GPT-5.6 Sol passe au crible des centaines d’avis LinkedIn

GPT-5.6 Sol a analysé des centaines de commentaires publiés sous un message LinkedIn de Paul Roetzer, fondateur et directeur général du Marketing AI Institute. Le message portait sur la décision de New York d’interdire l’IA générative dans les salles de classe des écoles publiques. La réponse a rapidement atteint un volume important, avec des commentaires réfléchis, virulents ou agressifs. L’équipe a utilisé la capacité de navigation web de GPT-5.6 Sol depuis l’application de bureau ChatGPT/Codex. L’outil a ouvert la publication dans une session LinkedIn déjà connectée. Il a ensuite parcouru la discussion sans navigation manuelle, en suivant les étapes visibles dans le navigateur.

Le parcours automatisé a commencé par le remplacement de l’affichage « most relevant » par la discussion complète. GPT-5.6 Sol a parcouru les commentaires dans l’ordre, chargé les réponses supplémentaires et déclenché le mécanisme « load more » de LinkedIn. Il a aussi développé les réponses imbriquées sans instruction supplémentaire. Les commentaires masqués derrière « See More » ont été ouverts afin de lire leur contenu complet. L’outil a séparé les réponses de Paul Roetzer de celles du public. Il a également distingué le nombre de personnes du nombre de commentaires. Cette règle évitait de compter plusieurs fois l’opinion d’une même personne.

GPT-5.6 Sol pondère les avis

Le résultat final a montré une répartition approximativement équilibrée entre sentiments favorables et défavorables envers la publication de Roetzer et la position défendue sur l’IA à l’école. L’équipe a regroupé les réponses selon les positions « pour » et « contre ». Elle a ensuite relevé les arguments récurrents et sélectionné des exemples illustrant la diversité des points de vue. L’analyse a surtout montré que les commentaires les plus agressifs ne représentaient pas nécessairement la majorité. En donnant le même poids à chaque personne, plutôt qu’à chaque commentaire, GPT-5.6 Sol a fait ressortir des opinions plus nuancées et plus mesurées.

Pour les marketeurs, cette méthode peut servir à analyser les réactions sous une publication de lancement produit. Elle peut aussi repérer les objections répétées dans les commentaires d’un concurrent. L’approche permet également de suivre les réactions à une campagne avant de l’amplifier ou de l’ajuster. Elle peut enfin identifier les arguments récurrents autour d’un débat sectoriel. Le principe consiste à laisser l’IA parcourir un contenu accessible depuis un navigateur, au lieu de le copier manuellement dans un document. L’exemple complet est présenté par Marketing AI Institute, dans le cadre de l’épisode 237 de The Artificial Intelligence Show.

La supervision reste obligatoire

Le contrôle humain est resté présent pendant toute l’opération. L’équipe déconseille de s’éloigner lorsqu’un agent agit dans une session active et connectée. La navigation doit être conduite dans un environnement contrôlé, avec une mission étroitement définie et une surveillance continue. L’expérimentation décrite était limitée. LinkedIn fait partie des sites dont les conditions d’utilisation peuvent interdire une automatisation appliquée largement ou à grande échelle. Le contenu présente donc cette capacité comme un usage supervisé et délibéré, plutôt qu’une automatisation sans surveillance. L’épisode 237 est disponible dans les notes du podcast, avec Paul Roetzer et Mike Kaput.