IA générative : exemples concrets du retail au luxe

Au-delà de ses applications les plus évidentes, telles que la génération de textes, d'images ou d’autres tâches d’ordre créatif, nombreuses sont les entreprises qui peinent à identifier des cas d'usage pertinants, et, tout aussi important, à les mettre en œuvre efficacement pour permettre un développement à grande échelle.

fifty-five collabore étroitement avec ses clients pour trouver la solution d'IA générative adaptée à leurs besoins spécifiques, comme en témoignent notre projet avec Chronodrive, une application de courses en ligne souhaitant créer un "Shazaam de l'alimentation", ou avec Concentrix, un spécialiste B2B avec qui fifty-five s’est associé pour perfectionner ses processus de prospection grâce à la génération de résumés de prospects, de messages d'accroche personnalisés et de suivis.

Le 30 mai, lors de notre conférence "GenAI for Luxury" organisée avec Google à Genève, fifty-five a exploré deux de ses études de cas les plus récentes, avec Breitling et Nespresso, que nous présenterons ci-dessous. Ces exemples d’usage de l’IA en entreprise illustrent le potentiel de l'IA générative pour résoudre des problèmes courants mais persistants pour les entreprises.

Grâce à Symap, l'outil de création de flux d'IA générative de fifty-five, chacun des prototypes présentés ici a été livré dans des délais records.

Qu'est-ce que SyMap, l'outil de création de flux d'IA générative de fifty-five ?

Afin d'aider nos consultants et nos clients à explorer les nombreuses capacités de l'IA générative, fifty-five a développé SyMap, un outil simple et facile à utiliser qui permet de :

• Glisser-déposer des fonctions de différents modèles
• Créer de nouvelles applications d'IA générative en quelques clics
• Tester vos idées dans un environnement de test sécurisé
• Comparer la précision, la qualité et le coût des modèles pour trouver ce qui correspond le mieux à vos besoins
• Enregistrer et partager vos projets avec votre équipe

Créé fin 2023, SyMap a déjà été utilisé avec succès par plusieurs clients et prospects de fifty-five pour transformer des idées en cas d'utilisation concrets d'IA générative, prouvant une fois de plus son efficacité lors du dernier hackathon de fifty-five.

Exemple d’usage de l’IA Générative avec NESPRESSO (e-commerce)

Nespresso, qui vend des capsules de café et des machines dans le monde entier, souhaitait améliorer sa visibilité en ligne notamment au travers de l’amélioration de son flux de produits. Un flux de produits est un fichier contenant tous les détails sur les propriétés et attributs d'un article à afficher pour les acheteurs ; cet élément est crucial pour stimuler les ventes en ligne, car les moteurs de recherche priorisent les annonces en fonction de la qualité des données, la pertinence des produits, le taux de clics et les enchères.

En raison de problèmes de qualité des données et de décalages entre les descriptions des produits et les requêtes des utilisateurs, les produits Nespresso n'étaient pas systématiquement mis en avant sur les moteurs de recherche, ce qui entraînait une perte de visibilité au profit des concurrents.

Comment améliorer la visibilité des produits en ligne grâce à l'IA générative ?

En s'appuyant sur les capacités de création de flux de SyMap, Nespresso et fifty-five ont entrepris de surmonter quatre défis spécifiques liés au flux de produits :

• S'adapter aux directives de la plateforme Google
• Assurer la conformité avec les directives de Nespresso
• Corriger et enrichir les descriptions des produits
• Améliorer la qualité globale des données
  
  

Bien que les améliorations obtenues soient individuellement minimes, elles peuvent conduire à des gains substantiels lorsqu'elles sont combinées.

En se concentrant sur une preuve de concept (POC) spécifique, fifty-five a combiné les fonctionnalités de divers modèles d'IA générative pour créer un flux personnalisé expert en flux de produits sur SyMap. Ce POC a été conçu pour générer un catalogue de flux de produits de premier ordre, en corrigeant les problèmes qui entravaient la visibilité dans Google Merchant Center. Les prompts ciblés de fifty-five combinaient les exigences d'un catalogue de flux de produits de premier ordre, les directives de Google Merchant Center et les directives de Nespresso. Le flux SyMap a également été calibré pour identifier une liste de problèmes à résoudre en fonction du type de produit, générer des suggestions de format et justifier et évaluer ses propres suggestions. Le flux de produits résultant est à la fois corrigé et enrichi pour garantir visibilité et précision.

Le nouveau catalogue de produits a ensuite été transféré au Google Merchant Center. fifty-five a mené des campagnes de test, puis mesuré les variations avant et après sur les impressions et le taux de clics. Bien que les résultats du POC doivent toujours être interprétés avec prudence, les résultats étaient déjà prometteurs, avec une multiplication par 3 de la visibilité/impressions et une multiplication par 2 du trafic.

Consultez notre page dédiée à cette étude de cas si vous souhaitez en savoir plus sur cet exemple d’usage de l’Intelligence Artificielle.

Exemple d’usage de l’IA Générative avec BREITLING 

Breitling, une grande marque d'horlogerie de luxe, souhaitait permettre à ses décideurs d'accéder facilement aux données de performance plutôt que de constamment chercher certains indicateurs sur Power BI. Pour répondre à ce besoin, fifty-five a développé un prototype basé sur l'IA générative.

Comment faciliter l'accès aux données de performance grâce à l'IA générative ?

En quelques semaines, fifty-five a mené à bien ce projet en utilisant un ensemble de données anonymisé sur BigQuery et en créant des flux à l’aide de SyMap. Offrant une interface en langage naturel pour interroger les données en temps réel, l’outil fournit des réponses claires et exploitables à partir des sources de données. Ces réponses peuvent être mises en forme à l’aide de graphiques si besoin - le tout en quelques secondes.

Afin de construire ce flux, fifty-five a collaboré avec Breitling afin de reproduire le raisonnement d’un cadre dirigeant qui analyserait des données pour identifier les causes d’une perte de chiffre d’affaires. Parmi les questions formulées figuraient notamment :

• « Quelle est l’évolution hebdomadaire de mon chiffre d’affaires ? »
• « Quelles collections de produits ont enregistré la plus forte baisse de chiffre d’affaires total entre le mois X et le mois X ? »
• « Quelle est l’évolution quotidienne du chiffre d’affaires de ma "Collection Y" au mois X de l’année Z ? »

Note : le graphique présenté ici a été généré à partir de données factices.

Ce cas d'usage d’IA Générative démontre l’efficacité d’une telle approche, les chiffres étant correctement interprétés tout au long des tests réalisés par fifty-five. Cette performance s'explique par un travail rigoureux sur la préparation des prompts et la structuration des requêtes envoyées aux modèles d’IA utilisés, leur permettant ainsi de lire les données fournies avec précision, tout en vérifiant automatiquement leurs réponses.

Cet exemple d’intelligence artificielle nécessite une architecture bien plus complexe pour être pleinement déployé comme outil en entreprise, notamment l’intégration de sources de données multiples et la mise en place d’une application multi-utilisateurs. Néanmoins, ce premier test a convaincu l’équipe de Breitling, enthousiaste à l’idée de poursuivre l’exploration des solutions d’IA générative.

Autres exemples d’usage d’IA en entreprise

L'intelligence artificielle est de plus en plus intégrée dans divers secteurs pour optimiser les processus et améliorer la performance. Voici quelques exemples d'usage de I'IA en entreprise :

• Automatisation des tâches répétitives : l'IA permet d'automatiser des tâches telles que la saisie de données et l’optimisation de textes, comme illustré avec l’exemple de Nespresso.
• Analyse prédictive : les entreprises utilisent l'IA pour analyser des données historiques, prédire des tendances futures et adapter dynamiquement les messages publicitaires à différents segments de clients.
• Personnalisation de l'expérience client : grâce à l'IA, les entreprises peuvent offrir des expériences personnalisées à leurs clients, en recommandant des produits ou services (parfois sur mesure) adaptés à leurs besoins.
• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : l'IA aide à prévoir la demande, à gérer les stocks et à optimiser les livraisons, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle.

Les preuves de concept (POC) menées avec Nespresso et Breitling ont été livrées en quelques semaines par fifty-five, démontrant qu’avec l’expertise adéquate et les bons outils, des solutions d’IA générative sur mesure sont tout à fait accessibles aux entreprises. Ces projets illustrent par ailleurs deux des six principaux cas d’utilisation de l’IA générative identifiés par nos experts comme étant les plus prometteurs : l’analyse de données et l’optimisation des flux produits.

L’expertise en intelligence artificielle, combinée à des compétences en créativité et en résolution de problèmes, est essentielle afin d'utiliser le véritable potentiel de cette technologie, et de générer ainsi des gains de productivité considérables.

Si vous souhaitez explorer comment fifty-five peut aider votre organisation à identifier la solution d’IA générative la plus adaptée à vos besoins, contactez-nous !