IA générative : la méthode Cdiscount pour combiner satisfaction et performance

Depuis quelques mois, l’e-commerçant Cdiscount expérimente le potentiel d’un chatbot dopé à l’intelligence artificielle générative pour conseiller ses clients et leur fournir des informations sur les produits. L’entreprise a souhaité aller vite tout en intégrant les facteurs fiabilité et protection des données.

Début juillet, Cdiscount officialisait ses premiers pas dans le domaine de l’intelligence artificielle conversationnelle façon IA Gen appliquée au e-commerce. Pour ce projet, l’e-commerçant a collaboré avec iAdvize, son partenaire historique sur les chatbots.

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Le CEO et fondateur de l’éditeur en est convaincu, “l’IA générative va révolutionner le commerce conversationnel, et plus largement l’expérience client.” Julien Hervouët fourbit ses armes technologiques depuis fin 2022 suite à la sortie de ChatGPT.

Copilotes e-commerce pour les clients et conseillers

En décembre dernier, l’entreprise réalisait un premier PoC, avec un cas d’usage ciblé toutefois sur le conseiller et non le client final. Dans un scénario d’escalade, l’IA générative a été mise à contribution pour résumer une conversation. La finalité : accélérer la fourniture d’information au conseiller.

iAdvize a depuis développé deux copilotes, des systèmes d’IA destinés aux conseillers et aux clients. L’entreprise exploite à cette fin plusieurs LLMs, et en particulier Azure OpenAI en Europe. L’intégration de modèles Open Source (non précisés) est également en cours d’expérimentation.

C’est donc sur cette architecture que s’appuie aujourd’hui Cdiscount pour son chatbot nouvelle génération. Avec sa marketplace, l’e-commerçant dispose d’un catalogue de 80 millions de produits, accessible à 20 millions de visiteurs chaque mois.

L’équation à résoudre quotidiennement par la boutique en ligne consiste “à offrir les meilleures promotions du Web et à couvrir tous les besoins d’équipement de nos clients”, résume Antoine Pierart, directeur Marketing et Expérience Client chez Cdiscount.

Et pour y parvenir, poursuit-il, “nous avons besoin d’IA”. Pour la conception de cas d’usage, l’entreprise française dispose, entre autres, d’une “équipe de près de 30 data scientists, répartis sur tout le parcours client.” Cela englobe le SEO, la tarification, la recherche, le SEA, etc.

Compléter des conseillers concentrés sur des grandes marques

Du Make donc. Mais l’e-commerçant fait aussi appel à des partenaires, comme iAdvize. C’est le Buy de sa stratégie en matière d’intelligence artificielle. L’enjeu : accompagner les 8 millions de clients actifs par an dans leurs achats.

Mais le défi de Cdiscount dans ses projets, c’est le passage à l’échelle, une cible indispensable. Deux autres objectifs s’y ajoutent : le taux de transformation et l’amélioration de la satisfaction client – clé pour la fidélisation à long terme.

Pour répondre à ses besoins, Cdiscount exploitait jusqu’à présent des chatbots traditionnels basés sur des arbres de décision. Ces bots interviennent dans le traitement des “cas simples” et les questions récurrentes. En parallèle, le boutique dispose de conseillers “concentrés sur quelques grandes marques.”

Or, ces modèles à base de chatbots et de conseillers se révèlent “difficiles à  passer à l’échelle lorsqu’on a, comme nous, 2500 catégories de produits.” Ses expérimentations autour de l’IA générative visaient donc à tester sa capacité à fonctionner en production et en interaction directe avec des clients.

“L’ambition était de pouvoir tout concilier : l’accompagnement de nos clients sur tout le catalogue, en continu c’est-à-dire en 24×7, et d’y réussir avec une forte exigence de qualité et bien sûr une maîtrise de nos coûts”, déclare Antoine Pierart.  

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Trois leviers pour garantir la fiabilité des résultats  

Cdiscount travaille encore à concrétiser cette ambition. L’entreprise insiste sur sa volonté “d’aller très vite en production. C’est une techno qui évolue rapidement. Il était nécessaire que nous puissions vite tester et apprendre.”

L’acteur du commerce avance néanmoins par itérations. Les étapes préliminaires visaient ainsi à garantir la fiabilité des réponses (soit empêcher les hallucinations grâce à une configuration du chatbot) et la protection des données.

“Nous avons orienté le test de manière à répondre à ces deux exigences”, indique le directeur marketing. Sur la fiabilité, trois leviers ont été activés. Premièrement, l’IA est alimentée uniquement avec les données des fiches produits, “une donnée que nous maîtrisons et dont nous sommes sûrs de l’exactitude.”

Le chatbot ne s’aventure pas au-delà de ces données. Le processus défini prévient aussi les erreurs. La configuration de l’IA permet de s’assurer que la solution, “si elle ne sait pas”, oriente alors l’utilisateur vers un conseiller humain.

Enfin, “un monitoring détaillé de la satisfaction et de l’ensemble des conversations” complète le dispositif en place sur la fiabilité. Sur le sujet de la confidentialité des données, Cdiscount y répond en cantonnant l’usage à du conseil depuis des fiches produits. Le bot “ne traite pas de données sensibles, c’est-à-dire de données personnelles ou bancaires.”

Un test sur plus de catégories et sans escalade vers des conseillers

Le 12 juillet, le chatbot était encore en A/B test et n’était donc pas visible de tous les internautes. Par ailleurs, l’intelligence artificielle intervient uniquement sur les produits de type gros électroménager. Cdiscount prévoit d’ores et déjà d’enrichir son périmètre.

“La nouvelle étape, ce que nous avons lancé plus fraîchement, c’est de pousser le curseur encore plus loin et de voir si le chatbot conversationnel pouvait être exposé directement aux clients sur plus d’univers produits, mais sans redirection vers des conseillers”, témoigne Antoine Pierart.

“Ce n’est pas forcément une cible que nous envisageons, mais c’est une manière de vérifier sans biais ou contestation possible la valeur ajoutée en volume d’affaires que peut apporter l’IA générative”, ajoute le dirigeant.      

Au stade préliminaire, soit sur l’électroménager seulement, Cdiscount qualifie les résultats “enthousiasmants”. Sur les premières semaines, l’IA a pu traiter 40% des conversations. Sur le solde, 60%, le bot a redirigé le client vers un conseiller. En outre, sur les 40% traités par la machine, le niveau de performance obtenu est jugé équivalent à celui d’un conseiller.

En ce qui concerne la satisfaction client (“un peu inférieure à 70%”), elle est décrite comme “bien supérieure” à celle des bots basés sur des arbres de décision. Le conseiller toujours fait mieux en revanche que l’IA générative.

“Nous avons des axes d’amélioration et une somme de réglages qu’on doit poursuivre”, reconnaît le directeur marketing et expérience client. Parmi ceux-ci, une fermeture moins rapide et systématique des conversations par la machine.

Autre motif de satisfaction : un ROI de +51% sur le traitement de l’ensemble des conversations, soit à la fois par le bot et les humains. “En clair, nous arrivons à atteindre le même niveau de VA [Volume d’affaires] avec 40% de coûts en moins”, précise-t-il. Ces résultats encouragent l’entreprise à étendre le recours à l’IA générative sur le parcours client.