Dans le cadre d'une expérimentation, le géant de l'e-commerce Amazon évalue une fonctionnalité ayant recours à l'IA générative pour les commentaires sur les produits. En l'occurrence, il s'agit de proposer un résumé des avis sur les produits.
À ce stade, Amazon n'entre pas dans les détails d'une telle fonctionnalité d'IA générative pour les commentaires et avis. Une porte-parole du groupe déclare seulement à CNBC : " Nous investissons de manière significative dans l'IA générative dans toutes nos activités. "
Plusieurs exemples ont été repérés en anglais, pour un purificateur d'air et pour un jouet. Une étiquette signale en fin de résumé que celui-ci est généré par une IA à partir du texte des commentaires et évaluations des clients.
Un résumé par forcément éclairant
Le résumé évoque ce que les acheteurs ont aimé et n'ont pas aimé. Pour le jouet et sur la base de commentaires positifs, le facteur amusant, l'apparence, la valeur, les performances, la qualité ou encore la recharge sont mis en avant.
" Cependant, la majorité des clients ont exprimé des avis négatifs sur ces aspects ", poursuit le commentaire général généré par IA. " Par exemple, certains clients ont payé plus de 100 dollars pour un jouet qui n'en valait pas la peine, tandis que d'autres ont eu des problèmes avec la qualité du produit et la recharge. "
" Malgré des avis mitigés sur la facilité d'utilisation, le produit semble être un choix amusant et engageant pour les enfants ", conclut l'IA. Pas sûr qu'en l'état, ce type d'avis permette d'avoir une opinion pertinente. Il est largement - et forcément - tributaire de la qualité des avis divers et variés publiés.
Une lutte active contre les faux avis
Pour l'année dernière, Amazon assure avoir bloqué de manière proactive plus de 200 millions de faux avis présumés. En 2022, ce sont 125 millions de clients qui ont publié près de 1,5 milliard d'avis et de notes dans les boutiques d'Amazon.
Des modèles de machine learning sont notamment à la manœuvre pour du blocage. Ils analysent des données pour détecter les risques. Cela comprend les relations d'un compte avec d'autres comptes, l'activité de connexion, l'historique des avis et d'autres indices de comportement jugé inhabituel. Amazon n'en dira pas plus...
