Comment l’IA générative redéfinit la conversation dans l’e-commerce ?

Aujourd'hui, seulement 1,6% des interactions avec les clients dans le monde sont automatisées grâce à l'intelligence artificielle (Gartner, 2022). Ce pourcentage est promis à une croissance fulgurante dans un futur proche, en raison de l'énorme potentiel qu'offre l'IA générative pour les marques depuis l’accélération stupéfiante de ses capacités. D’autant plus que les consommateurs sont prêts : 73% pensent que l’IA peut avoir un impact positif sur l’expérience client (Redpoint Global, 2023). Une certitude : l’IA générative est sur le point de bouleverser le commerce conversationnel et plus largement, l’expérience client. La véritable question porte sur les moyens à déployer et son impact chiffré. Dans cet article, vous retrouverez l’analyse de trois experts : Tariq Krim, entrepreneur et philosophe de la Tech, Antoine Pierart, Directeur Marketing et Expérience Client Cdiscount et Julien Hervouët, notre CEO. Grâce à leurs éclairages, l’IA générative conversationnelle de confiance appliquée à l’e-commerce n’aura plus de secret pour vous.

Vous préférez découvrir notre webinar sur l'IA générative pour l'e-commerce en images ? Alors découvrez le replay de notre webinar : 

IA générative : histoire, enjeux et limites d’une technologie qui fascine 

Pour comprendre le caractère révolutionnaire des IA génératives aujourd’hui, il faut prendre un peu de recul et effectuer un petit retour en arrière, dans son histoire. 

Les origines de l’intelligence artificielle

Il faut d’abord comprendre qu’il existe trois sortes d’intelligences artificielles (IA) : 

• L’IA symbolique : l’humain donne des règles à la machine, il lui explique comment elle doit se comporter.
  Exemple : Siri, l’assistant virtuel créé par Apple.
• L’IA prédictive : en analysant des données, elle prédit l’avenir ou les intentions dans le cas de la détection d’intention. Ce sont des technologies qui ont été massivement implémentées depuis quelques années. 
  Exemple : Amazon qui, grâce à un modèle prédictif complet construit entièrement sur le cloud, utilise les données pour prédire en quelques secondes la demande future (Forbes, 2021).
• L’IA générative : une nouvelle branche, celle qui nous intéresse aujourd’hui et qui à partir d’un simple texte appelé prompt, est capable de génération de texte et d'image. 
  
  

“Ces technologies se basent sur des réseaux de neurones et existent depuis très longtemps”

Tariq Krim, entrepreneur et philosophe de la Tech

Dès les années 60, ce fonctionnement était compris. Vingt ans plus tard, Geoffrey Hinton commence à réfléchir sur le deep learning, c’est-à-dire à apprendre à la machine à penser. Il construit les bases de ce qu’est devenue l’intelligence artificielle moderne. 

Il commence à apprendre à l’IA à reconnaître des images. Les promesses sont immenses, des prototypes de voitures autonomes voient même le jour. Cependant, la technologie ne permet pas d’être à la hauteur des ambitions fixées et elle entre dans ce qui est communément appelé “l’hiver de l’IA”. Une partie de scientifiques s’en détournent, mais Hinton continue, de même que son élève célèbre, Yann LeCun, aujourd’hui en charge de l’IA chez META. 

Ils lancent la recherche sur des techniques de backpropagation, un algorithme d'apprentissage supervisé qui permet de corriger lui-même ses erreurs. 

“Il faut imaginer un chef et un critique culinaire. Le chef cuisine une recette, le critique la goûte et estime que ça manque de sel. Le chef refait donc sa recette mais le critique trouve qu’il y a trop de sauce. Imaginons ceci réalisé des centaines, des milliers de fois jusqu’à ce que le critique dise que c’est parfait. Ces techniques permettent un apprentissage automatique très puissant.”

Tariq Krim, entrepreneur et philosophe de la Tech

Le travail brillant des chercheurs fait progresser l’avancement de l’IA, qui devient de plus en plus mature. 

L’entrée dans l’âge adulte de l’IA

L’intelligence artificielle bascule dans une autre dimension à l’arrivée d’internet et des processeurs : l’explosion de la donnée disponible et la puissance des CPU (Central Processing Unit) lui donnent des ailes. 

En 2012, avec le programme ImageNet, la machine est capable d’identifier ce qui se trouve sur une photo, ce qui transforme le business. Toute image peut instantanément être analysée. 

En 2015, la machine dépasse l’humain dans ses capacités de reconnaissance d’image. C’est en soi une première révolution, qui ouvre le champ des possibles. Grâce aux capacités de prédiction et de vision, la voiture autonome fait d’ailleurs son grand come-back. 

“On entre aujourd’hui dans une inconnue, un monde où l’impossible devient possible.”

Tariq Krim, entrepreneur et philosophe de la Tech

Puisque l’IA est capable de produire un texte à partir d’une image pour la nommer, les chercheurs décident de faire l’inverse, c’est-à-dire de demander à la machine de créer de l’image à partir de texte. Ce qui permet d’aboutir à des technologies comme Midjourney. 

À peu près au même moment, Google invente la technologie des Transformers, le fameux “T” de ChatGPT (Generative Pre-trained Transformers) qui permet de construire des textes extrêmement cohérents en absorbant grâce au machine learning l’intégralité des textes présents sur internet. Les premières versions de GPT arrivent et impressionnent. La version 3.5 est au cœur du buzz de ChatGPT, et ce n’est que le début. 

“Dès lors que le langage est concerné, ce qui est très important puisque c’est notre outil principal de communication, toute l’économie est en train d’être réinventée. Il est évident que les 20 000 milliards de dollars de l’économie du Search sont en train d’être disruptés. On entre dans une nouvelle phase en termes de business, avec de nouvelles opportunités.”

Tariq Krim, entrepreneur et philosophe de la Tech

Pour Tariq Krim, Microsoft a réalisé un coup de maître en s’associant à OpenAI pour créer ChatGPT pour trois raisons : 

• Cela coûte très cher, or Microsoft a apporté l'infrastructure d’Azur nécessaire à sa création
• En s’associant, Microsoft et OpenAI combinent les forces d’une entreprise sérieuse déjà rompue aux objectifs business et celles d’une entreprise laboratoire, qui n’a pas peur d’innover
• Microsoft dispose d’une autre force : l’entreprise est loin d’être étrangère au contenu, les technologies de Word, Excel vont entrer en jeu dans l’IA générative
  
  

Les limites des IA génératives à connaître

Cette technologie est fascinante parce qu’elle marche extrêmement bien. Cependant, il existe des risques autour de son application. 

• L’utilisation à des fins illégales

Des organisations mal intentionnées pourraient tirer parti de cette technologie, c’est pourquoi il faut réguler pour que certaines informations ne soient pas mises à disposition par exemple. 

• La question de la confidentialité

Il faut rappeler que tout ce qui est sur internet est accessible. Suite au recours à ChatGPT par des ingénieurs de Samsung, la propriété intellectuelle de l’entreprise s’est retrouvée exposée au grand jour. ChatGPT est un outil accessible au grand public, tandis que l’IA générative pour les entreprises est une solution distincte et protégée. 

• Les hallucinations 

Cela correspond à des réponses totalement ou en partie inventées par ChatGPT. Il faut donc s’assurer de vérifier les réponses proposées.  

“Cette question de la régulation va être importante parce qu’il va falloir s’assurer qu’elle protège à la fois les environnements business et les citoyens des dérives potentielles.” 

Tariq Krim, entrepreneur et philosophe de la Tech

Comment s’assurer que l’IA générative apporte le maximum du point de vue de la relation client ? La technologie est là, il faut maintenant la projeter dans des applications concrètes, ce qui va être tout l’enjeu des prochaines années. 

L’IA générative : ce qu’elle change pour les conversations des marques 

Face à l’avènement de ChatGPT, le monde de la tech s’est divisé en deux catégories : 

1. Ceux qui se demandaient comment concurrencer OpenAI

2. Ceux qui s’interrogeaient sur comment ils allaient pouvoir utiliser les capacités technologiques octroyées par OpenAi

En décembre 2022, iAdvize a réalisé une première démonstration d’usage qui consiste à utiliser l’IA générative pour résumer un échange par messaging entre un visiteur et un conseiller, permettant ainsi de faciliter la reprise de la conversation par un nouveau conseiller. 

L’engouement autour de ChatGPT, présent en continu dans l’actualité, n’est pas une simple tendance, c’est en réalité une déferlante qui va bouleverser l’ensemble de l’économie et en premier lieu l’e-commerce. Les limites de l’IA générative interrogent sur l’impact que cette déferlante va avoir sur l’expérience client et ses outils :  

• Le QI verbal de GPT-4 a été évalué à 155, ce qui signifie qu’en France, seules 20 000 personnes en ont un QI verbal supérieur.
• GPT-4 a également réussi le test de mathématique d'entrée au MIT avec un taux de succès de 100%.
• L’impact sur les GAFA nous interroge. Tout comme l’annonce d’Accenture qui supprime 19 000 postes et amorce un plan d'investissement massif de 3 milliards de dollars.

Jusqu’à récemment, les limites autour des hallucinations et de la confidentialité rendaient inopérante l’IA générative dans un contexte de business. 

“Dernièrement, nous avons été en mesure d’adresser ces enjeux et de permettre aux entreprises de déployer une IA générative de confiance dans un contexte conversationnel.” 

Julien Hervouët, CEO d’iAdvize 

Afin de proposer cette IA générative de confiance, trois critères sont essentiels : 

• Elle doit être connectée : aux données de l'entreprise, à ses répondants et ses points de contact et canaux. 
• Elle doit être conforme : aux lois européennes, françaises, et règles propres qui gouvernent l’entreprise.
• Elle doit être contrôlable : il faut pouvoir la superviser, mesurer son impact en termes de revenu mais aussi et surtout la qualité de l’expérience.

Cette IA est proposée au travers d’une architecture unique qui permet d’accéder aux données de l’entreprise et de les utiliser à travers différents modèles de LLM (Large Language Model), c’est-à-dire en recourant non seulement à l’API d’OpenAi mais aussi à d’autres modèles open source. Nos règles déterminées pour chaque marque entrent ensuite en jeu pour affiner et contrôler l’expérience. In fine, l’IA générative agit comme un copilote, à la fois pour le conseiller pour augmenter ses capacités de réponse et pour le client, afin d’obtenir un conseil expert en un temps record. 

Ces copilotes sont d’ores et déjà disponibles. 

Ce programme Trusted Generative AI for E-commerce a déjà été déployé chez certains de nos clients, parmi lesquels le leader français de l’e-commerce, Cdiscount. Pour rendre les applications de l’IA générative pour l’e-commerce encore un peu plus concrètes, découvrez l’approche et les résultats de la marketplace. 

(Replay Webinar) Les consommateurs français et l'IA Générative pour l'e-commerce !

Avec une arrivée en force fin 2022, l’IA générative rebat les cartes de l’expérience client et des parcours d’achat en ligne. Découvrez les préférences des clients e-commerce quant aux canaux de relation client avec les marques :

Comment Cdiscount a décuplé ses performances conversationnelles grâce à l’IA générative d’iAdvize

Cdiscount s’est donné pour mission de proposer les meilleures promotions du web et de couvrir tous les besoins d’équipement des consommateurs. Leur défi ? Organiser la rencontre entre les 20 millions de visiteurs uniques mensuels et les 80 millions d’offres de leur marketplace. Pour cela, Cdiscount a besoin d’intelligence artificielle. 

“En début d’année, alors que ChatGPT était fraîchement sorti, nous avons constaté que nous avions avec iAdvize le même type de questionnement et la même vision du sujet, ce qui nous a permis de lancer un test au bout d’un mois seulement après notre premier échange à ce sujet.” 

Antoine Pierart, Directeur Marketing et Expérience client de Cdiscount

Les challenges et étapes qui ont mené au déploiement du test 

Avec plus de 8 millions de clients actifs par an, l’accompagnement pour trouver le bon produit et guider vers l’achat n’est possible que s’il est fait à l’échelle. Concrètement, le succès se mesure par l’amélioration du taux de transformation et de la satisfaction client, mais aussi à long terme via la fidélité des clients.

Cdiscount a challengé sa stratégie conversationnelle qui mettait jusqu’à présent à disposition sur le site : 

• Des chatbots à arbre de décision qui traitent les cas simples sur des questions récurrentes (paiement en plusieurs fois, fonctionnement de la livraison).
• Des conseillers qui accompagnent le client via des échanges riches et authentiques, et concentrés sur des périmètres définis comme les grandes marques.

En effet, il est complexe de passer à l’échelle ces deux types de répondants pour les 2500 catégories de produits. 

L’ambition : tout concilier, en accompagnant les clients sur l’ensemble du catalogue, le faire 24/24h, 7/7j, le tout avec une forte exigence de qualité et une maîtrise des coûts. 

“Nous cherchions à savoir si l’IA générative pouvait être confrontée au client de manière directe”. 

Antoine Pierart, Directeur Marketing et Expérience client de Cdiscount

En parallèle, Cdiscount souhaite absolument :

1. Garantir la fiabilité des réponses 

• En alimentant avec le contenu des fiches produits, la marque concentre l’IA sur une donnée maîtrisée et juste. 
• De plus, Cdiscount permet grâce à la plateforme d’instaurer une règle essentielle au démarrage : si l’IA ne sait pas répondre, elle doit transférer la conversation à un répondant humain, supprimant tout risque d’hallucination. 
• La satisfaction client est monitorée dans le détail sur l’ensemble des conversations.

2. Garantir la protection des données des clients 

En s’engageant dans le conseil basé sur la fiche produit, la marque ne traite pas de données sensibles (pas de données personnelles, pas de données bancaires) et respecte les droits des consommateurs (conformité RGPD).

L’étape suivante consiste à exposer l’IA générative conversationnelle sur davantage d’univers produit et sans escalade vers les conseillers. Cela permet de mesurer le volume d’affaires qu’elle est capable d’apporter sans incrément. 

Résultats - Les ventes se maintiennent tandis que les coûts baissent

En quelques semaines, l’IA est déjà capable de prendre en charge 40% des conversations des clients de A à Z. Dans l’autre cas, un conseiller prend la main. Sur ces 40%, le niveau de performance est le même qu’une conversation menée avec un conseiller. 

Quant à la satisfaction, elle est bien supérieure à celle de tous les chatbots à arbre de décision. 

Découvrez un aperçu de l'expérience conversationnelle augmentée par l'IA générative sur le site de Cdiscount :

“Les premiers résultats sont enthousiasmants : en seulement quelques semaines, l’IA est déjà capable de traiter complètement 40% des conversations, et le taux de transformation, à plus de 20%, est au même niveau que celui d'un conseiller. J’ai la conviction que l’IA générative va transformer la relation client.”

Antoine Pierart, Directeur Marketing et Expérience client de Cdiscount

Face à ces résultats exceptionnels, Cdiscount souhaite ouvrir davantage l’IA générative conversationnelle pour traiter une plus grande partie du parcours client. 

“Aujourd’hui on entend beaucoup “On va tout remplacer” ou “On ne va absolument pas remplacer”. C'est à mon avis une mauvaise approche. La bonne approche consiste à mesurer l'impact pour chaque service de l’entreprise et de trouver là où cela a du sens de pousser le curseur sur l’IA ou l’humain.”

Tariq Krim, entrepreneur et philosophe de la Tech

Démarrer sur un univers produit, pourquoi pas à travers un A/B test, avec la possibilité de transférer vers un conseiller avant d’envisager une approche automatisée comme l’a fait Cdiscount est certainement une approche inspirante, à privilégier pour les acteurs du commerce en ligne.