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Pourquoi les parcours clients générés par IA nécessitent des métriques structurées pour être pertinents

Sommaire

Introduction

Les modèles de langage de grande taille (LLMs) sont aujourd’hui utilisés dans de nombreuses opérations touchant au marketing, à la communication digitale, au support client et à la génération de contenu. Cependant, dans les cas d’usage complexes comme la création de parcours clients, ces contenus ne peuvent plus être évalués avec de simples critères linguistiques ou sémantiques. Leur valeur réside désormais dans leur structure, leur continuité logique et leur capacité à répondre à une suite d’étapes interdépendantes. C’est pourquoi une nouvelle méthodologie d’analyse est nécessaire.

Les défis de l’évaluation des contenus IA en plusieurs étapes

Les LLMs comme GPT-4 ou Claude sont capables de générer de longues chaînes de texte. Lorsqu'on leur demande de créer des expériences utilisateurs ou des parcours clients, le défi est de faire en sorte que chaque étape génère une interaction qui respecte une chronologie cohérente et une logique de réponse métier. Cela dépasse de loin un simple classement de textes selon leur pertinence ou leur fluidité. Les erreurs d’interprétation, les redondances ou l’absence de suivi logique peuvent totalement invalider la pertinence d’un parcours client supposé automatisé. Cela nécessite de définir des critères d’évaluation à la fois granulaires et structurés.

Pourquoi les métriques traditionnelles sont insuffisantes

Les outils d’évaluation classiques comme BLEU, ROUGE ou des scores d’embedding restent utiles, mais ne permettent pas de saisir toute la complexité des textes générés dans un contexte d’interactions successives. Ces métriques se concentrent souvent sur la similarité lexicale ou la proximité vectorielle sans prendre en compte la structure arborescente inhérente à des scénarios complexes. Par exemple, deux textes pour un même cas d’usage peuvent obtenir des scores similaires selon ces outils, tout en répondant très différemment au besoin de l’utilisateur final.

Les apports d'une approche structurée dans les évaluations

Une approche orientée structure repose sur une évaluation qui tient compte de la hiérarchie des étapes proposées, de leur degré d’accomplissement, des transitions logiques entre les phases et de la complétion des objectifs assignés. Parmi les nouvelles méthodes étudiées par l’auteur, on retrouve :

  • La détection d’intentions à chaque étape d’interaction
  • La catégorisation des réponses par objectifs de sous-tâches
  • La vérification de cohérence logique inter-étapes
  • L’évaluation par des annotateurs humains équipés de grilles hiérarchiques

Cette finesse d’analyse permet d’offrir une métrique multi-dimensionnelle beaucoup plus adaptée aux cas d’usage liés à l’expérience utilisateur assistée par IA.

Cas d’usage : parcours client automatisé

L’article analyse un exemple concret : un workflow d’assistant IA chargé d’orienter un utilisateur en fonction de son profil marketing. Ce parcours comprend plusieurs branches (novice, intermédiaire, expert) et nécessite un degré élevé de cohérence dans la structure des informations délivrées. En utilisant les métriques structurées évoquées précédemment, il devient possible de mesurer, par exemple :

  • Si les suggestions proposées sont adaptées au niveau de l’utilisateur
  • Si les redondances sont limitées au fil des étapes
  • Si les réponses indiquent une continuité dans l’expérience globale

L’étude de cas montre les écarts importants entre les scénarios évalués uniquement selon les méthodes classiques et ceux analysés avec cette grille structurée. L’approche structurée révèle des défauts invisibles auparavant mais critiques dans l’optique de déploiement professionnel.

Conclusion

L’évaluation des contenus générés par des IA évolue rapidement. Pour accompagner cette évolution, les métriques utilisées doivent aussi gagner en maturité. Face à des scénarios à plusieurs étapes comme la création de parcours clients, une approche structurée devient indispensable pour garantir la cohérence, l’utilité métier et la qualité de l’expérience utilisateur finale. Les professionnels du marketing, du design d’interface et de l’IA doivent désormais intégrer ces principes dans leurs processus de développement et d’analyse pour tirer pleinement profit des potentialités des LLMs.

Thématique : IA générative et expérience utilisateur

Sujet principal : Évaluation des contenus générés par les grands modèles de langage dans des scénarios multi-étapes

Source : https://towardsdatascience.com/evaluating-multi-step-llm-generated-content-why-customer-journeys-require-structural-metrics/