Les deux versions sont alignées bloc par bloc, dans l’ordre du texte : titre, l’essentiel, puis paragraphe par paragraphe. Quand la traduction a fusionné ou scindé un paragraphe, la case correspondante reste vide — on ne rapproche jamais deux passages au jugé.
For 40 minutes, more than 1,200 participants from the U.S. worked with AI agents to create display ads for a year-end report from a real think tank. The match between person and machine mattered: Sinan Aral of MIT Sloan School of Management and Harang Ju of Johns Hopkins University found that some human-AI personality pairings produced markedly better ads than others.
Pendant 40 minutes, plus de 1 200 participants américains ont travaillé avec des agents d'IA pour créer des publicités display destinées à promouvoir un rapport de fin d'année publié par un véritable groupe de réflexion. L'adéquation entre la personne et la machine comptait : Sinan Aral, de la MIT Sloan School of Management, et Harang Ju, de l'université Johns Hopkins, ont constaté que certaines associations de personnalités humain-IA produisaient des publicités nettement meilleures que d'autres.
The experiment used Pairit, a platform developed by Aral and Ju, to randomize the teams. Each AI agent was prompted to independently exhibit high or low levels of the Big Five personality traits — openness, conscientiousness, extraversion, agreeableness and neuroticism. Participants and agents collaborated through real-time chat and synchronized text- and image-editing tools, while a separate group of approximately 1,100 people rated the resulting ads.
L'expérience s'est appuyée sur Pairit, une plateforme développée par Aral et Ju, pour répartir aléatoirement les équipes. Chaque agent d'IA était invité à présenter de manière autonome des niveaux élevés ou faibles des cinq grands traits de personnalité — ouverture, caractère consciencieux, extraversion, agréabilité et neuroticisme. Les participants et les agents collaboraient via une messagerie instantanée et des outils synchronisés de retouche de texte et d'image, tandis qu'un autre groupe de environ 1 100 personnes évaluait les publicités produites.
The highest-rated text and/or images came from extraverted humans with extraverted AI, conscientious humans with conscientious AI, and open humans with conscientious AI. Some combinations moved in the opposite direction: extraverted humans with conscientious AI, conscientious humans with agreeable AI, and neurotic humans with conscientious AI appeared to significantly reduce ad quality.
Les textes et/ou images les mieux notés provenaient de personnes extraverties associées à une IA extravertie, de personnes consciencieuses associées à une IA consciencieuse et de personnes ouvertes associées à une IA consciencieuse. Certaines combinaisons produisaient l'effet inverse : les personnes extraverties avec une IA consciencieuse, les personnes consciencieuses avec une IA agréable et les personnes présentant un neuroticisme élevé avec une IA consciencieuse semblaient réduire significativement la qualité des publicités.
The researchers then took the ads beyond the session. They ran them on X for a two-week period, during which they received approximately 5 million impressions. The ratings tracked market performance: text quality increased click-through rate by about 7% and decreased cost per click by about 30 cents.
Les chercheurs ont ensuite diffusé les publicités au-delà de la session. Ils les ont publiées sur X pendant une période de deux semaines, au cours de laquelle elles ont reçu environ 5 millions d'impressions. Les évaluations correspondaient aux performances sur le marché : la qualité rédactionnelle a augmenté le taux de clics d'environ 7 % et réduit le coût par clic d'environ 30 centimes.
Concretely, a business could use personality personalization to match an AI agent to the person using it for this kind of marketing task. That could make the same kind of marketing workflow more effective without changing the task itself. The boundary is clear, however: these findings come from a randomized experiment focused on ad creation, and Aral and Ju plan to study whether the pairings hold in sales, engineering and health care.
Concrètement, une entreprise pourrait utiliser la personnalisation fondée sur la personnalité pour associer un agent d'IA à la personne qui l'utilise dans le cadre de ce type de tâche marketing. Cela pourrait rendre le même processus marketing plus efficace sans modifier la tâche elle-même. La limite est toutefois claire : ces résultats proviennent d'une expérience randomisée centrée sur la création publicitaire, et Aral et Ju prévoient d'étudier si ces associations se vérifient dans les domaines de la vente, de l'ingénierie et de la santé.