Laurent Desegur (Walmart Labs) : "L'IA nous aide à utiliser les données avec une approche complètement nouvelle"

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Le Français, VP of customer experience engineering chez Walmart Labs, peaufine l’expérience client sur toutes les présences en ligne et omnicanales du distributeur américain. Rencontré à la NRFrenchParty, durant le Retail's Big Show 2018, il détaille l'approche de Walmart en matière d'intelligence artificielle.

Laurent Desegur, VP of customer experience engineering chez Walmart Labs.
Laurent Desegur, VP of customer experience engineering chez Walmart Labs.© LSA

Quel usage faites-vous, chez Walmart, de l’intelligence artificielle (IA) ?

Nous l’appliquons à trois champs. D’abord, l’amélioration des outils que nous fournissons à nos propres développeurs et vendeurs magasins, ainsi qu’à nos fournisseurs et vendeurs marketplaces. Le second relève de l’engagement, pour mieux adresser chaque consommateur localement. Par exemple, c’est de l’IA qui nous aide à déterminer quelles fonctionnalités pousser quand un client lance notre application mobile. Enfin, nous utilisons l’IA pour analyser toutes les données que nous collectons via nos différents services et assurer toujours mieux notre promesse : des prix bas tous les jours, assortis à une gamme d’options de livraison et de retrait.

Quid de la supply chain ?

C’est en effet aussi un domaine sur lequel l’IA nous est utile. Il est absolument critique pour nous d’égaler la supply chain d’un de nos plus gros concurrents. Autrement dit, proposer à nos clients un choix très large, d’assortiment comme d’options de livraison et de retrait. Concrètement, aujourd’hui, le machine learning (ML) nous sert avant tout à lui recommander des produits à mettre au panier, en fonction de notre stock et de sa localisation. Nous avons de très nombreux centres de distribution aux Etats-Unis : nos clients peuvent faire beaucoup d’économies lorsque leurs commandes sont traitées près de chez eux ou qu’ils se rendent en magasin.

En France, beaucoup estiment que distributeurs et prestataires prétendent souvent à tort utiliser de l’IA, comme si elle se situait dans le creux de son "cycle de la hype". Quel est votre sentiment ?

L'IA et le machine learning aident à utiliser les données pour servir les consommateurs, mais avec une façon de penser complètement nouvelle, en l’occurrence très différente des moteurs de règles dont on peut retracer le raisonnement – "le système a décidé cela à cause de ceci et cela". Avec le machine learning et en particulier le deep learning, ce serait très compliqué. Nous avons donc besoin d’une expertise en ML qui nous permette de mieux comprendre, déterminer et filtrer les données dont on alimente le système. Nous en sommes là. Et il y a encore beaucoup à apprendre. Nous expérimentons en particulier sur l’omnicanal.

Où l’intelligence artificielle peut-elle mener le retail ?

Walmart ne veut pas considérer l’IA et le ML de la même façon que les détracteurs de ces technologies, qui imaginent qu’elles serviront à réduire les coûts en embauchant moins de personnel. Ce n’est pas notre philosophie. Nous cherchons à accroître les capacités des vendeurs, des gérants de magasins, des développeurs, afin qu’ils soient meilleurs, étant donné leurs compétences propres et le temps dont ils disposent. L’objectif n’est pas de remplacer les gens par des robots. Mais de créer des super-vendeurs, qui comprennent le client et lui fournissent ce qu’il veut vraiment, et ceci avant que nous ne soyons par exemple amenés à fermer leur magasin. Il serait par exemple absurde qu’un client fasse trois heures de recherches online sur un téléviseur et doive tout recommencer en magasin avec un vendeur. Nous essayons donc de créer une solution basée sur le ML et l’IA pour que cette transition vers le offline soit plus rapide et plus efficace.

Pourtant certains emplois vont disparaître, d’autres apparaître…

Relativisons. Des emplois qui n’étaient pas menacés par l’IA sont déjà outsourcés. Ce qui nous guide, c’est de ne pas sacrifier l’expérience en magasin. Je ne sais pas où cela nous guidera.

Croyez-vous à la singularité, un concept qui stipule que lorsque les machines sauront s’améliorer elles-mêmes, elles progresseront dès lors à un rythme que les humains ne seront plus capables de suivre ?

Dans 20 ans, on ne saura toujours pas construire une machine qui aura les neurones d’un chat. Donc je ne suis pas très inquiet pour le futur proche. Mais la science contredit souvent ce qu’on croyait avant. Je pense néanmoins qu’au fur et à mesure que les machines vont interagir et en apprendre davantage sur leur environnement, on mettra en place des régulations pour que les choses continuent de bien se passer.

Depuis août 2017, il est possible de commander vocalement sur Walmart depuis les enceintes connectées Google Home. Que vous ont appris ces premiers mois ?

Nous avons d’abord appris sur l’engagement des consommateurs. Ils sont impatients, mais très déterminés à dire ce qu’ils veulent. Or nous ne sommes pas au niveau d’une "IA générale" [capable de comprendre son environnement comme le ferait un humain, de résoudre un problème sans en analyser les détails, de créer quelque chose de nouveau, capable d'abstraction... ndlr]. Donc il est toujours nécessaire d’expliquer ce qu’on veut au système dans le détail, avec la couleur, la taille… et ces informations sont moins faciles à saisir à l’oral qu’avec un simple clic. Le bénéfice du vocal commerce est donc bien plus important pour les renouvellements de commandes. On enregistre plus de réapprovisionnements que de commandes de nouveaux produits, même si c’est possible. Mais cela signifie décrire ce qu’on veut de manière suffisamment précise et proche de la façon dont le marchand qualifie le produit. Avant que cela puisse devenir vraiment intéressant, il y a donc un travail de curation du catalogue à fournir.

Et en termes d’adoption du service ?

Nous sommes très contents de ce que nous avons fait pour l’instant. Google a vendu beaucoup de devices Home à Noël, nous avons fait un bon choix.

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