Une meilleure expérience d'achat grâce à l'intelligence artificielle

Enfin, le premier appartement à soi ! Et même un petit budget pour l'aménagement. Mais comment trouver exactement la chaise qui correspond à ses goûts personnels parmi l'immense choix proposé par la boutique en ligne ? C'est précisément cette situation qui a inspiré Luca Indermühle et Ramon Herzig, deux futurs diplômés de l'université de Bâle. Filière iCompetence à la Haute école technique FHNWFin 2017, elle a choisi le sujet de son travail de bachelor. L'objectif ambitieux : développer un algorithme de machine learning qui trie une boutique en ligne en fonction des goûts de chacun - et ce, sans collecter de données historiques sur les utilisateurs.

"Il était important pour nous de ne pas simplement investir le temps et l'énergie que nous consacrons à notre travail de fin d'études dans un projet externe qui disparaîtrait peut-être ensuite dans un tiroir", explique Indermühle pour expliquer la motivation de son projet initié par elle-même et qui doit finalement garantir une meilleure expérience d'achat. Les deux futurs informaticiens ont d'abord développé un outil d'enquête afin d'obtenir le plus de données possible. Celles-ci ont été déterminantes pour la réussite du projet.

De la thèse de fin d'études...

En seulement six mois et d'innombrables heures de travail, le premier prototype a finalement vu le jour : un algorithme qui apprend de manière autonome quelles caractéristiques optiques sont pertinentes pour un objet. Leur tuteur, Martin Melchior, professeur de Data Science à la FHNW, a été impressionné par leur éthique de travail : "Ils ont fourni un excellent travail de bachelor, ont fait preuve d'une motivation et d'un enthousiasme supérieurs à la moyenne - dans un domaine qui était encore nouveau pour eux".

Les réactions positives ont encouragé Indermühle et Herzig à poursuivre le projet après la fin de leurs études - dans un premier temps, principalement pendant leur temps libre, à côté de leurs emplois 80%. "Au début, nous avons surtout développé la solution elle-même, sans chercher de clients - ce n'était pas optimal", explique Indermühle. "En fait, nous avons appris exactement le contraire pendant nos études : ne pas élaborer un produit fini dans la cave, mais aller très tôt chez les clients pour valider la solution", ajoute Herzig.

...à sa propre entreprise

Mais au début de l'année 2021, le duo a fait le grand saut : ils ont trouvé leur premier client, ont créé une société à responsabilité limitée et ont finalement quitté leur emploi pour se consacrer entièrement à leur travail. InnoFind de se concentrer sur l'avenir. Aujourd'hui, ils sont en route avec succès. "Nos études à la Hochschule für Technik FHNW nous ont donné une grande avance dans ce domaine", explique Indermühle. "La filière iCompetence combine l'informatique avec des thèmes de design et d'économie. Créer sa propre entreprise n'était donc pas un terrain complètement vierge pour nous". Ils ont été soutenus dans cette démarche par leur ancien professeur d'Internet et de management à la FHNW, Louis-Paul Wicki. En tant que mentor de start-up, il apporte une expérience précieuse pour la création d'une jeune entreprise et partage volontiers son savoir et ses expériences avec ses anciens étudiants. "Je suis toujours heureux de voir comment nos diplômés se lancent avec succès dans la pratique", déclare Wicki.

"L'algorithme apprend par lui-même"

Aujourd'hui, InnoFind compte déjà six clients. Son algorithme peut désormais évaluer bien plus que des chaises. Chez l'un de ses clients, le spécialiste des accessoires pour la maison Trenddeko.ch il aide par exemple les utilisateurs à trouver parmi 25 000 posters celui qui convient à leur mur. Pour les utilisateurs, c'est simple : si un poster leur plaît, ils reçoivent une bonne évaluation ; si un poster ne leur plaît pas du tout, ils reçoivent une évaluation négative. Plus les évaluations sont nombreuses, plus il est facile pour l'algorithme de faire des propositions adéquates. Il n'est pas nécessaire d'attribuer des mots-clés aux posters, par exemple "hibou", "dessin à la main" ou "bleu", ce qui nécessite un travail manuel fastidieux.

"L'algorithme apprend de lui-même quelles caractéristiques visuelles sont pertinentes pour une catégorisation", explique Indermühle. Même si, par exemple, une nouvelle tendance d'affiche apparaît - comme des éléphants volants - l'intelligence artificielle reconnaît et s'entraîne elle-même à reconnaître et à regrouper les caractéristiques appropriées. Cela ne rend pas seulement l'expérience d'achat plus agréable et plus rapide pour les clients, mais cela en vaut aussi la peine pour les gérants des boutiques. Le nombre de ventes conclues avec succès augmente ainsi de manière significative.

Pour une meilleure expérience d'achat : des tests aussi dans la rue

Le prochain objectif est de développer le logiciel de manière à ce que les utilisateurs ne doivent pas évaluer activement les produits, mais que la sélection de produits s'adapte en permanence sans qu'ils s'en rendent compte. Au lieu de cela, leur comportement doit être évalué en direct. Sur quoi les utilisateurs cliquent-ils ? Que regardent-ils plus longtemps ? Ainsi, la sélection dans la boutique en ligne s'adapte presque comme par magie aux goûts de chacun - et garantit ainsi une expérience d'achat encore meilleure.

Mais ce développement ne se fait plus en vase clos. Les deux jeunes entrepreneurs de Thoune sont connectés à la scène des start-up de leur ville et travaillent en étroite collaboration avec leurs clientes et clients. Mais ils misent aussi sur le contact personnel pour perfectionner leur produit. On rencontre régulièrement Ramon Herzig et Luca Indermühle à la gare de Thoune, où ils montrent aux passants l'état actuel de leur logiciel à l'aide de leur tablette et leur demandent un feedback honnête. Ils ont également appris ce processus à la FHNW. "C'est amusant - et les gens collaborent bien. Nous apprenons ainsi beaucoup sur la manière dont les utilisateurs se comportent et nous pouvons optimiser notre solution de manière à ce qu'elle soit bien accueillie tant par les clients que par leurs utilisateurs". Et c'est la meilleure condition pour le succès.

Source : Haute école spécialisée du Nord-Ouest de la Suisse - Hochschule für Technik