L’IA 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.

Cela ne poserait aucun problème si l’impact du message ne s’en trouvait pas affecté. Les chercheurs se sont penchés sur la question. Une étude récente¹ a voulu savoir si le contenu généré par l’IA influençait les gens de la même manière que le contenu généré par un être humain, en se basant sur un type de communication très précis.

Informations concrètes + contact humain = meilleur engagement

Pour cela, les chercheurs ont analysé des «earnings calls» à savoir, des conférences téléphoniques au cours desquelles les investisseurs et les analystes financiers peuvent poser des questions au dirigeant. 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. Afin de comparer les propos tenus par les dirigeants et ceux générés par IA, ils ont ensuite développé un indice baptisé HAID (Human AI Difference) conçu à l’aide de la technologie de traitement du langage naturel (NLP). Plus l’indice HAID est élevé, plus le contenu est susceptible d’être réellement informatif. A l’inverse, plus l’indice HAID est bas, plus le contenu ressemble à celui de l’IA et tombe donc dans la catégorie «langue de bois».

Conformément à leur hypothèse, les chercheurs ont constaté que les appels les plus informatifs (avec un HAID élevé) ont engendré 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 outre, les appels au cours desquels les dirigeants se sont contentés de reformuler ce qui avait déjà été dit dans le rapport officiel et de rappeler des généralités sur les tendances et sur le marché ont entraîné plus d’incertitude et moins d’engagement.

Le succès des «earnings calls» dépend donc de la capacité du dirigeant à être informatif et à ajouter de la valeur à une déclaration officielle inévitablement plus générique.

Faire bon usage de l’IA

Les résultats de cette étude suggèrent que le public est moins susceptible d’adhérer au message communiqué en cas de langue de bois. Dans ce cas, comment maximiser l’impact de son message tout en utilisant l’IA? Voici quelques bonnes pratiques à mettre en place:

1. Soignez votre 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.
2. 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.
3. 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.

4. Partagez des données pertinentes et percutantes, pas seulement les statistiques élémentaires. Et présentez le contexte particulier associé à chaque tendance en matière de performances.

   
    

¹Executives vs. Chatbots: Unmasking Insights through Human-AI Differences in Earnings Conference Q&A’, George Mason University School of Business Research Paper, Dec 2023.