Les e-commerçants adoptent la recherche en langage naturel

Bienvenue dans l’ère nouvelle du e-commerce, où l’intelligence artificielle transforme la façon dont nous cherchons et achetons des produits en ligne. Les e-commerçants adoptent désormais la recherche en langage naturel ou conversationnelle pour optimiser leur moteur de recherche et offrir une expérience plus intuitive à leurs clients. Cet article explore comment cette tendance se développe et les défis que les entreprises doivent encore surmonter pour établir un modèle abouti. Alors que ChatGPT démontre les capacités de l’IA générative et que Google généralise les aperçus IA aux États-Unis, les e-commerçants espèrent, eux aussi, améliorer leurs moteurs de recherche pour mieux vendre.

Les premières initiatives et l’intégration de l’IA générative

Les initIAtives d’IA générative dans le domaine du e-commerce ont débuté par la restructuration des fiches produits pour les rendre plus compatibles avec les moteurs de recherche existants. Par exemple, Cdiscount a soumis 35 millions de fiches produits à l’IA générative en février 2024, et 14 millions de ces fiches ont été effectivement recatégorisées. Geoffroy Petit, consultant en data et IA chez BearingPoint, confirme que « tous les acteurs du retail travaillent sur l’enrichissement des fiches produits pour qu’elles soient facilement trouvables à travers leur moteur de recherche traditionnel ».

Aujourd’hui, les e-commerçants vont plus loin en intégrant l’IA générative directement au cœur de la technologie de leur moteur de recherche, permettant ainsi la recherche conversationnelle. La recherche en langage naturel signifie que le client peut formuler une requête comme s’il parlait à une personne, et le moteur la comprend, puis propose des résultats pertinents avec lesquels le consommateur peut interagir.

Les prestataires mènent la danse

Les fournisseurs de solutions e-commerce tels que Shopify, Google et Algolia ont déjà intégré une couche d’IA générative à leurs technologies de recherche. En début d’année, Google Cloud a dévoilé sa nouvelle fonctionnalité Vertex AI Search pour les e-commerçants, tandis que Shopify a lancé sa solution Semantic Search fin janvier. Ces évolutions enrichissent la recherche traditionnelle par mots-clés avec une IA capable de réaliser automatiquement des liens sémantiques.

Lara Rosquèt, directrice générale de Shopify en France, explique que l’IA utilise les données texte et image des produits pour mieux comprendre leur pertinence par rapport aux critères de recherche d’un client. Par exemple, si un client cherche des chaussures pour une soirée de Noël, la recherche sémantique peut associer les critères de recherche aux couleurs vertes ou rouges de Noël et proposer des escarpins, par exemple. Cependant, cette fonctionnalité est encore en phase de test et n’est disponible que pour les marchands Shopify Plus et Enterprise, avec moins de 200 000 références.

Chez Google Cloud, la fonctionnalité est similaire avec, en plus, la possibilité d’effectuer des recherches avec des images. Aujourd’hui, ces technologies intègrent la recherche en langage naturel mais ne permettent pas encore une interaction complète avec les résultats de recherche.

Les clients de ces prestataires, comme Victoria’s Secret ou Puma, bénéficient déjà de ces solutions. Marion Scala, consultante chez Micropole, souligne que « l’avantage des solutions tierces est que leurs technologies ont également appris d’autres marques ». Geoffroy Petit ajoute que les éditeurs investissent massivement en R&D et fixent le standard de demain.

Le chatbot, laboratoire de la recherche conversationnelle

Certains e-commerçants ont choisi de développer leurs outils de recherche en interne, comme Walmart, Cdiscount, Zalando et Rakuten. Ces entreprises doivent suivre les standards des fournisseurs de solutions pour rester compétitives. Alaric Dagrain, chef de projet produit chez Cdiscount, confirme que « nous suivons ce que font les Google, Microsoft et autres leaders de la tech sur ces sujets, car ils influencent aussi l’expérience client ».

Walmart a présenté, lors d’un événement, sa technologie de recherche basée sur l’IA générative, permettant des requêtes telles que « nourriture pour une soirée match entre amis ». Accessible directement depuis la barre de recherche, cette fonctionnalité semble populaire, avec des recherches tendances comme « food for 3$ » et « great value napkins ». Amazon a également annoncé la sortie de la version bêta de Rufus en février dernier, un assistant virtuel capable d’effectuer des recherches en plus de répondre à des questions produit.

Carrefour a été pionnier en France avec la sortie de son chatbot en juin 2023. De nombreux sites ont mis à disposition un chatbot, mais peu permettent la recherche de produit. Cdiscount travaille également pour faire évoluer son chatbot vers de la recherche. Alaric Dagrain explique que « nous travaillons avec iAdvize pour étendre le périmètre de ce chatbot en lui donnant la possibilité d’effectuer des recherches sur le site avec de l’IA générative ». L’objectif est de permettre au client d’exprimer un besoin, et que l’IA commence à y répondre en affichant quelques produits, puis affine la sélection grâce à des échanges avec le client.

Proposer un moteur de recherche hybride

La barre de recherche est un élément central du parcours d’achat, représentant environ la moitié des ventes pour Cdiscount. Il est donc crucial de ne pas compromettre cette expérience avec une technologie non aboutie. Beaucoup utilisent le chatbot comme laboratoire de test, même si l’assistant virtuel ne remplace pas encore complètement le moteur de recherche traditionnel.

Cdiscount prévoit de tester cette nouvelle expérience en interne avant l’été. Zalando et Rakuten étudient également l’intégration de l’IA générative dans leur technologie de recherche. L’objectif est de proposer un moteur de recherche hybride qui combine la robustesse des moteurs de recherche traditionnels avec la flexibilité et l’interactivité des chatbots conversationnels.

Conclusion

La recherche en langage naturel est en train de révolutionner le secteur du e-commerce. Bien que cette technologie soit encore en phase de développement, les premiers résultats sont prometteurs. Les e-commerçants qui adoptent cette innovation espèrent offrir une expérience d’achat plus intuitive et interactive à leurs clients, tout en augmentant leurs ventes.

Cependant, des défis importants subsistent, notamment en matière de R&D et d’intégration technologique. Les prochains mois seront cruciaux pour voir si ces innovations peuvent transformer durablement le parcours client en ligne.

Alors, êtes-vous prêts à poser des questions à vos moteurs de recherche comme s’ils étaient vos amis de toujours? L’avenir du e-commerce est à portée de clic.

FAQ

Qu’est-ce que la recherche en langage naturel et pourquoi est-elle importante pour les e-commerçants ?

La recherche en langage naturel permet aux utilisateurs de formuler leurs requêtes de manière plus intuitive et conversationnelle, comme ils le feraient avec une autre personne. Cette technologie est importante pour les e-commerçants car elle améliore l’expérience utilisateur, facilite la recherche de produits et peut potentiellement augmenter les ventes en répondant plus précisément aux besoins des clients.

Comment les e-commerçants intègrent-ils l’IA générative dans leurs moteurs de recherche ?

Les e-commerçants intègrent l’IA générative en enrichissant leurs fiches produits et en incluant des fonctionnalités de recherche conversationnelle. Par exemple, certains utilisent des technologies comme Vertex AI Search de Google Cloud ou Semantic Search de Shopify pour améliorer les résultats de recherche en faisant des liens sémantiques entre les critères de recherche et les produits disponibles.

Quels sont les avantages des solutions de recherche proposées par des tiers pour les e-commerçants ?

Les solutions de recherche proposées par des tiers comme Google, Shopify ou Algolia offrent l’avantage d’être déjà optimisées et d’avoir appris de nombreuses marques. Elles permettent aux e-commerçants de bénéficier de technologies avancées sans avoir à investir massivement en R&D. De plus, ces solutions peuvent offrir des fonctionnalités supplémentaires comme la recherche par image ou des suggestions plus pertinentes.

Comment les chatbots peuvent-ils contribuer à la recherche conversationnelle en e-commerce ?

Les chatbots peuvent servir de laboratoire pour tester et affiner les technologies de recherche conversationnelle. Par exemple, des enseignes comme Walmart et Amazon ont développé des chatbots capables de comprendre des requêtes complexes et de proposer des produits en fonction des conversations. Ces chatbots peuvent ensuite être intégrés dans les barres de recherche traditionnelles pour offrir une expérience utilisateur plus fluide et interactive.

Quels défis rencontrent les e-commerçants dans l’intégration de la recherche en langage naturel ?

Un des principaux défis est de s’assurer que la technologie de recherche est suffisamment avancée pour ne pas compromettre l’expérience utilisateur. Les e-commerçants doivent également adapter leurs fiches produits et leurs bases de données pour qu’elles soient compatibles avec les nouvelles technologies de recherche. Enfin, ils doivent continuellement suivre les évolutions technologiques pour rester compétitifs et offrir une expérience d’achat optimale.