Guillaume Duval, directeur du service Data pour le groupe Manutan
Qu’apporte l’intelligence artificielle dans l’e-commerce, côté vendeurs et côté clients ?
Côté fournisseurs (vendeurs), on utilise l’intelligence artificielle pour aider à collecter, structurer et enrichir les informations sur les produits d’un site marchand.
On va par exemple pouvoir récupérer les données produits d’un fournisseur, automatiquement identifier les typologies de produits et aider la catégorisation des produits dans un site marchand.
On travaille par exemple avec des algorithmes d’auto-catégorisation c’est-à-dire de classification automatisée. L’IA à travers des éléments sémantiques liés à la nature des produits, ainsi qu’à partir de l’apprentissage de ce qui existe déjà en termes de classification produit, est à même d’opérer la catégorisation en automatique de ces produits. Cela permet de simplifier ces tâches à faible valeur ajoutée et chronophages pour un fournisseur.
Un second usage concerne l’enrichissement du contenu produit, avec deux approches possibles :
– Le scraping, qui est le fait de pouvoir récupérer de la donnée externe qui se rapprocherait des infos produit d’un fournisseur et pouvoir enrichir l’information produit.
– Le génératif, qui est le principe de ChatGPT, qui fait état de référence sur l’IA sur le marché aujourd’hui. A travers l’apprentissage, ce qu’on va pouvoir collecter sur le web ou sur d’autres sites marchands, on va générer ou enrichir un contenu sémantique. On va apprendre des éléments de langage sur des produits, sur un discours marketing, et on va automatiser la génération de contenus pour enrichir notre offre d’arguments marketing ou de contenus à valeur ajoutée orientés clients.
Ce sont les usages typiques pour un fournisseur ou un vendeur qui vont l’aider à avoir un contenu adapté, l’aider à catégoriser efficacement un produit et mettre en avant son offre.
Côté clients, il y a également plusieurs usages :
– Faciliter la recherche et la navigation en essayant d’interpréter les attentes du client et lui restituer en retour de sa recherche des produits pertinents
– Identifier qui est mon client grâce à l’IA et lui proposer ce que d’autres clients similaires ont acheté, c’est ce qu’on appelle le look alike (lui proposer un produit fréquemment acheté, un produit fréquemment acheté ensemble, un produit complémentaire par rapport à un article qu’il aurait mis dans son panier)
L’IA va aider à profiler les habitudes du client à travers son historique de navigation, des éléments externes (à quel moment de la journée il vient sur le site marchand, les habitudes typiques de l’audience d’un site marchand, la saisonnalité, etc.)
Plus on a d’éléments sur le client, plus on peut adapter l’offre qu’on va lui proposer et l’IA peut détecter le profilage du client pour aller lui proposer une offre adaptée.
On est sur des degrés plus ou moins forts d’utilisation de l’IA en fonction des usages avec des modèles d’IA assez poussés qui intègrent des éléments de navigation, des éléments externes, la disponibilité en stock du produit ou le score d’attractivité par rapport à un historique de commandes précédentes.
Quelles solutions précises a mis en place Manutan ? Depuis quand ?
Chez Manutan, la catégorisation automatique des produits est mise en place depuis 2019. C’est une des premières solutions qu’on a mise en œuvre. Nous sommes en train d’étudier la partie enrichissement générative.
Côté clients, on a déjà mis en place tout ce qui est recommandation produits sur la base de la sémantique ou du parcours client. On est capable de proposer des produits fréquemment achetés ensemble, des produits que d’autres clients ont achetés, des produits alternatifs ou complémentaires.
ChatGPT est-il au programme ?
ChatGPT est presque incontournable en e-commerce aujourd’hui et nous en avons bien conscience. Nous mettons en place une stratégie dédiée, notamment liée à la nécessité pour les vendeurs d’optimiser leurs contenus produits et de les enrichir.
Quels projets chez Manutan dans le domaine ?
Nous sommes en train de mettre en œuvre une IA qui va booster le moteur de recherche pour mieux comprendre le score d’attractivité d’un produit par rapport à un profil client, par rapport à la saisonnalité, au stock et à d’autres éléments. Cela permettra de proposer les produits les plus adaptés. Nous prévoyons de déployer cette IA dans quelques mois.
