IA on the job : combien d’options présenter au client ?
Un assistant peut décliner une offre en variantes, composer une sélection de produits ou préparer plusieurs configurations de service. Pour le responsable d’équipe, la question est précise : élargir le choix présenté aide-t-il le client à décider, ou lui transfère-t-il un travail de comparaison mal préparé ?
Ce que la littérature établit
Sheena S. Iyengar et Mark R. Lepper (2000, Journal of Personality and Social Psychology) ont montré, dans plusieurs expériences, qu’un choix étendu pouvait attirer davantage sans favoriser le passage à l’action. Selon la situation étudiée, des ensembles plus restreints ont favorisé l’achat ou la motivation à réaliser une tâche. Ces résultats distinguent deux objectifs souvent confondus dans les usages commerciaux de l’IA : susciter l’intérêt et faciliter une décision.
Un effet moins général qu’il n’y paraît
Benjamin Scheibehenne, Rainer Greifeneder et Peter M. Todd (2010, Journal of Consumer Research) ont réexaminé la surcharge de choix dans une méta-analyse. Ils observent un effet moyen pratiquement nul, accompagné d’une forte variation entre les études. Leur résultat ne signifie pas que la surcharge n’existe pas, mais que le nombre d’options ne suffit pas, à lui seul, à prédire ses conséquences.
La conclusion trop rapide
On pourrait en déduire qu’il faut demander à l’IA de ne présenter qu’une courte sélection. Les travaux cités ne justifient pourtant ni un nombre optimal universel ni la suppression systématique des alternatives. Une liste raccourcie peut faciliter la comparaison tout en écartant une possibilité importante pour le client : l’enjeu managérial est aussi de décider ce qui doit rester accessible. (nos formations pour cadres et collaborateurs)
Ce que les données ne permettent pas de conclure
Ces recherches ne portent pas sur des offres produites par une IA générative dans des entreprises tessinoises. Elles ne permettent donc pas d’affirmer qu’un catalogue personnalisé ou une proposition commerciale assistée produira les mêmes effets. En pratique, modifier simultanément le nombre d’options, leur ordre et leurs explications empêcherait de savoir ce qui a réellement aidé le client.
Une implication pratique, vérifiable à Lugano
Dans le cadre d’« IA on the job » de SHR — Swiss Human Resources, un exercice à Lugano pourrait comparer deux versions italiennes d’une même offre, avec des critères et des explications identiques, mais un nombre différent d’options immédiatement visibles, le reste demeurant accessible. Selon l’entreprise, le support serait un service bancaire non lié à un placement, une sélection de mode, une offre de négoce ou un devis de PME familiale italophone, d’abord sur des cas fictifs validés par le métier. Avec une attribution aléatoire des versions, on mesurerait la proportion de participants capables de choisir une option et d’expliquer correctement le compromis correspondant, d’après une grille définie avant l’essai. Le temps de décision et les demandes de clarification compléteraient ce résultat : une sélection plus courte ne serait retenue que si elle facilite une décision comprise, et pas seulement une réponse rapide. Pour aller plus loin : découvrez la formation IA on the job à Lugano dans le canton du Tessin, ou parcourez nos formations pour cadres et collaborateurs en Suisse.
En images : IA on the job à Lugano
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