Charles Besson, Global Social Insights & AI Director chez L'Oréal, et Fabrice Henry, Managing Partner chez Artefact, discutent de la façon dont L'Oréal Trend Detection, déployé avec la solution de détection de tendances de Artefact, prédit les produits cosmétiques que les consommateurs voudront demain.

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Défi pour L'Oréal : prévoir les nouvelles tendances avant la concurrence

L'Oréal est le leader mondial de la beauté, présent dans 150 pays et offrant un riche portefeuille de marques emblématiques pour tous les types de consommateurs. Le programme socialement responsable de l'entreprise, Sharing Beauty With Al, vise à façonner l'avenir de la beauté grâce à des innovations majeures et durables en matière de produits.

“Chez L'Oréal, on cherche à réinventer constamment l'entreprise, les marques... Cela fait partie de notre ADN, c'est une obsession”.”

dit Charles Besson, Directeur des connaissances sociales mondiales et de l'IA chez L'Oréal.

L'Oréal dispose de formidables outils pour l'innovation produit : un département Prospective Consumer Intelligence, un département Digital, un département IT. Son dernier programme, l'accélérateur L'Oréal Beauty Tech, permet à l'entreprise de sélectionner les produits innovants les plus prometteurs en vue d'une incubation et d'une accélération. Mais comment faire de L'Oréal le numéro un mondial de la beauty tech ? s'interroge Charles :

“Étant donné l'abondance de data publique que nous pouvons collecter, et en utilisant cette chose extraordinaire qu'est artificial intelligence, pourrions-nous inventer une boule de cristal algorithmique capable de prédire l'avenir ?”

Après avoir consulté plusieurs autres entreprises, il a choisi Artefact pour construire la machine de ses rêves.

Solution L'Oréal : une co-création capable de prévoir les tendances de consommation émergentes

Le projet ambitieux de L'Oréal devait aller plus loin avec la technologie de l'IA, par rapport aux modèles d'études de marché traditionnels. C'est là que Artefact a mis à profit son expertise avancée en marketing numérique et la science de data pour aider L'Oréal à détecter et à prédire les nouvelles tendances qui émergent dans l'espace numérique. Car découvrir ce que les consommateurs veulent - presque avant qu'ils ne sachent qu'ils le veulent - est le Saint Graal que recherchent tous les spécialistes du marketing.

Le développement d'une solution innovante et fiable de prédiction des tendances a été à la fois passionnant et stimulant pour l'équipe du projet. Dès qu'ils ont commencé à réfléchir, ils ont réalisé que le suivi des influenceurs n'était pas la solution.

“Bien sûr, lorsque Kim Kardashian porte un nouveau rouge à lèvres, tout le monde se met à acheter la même couleur, mais il est déjà trop tard, la question à un million de dollars est de savoir ce qui se passe avant cela.”

explique Fabrice Henry, Managing Partner à Artefact.

Nous sommes donc allés plus loin et avons posé des questions en amont pour savoir d'où viennent les tendances et comment elles se propagent. Une fois qu'une tendance est née, comment se propage-t-elle ? Se propage-t-elle différemment en fonction de la géographie ou de la communauté ? Quelles sont les grandes sources - YouTube, blogs, Instagram, Facebook, etc. - à partir desquelles data peut être extraite afin d'entraîner des algorithmes ?

“Nous avons trouvé différentes approches pour chacun de ces sujets et nous avons proposé une approche finale à Charles Besson. Et c'est là que notre collaboration a commencé, que nous avons démarré ce projet”
ajoute Fabrice Henry, Managing Partner à Artefact.

Le projet co-créé par L'Oréal et Artefact était basé sur trois facteurs clés de succès : le co-développement d'une solution centrée sur l'employé, la validation de la solution via un MVP (Minimum Viable Product) avant la mise à l'échelle, et une forte collaboration basée sur la confiance - un élément vital lorsque vous partagez des informations sensibles avec vos partenaires.

Résultats du projet L'Oréal Trend Detection

Ce projet est une machine d'intelligence prédictive composée de trois éléments principaux :

  • DETECT: Grâce à des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP), cette fonction peut analyser une base data composée de millions de documents et en extraire des signaux faibles - des mots-clés pertinents mais rares (par exemple, des termes émergents) dans le domaine de la beauté.

  • PREDICTION: Une fois que des termes de beauté nouveaux, atypiques ou pertinents ont été détectés, nous devons voir s'ils ont une durée de vie. Pour le savoir, nous entraînons des algorithmes d'apprentissage automatique basés sur des variables prédictives qui ont démontré de manière fiable si une tendance donnée va se développer ou non, en utilisant des facteurs tels que le nombre de mentions, le score d'engagement, la cooccurrence de citations d'auteurs, etc.“

  • ILLUSTRER: Construire un certain nombre de visualisations pour démontrer la puissance de la tendance, ainsi qu'une variété d'éléments contextuels (marques ou auteurs qui en parlaient, articles et visuels qui la mentionnaient...) et laisser tout cela apparaître dans l'interface de l'outil.

“Nous avons lancé une version bêta et, si tout se passe bien, les prochaines étapes seront le lancement, l'adoption et la formation. Nous avons déjà reçu de nombreux commentaires positifs !”
conclut Charles Besson, Global Social Insights & AI Director chez L'Oréal.