu et fonctionne parfaitement avec le téléviseur intelligent 3D de LG.
Le résumé est suivi de balises cliquables présentant des thèmes pertinents et des mots courants issus des avis des clients. (Il est similaire à une fonction de mot-clé existante dans les avis de l’entreprise.) En cliquant sur l’un d’entre eux, vous serez redirigé vers des avis complets traitant du thème choisi.
L’éléphant dans la pièce est la réputation d’Amazon avec de fausses critiques. Bien que le détaillant affirme avoir «bloqué de manière proactive plus de 200 millions de fausses critiques présumées» rien qu’en 2022 – et il est connu pour poursuivre les coupables (et obtenir un coup de main de la FTC dans les cas extrêmes) – cela ne signifie guère que l’entreprise les détecte et les bloque tous. Il y a aussi la question de savoir si les fausses critiques alimentées par l’IA (utilisant ChatGPT ou des outils similaires) sont plus difficiles à repérer pour Amazon que celles rédigées par des humains.
La stratégie de l’entreprise comprend uniquement le déclenchement de l’outil de synthèse sur les achats vérifiés tout en utilisant des modèles d’IA qui détectent prétendument des critiques sommaires – et en faisant appel à des enquêteurs humains en cas de besoin. « Nous continuons à investir des ressources importantes pour arrêter de manière proactive les fausses critiques », a déclaré le directeur des achats communautaires d’Amazon, Vaughn Schermerhorn. « Cela inclut des modèles d’apprentissage automatique qui analysent des milliers de points de données pour détecter les risques, y compris les relations avec d’autres comptes, l’activité de connexion, l’historique des révisions et d’autres indications de comportement inhabituel, ainsi que des enquêteurs experts qui utilisent des outils sophistiqués de détection de fraude pour analyser et empêcher que de fausses critiques n’apparaissent dans notre magasin. Les nouvelles mises en évidence des avis générées par l’IA utilisent uniquement notre corpus d’avis de confiance à partir d’achats vérifiés, garantissant que les clients peuvent facilement comprendre les opinions de la communauté en un coup d’œil.
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