Vous avez probablement déjà entendu parler des conséquences des technologies d'intelligence artificielle générative (IAG) sur notre façon de travailler et de faire des affaires. Cependant, une analyse plus nuancée de l'impact de cette technologie révèle une réalité plus technique.

Au-delà de l'utilisation de GenAI pour rédiger une lettre à un client ou une dissertation sur Abraham Lincoln en quelques secondes, la technologie basée sur l'IA a également transformé de manière significative les possibilités offertes par les parcours clients et l'engagement dans le secteur du commerce électronique.

Cette technologie a ouvert un nouveau monde d'expériences en ligne plus percutantes, plus significatives et plus personnalisées, transformant un parcours d'achat monochrome en une riche palette d'interactions innovantes et créatives entre les commerçants et les utilisateurs finaux.

En coulisses, l'IA est à l'origine d'une révolution dans l'architecture complexe et les capacités des systèmes qui alimentent l'expérience d'achat en ligne, tant au niveau de l'interface utilisateur que de l'infrastructure informatique.

IA : Optimisation des outils de recherche et de « la pile »

Les organisations utilisent l'intelligence artificielle générale (GenAI) et les grands modèles de langage (LLM) pour optimiser la recherche et la découverte de données. Cette technologie emploie des algorithmes d'apprentissage automatique complexes capables de rechercher et d'organiser très rapidement d'immenses quantités de données.

Cela a un impact sur la manière dont la recherche est effectuée et sur la conception globale de l'infrastructure technique en modifiant la façon dont les informations sont utilisées et partagées entre les différentes applications métiers et opérationnelles.

L'IA n'est pas seulement une partie intégrante du moteur NeuralSearch d'Algolia ; son intégration est également l'un des principes qui sous-tendent le passage à une architecture sans interface graphique.

Cette approche facilite le découplage des systèmes monolithiques à fournisseur unique en applications flexibles, interchangeables et modulaires basées sur des API.

Normes de contenu

À mesure que les solutions basées sur l'IA sont utilisées de manière plus dynamique et créative au sein de l'infrastructure technologique et aux points de contact clients critiques, l'évaluation et le maintien de normes de contenu élevées constituent une priorité technique et éthique. Il s'agit également d'une nécessité stratégique, car la qualité du contenu généré par l'IA a un impact direct et durable sur la satisfaction et l'engagement des utilisateurs, la réputation de la marque et les résultats commerciaux essentiels.

 

Intelligence artificielle générative : qu'est-ce que c'est ?

Apprendre toute la nouvelle terminologie entourant l'IA peut être déroutant. Des termes clés comme GenAI englobent souvent d'autres domaines parallèles et essentiels.
Des technologies comme les grands modèles de langage (LLM) fonctionnent de concert. Voici 15 termes clés à retenir lorsqu'on parle d'intelligence artificielle.

1. Intelligence artificielle générative (GenAI)
   Une forme d'intelligence artificielle capable de générer du contenu comme du texte, des images et du code en appliquant des techniques d'apprentissage automatique à d'énormes ensembles de données.
2. Modèle de langage étendu (LLM)
   Des modèles d'IA spécifiquement conçus pour comprendre et générer le langage humain. Ces modèles sont entraînés sur de vastes quantités de contenu écrit, ce qui leur permet de comprendre le contexte et de saisir les nuances du langage naturel.
3. Apprentissage automatique (ML)
   L'apprentissage automatique est une forme d'apprentissage, d'adaptation et de formation automatisés par ordinateur qui utilise des algorithmes complexes et tire des conclusions à partir de vastes ensembles de données. Les réseaux de neurones et l'apprentissage profond sont des exemples d'apprentissage automatique.
4. Traitement automatique du langage naturel (TALN)
   Un système technologique qui analyse, interprète et répond à un texte ou à une voix afin que les utilisateurs puissent interagir avec une IA dans un langage humain courant.
5. Biais
   Lorsque les résultats d'un modèle d'IA reflètent des schémas injustes ou biaisés dans ses données d'entraînement, cela peut conduire à des résultats futurs potentiellement faussés.
6. Découpage
   Une méthode permettant aux titulaires d'un LLM de segmenter les réponses aux requêtes afin de confirmer que le contenu est approprié et fiable.
7. lac de données
   Un référentiel capable de stocker de grandes quantités de données brutes et structurées pour la récupération de données massives et l'apprentissage automatique.
8. capacités émergentes
   Des capacités ou des comportements nouveaux et inattendus pour lesquels une IA n'a pas été directement programmée.
9. Explicabilité
   Comprendre comment un modèle d'IA prend des décisions. L'explicabilité est essentielle pour la confiance et la transparence.
10. Hallucinations
    Lorsqu'une IA répond par des informations incorrectes ou trompeuses basées sur des données inexactes.
11. Inférence
    Le processus par lequel un modèle d'IA applique ce qu'il a appris pendant l'entraînement pour faire des prédictions ou générer des résultats à partir de nouvelles données, comme une invite.
12. Sorties
    Les résultats générés par un modèle d'IA, tels que des recommandations de produits personnalisées, la réponse d'un chatbot à une question ou une image créée à partir d'une description textuelle.
13. Paramètres
    Les composants ajustables d'un modèle d'IA déterminent son comportement, le traitement des données, l'apprentissage des schémas et la prise de décision. Un modèle d'IA ajuste continuellement ses paramètres pendant l'entraînement afin de réduire les erreurs.
14. Rapide
    Les données saisies par l'utilisateur qui déclenchent un modèle d'IA et orientent la création des résultats. Par exemple, une question posée à un chatbot.
15. Entraînement
    Comment le modèle d'IA apprend-il à effectuer des tâches ? Le modèle est alimenté par de grandes quantités de données afin d'apprendre des schémas, de faire des prédictions et de générer des résultats.

 

GenAI et recherche

Comment pouvons-nous appliquer les capacités de l'IA de génération de données à créer des résultats tels que du texte, des images et du code pour améliorer l'architecture de l'information et la gestion des flux dans un contexte de commerce électronique ?

L'une des premières étapes consiste à utiliser la technologie pour optimiser les outils de la pile informatique en termes de clarté, de pertinence et de normes éthiques.

Pour comprendre comment cela fonctionne, nous devons décomposer le processus de recherche et examiner comment les résultats de recherche et les descriptions de produits sont générés à partir des données indexées.

Par exemple, NeuralSearch d'Algolia combine la recherche vectorielle, neuronale et par mots-clés pour générer des résultats pertinents. Il identifie des schémas dans les mots en fonction de leur signification grâce à l'apprentissage automatique et aux réseaux neuronaux artificiels.

Cette technologie utilise le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour interpréter avec précision la requête de recherche d'un client. Ensuite, elle recourt à l'intelligence artificielle et à la manipulation vectorielle pour extraire et classer les résultats de recherche pertinents à partir d'un index de produits et de leurs descriptions.

Ajout d'une autre couche intelligente

GenAI enrichit la compréhension du processus de recherche et des composants de l'infrastructure informatique. Elle optimise les systèmes de recherche en assurant une meilleure gestion du lac de données indexées sur lequel s'appuie la technologie de recherche.

Il permet également une personnalisation sophistiquée et des descriptions de produits que les entreprises peuvent ajuster dynamiquement en fonction du comportement des utilisateurs, des tendances de recherche et d'autres données en temps réel.

En plus de garantir que le lac de données est bien organisé et configuré pour fournir les meilleurs résultats, GenAI aide à contrôler les biais et les hallucinations qui peuvent fausser les résultats de recherche en filtrant les informations qui n'ont pas de sens ou qui sont offensantes.

Qualité des modèles d'IA et contenu GenAI

Les attributs du contenu de recherche généré par l'IA, comme une description de produit ou un catalogue personnalisé, dépendent fortement de la qualité de
le modèle d'IA sous-jacent et les données utilisées pour son entraînement.

Un système d'IA générique peut produire de nombreux résultats différents à partir d'une même entrée. C'est pourquoi il est si important d'évaluer la qualité et les performances du contenu généré par l'IA dans une application de recherche.

Ce qui distingue GenAI des autres technologies, c'est que les données riches collectées par les outils d'IA fournissent également les informations nécessaires à l'évaluation de ces systèmes et à l'ajustement de leurs performances. La possibilité d'évaluer puis de modifier les paramètres de GenAI facilite l'obtention de résultats pertinents, ce qui contribue à la satisfaction des utilisateurs et renforce leur engagement.

 

Évaluation de la qualité : contenu généré par l'IA

Le fait que l'IA puisse générer de nombreux résultats différents à partir des mêmes données d'entrée est une caractéristique que les experts en technologie GenAI qualifient de forte variabilité potentielle des résultats.

Par conséquent, l'évaluation des résultats et de leur étendue est un élément essentiel de toute mise en œuvre de l'IA générale. Elle permet de s'assurer que le contenu produit par le système d'IA est pertinent, exact et non trompeur ou biaisé.

Les systèmes de génération de contenu par IA peuvent utiliser des boucles de rétroaction en temps réel pour surveiller et ajuster la production, en intégrant directement des systèmes de modération de contenu dans l'implémentation GenAI lors de la création de nouveau contenu.

Ces systèmes peuvent également être conçus pour générer des résultats prévisibles et répondre aux attentes des utilisateurs, améliorant ainsi leur expérience en ligne. Grâce au contrôle et à l'ajustement des paramètres, à la formation et aux tests, l'IA de génération de nombres (GenAI) peut constituer un outil puissant pour atteindre, voire dépasser, les objectifs commerciaux.

Génération et évaluation de contenu

L'évaluation de l'IA repose sur des critères quantitatifs et qualitatifs permettant de filtrer les résultats de l'IA générique. Elle permet de lutter contre la désinformation et les résultats erronés ou offensants qui peuvent générer des données factuellement incorrectes. Les utilisateurs doivent avoir la certitude que les résultats produits par l'IA sont fiables et que le système est transparent quant à son fonctionnement.

Un système d'IA générale efficace doit permettre aux utilisateurs d'ajuster les résultats grâce à des paramètres personnalisables ou à un système de retour d'information interactif. En définitive, l'interaction entre l'utilisateur et l'IA stimule la créativité et adapte les résultats aux besoins spécifiques de l'utilisateur.

Métriques quantitatives utilisées pour évaluer l'IA de génération

Voici une liste de quelques-uns des outils et techniques d'évaluation qualitative importants qui peuvent être appliqués pour orienter les résultats de GenAI :

• Évaluation de la lisibilité : Le contenu généré par l’IA est-il accessible et compréhensible par les utilisateurs ? Des outils comme l’indice de lisibilité de Flesch-Kincaid peuvent être utilisés pour déterminer si le niveau de lecture est adapté au public cible.

• Charge cognitive : Le contenu contient-il une grammaire ou un langage complexe qui pourrait être simplifié pour le rendre plus accessible, accroître l’engagement des utilisateurs et réduire le taux de rebond ? Le contenu généré peut être évalué à l’aide d’outils comme Textstat, qui permettent de limiter les phrases longues, la voix passive et les mots complexes.

• Analyse des sentiments et de la moralité : des outils comme le lexique AFINN, VADER ou TextBlob permettent de contrôler et d’ajuster le ton des contenus générés par l’IA. Ces outils contribuent à garantir des réponses empreintes d’empathie et de chaleur. Des ressources telles que le Dictionnaire étendu des fondements moraux (eMFD) limitent le risque de produire des contenus générés par l’IA qui véhiculent des stéréotypes néfastes ou qui ne respectent pas les principes éthiques.

• Indicateurs d'engagement : Ces données, bien que plus familières, restent extrêmement utiles et pertinentes. Elles permettent aux entreprises de commerce électronique d'analyser l'interaction des utilisateurs avec leur contenu, notamment les taux de clics, le temps passé sur la page et les taux de rebond, et de mesurer l'efficacité avec laquelle le contenu capte l'attention de l'utilisateur final.

 

Évaluation qualitative - Qu'est-ce que la génération augmentée par la récupération (RAG) ?

L'une des implications les plus profondes de l'IA générative pour la recherche et la découverte est l'émergence de la génération augmentée par la récupération (RAG).

RAG enrichit le contenu et le rend plus accessible et pertinent pour des requêtes de recherche spécifiques en intégrant la récupération de connaissances externes à la génération de contenu.

Parallèlement, il constitue un mécanisme puissant pour appliquer des critères d'évaluation qualitative aux résultats de recherche dans le processus de récupération, de classement et de génération de descriptions de produits.

Elle utilise des indicateurs comme la fidélité et la précision contextuelle pour mesurer la pertinence du contenu GenAI par rapport aux requêtes des utilisateurs. Le processus consiste à segmenter les réponses aux requêtes afin de garantir que le contenu est approprié et fiable.

Améliorer l'utilisabilité du contenu

Lorsqu'un utilisateur soumet une requête, le système RAG ne se contente pas d'utiliser les connaissances préexistantes du LLM. Au contraire, il les exploite activement.
effectue des recherches dans une base de données de documents ou de contenus afin de localiser les informations les plus pertinentes.

Le contenu récupéré est ensuite réinjecté dans le LLM, qui génère une réponse cohérente et fondée sur des informations spécifiques et actualisées provenant des autres bases de données.

RAG est une méthode performante pour optimiser et enrichir le contenu extrait d'une base de données vectorielles. Le LLM intègre ce contenu dans une réponse cohérente tout en exploitant de multiples sources de contenu pertinentes et disponibles.

Dans le même temps, un système d'évaluation RAG (RAGAS) analyse la fidélité et la précision du contexte pour améliorer la pertinence du contenu et fournir un résultat personnalisé et significatif.

RAG garantit l'exactitude et la pertinence contextuelle des informations générées par l'IA. Qu'il s'agisse d'un commercial à la recherche des derniers supports marketing ou d'un ingénieur produit en quête de spécifications mises à jour, RAG prend en compte l'utilisateur, son historique et diverses autres variables sélectionnées pour créer un contenu GenAI percutant.

 

Pourquoi la recherche est importante à tous les niveaux de la pile

À mesure que de plus en plus de composants de la pile informatique intègrent des fonctionnalités d'IA, une pile d'IA construite autour de composants alimentés par GenAI devient la nouvelle norme industrielle.

Les fonctionnalités basées sur l'IA se répartissent désormais sur une multitude de composants. Les entreprises souhaitant créer des plateformes e-commerce complexes basées sur l'IA peuvent désormais choisir parmi une variété de fournisseurs des modules de gestion de l'IA (LLM), des orchestrateurs, des solutions de surveillance et des services cloud, tous compatibles avec l'IA, pour développer leur solution e-commerce headless.

En matière de recherche, l'IA générale est déjà couramment utilisée pour comprendre les requêtes de recherche et mieux organiser, maintenir et traiter les informations provenant de la couche de données qu'elle utilise pour récupérer et classer les résultats et générer des descriptions de produits.

GenAI permet également

• Des capacités descriptives et génératives innovantes au niveau opérationnel ayant un impact sur l'UX et l'UI, ainsi que la création de nouvelles ressources telles que des guides d'achat personnalisés.
• Automatisation et optimisation plus efficaces des processus métier au niveau opérationnel, améliorant le marketing et le traitement des commandes.
• Amélioration de la gestion du trafic réseau et des requêtes utilisateur grâce à l'externalisation de fonctionnalités de la couche de données vers des LLM, augmentant ainsi les capacités de diffusion du trafic et du contenu.

 

L'impact de l'IA de génération sur les entreprises

Lorsque le trafic augmente fortement mais que les ventes ne correspondent pas au nombre d'acheteurs, un détaillant de commerce électronique peut se demander si ses utilisateurs ne trouvent pas les produits dont ils ont besoin.

Si la mise en œuvre de solutions GenAI performantes est un élément important pour créer le type d'expérience en ligne que les utilisateurs attendent aujourd'hui, les connaissances techniques ne constituent qu'une partie de l'équation.

Outre le maintien et la garantie de la qualité du contenu et l'ajustement des paramètres pour obtenir les meilleurs résultats, il est crucial d'évaluer si les résultats de GenAI répondent aux objectifs et aux attentes des clients.

Il est également essentiel d'évaluer et de garantir en permanence que l'expérience de recherche et de découverte optimisée par GenAI soit alignée sur les objectifs commerciaux et stratégiques, tels que la confiance envers la marque, la fidélité des clients et l'efficacité opérationnelle.

Instaurer la transparence et la confiance

L'une des principales responsabilités des concepteurs d'IA de génération est de façonner et d'harmoniser les attentes des utilisateurs. Ces derniers ne veulent pas se sentir contraints ou forcés.
manipulé par une technologie intelligente.

Une communication claire et des interfaces utilisateur bien conçues aident les utilisateurs à se faire une idée réaliste du fonctionnement des systèmes génératifs. Fournir aux clients une justification pour chaque résultat et des explications sur la manière dont une plateforme GenAI y est parvenue contribue à instaurer la confiance. Voici quelques pistes pour les concepteurs de GenAI :

• Afficher une barre latérale à côté d'un résultat de recherche expliquant les résultats en fonction d'un achat antérieur
• Offrir aux utilisateurs la possibilité de modifier le classement d'un résultat de recherche numéroté
• Incluez des explications accompagnant les résultats qui génèrent des prix pour les clients B2B ou des recommandations de produits pour les clients B2C.

Les entreprises devraient privilégier la créativité plutôt que de se concentrer sur des résultats prédéfinis et rigides. Cette approche favorise la confiance et offre aux utilisateurs une expérience positive et rassurante.

 

Conclusion : Intégration d'Algolia

Il est essentiel de donner aux clients les moyens d'utiliser la recherche et la découverte optimisées par GenAI pour établir une relation avec de nouveaux clients et favoriser des liens plus étroits avec les clients existants.

Chaque occasion d'interagir de manière significative avec vos utilisateurs en ligne est aussi un moyen de rendre l'expérience en ligne moins programmée et plus organique.

Algolia fournit aux entreprises les outils nécessaires pour optimiser l'expérience client et générer des résultats concrets.

Le commerce électronique est confronté à des défis importants pour répondre aux attentes du public en matière d'informations pertinentes, précises et personnalisées.

Grâce à des outils et technologies de pointe basés sur l'IA générale, comme notre kit d'outils IA générale, les équipes peuvent passer de l'idée à la production en quelques minutes.

• Connectez vos index de recherche Algolia existants aux principaux LLM pour alimenter la génération de texte pilotée par l'IA dans toute votre application :
• Combinez la puissance de vos données de recherche avec le LLM de votre choix pour créer une application intelligente et dynamique :
• Transformez vos catalogues de produits en guides d'achat, de catégories ou de comparaison dynamiques générés par l'IA :
• Utilisez Algolia Merchandising Studio (sans code) pour harmoniser les résultats de l'IA avec le ton de votre marque et les détails de vos produits.

GenAI propose une solution performante qui optimise la recherche et la découverte. Elle automatise la création de contenus adaptés à différents segments d'audience, permettant une gestion efficace de l'information et une architecture de flux améliorée.

L'approche d'Algolia GenAI transforme l'ensemble de la pile technologique grâce à une gamme de solutions et d'expériences de recherche innovantes. Pour les dirigeants d'entreprise avisés, c'est l'occasion d'harmoniser leur infrastructure et d'affûter leur avantage concurrentiel.