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Guide pratique en français pour repérer les petites manipulations intégrées (nudges) dans les expériences d’IA générative et déployer des contre-mesures légères : audit rapide, étiquettes de provenance, confirmation explicite et déploiement canari. Basé sur la notion de « banal deception » (Narwane et al., CHI'26) et complété par des heuristiques opérationnelles.
Après Google I/O 2026, l’icône « sparkle » de Gemini est apparue dans plusieurs apps Google. Ce guide explique le risque UX, propose des portes de contrôle mesurables et donne une checklist pratique pour petites équipes et développeurs aux États‑Unis.
Les gens se méfient souvent de l'IA. Règles produit pratiques : préférer des modes assistifs visibles, previews éditables, contrôles opt‑in et canaris conservateurs avec stop‑gates pour protéger la confiance.
Gemini Personal Intelligence peut désormais utiliser une bibliothèque Google Photos connectée et le modèle d'images Nano Banana 2 pour générer des images personnalisées. Cela augmente la pertinence mais soulève des risques de confidentialité et d'UX. Ce document explique le changement, les conséquences pratiques et une checklist opérationnelle pour petites équipes et fondateurs.
Playbook pas à pas pour lancer une petite fonctionnalité IA opt-in qui réduit les surprises et les risques : promesse courte, exemple d'échec visible, usage de données limité, et pilote court.
Guide pratique pour construire un MVP Cart Assistant capable d'accepter une liste texte ou une photo (OCR), d'extraire et normaliser les articles avec un LLM, de mapper vers des SKUs en privilégiant l'historique de commande utilisateur, et de préremplir un panier pour revue avant paiement.