Secteur d’activité : Plateforme en ligne de mode et lifestyle
Nom du client final : Zalando
Date de publication : 11 décembre 2024
Source : https://openai.com/index/zalando/
Zalando, l’une des plus grandes plateformes européennes de mode et lifestyle en ligne, dessert plus de 50 millions de clients dans 25 pays. Avec un vaste catalogue de vêtements, chaussures et produits de beauté, l’entreprise a élargi son offre pour devenir une destination incontournable pour les passionnés de mode.
En collaboration avec OpenAI, Zalando a développé l’Assistant Zalando, un outil alimenté par l’IA qui offre des recommandations personnalisées de contenu et facilite la découverte de produits. Grâce à GPT‑4o mini et à un cadre d’évaluation robuste, la dernière version de l’Assistant a permis, par rapport à la version précédente :
- Une augmentation de 23 % des clics sur les produits
- Une hausse de plus de 40 % des ajouts de produits à la liste de souhaits
- Une disponibilité étendue à 25 marchés avec des langues locales
Extension de l’Assistant à 25 marchés
La première version de l’Assistant Zalando a été lancée en 2023 sur 4 marchés germanophones et anglophones. Fort de ce succès, l’équipe de Zalando a fixé l’objectif d’étendre l’Assistant à plus de 20 marchés en 2024.
Cela nécessitait d’affiner et de développer les capacités de personnalisation de l’Assistant. Pour desservir des marchés à travers l’Europe, l’équipe avait besoin d’une solution d’IA performante dans plus de 20 langues.
Ils avaient également besoin que l’Assistant suive des instructions nuancées. GPT‑3.5, qui alimentait la première version de l’Assistant, n’était pas le mieux adapté pour les tâches de suivi d’instructions. Par exemple, lorsque les utilisateurs demandaient des tenues saisonnières ou des vêtements spécifiques à un événement, les résultats étaient souvent trop génériques.
En étroite collaboration, les équipes de Zalando et d’OpenAI ont identifié deux axes d’investissement : l’amélioration du processus d’évaluation — appelé cadre d’évaluation ou “evals” — et la mise à niveau du modèle alimentant l’Assistant.
Mise en place d’évaluations spécifiques aux composants et amélioration du few-shot prompting
Guidée par les conseils de l’équipe d’OpenAI, Zalando a adopté une approche plus granulaire pour évaluer l’Assistant. Le nouveau cadre comprenait des évaluations spécifiques aux composants pour tester individuellement des parties du système, telles que le routage et la génération de réponses.
Pour améliorer davantage l’évaluation du modèle, l’équipe a renforcé la qualité et la précision des few-shot prompts. Le few-shot prompting permet à un modèle de langage de mieux comprendre les critères de qualité en lui montrant des exemples clairs de ce à quoi devrait ressembler une note élevée ou faible.
Par exemple, en montrant au modèle des exemples de réponses faibles et fortes, ils ont amélioré sa capacité à évaluer la qualité des sorties et à s’aligner sur les attentes des utilisateurs.
Ces mises à jour ont fourni à Zalando des informations exploitables sur les forces et les faiblesses de l’Assistant, leur permettant d’apporter des améliorations ciblées et de se préparer en toute confiance à une mise à niveau du modèle.
Migration vers GPT‑4o mini pour des capacités multilingues et instructionnelles
Avec un cadre d’évaluation affiné en place, l’étape suivante consistait à faire passer l’Assistant de GPT‑3.5 à GPT‑4o mini, un modèle plus rentable et mieux équipé pour les tâches multilingues et de suivi d’instructions.
En seulement deux semaines, l’équipe a migré 50 % du trafic de l’Assistant vers le nouveau modèle, le reste de la migration ayant été achevé peu après.
Cette transition s’est révélée déterminante. L’Assistant pouvait désormais fonctionner dans de nouvelles langues telles que le français et l’espagnol, permettant à Zalando de fournir des recommandations localisées et culturellement pertinentes sur ses marchés. Le modèle a également réduit la latence et les coûts opérationnels, garantissant une évolutivité à mesure que le nombre d’utilisateurs augmentait.
Augmentation de l’engagement, localisation et économies
La combinaison de GPT‑4o mini et du processus d’évaluation amélioré a conduit à des résultats mesurables qui ont dépassé les attentes par rapport aux versions précédentes de l’Assistant :
- Amélioration de l’engagement : Les clics sur les produits ont augmenté de 23 % au sein du carrousel de recommandations, et les ajouts à la liste de souhaits ont augmenté de 41 %, démontrant une interaction utilisateur renforcée.
- Retour d’information de qualité : Le nombre de recommandations jugées “inutiles” par les utilisateurs a diminué de 5 %, reflétant une satisfaction accrue vis-à-vis des choix de l’Assistant.
- Meilleure efficacité des coûts : En passant de GPT‑3.5 à GPT‑4o mini, Zalando a pu multiplier par 12 le trafic de l’Assistant en le déployant sur plus de marchés, sans augmenter significativement les dépenses.
- Localisation à grande échelle : L’Assistant fonctionne désormais de manière transparente sur les 25 marchés de Zalando, prenant en charge plusieurs langues et contextes culturels.
« Le déploiement de notre Assistant Zalando sur tous les marchés est une étape significative dans notre engagement à améliorer l’expérience client, en facilitant la découverte de la mode qui correspond au style et aux besoins uniques de nos clients. »
— Tian Su, VP Personnalisation et Recommandation chez Zalando
Fort de ce succès, Zalando fait progresser l’Assistant avec des capacités conversationnelles plus poussées, capable de répondre à des questions aussi détaillées que :
“Que devrais-je porter pour le 60e anniversaire de mon père en novembre à Barcelone ?”
L’entreprise continue également de personnaliser l’Assistant Zalando pour divers contextes linguistiques et culturels à mesure de son expansion.
Source : https://openai.com/index/zalando/
Analyse et Perspectives IA
Que doit en retirer une société du même secteur ?
Les entreprises du secteur de la mode et du e-commerce peuvent tirer plusieurs leçons clés :
- La puissance de la personnalisation par l’IA : Les recommandations générées par l’IA, lorsqu’elles sont bien pilotées, augmentent significativement l’engagement des utilisateurs et les intentions d’achat.
- L’importance des évaluations internes : Un bon cadre d’évaluation permet d’améliorer en continu l’expérience client en identifiant précisément les points faibles à corriger.
- La stratégie multilingue comme accélérateur de croissance : Disposer d’un assistant capable de fonctionner en plusieurs langues avec sensibilité culturelle permet d’adresser des marchés plus larges sans perte de qualité.
- L’optimisation des coûts sans sacrifier la performance : GPT‑4o mini permet de concilier performance, précision des instructions et réduction des coûts, offrant ainsi une solution scalable.
Comment iA-match peut l’y aider ?
iA-match peut accompagner une entreprise de la mode ou du e-commerce sur l’ensemble de cette trajectoire :
- Bâtir votre stratégie d’IA générative : Définir l’architecture IA adaptée pour un assistant intelligent multilingue, évolutif et orienté business.
- Coaching & Facilitation IA : Aider les équipes produit, tech, UX et marketing à collaborer efficacement autour de la conception d’un assistant IA, avec des facilitateurs et coachs IA formés à ces enjeux.
- Conseil en gouvernance de l’IA : Mettre en place des cadres d’évaluation des modèles (evals), incluant des métriques d’engagement, de pertinence et de sécurité, pour piloter l’amélioration continue.
- Mise à disposition de profils IA : Recruter ou faire intervenir des profils spécialisés comme des AIUX Designers ou Prompt Engineers pour améliorer la qualité des recommandations générées.
- Préparez votre Direction à l’ère de l’IA : Acculturer les décideurs aux capacités réelles des modèles comme GPT‑4o mini, afin qu’ils pilotent des projets IA stratégiques avec discernement.
- Transformation IA des processus métier : Identifier et transformer les points de friction dans l’expérience utilisateur, les recommandations, les retours produits ou les questions clients avec des workflows IA.
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