Des fiches produits claires et précises sont essentielles pour offrir une bonne expérience client et assurer la performance d'un site e-commerce. ADEO, la maison mère de Leroy Merlin, intègre artificial intelligence (AI) pour transformer ses processus de gestion des produits data, qui était devenu trop complexe et prenait trop de temps. De la collecte des informations sur les fournisseurs à l'enrichissement des attributs des produits, chaque étape est repensée pour gagner en fluidité, en rapidité et en précision.

Ces informations ont été partagées par Anthony Pierson, Digital Domain Leader chez ADEO Service, François Crépin, Digital Product Leader chez Incubate Conseil, et Guillaume Léger, Partner & Product Lead chez Artefact, lors du salon Tech for Retail.

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Le défi : mettre fin à des processus qui prennent du temps et sont sources d'erreurs

A ADEO, produit data gestion était devenu trop complexe. Les fournisseurs, les principaux contributeurs et les équipes centrales des marques ont le plus souvent rempli manuellement les informations sur les produits.

En conséquence, le produit data fourni était souvent incomplet ou incohérent (mauvaise catégorie, attributs manquants ou incorrects), et les employés passaient beaucoup de temps à corriger manuellement les informations. Le client final était donc confronté à une expérience de recherche et de navigation difficile, voire incohérente.

Ces inefficacités ont des conséquences directes :

  • Perte importante de revenus: Les fiches produits incomplètes peuvent réduire les conversions en ligne de 50%.
  • Atteinte à l'image de marque: Près de 87% des utilisateurs en ligne perdent confiance dans une marque lorsque le contenu du produit est jugé insatisfaisant.

“Pour que les clients puissent facilement trouver nos produits et bénéficier d'informations pertinentes, le data doit être complet et de haute qualité. Toute erreur ou omission dans le traitement du data est immédiatement payée.”
Anthony Pierson, responsable du domaine numérique chez ADEO

La solution : L'IA au service du produit data

Après des premiers tests réussis sur un périmètre produit limité mais significatif, ADEO est passé à l'étape suivante : collecter les données brutes du fournisseur data et les structurer à l'aide de artificial intelligence, intégré directement dans le processus d'enregistrement des produits. Le groupe s'est associé à Artefact pour développer des solutions capables d'automatiser la classification des produits et l'extraction des attributs.

1. Classification automatique des produits

La structure data d'ADEO, riche et complexe, est organisée en trois niveaux :

  • Catégories de produits: 3 600 catégories distinctes.
  • Attributs du produit: Une moyenne de 50 à 60 caractéristiques par produit, sélectionnées dans une bibliothèque de 11 000 attributs.
  • Valeurs associées: Plus de 85 000 valeurs pour tous les attributs.

Pour améliorer l'expérience des utilisateurs, la première étape consiste à permettre à l'IA de classer automatiquement le produit data en utilisant l'apprentissage automatique.

Comment ? L'algorithme, un modèle DistilBERT affiné et entraîné sur le produit certifié data, analyse les titres et les descriptions fournis par les fournisseurs pour identifier la catégorie de produit parmi les 3 600 options possibles.

Chaque catégorie se voit attribuer un algorithme score de confiance, Le niveau d'automatisation approprié est déterminé en fonction des performances mesurées dans le passé :

  • Les scores de confiance élevés entraînent une classification automatique transmise directement à un employé pour validation.
  • Les scores intermédiaires sont semi-validés : Les produits sont présélectionnés automatiquement, mais la vérification data reste manuelle.
  • Les scores faibles nécessitent une intervention complète de l'employé.

“Environ 32 000 prédictions ont été faites par l'algorithme, dont plus de 20 000 étaient entièrement automatisées. Nous avons obtenu une précision de plus de 96%, avec un taux d'erreur de 3,6%. En comparaison, les taux d'erreur humaine tournent autour de 8%.”
François Crépin, chef de produit numérique chez ADEO

2. Extraction automatisée d'attributs

Après la classification, l'IA extrait automatiquement les attributs clés du produit tels que la couleur, le matériau et les dimensions. Cette extraction est également basée sur le fournisseur brut data, guidée par la classification. Cette étape utilise une version de Gemini, le LLM phare développé par Google Cloud.

Chaque prédiction est soumise à une étape d'auto-vérification, au cours de laquelle un LLM juge si l'attribut prédit est pertinent. Ensuite, les utilisateurs peuvent valider ou rejeter l'extraction de l'algorithme. Cette approche garantit des valeurs exactes tout en maintenant un processus simplifié pour les fournisseurs, qui restent responsables des informations fournies.

Des résultats concrets et encourageants : Précision, adoption, conversion

Après de multiples itérations sur l'extraction d'attributs, l'arrivée de l'IA générative a permis de réduire considérablement les taux d'erreur et d'obtenir de bons résultats, accélérant ainsi l'adoption de la solution :

  • Précision accrueLa précision des produits est désormais supérieure à 96% pour 63%.
  • Automatisation efficace: Data le traitement est automatisé avec une réduction de 35% des erreurs.
  • Adoption accélérée: Le traitement est rationalisé, ce qui permet aux équipes internes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
  • Impact commercial: Des fiches produits enrichies et fiables améliorent les taux de conversion en ligne.

“L'étroite collaboration entre ADEO et Artefact a permis de réunir toutes les expertises data, métier et produit autour d'un périmètre initial restreint, rigoureusement mesuré, pour convaincre l'organisation et permettre un déploiement dès aujourd'hui dans d'autres filiales du groupe.”
Guillaume Léger, partenaire de Artefact

Facteurs clés de succès de cette collaboration :

Ce succès repose sur plusieurs leviers essentiels :

  • Gestion proactive du changement: Tout au long du développement, les employés ont participé à des sessions de sensibilisation à l'IA afin d'assurer l'adoption et de faciliter l'intégration des nouvelles pratiques.
  • Approche ciblée du MVP (Minimum Viable Product): Le fait de se concentrer d'abord sur un champ d'application limité a permis des itérations rapides, démontrant la valeur pour l'ensemble de l'organisation avant d'affiner les solutions et d'améliorer les performances.
  • Évaluation de l'IA industrialisée: Un temps considérable a été consacré à un processus d'évaluation rigoureux, largement automatisé, afin de garantir la pertinence à long terme des résultats.
  • Une équipe hybride et pluridisciplinaire: Le projet a rassemblé des experts en IA, des propriétaires de produits axés sur l'IA et des équipes commerciales et informatiques.

Artefact a apporté son expertise dès le départ en déployant des spécialistes de l'IA sur les aspects technologiques et produits aux côtés des équipes métiers et informatiques d'ADEO, tant au niveau du groupe que des filiales à l'international.

Quelles sont les prochaines étapes ? Prochaines étapes

Forte de ce succès, ADEO prévoit d'autres innovations pour continuer à améliorer l'expérience des clients et optimiser son catalogue de produits :

    • Une documentation enrichie sur les produits, conçue pour apporter un soutien plus complet aux clients.
    • Création d'un contenu visuel digne d'un studio pour des fiches produits plus attrayantes et plus cohérentes.
    • Diagnostic semi-automatisé des produits pour le service après-vente afin de renforcer la satisfaction à long terme des clients.