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

AVIS D’EXPERT

L'intelligence artificielle (IA) se caractérise par la création d'algorithmes informatiques capables d'accomplir des tâches avec une certaine intelligence. 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.

En matière de recherche, le machine learning peut être employé de différentes manières pour optimiser la compréhension automatique du sens sémantique d'une requête. 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 ».

La personnalisation peut également s'étendre à d'autres aspects, comme dans les fiches produits : des suggestions peuvent être faites pour des produits populaires qui se marient bien avec celui que l'utilisateur visualise. Cette fonctionnalité repose sur des algorithmes de type cross-sell, identifiant les produits fréquemment achetés ensemble. Des produits personnalisés peuvent être proposés à l'utilisateur en fonction de son historique. Cela peut se faire de différentes manières : en ouverture pour lui faire découvrir des articles qu'il ne connaît pas encore mais qui pourraient l'intéresser, ou en fermeture pour lui suggérer des produits qu'il a déjà achetés ou qu'il acquiert fréquemment.

Les évolutions récentes de l'intelligence artificielle, notamment dans le domaine de l'IA générative ; comme par exemple les LLMs (modèles de langage naturel capables de comprendre et générer du texte humain) utilisés par ChatGPT ouvrent la voie à de nouvelles perspectives.