L’Intelligence Artificielle, un enjeu concret du e-commerce

À l’aube de l’intelligence artificielle, Salesforce anticipe 1 000 milliards de dollars de chiffre d’affaires réalisés grâce à cette technologie pour le marché du CRM d’ici 2021. Véritable révolution pour les experts, l’IA est encore obscure pour beaucoup. Voici ce qu’il faut savoir pour se lancer.

L’intelligence artificielle dans le e-commerce, ce n’est pas qu’une histoire de chatbot ! Le principe de base, c’est qu’une IA auto-apprend grâce au contenu avec lequel elle est abreuvée. Par exemple, un logiciel de reconnaissance d’images qui est entraîné à reconnaître des éléments très précis (un chat) sur des milliers de photos, reproduira cette analyse sur toutes les nouvelles images. Dans un tel processus, deux phases se suivent donc : d’abord le processus d’apprentissage, puis l’application et l’amélioration du logiciel. Attention, dans n’importe quel contexte, pour qu’un tel projet repose sur des bases saines, trois conditions doivent être réunies : le programme informatique, une grosse puissance de calcul (en général issue du Cloud) ainsi qu’une source de données. C’est cette dernière qui est la plus difficile à se procurer, en quantité mais aussi en qualité.

En comprenant et en anticipant les comportements des clients, grâce au tri et à la catégorisation, l’intelligence artificielle ouvre la voie à plus de personnalisation dans le cadre d’une activité e-commerce. En utilisant l’historique des ventes et du trafic vers son site, par exemple, il est possible de créer des modèles de machine learning pour comparer le comportement des internautes en fonction de différents scénarios (pousser des recommandations ou non). Cela permet de dégager de manière automatique des tendances de fond dans les comportements, par exemple une hausse de revenu sur un groupe à qui était poussée une recommandation, pouvant aller jusqu’à la prédiction de la probabilité qu’un visiteur achète ou non un produit. Ainsi, Salesforce Commerce Cloud propose désormais la fonctionnalité « Product Recommandations », qui pousse les offres les plus adaptées aux internautes en fonction de leur comportement de navigation. « Predictive Sort », déployée depuis le mois de juillet, emploie le machine learning pour personnaliser l’ordre dans lequel les produits apparaissent dans le résultat de recherche. Un modèle prédictif est créé pour chaque acheteur à partir de son historique d’achat et de son comportement de navigation. Ces actions étant automatisées par l’intelligence artificielle, celle-ci libère du temps aux e-commerçants pour d’autres tâches.

«Le travail en amont sur la qualité et la pertinence des données est nécessaire pour que les systèmes fonctionnent à bon escient. Il ne faut pas être complaisant ou laxiste à ce niveau, la technologie doit se baser sur des informations fiables. C’est d’autant plus vrai que l’intelligence artificielle doit servir à libérer du temps pour d’autres tâches, à plus forte valeur ajoutée. Cette richesse et cette innovation, nous la construisons main dans la main avec OSF, qui en tant qu’intégrateur nous fournit son expertise et sa maîtrise de la phase d’industrie. C’est cette alliance qui nous permet de nous concentrer sur le développement de la plateforme tout en déployant rapidement nos clients communs, et dans le respect des budgets ».

« Chez OSF, nous accompagnons les e-retailers dans la mise en place de solutions d’intelligence artificielle dans un contexte business particulier, dans l’analyse des ressorts et la préparation d’actions correctives. Des résultats ont déjà été obtenus. Les différentes options de recommandation disponibles sur Commerce Cloud font gagner jusqu’à 5% de conversion (source : Commerce Cloud). À terme, l’intelligence artificielle deviendra naturelle dans les processus applicatifs de l’entreprise, au même titre que les prestations de paiement par exemple ».

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