Quand l'intelligence artificielle et le machine learning transforment le e-commerce.

AVIS D’EXPERT

Le machine learning est l'un de ces champs d'étude de l'IA. Les algorithmes de machine learning ont la capacité d'apprendre de la donnée et d'en extraire de l'information pertinente grâce à l'application de règles statistiques qui définissent un modèle d'apprentissage. L'apprentissage automatique se décompose généralement en deux phases fondamentales : l'apprentissage et la prédiction.

Lorsque l’on sait qu'un site e-commerce gère une large gamme de produits, attire de nombreux utilisateurs effectuant diverses actions (navigation, expression d'un intérêt pour les produits, achats) et que tout cela génère une quantité considérable de données, on réalise immédiatement le potentiel significatif des algorithmes de machine learning dans la compréhension du comportement du visiteur et, par conséquent, dans l’amélioration directe de l’expérience client et l'optimisation des ventes.

Illustrons cela avec une recherche vocale. Lorsqu'un visiteur exprime "Je voudrais un canapé gris s'il te plaît", le moteur de recherche, basé sur le machine learning, peut discerner que les termes importants sont "canapé gris" et que “gris” correspond à une couleur, en mettant de côté le reste de la phrase. Grâce à des technologies issues du NLP (Natural Language Processing) ou plus récemment grâce aux LLMs (Large Language Models), le moteur de recherche a la capacité de comprendre sémantiquement l'utilisateur, même si la phrase est formulée en langage naturel, de manière complexe.

En cas d'expression de recherche inconnue, il est envisageable d'utiliser un algorithme de réouverture. Celui-ci permet de présenter des articles pertinents même s'ils sont désignés avec des termes différents. Par exemple, si un visiteur saisit "sombrero", le site marchand pourra proposer des bonnets en hiver ou des chapeaux de paille en été. Cette capacité résulte du fait que le machine learning comprend sémantiquement que "sombrero" est proche de "bonnet" ou de "chapeau".

Les algorithmes de machine learning ouvrent des perspectives en matière de personnalisation.

La saisonnalité : le ranking peut varier en accord avec les saisons. Par exemple, si les visiteurs cherchent des pulls en été, le système privilégiera des articles plus légers, tandis qu'en hiver, il mettra en avant des pulls plus épais et chauds. L’appétence utilisateur : lorsque ce dernier effectue des recherches de produits pour hommes puis saisit le terme "chaussures", les résultats de recherche pourront être orientés vers les chaussures destinées aux hommes. Le profil utilisateur : il est possible d'apprendre à classifier les clients et définir des profils types qui serviront ensuite à personnaliser les réponses du moteur de recherche ou des algorithmes de recommandation, voire à créer des listings de produits personnalisés sur la page d'accueil par exemple. Les mots clés tapés : lorsque l'utilisateur saisit "jean", le moteur de recherche comprend qu’il cherche principalement des pantalons plutôt que des vestes en jean, une déduction tirée de son apprentissage des attentes des utilisateurs. En ajustant le ranking en fonction des mots clés, le machine learning organise les produits de manière pertinente, en intégrant par exemple des notions de best-sellers.