L’IA générative va révolutionner le retail en général et l‘e-commerce en particulier. C’est le message d’une conférence que j’ai donnée en Belgique le 6 Octobre 2023 (vous en trouverez les slides ci-dessous). Dans cet article je vous présente 6 applications concrètes de l’IA générative dans l’e-commerce. Certaines sont plus novatrices que d’autres. Mais toutes appellent à faire des tests. C’était d’ailleurs le message principal de ma conférence : il faut expérimenter pour comprendre le potentiel des outils d’IA générative et dégager des opportunités d’applications. Si vous souhaitez être accompagné, n’hésitez pas à faire appel à IntoTheMinds.
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E-commerce et IA générative : tout savoir en 30 secondes
- 80% de l’utilisation de l’IA générative sur les sites concerne la création de contenu (majoritairement du texte pour des blogs, beaucoup plus rarement des images).
- L’IA générative peut être utilisée pour le Product Information Management en générant des descriptions produits plus complètes. Nos tests montrent que ce processus de description fonctionne à partir d’une simple image. Ceci ouvre de nouvelles applications, notamment sur les sites de seconde-main où les descriptions fournies par les utilisateurs sont généralement pauvres.
- Les LLM (Large Language Models) remettent en cause l’existence même des algorithmes de recommandation à base de machine learning.
- Les chatbots entrent dans une nouvelle dimension grâce aux LLM. Ils ne sont plus contraints à des scénarios simples. L’expérience d’achat online en est grandement facilitée, notamment dans le domaine de l’e-commerce alimentaire.
- Dans l’e-commerce de vêtements, la technologie des GAN’s peut être utilisée pour que l’internaute puisse visualiser comment un vêtement lui irait. Cette technologie se base sur les VIRTON-GAN’s.
- En Chine des avatars d’influenceurs sont créés grâce à l’IA générative. Ces avatars vendent des produits 24/7 sur des sites d’e-commerce. L’utilisation de l’IA générative pour la vidéo est encore émergente mais promet de révolutionner les interactions avec les clients, notamment le service client.
1/ Création de contenu
La création de contenu est le cas d’usage le plus évident et le plus répandu. 80% des entreprises qui ont intégré l’IA générative dans leurs activités l’utilisent pour créer du contenu. L’étude réalisée par IntoTheMinds auprès d’une centaine d’entreprises montre que
- 90% de la création de contenu concerne la génération de texte
- 10% concerne la génération d’image
Nous n’avons pas pu trouver d’entreprise qui utilisait l’IA générative pour générer des vidéos. Pourtant, c’est également une des multiples possibilités de l’IA générative dans le domaine du marketing.
En ce qui concerne la génération de contenus textuels, j’ai mis en garde les participants à la conférence sur les riques liés au « duplicate content ». Comme je l’avais montré dans une étude très approfondie, les textes produits par ChatGPT présentent un haut de degré de similarité (jusqu’à 72%). Sans compter que les textes produits par les LLM’s (Large Language Models) sont la plupart du temps consensuels et sans grand intérêt.
Les textes produits par ChatGPT présentent un haut de degré de similarité ce qui augmente le risque de duplicate content.
2/ Product Information Management (PIM)
J’ai consacré un post détaillé à l’utilisation de l’IA générative à des fins de Production Information Management. Voici un résumé de la situation.
Les LLM’s peuvent être mis en Å“uvre très facilement afin d’améliorer votre site d’e-commerce en :
- Améliorant les descriptions produits
- Variant les descriptions pour des produits similaires et améliorer ainsi l’effet SEO
- Produisant des descriptions produits à partir d’informations techniques
- Produisant des descriptions produits à partir de photos
J’ai montré qu’il était possible de combiner les plugins de ChatGPT pour produire des résultats étonnants :
- Vous pouvez prendre une photo d’un emballage, l’analyser avec ChatOCR et produire une description produit ;
- Indiquez l’url d’une fiche produit à améliorer à Webpilot dans ChatGPT, et demandez qu’une fiche produit soit générée ;
- Prenez un produit en photo, analysez-la grâce à SceneXplain et produisez une description grâce à ChatGPT.
A court-terme, des fonctionnalités dopées à l’IA générative devraient voir le jour :
- Sur les sites de seconde-main en « front end » : pour aider les utilisateurs à produire des fiches produits plus complètes, attrayantes et qui seront mieux indexées sur les moteurs de recherche
- Sur les sites d’e-commerce en « back end » : pour faciliter la mise en ligne des produits par les employés
3/ Recommandations online
J’ai parlé pendant de nombreuses années des algorithmes de recommandation. L’arrivée des LLM’s a complètement bousculé la pertinence même de la recherche et du développement d’algorithmes basés sur le « machine learning ». . Aujourd’hui, les Large Language Models sont capables de produire des recommandations tout à fait pertinentes, étonnantes même, avec une simplicité déconcertante.
Un éminent chercheur dans le domaine des algorithmes de recommandation, s’est même fendu d’un post sur Linkedin pour se demander s’il était encore nécessaire d’investir dans le « machine learning ».
L’intérêt des algorithmes de recommandation basés sur les LLM est évident dans l’e-commerce. Les LLM facilitent grandement l’accès aux recommandations online. Ces dernières sont un vecteur de cross-selling. Ils offrent également une plus grande flexibilité et la possibilité de bénéficier d’un dataset qui dépasse celui de ses propres transactions et clients.
4/ Chatbots
Dans une keynote que j’avais donnée à Bruxelles en Juin 2023, j’avais détaillé ma vision d’un chatbot alimenté par un Large Language Model sur les sites d’e-commerce alimentaires. La grande distribution, dont environ 10% des ventes sont désormais réalisées online, peut en tirer un bénéfice important en apportant une réponse à un problème que tout le monde a connu : que faire à manger ce soir.
Trouver des idées de recette est un vrai « pain » au sens marketing du terme. Des sociétés comme Hello Fresh ont construit tout leur business model dessus. Les LLM’s offrent une opportunité extraordinaire aux retailers d’aider leurs clients et de faciliter le processus d’achat. Dans ma keynote, j’avais expliqué que le plugin Instacart pour chatGPT préfigurait ce que les e-commerçants devaient faire.
A quelques jours d’intervalle, Carrefour lança son chatbot Hopla qui concrétisait la vision que je défendais. Il devenait possible d’être conseillé de manière personnalisée, de demander toutes les modifications possibles en langage naturel et de passer sans effort à la mise en panier et à la commande. C’était une vraie révolution.
5/ Expériences e-commerce augmentées dans la mode
L’IA générative permet de créer une expérience client ultra personnalisée. Les GAN en particulier peuvent s’avérer un allié de choix quand il s’agit d’aider le client à visualiser son prochain achat. C’est le métier de la startup Veesual qui utilise les VIRTON-GAN (Virtual Try-On GAN’s) pour visualiser en temps réel des vêtements sur des mannequins virtuels.
La particularité des VIRTON-GAN’s est de préserver l’intégrité des objets. Un vêtement traité par Veesual ne va donc pas être déformé par l’algorithme.
Dans l’e-commerce les applications sont nombreuses et des exemples concrets sont déjà visibles sur les sites de grands retailers. Sur le site de l’entreprise française La Redoute par exemple, il est possible de visualiser des vêtements de son choix et de créer des looks sur des mannequins virtuels. Plusieurs mannequins sont disponibles qui peuvent être choisis en fonction de sa morphologie (voir capture d’écran ci-dessous).
6/ Avatars et deepfakes
Le dernier cas d’usage est certainement le plus complexe à mettre en Å“uvre mais aussi le plus fascinant. En Chine, des sociétés ont cloné des influenceurs pour créer des avatars vidéo qui vendent des produits sur internet 24 heures sur 24. Les scripts sont produits avec un LLM, transcrits avec la voix de l’influenceur et les mouvements des lèvres synchronisés pour donner l’impression d’avoir un vrai mannequin en face de soi. Grâce à quelques minutes de vidéo d’entraînement et 1000 $, ces clones d’IA peuvent vendre des produits en continu sur des plateformes comme Taobao et Douyin.
Les cas d’usage vont bien au-delà de la vente online. On peut imaginer qu’à terme les clients pourront accéder à un service client en vidéo 24/7 et auront l’impression qu’un vrai humain leur parle. Les chatbots imparfaits seront remplacés par des avatars vidéo qui donneront aux clients des réponses provenant directement d’un LLM.
Publié dans Innovation.
