Plus le message communiqué repose sur l’intelligence artificielle, moins il contient de nouvelles informations.
Cette affirmation peut paraître évidente. Qu’est-ce qu’on raconte de nouveau aujourd’hui ? Rien de bien neuf, en fait.
Et pourtant, ce que nous disons a un impact sur notre auditoire… et cet impact n’est pas toujours positif.
Une nouvelle étude révèle que l’IA peut se tromper et que les entreprises s’y prennent souvent mieux.
La « langue de bois » est un obstacle de taille lorsqu’il s’agit de garantir un impact positif. Mais qu’est-ce que cela signifie ?
Quand l’arbre cache la forêt
L’intelligence artificielle générative exploite les grands modèles de langage (LLM). Ces outils, parmi lesquels on retrouve ChatGPT et Google Bard, sont capables de produire du contenu qui ressemble étroitement à un texte rédigé par un être humain.
Cependant, l’IA générative a tendance à générer un texte vague, ambigu ou général, caractéristique de la langue de bois. Elle s’appuie souvent sur des phrases génériques, qui semblent être régurgitées à partir de données d’entraînement.
Les LLM n’ont cependant pas le monopole sur la langue de bois. Les êtres humains sont aussi souvent pris la main dans le sac.
Cela ne poserait aucun problème si l’impact du message ne s’en trouvait pas affecté. Les chercheurs se sont penchés sur la question. Ils souhaitaient vérifier si le contenu généré par l’IA influençait les gens de la même manière que le contenu généré par un être humain, ou si l’on obtenait des résultats différents pour différents types de communication.
Écouter entre les lignes
Les chercheurs ont identifié l’environnement idéal pour vérifier leur hypothèse : les « earnings calls ».
Les sociétés cotées en bourse publient régulièrement leurs résultats financiers, une routine établie dans de nombreuses régions du monde.
Suite à cette publication, la société se livre à des « earnings calls », des conférences téléphoniques au cours desquelles les investisseurs et les analystes financiers peuvent poser des questions au dirigeant. Ils ont lu le rapport officiel et souhaitent maintenant mieux comprendre ce qui se cache derrière les chiffres et les déclarations mesurées des communiqués officiels.
Ils souhaitent obtenir autant d’informations brutes et réelles que possible afin d’orienter leurs décisions et les conseils qu’ils offriront à leurs pairs.
Utiliser les bots comme points de référence
Pour mesurer le caractère informatif de ces conférences téléphoniques, les chercheurs ont examiné le contenu de plus de 190 000 appels et comparé les réponses des cadres dirigeants avec celles des outils d’IA générative, notamment ChatGPT.
Pourquoi les LLM sont-ils des points de référence si utiles ? Ils sont capables de répéter des informations connues et d’anticiper le mot suivant le plus probable dans une phrase en se basant sur l’énorme quantité de données d’entraînement qu’ils ont digérées. Cependant, ils sont incapables d’apporter de nouvelles informations, à savoir ce que recherchent vraiment les analystes financiers et les investisseurs.
HAID
Les chercheurs ont développé un indice baptisé HAID (Human AI Difference) qui, à l’aide de la technologie de traitement du langage naturel (NLP), évalue les différences entre les propos des dirigeants et les déclarations des LLM.
Plus l’indice HAID est élevé, plus le contenu est susceptible d’être réellement informatif. Plus l’indice HAID est bas, plus le contenu ressemble à celui de l’IA et tombe donc dans la catégorie « langue en bois ».
Les chercheurs ont utilisé cet indice HAID pour comparer les propos tenus par des dirigeants d’entreprises suite à la publication de résultats financiers, puis en analysant l’impact de ces déclarations sur le comportement des investisseurs.
Conformément à leur hypothèse, ils ont constaté que les appels les plus informatifs (avec un HAID élevé) ont engendré des résultats positifs, par exemple :
- une plus grande confiance des investisseurs à l’égard de la société (meilleure liquidité du marché et simplification des transactions) ;
- une augmentation des volumes de transaction de la société par rapport à la normale ; et
- moins de désaccord entre les analystes au sujet des prévisions de l’entreprise.
En parallèle, les appels au cours desquels les dirigeants se sont contentés de reformuler ce qui avait déjà été dit dans le rapport officiel et de ressasser des généralités sur les tendances et sur le marché ont entraîné plus d’incertitude et moins d’engagement.
Informations concrètes + contact humain = meilleur engagement
Les résultats de cette étude suggèrent que le public est moins susceptible d’adhérer au message communiqué en cas de langue de bois.
Le succès des « earnings calls » dépend de la capacité du dirigeant à être informatif et à ajouter de la valeur à une déclaration officielle inévitablement plus générique.
Il s’agit ici d’engagement. La grande majorité des messages communiqués cherchent à générer une certaine adhésion à un concept, à une opinion, à un produit ou à une opportunité d’investissement, comme indiqué dans l’étude.
Mais quel est l’impact de cette étude sur votre société ?
Quatre points clés à retenir pour les entreprises
Voici quelques leçons importantes à prendre en compte, selon nous :
- Évitez de régurgiter le même message. Formez vos responsables afin qu’ils développent les compétences nécessaires pour échapper aux tournures vagues, aux platitudes et aux formules décoratives, et puissent fournir à la place des données et des exemples précis relatifs aux performances et aux plans de l’entreprise pour l’avenir.
- Utilisez l’IA à bon escient. L’intelligence artificielle est utile pour rédiger des brouillons et créer des points de discussion. Mais évitez de dépendre uniquement du contenu généré par l’IA et assurez-vous qu’un être humain le vérifie systématiquement.
- Répondez directement aux préoccupations de vos investisseurs. Il peut être tentant d’éviter les sujets sensibles, mais il est essentiel d’avoir un dialogue constructif et de montrer que vous êtes déterminé à affronter les problèmes.
- Partagez vos données, et pas seulement les statistiques élémentaires. Et présentez le contexte particulier associé à chaque tendance en matière de performances.
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