Un bien présenté sur Airbnb avec des photos originales a plus de chances d’être loué. C’est la conclusion de trois chercheuses, dont Charis Li de Grenoble Ecole de Management. Elles ont conçu un modèle d’apprentissage automatique qui évalue l’originalité des photos comme le ferait un observateur humain, et l’ont validé pendant un an sur 14 000 biens. Verdict : l’originalité, c’est bon pour le business !
Interview de Charis Li, professeure assistante à Grenoble Ecole de Management (GEM)
Quelle est votre définition de « l’originalité » d’une photo, et pourquoi vous intéresser à cet aspect ?
Charis Li : Notre publication employait le terme de visual uniqueness, sans équivalent en français, et « originalité » a un sens assez voisin. Pour nous, une photo est originale dès qu’elle sort du lot et retient spontanément l’attention d’observateurs humains, pour des raisons variées : couleurs, contrastes, textures, disposition des meubles et des objets… J’ai choisi ce thème car Airbnb offre une incroyable diversité de biens : c’est sa différenciation n°1 par rapport aux hôtels. Or, les photos témoignent de cette diversité. Elles avaient déjà été étudiées sous plusieurs angles, mais pas celui de l’originalité.
L’idée a donc été de développer un modèle qui reproduit le jugement humain ?
C. L. : Oui, nous avons utilisé des apports de psychologie cognitive pour mimer le processus de découverte de ces images par un individu : il n’a pas d’attentes a priori compte tenu de cette diversité des biens, il perçoit les photos dans leur ensemble et non dans leurs détails, il les compare et réagit à celles dont l’originalité le frappe. Nous avons entraîné ce modèle sur 480 000 photos de biens. Puis nous avons vérifié qu’il reproduisait le jugement humain grâce à trois études, avec au total 900 participants.
Fournissez-vous des données objectives pour quantifier l’originalité ?
C.L. : C’est la force du modèle. Il attribue à chaque photo un « score d’originalité » et crée un zonage qui indique les parties de l’image qui contribuent le plus à ce score, en positif ou en négatif. Vous avez donc les moyens de rendre votre photo plus ou moins originale.
Les panneaux de gauche présentent les images originales.
Ceux du centre superposent une carte thermique de l’originalité prédite par apprentissage automatique (plus le rouge est foncé, plus la zone contribue à l’originalité).
Les panneaux de droite montrent les images dans lesquelles ces zones mises en évidence ont été manipulées (dans ce cas, l’objet a été supprimé), ce qui a entraîné une diminution de l'originalité.
Vous avez aussi évalué l’impact de l’originalité sur le volume des locations…
C.L. : Oui, en prenant comme base 14 000 biens proposés par Airbnb à New York, sur lesquels nous avons collecté 13 mois de données : photos affichées, changements de photos, impact sur les locations… Résultat : pour un même bien, une augmentation modeste du score d’originalité des photos peut faire gagner jusqu’à 10 000 dollars de plus par an ! Toutefois, les photos « trop » originales ne font pas recette : on bascule vers le farfelu et les clients hésitent. Sauf s’ils sont rassurés par une excellente notation et un taux de réponse très élevé du propriétaire.
Quelles suites peut avoir votre travail ?
C.L. : Nous offrons aux gestionnaires de plateformes un outil pour rendre leurs annonces plus attractives et développer leur business : il suffit de réentrainer notre modèle, conçu pour Airbnb. Nous ouvrons aussi une perspective à long terme : réaliser des études de consommation fiables sans utiliser des participants humains. Enfin, à titre personnel, je suis heureuse de signer cet article avec deux co-autrices. À ce jour, l’IA est un domaine de recherche très masculin ; nous devons y conquérir notre place.
▶ ▶ Focus innovation
Charis Li a mené sa recherche scientifique dans notre laboratoire d’innovation Biz Lab sur le campus GEM Labs en utilisant les lunettes Tobii, un tracker oculaire portable qui enregistre en temps réel des données de eye tracking détaillées avec une précision scientifique. Nos laboratoires d’innovation sont à la disposition de nos étudiants, enseignants-chercheurs et partenaires.
La publication
Xiaohang (Flora) Feng, Charis X Li, Shunyuan Zhang, "Visual Uniqueness in Peer-to-Peer Marketplaces: Machine Learning Model Development, Validation, and Application", Journal of Consumer Research, 2025, ucaf021
Bio express
Charis Li est professeure assistante dans l’équipe de recherche « Comportement du consommateur » de Grenoble Ecole de Management où elle dirige également le programme Doctorate of Business Administration (DBA). Ses recherches portent sur l’influence de l’identité, de la générosité et du traitement visuel dans des domaines tels que l’économie du partage, la consommation durable et les réseaux sociaux. Elle s’intéresse également aux implications des pédagogies et politiques innovantes dans l’enseignement du management.
Les programmes GEM associés
▶ Doctorate of Business Administration (DBA)
▶ PhD in Business Administration
- GEM Research
- Innovation
- GEM Labs
- Comportement du consommateur
- Data Analytics
