L’intelligence artificielle est un thème récurrent depuis des décennies. Cependant, ce n’est plus de la science-fiction, c’est une réalité.
Depuis le lancement en novembre 2022 par OpenAI de sa propre forme d’IA générative, ChatGPT, le monde ne cesse de parler de ses capacités impressionnantes. Il est particulièrement fascinant de voir à quel point il est facile d’obtenir des résultats après avoir interagi avec ce robot composé d’algorithmes d’apprentissage profond pour le traitement du langage naturel.
Même Google a rapidement suivi le mouvement en lançant un projet expérimental, Bard, pour révolutionner son propre outil Search. En exploitant la puissance de l’IA générative et la capacité des grands modèles de langage, Google cherche à amener son processus de search au niveau supérieur.
Compte tenu de la croissance rapide de cette avancée technologique au cours des derniers mois, il est temps de parler de l’IA générative dans le contexte des AB tests et de l’expérimentation.
Que vous vous interrogiez sur la manière dont l’IA peut avoir un impact sur vos expérimentations ou que vous cherchiez de l’inspiration, nous discuterons dans cet article de certaines de nos idées sur l’utilisation de l’IA pour les AB tests, la personnalisation et l’optimisation du taux de conversion.
Qu’est-ce que l’IA générative ?
L’IA générative est un type d’intelligence artificielle qui n’a pas de limites de programmation, ce qui lui permet de générer du nouveau contenu (pensez à ChatGPT). Au lieu de suivre un ensemble de données défini et préexistant, l’IA générative apprend en indexant d’énormes quantités de données et en se concentrant sur les motifs. Grâce à des techniques d’apprentissage profond et des réseaux neuronaux, elle peut alors créer du contenu semblable à celui créé par des humains.
La façon dont les algorithmes capturent les idées est similaire à la manière dont les humains s’inspirent de leurs expériences passées pour créer quelque chose de nouveau. Grâce aux grandes quantités de données utilisées pour former les capacités d’apprentissage de l’IA générative, elle est capable de produire des réponses de haute qualité semblables à ce qu’un être humain créerait.
Cependant, certaines préoccupations doivent être prises en compte :
- Informations biaisées : les connaissances de l’intelligence artificielle se basent sur les ensembles de données utilisés pour la former. Par conséquent, si ces données sont biaisées, elle peut créer des « idées » tout aussi biaisées ou erronées.
- Propagation de désinformation : il existe de nombreuses préoccupations éthiques concernant l’IA générative et le partage d’informations directement issues de celle-ci. Il est préférable de vérifier que ces informations ne soient ni fausses ni trompeuses avant leur diffusion.
- Propriété du contenu : étant donné que le contenu généré par l’IA n’est pas créé par un être humain, peut-on éthiquement revendiquer cette idée comme étant la sienne ? De manière similaire, la même idée pourrait être potentiellement générée ailleurs en utilisant une requête similaire. La question des droits d’auteur et de la propriété est donc posée ici.
- Données et confidentialité : la confidentialité des données est toujours une préoccupation majeure. Avec les nouvelles capacités de l’intelligence artificielle, la gestion des données devient encore plus complexe. Il est toujours préférable d’éviter de diffuser des informations sensibles à toute forme d’IA générative.
En gardant ces dérives à l’esprit, l’IA générative a le potentiel de révolutionner notre façon de travailler, tout comme la technologie l’a toujours fait par le passé.
10 utilisations de l’IA générative pour les AB tests
Dans le monde du testing, nous sommes très intéressés par la façon dont on peut exploiter ces avancées technologiques pour l’expérimentation. Nous avons réfléchi à quelques approches pour réimaginer le processus d’élaboration d’expériences client digitales afin de gagner du temps et des ressources.
Comme tout le monde, nous nous sommes demandé comment l’IA générative pourrait avoir un impact sur le monde de l’expérimentation et sur nos clients. Voici quelques idées, certaines concrètes et d’autres plus abstraites, sur la façon dont l’intelligence artificielle pourrait aider notre industrie :
AVERTISSEMENT : avant de partager des informations avec une plateforme d’IA, assurez-vous de bien comprendre leurs pratiques en matière de confidentialité et de sécurité. Bien que les modèles d’IA s’efforcent de respecter les normes en vigueur, il existe toujours un risque de violation des données. Protégez toujours vos informations confidentielles.
1. Optimisation de la page d’accueil
Votre page d’accueil est probablement la première chose que vos visiteurs verront, il est donc essentiel de l’optimiser pour rester en avance sur vos concurrents. Si vous souhaitez comparer rapidement le contenu de votre page d’accueil à celui de vos concurrents, vous pouvez fournir ces informations à l’IA générative pour lui donner une base de compréhension. Ensuite, vous pouvez lui demander une liste des meilleures pratiques à adopter afin de créer de nouveaux tests sur votre propre site web.
2. Analyser les résultats des expérimentations
Le reporting et l’analyse sont essentiels pour faire progresser votre roadmap d’expérimentation, mais cela prend également du temps. En collectant un résumé des tests effectués, l’IA générative peut vous aider à mettre en évidence les conclusions importantes, résumer vos résultats et même suggérer des prochaines étapes. Dans l’idéal, vous pouvez fournir à l’IA votre hypothèse d’AB test ainsi que les résultats pour montrer votre processus de réflexion et d’organisation. Une fois que l’IA reconnaît ce processus spécifique et les résultats souhaités, elle peut contribuer à générer de nouvelles hypothèses de test ou des suggestions.
3. Recommander des obstacles à l’optimisation
L’IA générative peut vous aider à hiérarchiser vos efforts et à identifier les obstacles les plus importants à votre taux de conversion. En téléchargeant vos données de performance (non sensibles) collectées à partir de vos plateformes d’Analytics, vous pouvez fournir à l’IA les informations nécessaires. Que ce soit en suggérant de mettre à jour vos tags ou de compresser les images de votre page d’accueil, l’IA peut rapidement repérer les zones où vous avez les plus grandes lacunes et suggérer des domaines d’optimisation.
4. Avis clients
Les retours client sont une mine d’informations précieuses pour l’optimisation. L’un des grands avantages de l’IA que nous observons déjà est sa capacité à comprendre rapidement de grandes quantités de données et à les résumer. En téléchargeant les avis clients, les enquêtes et autres commentaires des consommateurs dans votre base de données, l’IA générative peut vous aider à créer des résumés détaillés des points sensibles, des préférences et du niveau de satisfaction de vos utilisateurs. Plus les avis sont détaillés, meilleure sera l’analyse.
5. Chatbots
Les chatbots sont un moyen populaire de communiquer avec les visiteurs d’un site web. Étant donné que l’IA générative est un modèle linguistique puissant, elle peut générer rapidement des scripts, des suggestions et des réponses conversationnelles pour réduire votre temps de brainstorming. Vous pouvez également utiliser l’IA pour filtrer et analyser les conversations que votre chatbot a déjà réalisées, afin de déterminer s’il existe des lacunes dans la conversation ou des moyens d’améliorer votre interaction avec vos clients.
6. Traduction
Les barrières linguistiques peuvent limiter une marque présente dans plusieurs régions. Que vous ayez besoin de traduire des conversations de votre chatbot, des CTA ou des wordings plus longs, l’IA générative peut vous fournir des traductions en temps réel pour vous faire gagner du temps et rendre votre contenu accessible à toutes les zones où votre marque est présente.
7. Google Adwords
Accélérez vos sessions de brainstorming en utilisant l’IA générative pour expérimenter différentes variations de wordings. En fonction des directives que vous fournissez, l’IA peut vous proposer une série d’idées pour cibler des mots-clés et créer des wordings avec un ton de voix particulier pour Google Adwords. Attention : vérifiez bien tous les mots-clés proposés afin de confirmer leur signification.
8. Personnalisation
Du contenu personnalisé peut être développé à grande échelle en utilisant l’intelligence artificielle pour produire des variations d’un même message. En personnalisant vos wordings, recommandations, suggestions de produits etc… en fonction des interactions passées des utilisateurs et de leurs données démographiques, vous pouvez augmenter considérablement leur engagement digital.
9. Descriptions de produits
Trouver les meilleurs termes et le meilleur discours pour vendre vos produits peut être un véritable défi. Avec l’IA générative, vous pouvez être plus ambitieux dans vos descriptions de produits en testant différentes variations, et voir laquelle est la plus prometteuse pour vos visiteurs.
10. Prédiction du comportement des utilisateurs
En se basant sur les données de comportement de vos utilisateurs, l’IA générative peut prédire des comportements pouvant vous aider à anticiper votre prochain AB test. Adapter vos tests en fonction des tendances d’interaction des utilisateurs peut vous permettre de mener de meilleures expériences. Il est important de noter que ces prédictions seront définies (et limitées) par les données clients collectées et téléchargées dans le passé. L’utilisation de l’IA générative est plus efficace lorsqu’elle est utilisée comme un outil pour vous guider dans votre processus de prise de décision plutôt que d’être la seule force décisionnelle.
L’utilisation extensive de l’intelligence artificielle est un sujet nouveau et en constante évolution dans le monde de la technologie. Si vous souhaitez en tirer parti à l’avenir, vous devez commencer à vous familiariser avec ses capacités.
Gardez à l’esprit qu’il est important de vérifier les faits et les informations générées par l’IA, tout comme vous vérifiez soigneusement les données avant de les télécharger. L’utilisation de l’IA générative en collaboration avec vos experts internes et les ressources de votre équipe peut vous aider à améliorer l’idéation et l’efficacité. Cependant, la qualité des résultats de l’IA générative dépend de ce que vous y mettez en premier lieu.
L’IA générative est-elle une source d’avantage concurrentiel pour l’AB testing ?
La bonne nouvelle est que cette technologie est accessible à tous, des grands leaders de l’industrie comme Google aux start-ups avec budget limité. En revanche, la moins bonne nouvelle, c’est qu’elle est disponible pour tout le monde. En d’autres termes, l’IA générative n’est pas nécessairement une source d’avantage concurrentiel.
La technologie en elle-même ne crée pas plus de valeur pour une entreprise. C’est plutôt les personnes qui l’utilisent qui créent de la valeur en l’associant à leurs propres connaissances spécifiques de l’industrie, à leurs expériences passées, à leur capacité de collecte et d’interprétation des données, ainsi qu’à leur compréhension des besoins et des problèmes des clients.
Bien que nous ne disions pas que l’IA générative remplace les idées générées par les humains, cette technologie peut certainement être utilisée pour compléter et amplifier vos compétences déjà existantes.
Tirer parti de l’IA générative pour les AB Tests
De l’éducation à la rédaction en passant par la programmation, toutes les industries commencent à voir l’impact que ces nouvelles technologies auront. L’utilisation des « grands modèles de langage » devient de plus en plus populaire, car ces algorithmes peuvent générer des idées, résumer de longs textes, fournir des informations et même traduire en temps réel.
L’expérimentation et les AB tests sont au cœur de l’engagement de votre public. Cependant, le succès de ces pratiques peut nécessiter beaucoup de temps et de ressources. Si l’IA générative peut vous offrir des moyens d’économiser du temps et de rationaliser vos processus, il est peut-être opportun d’en faire votre arme secrète. Dans l’environnement digital compétitif d’aujourd’hui, améliorer en permanence votre présence en ligne devrait être une priorité.
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