L’émulation de l’être humain par l’IA fait partie de ces concepts qui relèvent de la science-fiction… jusqu’à ce que l’on réalise que les plus grands noms de la technologie y voient déjà la prochaine révolution. Ces systèmes d’intelligence artificielle peuvent reproduire le comportement humain et, bien souvent, accomplir le travail de vraies personnes en naviguant dans les logiciels exactement comme le ferait un employé qualifié : en analysant l’écran, en cliquant, en saisissant du texte et en prenant des décisions contextuelles.

Pourquoi les marchands d’e-commerce devraient-ils s’y intéresser? Parce que le secteur de l’e-commerce regorge de goulots d’étranglement humains : la recherche, les tests, les décisions de commercialisation, les nuances du service à la clientèle et les flux opérationnels répartis dans un trop grand nombre d’outils.

L’émulation de l’être humain promet des capacités bien distinctes de celles des grands modèles de langage (LLM) traditionnels. Elle ouvre plutôt la voie à un avenir où les entreprises pourront déployer une main-d’œuvre virtuelle, simuler des cohortes de clients à grande échelle et tester leurs décisions avant de risquer leurs revenus avec du trafic réel et de vrais clients.

Dans cet article, nous décortiquerons ce qu’est réellement l’émulation de l’être humain, le fonctionnement des agents utilisateurs et les raisons pour lesquelles des entreprises comme Tesla et xAI investissent autant dans ce concept. Nous aborderons également les cas d’usage en e-commerce qui s’imposeront en premier, des groupes de discussion synthétiques aux tests A/B prédictifs, en passant par l’automatisation des opérations d’arrière-guichet.

Qu’est-ce que l’émulation de l’être humain?

Lorsque nous parlons d’« émulation de l’être humain », il ne s’agit pas d’avatars générés par l’IA pour lire des scripts vidéo pour vos contenus de vente et de marketing. Nous parlons plutôt d’une IA capable de représenter fidèlement la façon dont des groupes de personnes agissent et pensent dans le monde réel.

À l’instar de l’embauche d’employés, nous voyons les premiers jalons d’une « main-d’œuvre d’IA » être posés par des chefs de file technologiques comme Elon Musk. Cette main-d’œuvre virtuelle peut être exploitée pour accomplir des tâches habituellement confiées à de vastes équipes ou à des testeurs de produits.

Les agents humains numériques sont entraînés à partir de vastes ensembles de données illustrant la manière dont de vraies personnes exécutent des tâches. Tesla, par exemple, pourrait utiliser les données de sa flotte de véhicules autonomes ou d’utilisateurs humains pour entraîner son IA de bureau. Avec le temps, ces agents apprennent à gérer des tâches de plus en plus complexes avec un minimum d’intervention humaine. Voyez cela comme des ordinateurs ou des robots « autonomes » capables d’accomplir n’importe quel travail de bureau classique.

Pour bien saisir l’importance stratégique de l’émulation de l’être humain, il est essentiel de la distinguer de concepts connexes qui sont souvent confondus dans le discours. Le paysage numérique est aujourd’hui peuplé d’agents d’IA, de jumeaux numériques et d’avatars virtuels, chacun jouant un rôle fonctionnel bien distinct au sein d’une stratégie d’affaires.

Il convient d’abord de distinguer l’automatisation des travailleurs numériques par le biais d’humains virtuels des assistants d’IA propulsés par l’IA agentielle ou les LLM. Alors que l’IA traditionnelle excelle dans la génération et l’action, l’émulation de l’être humain vise plutôt à reproduire des capacités humaines.

Un modèle de langage (LLM) peut servir à rédiger du matériel promotionnel, à gérer des campagnes, à s’occuper du service à la clientèle ou même à acheter des billets de spectacle. En revanche, les humains virtuels peuvent « observer » l’écran, taper au clavier et cliquer tout comme le ferait une personne, tout en prenant des décisions basées sur le contexte. En d’autres termes, au lieu d’écrire du code ou d’intégrer des API, l’IA interagit avec l’interface utilisateur et les systèmes exactement comme un employé qualifié.

Ensuite, un jumeau numérique est essentiellement un modèle virtuel ou la réplique d’un actif physique, d’un processus ou d’un système, comme une machine de fabrication ou l’infrastructure d’une ville entière. Son objectif principal est de simuler, de prédire et d’optimiser les performances de son équivalent physique à partir de données de capteurs en temps réel. Les jumeaux numériques modélisent des systèmes réels pour répondre à des questions du type « qu’arrive-t-il si… ? », tandis que les humains virtuels reproduisent le comportement humain et interagissent avec les systèmes informatiques et les logiciels.

Inversément, un avatar virtuel est une interface personnalisée et interactive qui représente un individu ou un personnage dans un environnement numérique afin de faciliter la communication. Bien que l’avatar agisse à titre de mandataire ou de représentant, il nécessite souvent le contrôle direct de l’utilisateur (ou, à tout le moins, la formulation de requêtes auprès du LLM sous-jacent) et ne possède pas nécessairement une logique comportementale autonome.

Exemples marquants : Tesla et xAI (MacroHard)

Impossible de parler d’émulation de l’être humain sans mentionner les deux entreprises dirigées par Elon Musk qui se trouvent à l’avant-garde de cette tendance : Tesla et xAI. Tesla prévoit de réutiliser son matériel d’IA (intégré aux véhicules et aux futures puces « AI4 ») pour le travail numérique lorsque les voitures ne roulent pas.

En théorie, des millions de véhicules Tesla pourraient former un nuage de « travailleurs numériques » exécutant des tâches aux quatre coins du monde. Les déclarations publiques de Tesla suggèrent qu’elle souhaite commencer par des tâches simples, comme le traitement des demandes du service à la clientèle, avant de s’attaquer progressivement à des mandats plus complexes, tels que la conception assistée par ordinateur (CAO).

Tesla planche également sur Optimus, son robot humanoïde capable d’émuler le travail physique et de prendre en charge des tâches répétitives, ennuyeuses ou dangereuses pour les humains. Bien qu’un tel robot ne voie probablement pas le jour avant plusieurs années et ne concerne pas directement les marchands d’e-commerce pour le moment, il vaut la peine de le mentionner : tout comme les humains virtuels peuvent interagir avec des systèmes informatiques, ces robots reposent sur une technologie similaire et peuvent interagir avec des objets et des systèmes physiques bien réels.

De son côté, xAI développe des « émulateurs d’humains » conçus pour reproduire le comportement des professionnels de bureau. Elon Musk a expliqué qu’avant que les robots humanoïdes ne se généralisent, l’accent sera mis sur un équivalent numérique : une IA capable de s’installer devant un ordinateur et d’accomplir tout ce qu’une personne peut faire.

Cette stratégie calque l’approche de Tesla pour la conduite autonome : s’entraîner sur de vastes ensembles de données comportementales humaines et accroître la puissance matérielle. En pratique, cela se traduit par des agents clients numériques qui s’enrichissent continuellement à mesure que les données affluent, et deviennent capables de gérer des tâches de plus en plus complexes au fil du temps.

Cas d’usage de l’émulation de l’être humain en e-commerce

L’émulation de l’être humain peut s’opérer à trois niveaux :

• L’émulation de cohortes (groupes de discussion synthétiques, personas, segments) pour explorer les commentaires qualitatifs et les tendances de préférence.

• L’émulation de parcours (acheteurs virtuels) pour simuler la navigation, la réflexion, l’ajout au panier, le passage à la caisse, les retours, l’attrition et les interactions avec le service au sein d’une expérience utilisateur (UX) et d’un catalogue précis.

• L’émulation opérationnelle (personnel et systèmes) pour simuler les flux de traitement des commandes, les décisions de commercialisation et la formation, là où les humains interagissent avec des outils et des contraintes.

Groupes de discussion synthétiques

La tenue de groupes de discussion s’avère une étape essentielle du développement de produits, mais leur organisation et leur animation peuvent représenter un défi de taille : il faut d’abord recruter des participants, les réunir, tester le ou les produits, puis en discuter. Bien que les renseignements et les commentaires recueillis soient d’une valeur inestimable, les groupes de discussion s’avèrent coûteux, chronophages et limités par la taille restreinte des échantillons.

Grâce à l’émulation de l’être humain, vous pouvez générer des centaines ou des milliers de personas d’IA qui reproduisent les données démographiques, psychographiques et comportementales d’un public cible. Ces personnes ne sont pas de simples tableaux de bord statiques; ce sont des agents d’IA avec lesquels les chercheurs peuvent interagir directement pour simuler le raisonnement et les choix de clients réels.

Ils permettent aux chercheurs de « converser » avec une représentation dynamique d’un segment de clientèle afin de recueillir des commentaires sur de nouveaux concepts de produits, des créations publicitaires ou des stratégies de prix, et ce, à travers des millions de scénarios simultanés.

Tests A/B prédictifs

Tout comme les personas générés par l’IA peuvent faire office de groupes de discussion numériques, ils peuvent également servir à effectuer des tests A/B sur tous les éléments, des pages d’atterrissage aux processus de paiement, en passant par les campagnes de marketing, les objets de courriel et les formulaires en ligne.

En tirant parti des données clients et des contacts existants de votre boutique, vous pourriez créer des humains simulés pour interagir avec les éléments à tester, sans solliciter de vraies personnes. Cela permet d’évaluer quels textes publicitaires, titres ou images interpellent le plus certains personas propulsés par l’IA, ou encore de simuler la navigation des utilisateurs dans de nouvelles configurations de sites Web, de pages d’atterrissage ou d’interfaces d’applications mobiles afin de repérer les points de friction et les goulots d’étranglement.

En s’appuyant sur l’historique des données et sur les informations issues des interactions avec les clients actuelles, ces modèles prédisent quelle variante (A ou B) obtiendra de meilleurs résultats. Ils agissent ainsi comme un « pré-test » permettant d’éliminer les idées les moins performantes avant leur déploiement officiel. Non seulement cette approche accélère les tests A/B, mais elle vous évite aussi d’exposer du contenu moins efficace à un public réel.

Opérations autonomes et service à la clientèle amélioré

À mesure que l’émulation de l’être humain évolue, elle peut s’intégrer à un réseau modulaire et distribué d’agents intelligents capables d’apprendre, de raisonner et d’agir à l’échelle de l’ensemble de la chaîne de valeur du commerce de détail et de l’e-commerce. Dans ce modèle, le site d’e-commerce ou le magasin physique se transforme en une entité cognitive. Les humains virtuels peuvent interpréter des données non structurées, comme les requêtes des clients, prendre des décisions autonomes dans le cadre d’une planification axée sur des objectifs et intervenir d’un système à l’autre pour ajuster les prix ou passer des commandes auprès de la chaîne d’approvisionnement.

Grâce à une armée d’humains virtuels générés à partir des propres sources de données de votre entreprise, vous pouvez automatiser des tâches et enrichir l’expérience client là où vous auriez normalement besoin d’interactions réelles avec les clients ou de commentaires des employés, ce qui se traduit par une satisfaction client accrue et des coûts réduits.

Comme nous l’avons mentionné précédemment, les humains virtuels pourraient, en théorie, prendre en charge de nombreuses tâches administratives et répétitives. Puisqu’ils sont entraînés sur de vastes cohortes de personnes réelles et de leurs habitudes, ils s’avèrent capables d’interagir avec la technologie exactement comme de véritables utilisateurs.

Par exemple, des humains virtuels pourraient se connecter au panneau d’administration de votre boutique pour traiter des commandes et gérer des retours. Ils peuvent vérifier les articles retournés, approuver les remboursements, mettre à jour les stocks et envoyer automatiquement des notifications aux clients.

Bien que des outils de service à la clientèle comme Gorgias exploitent déjà les LLM et l’IA générative pour répondre aux questions récurrentes et automatiser les tâches quotidiennes, le recours à des humains virtuels pour assumer ces rôles pourrait vous faire gagner encore plus de temps et générer de meilleurs résultats, car ils offrent un comportement beaucoup plus proche de celui de l’être humain que les outils basés uniquement sur les LLM ou l’IA agentielle.

Conclusion

Bien qu’il faille encore patienter avant de voir des humains virtuels occuper nos fonctions, piloter nos services à la clientèle ou tester nos produits et nos pages à grande échelle, ce type de technologie mérite une attention particulière, alors que l’IA ne cesse de se perfectionner et de s’immiscer dans notre quotidien.

Chez Blue Badger, nous adorons tester les nouvelles technologies et suivre de près les cas d’usage émergents de l’IA. Communiquez avec nous dès aujourd’hui pour découvrir comment nous pouvons optimiser vos opérations d’e-commerce grâce à des technologies et des flux de travail d’IA d’avant-garde.