Après "l’english-nization", Rakuten a débuté son "AI-nization"

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Au Japon, plus de 70% des contacts clients de Rakuten sont déjà traités par des chatbots. Au niveau mondial, 450 experts ont été recrutés pour appliquer l'IA aux différents métiers du groupe. Et grâce au RIT Paris, la France n'est pas en reste.

La branche parisienne du Rakuten Institute of Technology travaille notamment sur les applications du machine learning aux métiers du groupe.
La branche parisienne du Rakuten Institute of Technology travaille notamment sur les applications du machine learning aux métiers du groupe.© Rakuten

Pour faire progresser son activité e-commerce, le japonais Rakuten s'appuie sur quatre relais de croissance : l'open e-commerce (les partenariats avec les retailers), l'international, la vente en propre (au Japon pour l'instant)... et l'innovation technologique. Entreprise tech au même titre qu'Amazon, Alibaba ou JD.com, il dispose d'un atout de taille : l'avance du marché japonais dans bien des domaines, à commencer par la logistique et le mobile. Il a également bâti le Rakuten Institute Technology (RIT), qui emploie 130 chercheurs dont une quinzaine à Paris, pour faire le pont entre le monde académique et les besoins du groupe : "Les travaux que nous y menons trouvent leurs applications au bout de quelques mois ou années, alors que les labos de Google ou Facebook relèvent bien davantage de la recherche fondamentale et visent plutôt à faire avancer l'état de l'art", explique à LSA Laurent Ach, directeur du RIT Paris.

Or en défrichant les projets du RIT, une techno émerge immédiatement : l'intelligence artificielle, manifestement perçue comme un accélérateur à déployer de toute urgence sur un maximum de métiers du groupe. "De même que Hiroshi Mikitani a décidé en 2010 'l'english-nization' de Rakuten, dont 92% des salariés parlent aujourd'hui anglais, il est en train de lancer une 'AI-nization', confirme Fabien Versavau, directeur général adjoint de Rakuten France. 450 experts ont ainsi été recrutés pour appliquer l'IA aux différents métiers du groupe. "Nous comptons déjà plus de 30 chatbots actifs, pour beaucoup basés sur la technologie Watson d'IBM", ajoute Masaya Mori, directeur monde du RIT, rencontré à Tokyo. Au Japon, plus de 70% des contacts clients sont déjà traités par des chatbots. Masaya Mori évoque également les projets de "creative AI", par exemple capables de générer un contenu variable en fonction de ce que les internautes veulent voir, ou encore de commande vocale pour rechercher des produits ou contacter le service client.

Un RIT français très en pointe

En France, le bureau parisien du RIT a par exemple mis l'intelligence artificielle au service de la structuration du catalogue et de l'enrichissement des fiches produits. "A partir du texte et des images que nous envoient pour chaque article les vendeurs de notre marketplace, nous utilisons du deep learning pour extraire automatiquement des attributs supplémentaires", indique Laurent Ach. Par exemple, quand le marchand décrit un article comme une robé d'été bleue en coton, l'IA peut compléter cette description en indiquant que la robe est à bretelles.

Un enjeu important pour une plateforme qui commercialise autant de références que Rakuten France (200 millions en cumulant le neuf et l'occasion), aussi bien en termes d'expérience utilisateur que de référencement naturel. Ce projet est donc passé en production chez l'ex-Priceminister. Mais les avancées en matière de reconnaissance d'image, qui permettent par exemple aussi d'identifier des vêtements et des accessoires dans une photo de mode, ont aussi une utilité pour une activité d'affiliation comme celle du site américain Ebates (groupe Rakuten), qui saura la lier à un produit en vente quelque part.

L'IA fait passer des paliers

"Nous avons aussi travaillé avec les équipes marketing pour prédire, avec du machine learning, la lifetime value des membres en fonction de leur canal d'acquisition et accroître l'efficacité de nos leviers marketing", ajoute Laurent Ach. Les règles manuelles pour choisir quels produits mettre en avant sur les comparateurs, l'affiliation et tous ces canaux avaient atteint un palier. "Le RIT a développé un modèle, basé sur du machine learning, qui généralise l'approche de ces règles pour développer l'acquisition de trafic de ces leviers et accroître la rentabilité des campagnes."

Une démarche que le RIT Paris, qui explique beaucoup s'appuyer sur les compétences métier des équipes, reproduit sur de nombreux sujets. "Quand les équipes métier arrivent à une limite de leur mode de fonctionnement, nous apportons l'approche du machine learning qui leur fait franchir ce palier", explique son directeur. Or les travaux du RIT en matière de machine learning trouvent des applications dans de nombreuses autres activités du groupe Rakuten comme la détection de la fraude, ou encore la détection du spam sur Viber.

Mieux exploiter les données

Plus globalement, l'intelligence artificielle s'affirme comme un outil incontournable pour exploiter les données du groupe. Et pour Laurent Ach, Rakuten a encore du pain sur la planche. "Nous pourrions exploiter nos données plus systématiquement qu'aujourd'hui. Même si nous sommes moins visibles sur ces sujets que Google ou Facebook, qui d'ailleurs vont peut-être trop loin sur certains aspects, nos données sont encore sous-exploitées. Nous oeuvrons donc pour y remédier. Car notre fonctionnement en écosystème, qui encourage nos utilisateurs à passer d'un service à l'autre, rend encore plus évident le potentiel de notre data. Nous travaillons donc beaucoup sur cet aspect en collaboration avec les branches et les pays du groupe", conclut-il.

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