Note de la rédaction : cet article fait partie de la série de blogs AI On, qui explore les dernières techniques et les applications concrètes de l’IA agentique, des chatbots et des copilotes. Cette série met également en avant les logiciels et le matériel NVIDIA qui sous-tendent les agents d’IA avancés, formant la base des moteurs de requêtes d’IA qui collectent des informations et exécutent des tâches pour transformer les expériences quotidiennes et refaçonner les industries.
Les achats en ligne offrent une multitude de choix aux consommateurs, qui peuvent passer commande et recevoir des commandes depuis le confort de leur domicile.
Mais avoir trop de choix peut devenir une corvée, et les acheteurs finirait par devoir passer un temps fou pour trouver exactement ce dont ils ont besoin.
En exploitant les agents d’IA, les détaillants peuvent renforcer l’engagement de leurs clients, améliorer leurs offres et conserver un Edge sur l’évolution rapide du marché numérique.
Chaque interaction numérique entraîne la capture de nouvelles données. Ces précieuses données client peuvent être utilisées pour alimenter des outils d’IA générative et d’IA agentique fournissant des recommandations personnalisées et stimulant les ventes en ligne. Selon le dernier rapport de NVIDIA sur l’état de l’IA dans la vente au détail et les produits de grande consommation, 64 % des personnes interrogées qui investissent dans l’IA pour la vente au détail numérique donnent la priorité aux recommandations hyper-personnalisées.
Astucieuse, fluide et personnalisée : l’avenir de l’expérience client
Les agents d’IA offrent une gamme d’avantages qui améliorent considérablement l’expérience client du commerce de détail, notamment :
- Expériences personnalisées : grâce aux données des clients et aux produits disponibles, ces assistants numériques utilisent l’expertise du meilleur vendeur, styliste ou concepteur de l’entreprise pour recommander des produits personnalisés, améliorer la prise de décision et augmenter les taux de conversion et la satisfaction des clients.
- Connaissance des produits : les agents d’IA enrichissent les catalogues de produits en leur fournissant des titres explicatifs, des descriptions améliorées et des attributs détaillés tels que la taille, la garantie, la durabilité et les utilisations liées au mode de vie. Les produits sont ainsi plus facilement découvrables et les recommandations plus personnalisées et informatives, améliorant la confiance des consommateurs.
- Support omnicanal : L’IA fournit une intégration transparente des expériences en ligne et hors ligne, facilitant ainsi les transitions en douceur entre les environnements de vente au détail numérique et physique.
- Capacités d’essayage virtuel : les clients peuvent facilement visualiser les produits sur eux-mêmes ou dans leur maison en temps réel, améliorant les attentes vis-à-vis des produits et réduisant potentiellement les taux de retour.
- Disponibilité 24 h/24 et 7 j/7 : les agents d’IA offrent une assistance client 24 h/24, indépendamment des fuseaux horaires et des langues.
Applications réelles des agents d’IA dans la vente au détail
L’IA redéfinit le commerce numérique en permettant aux détaillants d’offrir des expériences d’achat plus riches et plus intuitives. Que ce soit pour enrichir les catalogues de produits grâce à des données précises et haute qualité, améliorer la pertinence des recherches en passant par une assistance personnalisée à l’achat, les agents d’IA transforment la façon dont les clients découvrent, interagissent et achètent des produits en ligne.
Les agents d’IA pour l’enrichissement des catalogues améliorent automatiquement les informations produit avec des attributs axés sur le consommateur. Ces attributs peuvent aller de détails basiques tels que la taille, la couleur et le matériau à des détails techniques tels que les informations sur la garantie et la compatibilité.
Ils incluent également des attributs contextuels, tels que la durabilité, et des attributs liés au style de vie, tels que « pour la randonnée ». Les agents d’IA peuvent également intégrer des attributs de service, notamment les délais de livraison et les politiques de retour, afin de rendre les articles plus accessibles et pertinents tout en répondant aux préoccupations courantes afin d’améliorer les résultats d’achat.
Le défi d’Amazon était de fournir des informations complètes et précises aux acheteurs sur les produits tout en réduisant les efforts et le temps nécessaires aux vendeurs pour créer des annonces de produits. Pour résoudre ce problème, l’entreprise a mis en œuvre l’IA générative à l’aide de la bibliothèque NVIDIA TensorRT-LLM. Cette technologie permet aux vendeurs de saisir une description de produit ou une URL, et le système génère automatiquement une liste complète et étoffée. Ce travail aide les vendeurs à toucher plus de clients et à développer efficacement leur activité tout en rendant le catalogue plus réactif et économe en énergie.
Les agents d’IA pour la recherche exploitent des données enrichies pour fournir des résultats plus précis et contextuellement pertinents. Grâce à la compréhension sémantique et à la personnalisation, ces agents mettent en relation les demandes des clients avec les produits appropriés, afin de rendre l’expérience de recherche globale plus rapide et plus intuitive.
Amazon Music a optimisé ses capacités de recherche à l’aide de la plateforme Amazon SageMaker avec le serveur d’inférence NVIDIA Triton et le kit de développement logiciel NVIDIA TensorRT. Cela inclut la mise en œuvre de la recherche vectorielle et de modèles de correction orthographique basés sur des transformateurs.
Lorsque les utilisateurs cherchent une musique, même avec des fautes de frappe ou des termes vagues, ils la trouvent rapidement. Ces optimisations rendent la barre de recherche plus efficace et conviviale, ce qui a permis d’accélérer les temps de recherche et de réduire les coûts de 73 % pour Amazon Music.
Les agents d’IA pour les assistants d’achat s’appuient sur le catalogue enrichi et sur des fonctionnalités de recherche améliorées. Ils proposent des recommandations personnalisées et répondent aux questions de manière détaillée, pertinente et conversationnelle, tout en guidant les acheteurs tout au long de leur parcours d’achat grâce à une compréhension approfondie des produits et des intentions de l’utilisateur.
SoftServe, l’un des principaux conseillers informatiques, a lancé l’assistant d’achat SoftServe Gen AI, développé à l’aide de NVIDIA AI Blueprint pour les assistants d’achat au détail. L’assistant d’achat de SoftServe offre des expériences d’achat fluides et attrayantes en aidant les clients à découvrir des produits et à accéder rapidement et efficacement à des informations détaillées sur les produits. Une de ses caractéristiques distinctives réside dans la fonctionnalité d’essayage virtuel, qui permet aux clients de visualiser en temps réel à quoi ressembleront les vêtements et les accessoires.
Définir les caractéristiques essentielles d’un puissant agent d’achat basé sur l’IA
Les assistants d’achat basés sur l’IA hautement qualifiés sont conçus pour être multimodaux et comprendre les invites textuelles et visuelles, la voix et bien plus encore grâce à de grands modèles de langage (LLM) et à des modèles de langage visuel. Ces agents d’IA peuvent rechercher plusieurs articles simultanément, effectuer des tâches complexes (par exemple, créer une garde-robe de voyage) et répondre à des questions contextuelles, notamment si un produit est imperméable ou nécessite un nettoyage à sec.
Ce niveau élevé de sophistication offre des expériences similaires à celles d’une interaction avec le meilleur vendeur de l’entreprise tout en fournissant des informations aux clients de manière naturelle et intuitive.
Les éléments constitutifs d’un puissant agent d’achat au détail incluent :
- Capacités multimodales et multi-requêtes : ces agents peuvent traiter et répondre à des requêtes combinant texte et images, rendant les processus de recherche plus polyvalents et conviviaux. Ils peuvent également être facilement étendus pour prendre en charge d’autres modalités telles que la voix.
- Intégration aux LLM :Les LLM avancés, tels que la famille NVIDIA Llama Nemotron, apportent des capacités de raisonnement aux assistants d’achat basés sur l’IA afin de leur permettre d’engager des interactions naturelles et humaines. Les microservices NVIDIA NIM fournissent des interfaces de programmation d’applications aux normes du secteur pour une intégration simple aux applications, aux frameworks de développement et aux workflows d’IA.
- Gestion des données structurées et non structurées : les microservices NVIDIA NeMo Retriever permettent d’ingérer, d’incorporer et de comprendre les ensembles de données de vente au détail provenant de sources de données pertinentes, telles que les préférences et les achats des clients, les données textuelles et d’images des catalogues de produits, et bien plus encore, afin de garantir que les réponses des agents d’IA sont pertinentes, précises et correspondent au contexte.
- Garde-fous offrant des conversations pertinentes qui protègent l’image de marque : les garde-fous NVIDIA NeMo Guardrails sont mis en œuvre pour garantir que les conversations avec l’assistant d’achat restent pertinentes et bien encadrées, afin de protéger les valeurs de la marque et de renforcer la confiance des clients.
- Outils de simulation de pointe : la plateforme NVIDIA Omniverse et les technologies de simulation de partenaires peuvent aider à visualiser des produits dans des espaces fidèles à la réalité physique. Par exemple, les clients à la recherche d’un canapé pourraient prévisualiser à quoi il ressemblerait dans leur propre salon.
Ces technologies clé permettent aux détaillants de concevoir des agents d’achat basés sur l’IA qui dépassent les attentes des clients et accroissent leur satisfaction tout en améliorant l’efficacité opérationnelle.
Les entreprises de vente au détail qui exploitent des agents d’IA sont prêtes à profiter de capacités en pleine évolution, telles que l’analyse prédictive améliorée pour offrir des recommandations personnalisées.
L’intégration de l’IA à des technologies de réalité augmentée et virtuelle devrait en outre créer des environnements d’achat encore plus immersifs et attrayants, ouvrant la porte à un avenir où les expériences d’achat seront plus immersives, pratiques et axées sur le client que jamais.
En savoir plus sur le modèle d’IA pour assistants d’achat dans la vente au détail.