Expedia vient d’annoncer sur Twitter le lancement d’un plugin dopé à l’IA générative de chatGPT. Au même moment, un « hacker » a révélé la liste « secrète » des plugins disponibles sur chatGPT. L’écosystème des plugins chatGPT pourrait bien tracer le futur des usages des LLM (Large Langage Models). Contrairement à une opinion populaire, je ne pense pas que cela remette en cause la recherche Google telle que nous la connaissons. Par contre des pans entiers de l’écosystème tech risquent d’être chamboulés.
Le danger pour Google ne vient pas de chatGPT lui-même, mais bien des fabricants de terminaux et de systèmes d’opérations qui pourront « court-circuiter » les requêtes des internautes.
Expedia et le Plugin chatGPT : pour quoi faire ?
Expedia a fourni 70 petaoctets de données (soit 70.000 To) à chatGPT afin de l’entraîner à répondre à des requêtes complexes en langage naturel. Le plugin Expedia de chatGPT permettra donc aux voyageurs d’obtenir par exemple des itinéraires sur mesure. Imaginez que vous souhaitiez visiter la Toscane. Vous pourriez poser une question du type :
Prépare-moi un itinéraire de 3 jours en Toscane qui soit centré sur la découverte des chefs d’œuvre de la Renaissance italienne. Je voyagerai en voiture à partir d’un lieu de séjour central. J’aimerais ne pas faire plus de 100 km en voiture chaque jour. Peux-tu me proposer un programme de visite, me recommander un hôtel pour l’ensemble du séjour qui ne dépasse pas les 150€ par nuit et dispose d’une borne de recharge pour ma voiture électrique. En outre j’aimerais que tu me propose un restaurant vegan pour que je puisse manger à midi lors des excursions.
La réponse de chatGPT est déjà bluffante (voir ci-dessous) et le plugin vers Expedia apportera une couche supplémentaire de convivialité pour passer à l’achat. Il faut donc voir ce plugin comme un assistant capable de gérer des requêtes complexes et de traiter en une seule fois des demandes qui auparavant auraient nécessité plusieurs recherches successives et itératives.
L’intégration du plugin permettra d’afficher des CTA (Call-To-Action) qui faciliteront le passage à l’achat. Ils sont bien visibles sur la capture d’écran ci-dessous.
Il reste donc à savoir si cette intégration sera adoptée. Je pense que beaucoup d’observateurs sont un peu trop vite excités par la technique et en oublient
- le fonctionnement du cerveau humain
- la valeur ajoutée pour des requêtes simples
J’ai déjà expliqué ici pourquoi je ne pensais pas que chatGPT allait remplacer Google. Cela tient notamment au contexte de la recherche.
Utiliser chatGPT pour passer directement à l’achat me semble présenter une autre sorte de problème qui freinera l’adoption massive : la perte du libre-arbitre. Je me demande en effet quelle sera la proportion d’utilisateurs qui passera effectivement à l’achat après une recommandation de chatGPT. Cela signifierait que l’internaute fait confiance à la machine. J’ai la faiblesse de croire que pour des décisions complexes d’achat (où l’apport de chatGPT est indéniable), l’être humain voudra toujours exercer un contrôle et ne déléguera pas son pouvoir de décision à la machine. Je ne serais donc pas surpris si les CTA n’étaient pas aussi efficaces que cela au final.
Pour des décisions complexes d’achat, l’être humain voudra toujours exercer un contrôle et ne déléguera pas son pouvoir de décision à la machine.
Pourquoi les plugins de ChatGPT sont un game changer ?
Les plugins de chatGPT sont des game changers car ils sont des solutions apparemment bien plus puissantes à tout ce qui était jusqu’à présent couvert par des algorithmes de machine learning. Je pense ici en particulier aux algorithmes de recommandation dont on peut se demander s’ils ont encore un avenir. Xavier Amatrian, un ancien directeur de Netflix à l’origine de son excellent algorithme de recommandation, déclarait sur Linkedin que GPT4 livrait de meilleures recommandations que Netflix.
Changement majeur 1 : les recommandations seront fournies sur tous les sites
Les plugins vont donc permettre d’aider bien plus efficacement les internautes dans une variété de contextes. L’universalité des LLM promet aussi d’ouvrir l’application de ces assistants digitaux à une variété bien plus grande de sites web. Je pense que c’est là que se situe la première révolution. Alors que les algorithmes de recommandation étaient jusqu’à présent l’apanage d’entreprises puissantes (Netflix, Linkedin, …), tous les sites web de demain pourront offrir un niveau d’assistance bien plus élevé. La probabilité de trouver la bonne information sur un site web donné va donc augmenter.
Changement majeur 2 : le machine learning en perte de vitesse
Le second changement majeur sera de nature technique. La majorité des moteurs de recommandations sont aujourd’hui basés sur du machine learning (ML). Je me demande vraiment quel est l’avenir de cette technique face aux réseaux de neurones (deep learning). Les chercheurs en NLP étaient déjà désespérés à la sortie de chatGPT. Je pense que ce désespoir va aussi toucher les spécialistes du ML appliqué aux recommandations. Les entreprises technologiques vont sans doute changer complètement de cap et délaisser des programmes d’innovation auparavant basés sur le machine learning.
Le futur est fait d’assistants personnels ultra personnalisés
En matière de marketing, le rêve ultime est de pouvoir proposer une approche tellement personnalisée qu’elle en deviendrait unique. Cette personnalisation à l’extrême est aujourd’hui réservée au secteur du luxe. Les prix élevés permettent l’hyper-personnalisation humaine des interactions. Demain, cette hyper-personnalisation est à la portée de n’importe quelle entreprise pour un coût dérisoire. De plus, les réponses faites par l’IA générative donnent l’apparence d’une conscience et d’émotion.
Cette vision se réalisera rapidement, surtout si Apple embarque cette technologie dans ses appareils. Le danger pour Google ne vient en effet pas de chatGPT lui-même, mais bien des fabricants de terminaux et de systèmes d’opérations qui pourront « court-circuiter » les requêtes des internautes. Quel intérêt y a-t-il à ouvrir son navigateur et à passer par Google si vous pouvez directement poser votre question dans la barre de recherche de Microsoft ou dans celle d’Apple ? Ces 2 sociétés seront les grandes gagnantes de cette révolution de l’IA générative et des LLM.
C’est ainsi que la vision de Sam Altman, exprimée dans une interview pour ABC News, se réalisera (voir ci-dessus). Il parle d’un futur où chaque détenteur de smartphone disposera d’un assistant personnel ultra-performant. Cette nouvelle révolution est désormais à portée de main et s’accompagnera d’une résurrection des assistants vocaux dont j’avais avec justesse anticipé l’échec il y a quelques années. Couplés à l’IA générative, ils tiendront leur revanche car ils permettront de simplifier grandement l’exercice de la recherche online.
Publié dans Data et IT, Stratégie.