La semaine dernière, j’ai écrit sur la façon dont les plateformes sociales ont apparemment du mal à intégrer l’IA générative, car les processus d’IA générative, comme la création d’images et de textes, ne conviennent pas vraiment aux plateformes sociales qui sont nécessairement définies par des expériences humaines et « sociales ».
Et ils essaient très certainement :
- Meta cherche à intégrer l’IA via des chatbots influencés par des célébrités et une nouvelle option qui vous permettra de créer votre propre ami IA dans ses applications, ainsi que des options de génération d’images sur Facebook et IG.
- La génération de publications IA ajoutée par LinkedIn, ainsi que divers autres éléments liés aux offres d’emploi et aux annonces. Et même si les recommandations de l’IA pour le marketing ont du sens, conformément aux tendances en matière d’engagement, la post-génération semble presque contre-sociale et contre-intuitive pour les applications sociales.
- X a ajouté son chatbot Grok AI à l’interface utilisateur principale de l’application et travaille sur un moyen de connecter Grok directement au compositeur, afin que vous puissiez partager le texte généré par l’IA sous forme de mises à jour.
- Snapchat a son chatbot « Mon IA » dans les boîtes de réception des utilisateurs, tout en expérimentant également la génération d’images de profil et d’animaux de compagnie numériques.
- TikTok propose également des images de profil IA génératives, tout en expérimentant également la création de texte en vidéo, la génération de musique IA et des chatbots à des fins diverses.
Toutes ces options sont intéressantes, avec différents niveaux de valeur et de fonctionnalités. Mais en même temps, peu d’entre elles améliorent réellement l’expérience d’engagement social et ne sont donc pas vraiment alignées sur le cas d’utilisation principal des applications sociales.
Bien entendu, cette définition évolue également, à mesure que de plus en plus de personnes se tournent vers les applications sociales pour se divertir, plutôt que pour interagir avec des amis. Mais même de ce point de vue, la valeur de la vague actuelle d’outils d’IA au sein des applications sociales est discutable, et il est difficile de voir l’une de ces fonctionnalités devenir une fonctionnalité essentielle de l’une de ces applications.
Ce qu’ils doivent en réalité être en quelque sorte nécessaires pour justifier le coût de la fourniture de tels services. L’IA générative est coûteuse, en raison des exigences de traitement à grande échelle, et même si ces nouvelles fonctionnalités permettent aux applications sociales de surfer sur la vague de l’IA, elles ne changeront probablement pas beaucoup la donne pour leur activité principale.
L’exception serait les publicités et, comme indiqué, il est clairement utile d’avoir des suggestions d’IA, une formation sur des exemples spécifiques à la plate-forme, pour vous aider à améliorer vos promotions.
Mais pour les utilisateurs réguliers, ces options vont-elles vraiment vous amener à utiliser l’une de ces applications plus souvent ?
Dans le même temps, l’IA générative est la tendance du moment, et chaque application craint que ses concurrents ne finissent par proposer un cas d’utilisation qui tue et remplacent leur offre.
Alors, à quoi pourrait réellement servir l’IA générative dans les applications sociales, et existe-t-il des moyens par lesquels ces outils pourraient fournir une utilité mieux adaptée à leur cas d’utilisation principal ?
Voici quelques façons dont l’IA pourrait faciliter une utilisation plus précieuse des médias sociaux.
Recherche graphique, mais IA
L’une des innovations les plus oubliées de Facebook était « Graph Search », un moteur de recherche Facebook basé sur le langage naturel qui vous aidait à en savoir plus sur les personnes et les tendances dans l’application.
Comme vous pouvez le voir dans cet exemple, Graph Search a été spécialement conçu pour faciliter la découverte d’informations pertinentes dans l’application, sans avoir besoin de comprendre les chaînes de recherche booléennes pour obtenir de telles informations.
En effet, c’est à peu près ainsi que Facebook l’a présenté en 2013 :
« La recherche graphique et la recherche sur le Web sont très différentes. La recherche sur le Web est conçue pour prendre un ensemble de mots-clés (par exemple : « hip hop ») et fournir les meilleurs résultats possibles correspondant à ces mots-clés. Avec Graph Search, vous combinez des expressions (par exemple : « mes amis à New York qui aiment Jay-Z ») pour obtenir cet ensemble de personnes, de lieux, de photos ou d’autres contenus partagés sur Facebook. Nous pensons qu’ils ont des usages très différents.»
La recherche graphique s’est avérée très pratique pour trouver des corrélations d’intérêt et des informations, mais elle a également révélé certains points de données avec lesquels Facebook ne se sentait pas totalement à l’aise.
Compte tenu de la pression plus large en faveur de la confidentialité des données, notamment à la suite du scandale Cambridge Analytica, Facebook a finalement supprimé cette option. Mais en réalité, Graph Search ressemble beaucoup à ChatGPT, en facilitant une découverte plus avancée de manière conversationnelle, ce qui pourrait ouvrir une nouvelle voie pour obtenir le même aperçu.
TikTok explore déjà cela, via son expérience de chatbot Tako, ainsi que recherche générative par IA dans la version chinoise de l’application.
Cette fonction de recherche plus avancée fournit des correspondances depuis TikTok, ainsi que sur le Web plus large, fournissant des informations et des correspondances plus spécifiques pour les requêtes, tout en gardant l’utilisateur dans l’application.
Facebook pourrait chercher à faire de même, en utilisant les informations de profil Facebook affichées publiquement pour offrir une meilleure capacité de recherche dans l’application.
Par exemple, vous pourriez lui demander des choses comme :
- Quelle est l’actualité la plus tendance sur Facebook aujourd’hui ?
- Avec quelle actualité mes amis interagissent-ils le plus dans l’application ?
- Quels sont les restaurants auxquels mes amis ont donné une bonne note à (ville) ?
- Avec lequel de mes anciens camarades de classe ne suis-je pas encore connecté ?
Ce sont tous des cas d’utilisation assez courants de Facebook, mais il faut creuser un peu pour trouver ces informations. Graph Search a résolu ce problème dans une large mesure, et un chatbot IA personnalisé pourrait aller encore plus loin, permettant une recherche en langage naturel qui améliorerait l’engagement des utilisateurs.
Référence du contenu source
L’un des problèmes clés liés à l’utilisation des médias sociaux est la diffusion de fausses informations, qui peuvent toucher beaucoup plus de personnes grâce au partage de publications sur les réseaux sociaux.
Les plateformes ont tenté de contrer cela, en ajoutant des outils de vérification des faits ou en permettant aux utilisateurs de souligner leurs préoccupations quant à la validité des affirmations. Mais un outil de vérification des faits par l’IA pourrait également s’avérer utile, non pas comme un vérificateur de faits en soi, mais comme un outil de référence immédiat pour revérifier les affirmations douteuses.
Le processus impliquerait un bouton sur tous les messages sur lequel vous pourriez appuyer pour soulever des questions sur les affirmations présentées dans le texte du message.
Disons, par exemple, qu’il y ait un message disant « le changement climatique n’est pas réel ». Vous pouvez appuyer sur le bouton AI pour rechercher des preuves sur le Web afin de vérifier immédiatement si cette affirmation est correcte.
Si un message annonçait que « (célébrité aléatoire) est décédée », vous auriez une option immédiate pour clarifier, sans avoir à ouvrir une nouvelle fenêtre, tandis que vous pourriez également poser des questions de suivi au robot pour répondre à toute autre préoccupation que vous pourriez avoir. .
Il s’agit d’une utilisation moins sexy de l’IA, mais cela pourrait être un accompagnement pratique, qui pourrait réduire la diffusion de fausses informations grâce à une vérification immédiate des faits dans le flux.
Bot ou pas ?
Dans le même ordre d’idées, un bouton d’IA pourrait être ajouté à tous les profils d’utilisateurs, ce qui donnerait un aperçu de la probabilité qu’un utilisateur soit suivi par des robots et de la part de son audience qui n’est probablement pas réelle.
Cela comporte certains risques, car les outils de détection de robots ne sont pas toujours précis. Mais toutes les applications sociales utilisent déjà des détecteurs de robots pour éliminer le spam, et elles pourraient appliquer cet apprentissage à cette option, ce qui donnerait alors aux utilisateurs un moyen simple de vérifier si un utilisateur ou une entreprise est légitime.
Vous appuyez sur le bouton, le système d’IA vérifie les données des abonnés du profil, puis renvoie un pourcentage de probabilité sur leur validité, ou peut-être pourrait-il fournir un aperçu plus large, y compris des indicateurs clés et des notes, qui expliquent pourquoi certains membres de leur audience semblent entités non humaines.
Les outils internes de détection des robots sont beaucoup plus précis à cet égard, et si cela est fait de manière à assurer la transparence de la logique de base, cela pourrait être un bon moyen de limiter l’engagement avec des opérateurs frauduleux dans les applications sociales.
Création musicale et vidéo
La génération d’images IA est une nouveauté pour la plupart des utilisateurs, et la génération de texte réduit l’élément humain. On pourrait affirmer que la génération de musique et de vidéo va également dans le même sens, même si les deux ont le potentiel de générer de nouveaux cas d’utilisation intéressants, qui pourraient sans doute avoir plus d’impact que ces utilisations initiales.
Bien que cela entraîne le même problème, celui de réduire l’élément humain dans les applications sociales.
Je suppose que cela dépend de l’endroit où vous recherchez une croissance. Les applications sociales considèrent-elles toujours l’interaction sociale comme un cas d’utilisation principal, ou l’engagement seul détermine-t-il désormais davantage leurs décisions ?
Quoi qu’il en soit, ces deux options seront bientôt disponibles. Meta, TikTok et YouTube (via la société mère Google) développent tous des options de conversion texte-vidéo, tandis que TikTok vient de lancer sa nouvelle option de génération de musique IA.
Encore une fois, je crains qu’il ne s’agisse pour la plupart de fonctionnalités de nouveauté, qui ne retiendront pas longtemps l’attention de la plupart des gens, et que tout contenu créé par une machine pourrait détourner l’attention de la connexion humaine réelle.
Mais ces fonctionnalités semblent offrir un potentiel accru pour permettre une création plus large, ce qui pourrait alimenter de nouvelles tendances en matière d’applications. Ainsi, même si cela va à l’encontre de l’aspect « social », ils pourraient quand même contribuer à susciter davantage d’engagement.
Quelle que soit la façon dont vous la regardez, l’IA générative transforme le comportement des utilisateurs et elle jouera inévitablement un rôle plus important dans les applications sociales, que ce soit par le biais d’une nouveauté de base ou d’une utilité.
La vision à plus long terme est que l’IA générative facilitera une création numérique bien plus vaste, comme la création de mondes VR. Cela pourrait constituer un cas d’utilisation très précieux pour la prochaine génération d’utilisateurs, mais même aujourd’hui, les gens sont de plus en plus habitués à poser des requêtes conversationnelles, que les robots IA sont de plus en plus capables de comprendre, d’interpréter et de répondre.
Trouver une valeur à cela, tout en facilitant la connexion humaine réelle, n’est pas aussi simple qu’il y paraît, et c’est là que réside désormais le véritable problème pour les applications sociales.
Peuvent-ils trouver des cas d’utilisation de l’IA générative qui améliorent la connexion de personne à personne, au lieu de la diluer via des sorties de robots de type humain ?
Je dirais que bon nombre des expériences initiales entrent dans cette dernière catégorie, ce qui pourrait à terme éroder l’intérêt pour les plateformes sociales en raison d’interactions de plus en plus robotisées.
