Modération et création de contenu par l'IA

Nous savons tous que l’IA continue d’être un moteur à l’échelle mondiale, dans la vie des consommateurs comme des entreprises. L’IA est partout. On dirait qu’il est impossible de se connecter à une application sans voir s’afficher un message « Nouveau ! Désormais avec l’IA ! ». Si certaines utilisations relèvent du gadget (pourquoi de l’IA sur Uber Eats ?!), l’IA a un vaste potentiel pour nous assister dans notre vie professionnelle, notamment en matière de création et de modération de contenu.

Nous savons déjà que l’IA sert à modérer et à créer du contenu, ce n’est pas nouveau. Le défi actuel est de comprendre comment utiliser cette IA de cette manière de façon responsable et stratégique. Le potentiel de l’IA est immense, mais l’innovation responsable et les garde-fous sont essentiels, et les dirigeants du monde entier en prennent note.

Le président américain Joe Biden a signé un décret sur l’utilisation sûre, sécurisée et fiable de l’intelligence artificielle. Et tout récemment, le Conseil de l’Union européenne et le Parlement européen sont parvenus à un accord provisoire sur la loi sur l’intelligence artificielleS'ouvre dans une nouvelle fenêtre, première réglementation complète de l’IA au monde.

Garantir la transparence sur l’utilisation de l’IA est primordial. Il est essentiel de conserver une supervision humaine, afin que l’IA reste un outil d’appui et ne prenne pas le contrôle total, en particulier pour la création et la modération de contenu.

Dans cet esprit, nous allons explorer les résultats de notre propre étude et aborder les principes directeurs qui garantissent que votre utilisation de l’IA est responsable et sûre pour votre marque.

Le rôle de l'IA dans la création de contenu

En bref, la modération de contenu consiste à examiner et à supprimer tout contenu qui va à l’encontre des délais fixés, et l’IA peut améliorer ce processus.

Nous verrons ici comment utiliser l’IA pour rationaliser votre chaîne d’approvisionnement de contenu, tout en garantissant une mise en œuvre responsable et réfléchie.

La modération de contenu avant l’IA

Les consommateurs adorent publier des avis sur votre marque. Ce filon d'UGC (User-generated Content) favorise la confiance et stimule les ventes en créant des liens entre vous et votre audience.

Mais ce contenu ne sera pas toujours forcément aligné sur les valeurs de votre marque. Il peut contenir un langage inapproprié, du contenu interdit, révéler des informations personnelles, voire chercher à manipuler la perception de votre marque, ce qui nuirait à la confiance que vous avez bâtie.

Tous vos clients ont probablement des critères différents sur ce qui constitue un contenu acceptable. Par exemple, une brasserie peut accueillir volontiers les discussions sur l'alcool, alors qu'une marque pour enfants ne le fera probablement pas. Ou espérons-le, en tout cas.

Avant l'arrivée de l'IA, il existait différentes solutions de modération de contenu. En particulier, une approche manuelle.

Une approche manuelle exige que des modérateurs humains examinent les préférences des clients dans un système de gestion de contenu et décident d’approuver ou de rejeter chaque élément de contenu. Au départ, c’était la méthode que nous utilisions chez Bazaarvoice.

Les résultats étaient globalement corrects. Des modérateurs humains garantissent le caractère approprié et l’authenticité des contenus. Mais c’est extrêmement chronophage. En moyenne, il faut vingt heures avant qu’un avis soit mis en ligne. Cela va à l’encontre de la préférence des consommateurs pour des contenus récents, qui parcourent les derniers avis pour obtenir des informations à jour sur les produits.

Il faut aussi tenir compte du fait que les consommateurs engagés s'attendaient à ce que leur voix soit rapidement prise en compte. Les retards dans la publication des avis peuvent entraîner une perte d'engagement envers votre marque. Cela pose un défi central : comment garantir une disponibilité rapide du contenu sur le site, tout en préservant l'authenticité ?

Comment utiliser l'IA dans la modération de contenu

La réponse ? En tirant parti du machine learning, une branche de l’IA qui apprend à partir de données existantes pour en dégager des schémas. Par exemple, chez Bazaarvoice, nous disposons de quantités massives de données, avec plus de 800 millions de contenus d’avis uniques historiquement, en croissance de 9 millions chaque mois.

Des données de ce type peuvent servir à entraîner des modèles de machine learning pour identifier les contenus indésirables et signaler automatiquement tout nouveau contenu correspondant à ce profil. Si vous débutez avec la modération de contenu par IA, suivez ces étapes :

1. Faites appel aux modérateurs existants pour étiqueter les données destinées à l’entraînement et à la validation des modèles

2. Les data scientists utilisent ces données étiquetées pour entraîner des modèles adaptés à un ou plusieurs cas d’usage clients

3. Déployez ces modèles sur un système d’inférence de machine learning, afin qu’il approuve ou rejette les nouveaux contenus collectés pour vos clients

4. Partagez les configurations client avec le système d'apprentissage automatique de l'IA afin que le contenu puisse être modéré selon le cas d'usage propre à chaque client

Pensez aussi à l’évolution du paysage. Les comportements des consommateurs changent, de nouvelles tendances émergent et le langage évolue. Et si la technologie d’IA ne parvenait pas à s’y adapter ? Vous mettez en danger la confiance dans la marque et la sécurité des consommateurs, et personne ne le souhaite. Prenez par exemple le review bombing, qui survient généralement en réaction à des dynamiques sociales ou politiques presque impossibles à prévoir.

L'équipe des opérations de contenu peut toutefois réagir à ces événements en entraînant de nouveaux modèles, en ajustant les modèles existants ou en affinant les configurations client afin de s'assurer que seul le contenu approprié, le contenu authentique approprié, se retrouve sur le site

L'IA doit renforcer l'effort humain, pas le remplacer

Cette approche garantit que les humains gardent la main. Les clients précisent quel type de contenu ils jugent approprié ou non, ce qui garantit que l'IA n'agit que dans les paramètres qu'ils ont prédéfinis.

Une approche responsable de l’IA signifie aussi de meilleurs résultats pour les clients. Actuellement, nous modérons 73 % des UGC avec des modèles de machine learning, ce qui fournit aux clients des UGC filtrés et adaptés à leurs besoins en quelques secondes, et non en quelques heures. Une énorme amélioration par rapport aux heures nécessaires avec des modérateurs exclusivement humains !

Création de contenu IA responsable pour les marques

La plupart des marques ont tendance à prendre l'initiative de créer leurs propres contenus, elles ne s'appuient pas uniquement sur les UGC. Plus précisément, elles définissent avec soin la stratégie des images, des messages et des produits qu'elles souhaitent mettre en avant sur leurs plateformes de réseaux sociaux, leurs sites web et leurs autres canaux.

Mais créer tout ce contenu prend du temps. La plupart des entreprises emploient des social media managers ou des profils similaires dédiés à cette tâche. Imaginez que vous puissiez combiner le savoir-faire d'un social media manager avec l'utilité de l'IA pour générer du contenu automatiquement. Cela semble assez remarquable, presque de la télépathie.

Lorsque des clients s'intègrent à Bazaarvoice, ils relient leurs comptes de réseaux sociaux, ce qui nous fournit de nombreux points de données montrant leurs sujets préférés et leur style de communication.

Lorsqu’un utilisateur sélectionne une image, nos algorithmes de machine learning déchiffrent son contenu et nous indiquent ce sur quoi il souhaite publier. Nous pouvons aussi tirer des informations sur les produits qu’il veut mettre en avant à partir des données de tags produits, et découvrir son style de communication à travers son historique sur les réseaux sociaux.

Après avoir cliqué sur « auto generate caption », ces points de données sont traités par notre IA générative (de pointe !) pour rédiger une légende de l'image et des produits dans la voix du client. Le social media manager peut ensuite approuver, affiner ou rejeter le message.

Cela crée une relation symbiotique incroyable L’outil combine la praticité de l’IA générative tout en conservant la voix authentique du client, et permet des révisions au besoin. Là encore, l’IA joue le rôle d’assistant plutôt que de remplaçant.

En pratique, de nombreux clients ont tendance à ajuster les messages suggérés, mais ils apprécient tout de même que cette fonctionnalité lance leur processus créatif. C’est un peu comme avoir une muse : elle inspire la créativité humaine à partir d’éléments passés.

Nous avons lancé ce produit sur notre plateforme de social commerce l'an dernier, et il a immédiatement fait un carton. Ce qui nous a fait réfléchir : pouvons-nous faire la même chose pour nos consommateurs ?

Création IA responsable pour les consommateurs

Il y a un problème avec les avis clients. Selon notre étude, 68 % des consommateurs ne savent pas trop quoi inclure dans un avis, ce qui fait que beaucoup finissent par manquer de détails ou par s’éloigner largement du sujet.

Comme pour la modération de contenu, l’IA peut-elle aider les consommateurs à rédiger de meilleurs avis, plus instructifs ? Cela rendrait les achats plus transparents, car plus nous avons d’avis, mieux nous sommes informés.

Par exemple, voyons comment fonctionne Bazaarvoice Content Coach. D’abord, l’IA imagine les sujets qu’il serait utile d’inclure dans un avis, en fonction de chaque produit et du catalogue de notre client. Ces sujets sont ensuite présentés au consommateur. Pendant que le consommateur rédige son avis, le système met en évidence les sujets qu’il a déjà abordés.

Ce qui est formidable dans cette approche, c’est son mélange de praticité et de plaisir. Elle guide les utilisateurs pour qu’ils rédigent des avis utiles tout en rendant le processus amusant ! Ou du moins aussi amusant que peut l’être la rédaction d’un avis produit. C’est comme une forme de modération de contenu par IA, mais inversée. Elle fonctionne comme un coach plutôt que comme un nègre littéraire, et permet aux utilisateurs d’affiner leurs avis.

Depuis son lancement, Content Coach a facilité la création de près de 400 000 avis authentiques, et près de 87 % des utilisateurs le jugent utile, preuve que l'IA peut servir à assister la création de contenu, pas à se l'approprier.

Poussez l'assistance IA encore plus loin

Ce sont autant d'exemples parfaits d'une utilisation responsable (mais bénéfique) de l'IA générative. Ils enrichissent l'expérience des consommateurs tout en préservant l'authenticité, en guidant efficacement les marques et les consommateurs pour maximiser l'impact de leurs avis.

Les exemples ci-dessus montrent comment une stratégie de modération de contenu par IA renforce les efforts humains de façon responsable et optimise votre chaîne d’approvisionnement de contenu. Nous n’en sommes toutefois qu’aux prémices. Découvrez le potentiel transformateur de l’IA pour façonner votre stratégie de contenu de manière authentique grâce à notre masterclass à la demande : How to use AI strategically and responsibly.