
Les chercheurs de la Wharton School ont étudié le fonctionnement des systèmes d'IA pour les achats et ont constaté une instabilité notable de leurs choix. Selon The Decoder, l'ajout d'une source externe unique, par exemple Wirecutter, modifiait la proportion de produits sélectionnés d'au plus 99 points de pourcentage.
De même, le changement de l'ordre des mêmes informations a également influé sur le résultat. En d'autres termes, les mêmes informations présentées dans un ordre différent pouvaient conduire le système à un choix différent.
Ceci est important pour les acheteurs qui souhaitent confier à l'IA la recherche d'un produit ou du meilleur prix: les recommandations peuvent dépendre non seulement des caractéristiques du produit, mais aussi de la structure des données d'entrée. Cependant, le matériel disponible ne présente que des métadonnées et un résumé The Decoder, donc les détails de la méthodologie et l'ampleur de l'étude restent incertains.
commentaire éditorial
Pourquoi c’est important
Si le résultat est confirmé dans l'étude complète et par des vérifications indépendantes, les services d'IA d'achat devront montrer la stabilité des recommandations et la sensibilité vis-à-vis des sources. Le signal vérifiable le plus proche est la publication de la méthodologie et la répétition de l'expérience sur d'autres catégories de produits. L'incertitude substantielle réside dans le fait que seul le méta-texte du résumé The Decoder est actuellement disponible.