Assistants IA : faut-il leur donner une personnalité ?
Les outils sans code permettent de donner facilement un prénom, un ton et une identité à un assistant IA. Pour un responsable qui prépare son déploiement, la question est précise : cette présentation facilite-t-elle l’usage, ou augmente-t-elle surtout la confiance sans améliorer le service rendu ?
Ce que la littérature établit
Clifford Nass et Youngme Moon (2000, Journal of Social Issues) analysent des expériences montrant que les personnes appliquent aux ordinateurs des règles sociales habituellement réservées aux interactions humaines. Ces réactions ne supposent pas que les utilisateurs croient réellement la machine humaine. Pour concevoir un assistant, la distinction compte : savoir que l’on utilise un logiciel ne neutralise pas nécessairement l’effet de sa présentation.
Quand la présentation modifie la confiance
Adam Waytz, Joy Heafner et Nicholas Epley (2014, Journal of Experimental Social Psychology) montrent, dans une expérience de conduite simulée, qu’une présentation anthropomorphique d’un véhicule autonome augmente la confiance qui lui est accordée. Leur dispositif associe notamment un nom, une voix et un genre, et les auteurs relient cet effet à l’attribution d’un esprit à la machine. Le résultat concerne un véhicule, non un assistant conversationnel, mais il fournit un mécanisme pertinent à examiner : la confiance peut varier avec les signes d’humanité du système.
La conclusion trop rapide
On pourrait en conclure qu’il faut rendre tout assistant plus humain pour favoriser son adoption. Ces travaux ne montrent pourtant pas qu’une confiance accrue améliore la qualité des décisions ni qu’elle correspond mieux aux capacités du système. L’enjeu managérial n’est donc pas de maximiser la sympathie de l’interface, mais de vérifier que sa présentation ne fait pas passer une aide limitée pour une expertise. (nos formations pour cadres et collaborateurs)
Ce que ces données ne permettent pas de trancher
Ces articles précèdent les assistants fondés sur les grands modèles de langage et ne constituent pas une évaluation des plateformes sans code actuelles. L’expérience sur le véhicule ne permet pas non plus d’attribuer séparément l’effet observé au nom, à la voix ou au genre. Enfin, elle n’établit pas que ces indices produisent les mêmes effets en français et en allemand : dans une organisation bilingue, cette équivalence reste à tester.
Une implication pratique, vérifiable à Fribourg
Dans le cadre du programme « Créer ses assistants et agents IA sans coder », un pilote fribourgeois pourrait réunir une entreprise agroalimentaire, une équipe industrielle bilingue et des participants du pôle universitaire autour de demandes internes non sensibles. Répartir aléatoirement les participants entre une interface fonctionnelle et une interface dotée d’un prénom et d’un avatar, en gardant strictement identiques les réponses et en équilibrant les versions française et allemande, permettrait d’isoler l’effet de cette présentation. La mesure principale serait la proportion de réponses acceptées sans modification malgré une limite connue, intégrée aux cas de test et explicitée lors du débriefing. Comparer cette proportion entre interfaces, séparément dans chaque langue, fournirait un indicateur vérifiable de l’acceptation induite par la présentation, plutôt qu’une simple mesure de satisfaction. Pour aller plus loin : découvrez la formation Créer ses assistants et agents IA sans coder à Fribourg, ou parcourez nos formations pour cadres et collaborateurs en Suisse.
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