Comment Utiliser l'Intelligence Artificielle pour Dynamiser Votre E-commerce

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7 usages de l'IA pour révolutionner votre e-commerce

Posted by Jean-Luc Bernard on 07/11/23 08:30

L'intelligence artificielle (IA) n'est aujourd'hui plus une simple tendance technologique ; elle est devenue un outil indispensable pour de nombreux secteurs, y compris le e-commerce.

Je devrais même dire surtout le e-commerce compte tenu d’une part du volume de données, de visites, de transactions quotidiennement constaté, d’autre part de l’absence consubstantielle d’intermédiation humaine. Voici un - rapide - aperçu des types d'IA qui peuvent - très vite - transformer votre activité en ligne.

Recommandations individualisées

Grâce à l’IA, les systèmes peuvent désormais analyser en temps réel le contexte,  comportement et même certains aspects de la psychologie des visiteurs afin de leur conseiller les produits les plus pertinents au regard de leur besoin. Cela augmente non seulement les ventes, mais améliore également l'expérience client.

Diverses technologies sont disponibles depuis une dizaine d’années pour “motoriser” les systèmes de recommandation: filtrage collaboratif, apprentissage automatique. Elles présentent toutes les mêmes caractéristiques à savoir: être des systèmes intégratifs et déductifs, recherchant des patterns sur des groupes d’individus homogènes, établissant ainsi des probabilités qui définiront les règles de “personnalisation” de la recommandation. 

Plus récemment la technologie d’IA Inductive développée par Netwave est venue changer la donne en permettant d’individualiser la recommandation. Plutôt que d’établir des modèles pour des groupes d’individus auxquels le visiteur en cours ressemble, elle processe en temps réel sur la base de l'expérience des visites qui ressemblent à la visite en cours.

Imaginez un client cherchant une paire de chaussures de sport. Grâce aux systèmes classiques de machine learning, il se voit suggérer les chaussures les plus achetées dans le passé, par le segment  de clients auquel il a été rattaché.  Grâce à l’IA Inductive il se verra proposer les chaussures achetées en ce moment par ceux qui lui ressemblent.

Chatbots et assistants virtuels 

Ces outils basés sur l'IA peuvent répondre aux questions des clients, aider à la navigation sur le site, et même faciliter les transactions. Ils sont disponibles 24/7, réduisant ainsi les coûts de support client.

Les technologies traditionnelles s'articulent autour du traitement du langage naturel (NLP). Il est évident que l’irruption il y a un an environ des technologies de LMM est venu révolutionner ce domaine. Il s'agit d'une  variante avancée des modèles de langage traditionnels. Les LMM sont capables de gérer des requêtes plus complexes qui nécessitent une compréhension du contexte ou des références à des échanges précédents. Cela est particulièrement utile pour les services après-vente où les problèmes peuvent être multi-facettes. Par exemple, si un client demande des informations sur un produit, puis pose une question sur la livraison, le chatbot peut fournir une réponse qui tient compte des deux questions. 

Prévision des stocks 

L'IA peut analyser les tendances d'achat, les saisons, et d'autres facteurs pour prédire avec précision les besoins en stock. Cela réduit les coûts d'inventaire et évite les ruptures de stock.

La prévision des stocks repose sur l’Analyse Prédictive qui utilise des techniques statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour anticiper les résultats futurs basés sur des données historiques afin d’identifier des modèles. Ces systèmes sont d’une grande utilité, même si ce type de technologie ne peut prévoir que ce qui est significativement récurrent dans sa base d’apprentissage. Autrement dit, ce qui est normatif. Les événements plus aléatoires (grève générale, guerre, problème inattendu lié à la santé publique...) ne pourront être identifiés.  Pour cela, seules votre sagacité et votre intuition devront piloter vos décisions finales. : 

Pour prendre un exemple concret, avant une période de soldes, l'IA pourra prévoir une forte demande pour certains produits.

Optimisation des prix 

En analysant les tendances du marché, la demande, et la concurrence, l'IA peut suggérer des ajustements de prix en temps réel pour maximiser les profits.

Les systèmes existants dans ce domaine s’appuient sur des algorithmes d'optimisation et des modèles de régression.

Les premiers  sont des algorithmes conçus pour trouver la meilleure solution parmi un ensemble de solutions possibles. Dans le contexte de l'optimisation des prix, ils cherchent à maximiser (ou minimiser) une fonction “objectif”, comme le profit ou le chiffre d'affaires, tout en respectant certaines contraintes (comme les coûts de stockage, la demande, etc.).

Les modèles de régression sont des modèles statistiques qui analysent les relations entre différentes variables. Dans le cas de l'optimisation des prix, ils seront utilisés pour comprendre comment différents facteurs (comme la saison, les promotions, la concurrence, etc.) affectent la demande et, par conséquent, le prix optimal.

Ils sont notamment utilisés en matière de Pricing dynamique permettant d’ajuster les prix en temps réel en fonction de divers facteurs, tels que les fluctuations de la demande, les prix des concurrents et les coûts variables par exemple..

Analyse des sentiments de vos visiteurs 

Il s’agit là de scruter les avis des clients et les commentaires sur les réseaux sociaux pour déterminer l'opinion générale sur un produit ou une marque, permettant ainsi d'ajuster les stratégies marketing.

Diverses technologies sont classiquement utilisées pour cela. 

Les modèles statistiques: ces modèles, comme les Machines à Vecteurs de Support (SVM) sont formés pour classer les textes en différentes catégories de sentiments (positif, négatif, neutre). Ils utilisent des fonctionnalités comme la fréquence des mots, les n-grammes, etc.

Les modèles comme les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les Transformers (comme BERT) sont particulièrement bons pour comprendre le contexte et les nuances dans le texte, ce qui les rend efficaces pour l'analyse des sentiments.

Les lexiques de sentiments: des bases de données de mots associés à des sentiments (comme AFINN ou SentiWordNet) sont utilisées pour une analyse plus simple et plus rapide. Cependant, cette méthode est souvent moins précise.

Pour les applications en temps réel, des modèles plus légers et plus rapides peuvent être nécessaires. Des techniques comme la quantification de modèle ou l'utilisation de modèles plus simples peuvent être utiles dans ces cas.

L’analyse des sentiments peut être particulièrement utile pour l’analyse des tendances sur une marque, un produit ou la gestion de la réputation. En matière de personnalisation, elles se révèlent d’un intérêt limité eu égard à leur nature intégrative.

Exemple concret : Suite à une campagne marketing, l'IA analyse les retours sur les réseaux sociaux pour mesurer son efficacité.

Reconnaissance visuelle 

On entre ici dans un domaine d’usage encore peu fréquent mais qui devrait prendre de l’ampleur dans les années à venir: les clients peuvent rechercher des produits en utilisant des images plutôt que des mots. Par exemple, un visiteur pourrait télécharger une photo d'une robe pour trouver des produits similaires en vente.

La technologie des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) règne ici en maître. Les CNN sont particulièrement puissants pour les tâches de reconnaissance visuelle. 

Imaginez que vous avez une usine où l'objectif est d'identifier ce qui est représenté sur différentes photos. 

Dans une première étape les CNN reçoivent cette photo et à la préparent pour l'analyse.

Ensuite, des "ouvriers spécialisés" (les couches convolutives) examinent de petits morceaux de l'image pour identifier des formes simples comme des lignes ou des courbes. Ils passent ces informations à la prochaine étape.

Puis,d'autres "ouvriers" (les couches de pooling) prennent ces informations et les simplifient. Ils éliminent les détails inutiles et ne gardent que les éléments les plus importants pour comprendre ce qui est sur la photo.

Enfin, une équipe d'experts (les couches entièrement connectées) prend toutes ces informations simplifiées et les assemble pour identifier ce qui est sur la photo, que ce soit un chat, un chien, une voiture, etc.

Optimisation de la recherche sur site 

L'IA peut améliorer la pertinence des résultats de recherche sur votre site, rendant le processus d'achat plus fluide pour les clients.

Traditionnellement assise sur les technologies d’apprentissage automatique (comme un bibliothécaire qui apprendrait des recherches précédentes mais toujours avec le biais de la logique statistique…) ou d'indexation sémantique qui permet au moteur de recherche de comprendre le "sens" des mots et des phrases sur le site, pas seulement les mots-clés. C'est comme si le bibliothécaire connaissait non seulement les titres des livres mais aussi leur contenu.

Toutefois ce domaine d’application risque de devenir très rapidement un terrain de jeu réservé pour les technologies de LLM, autrement d’IA générative.

Celle-ci en effet permettront notamment:

  • Une compréhension réellement contextuelle: les LMM sont très bons pour comprendre le contexte d'une requête, ce qui leur permet de fournir des résultats de recherche beaucoup plus pertinents. Ils peuvent distinguer les nuances dans les requêtes de recherche, ce qui est un gros plus par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur des mots-clés.
  • Une gestion des requêtes en langage naturel. Avec les LMM, les moteurs de recherche peuvent mieux comprendre les requêtes formulées en langage naturel. Cela rend l'interaction plus fluide et intuitive pour l'utilisateur, qui n'a pas besoin de "penser comme une machine" pour trouver ce qu'il cherche.
  • Enfin les LMM sont très adaptables et peuvent être formés pour des domaines spécifiques, ce qui les rend utiles pour une large gamme d'applications, du e-commerce aux bases de données académiques.
  • L’inconvénient: le coût… C'est peut-être le seul hic. Les LMM sont gourmands en ressources et coûteux à mettre en place et à maintenir.

En conclusion, l'intégration de l'IA dans votre stratégie e-commerce n’est plus seulement une opportunité d’améliorer votre efficacité opérationnelle  mais elle est devenue un investissement incontournable pour maintenir votre compétitivité et offrir une expérience client inégalée. Si vous n'avez pas encore adopté l'IA, il est temps de considérer son potentiel transformateur (salvateur…) pour votre entreprise.

Elle redéfinit les frontières du possible dans le monde du e-commerce.

 

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