La machine trouve ce que l’intuition humaine suggérait
David Bassis en bon scientifique est bluffé quand la technologie délivre des résultats validés par la réalité et le bon sens. Il montre ainsi que lors de l’analyse du site Web de CDiscount, le résultat scientifique trouvé est celui que l’intuition humaine suggérait.
Il s’agissait de prédire quel serait le produit à proposer à quelqu’un qui apprécie la boîte de Playmobil contenant la voiture de police. Le produit à proposer, selon l’algorithme de Tinyclues, était la boîte de Playmobil avec la moto de police. De même, l’algorithme de Tinyclues montrait la même préconisation d’une boîte de Playmobil pour chaque univers (la ferme, …). « L’intuition aurait permis de réaliser cette association de produits pour un client. Ce qui est impressionnant ici, c’est que le résultat a été trouvé par la machine, en analysant l’historique des achats de millions de clients. C’est de l’intuition artificielle » se réjouit David Bassis.
Analyser des milliards d’enregistrements
Sa société analyse ainsi les données que l’on trouve sur tout site de e-commerce, autour de la base de données relationnelles centrale : les clients, les achats, les pages vues, les recherches menées par les internautes, les clics de souris, les emails, les mots clés, les campagnes menées et les produits.
Chez Priceminister, il y a ainsi 18 millions de membres enregistrés sur le site, 200 millions de produits référencés. Tout l’historique des achats est conservé, ainsi que des milliards de clics de souris, et des milliards d’emails envoyés. « Nous avons travaillé à partir des enregistrements de 10 milliards de pages vues » précise David Bassis. Il réfute toutefois le terme de Big Data. « Le e-commerce c’est du Small Data, nous n’avons pas besoin de murs de serveurs. » Priceminister utilise le ciblage Big Data réalisé par tinyClues pour ses campagnes quotidiennes.
Autre révolution en cours, l’usage du machine Learning amène à « apprendre la sociologie à partir des données. Il y a des résistances dans les entreprises vis-à-vis de cela » prévient-il. L’idée est que la machine identifie elle-même les concepts importants qui sont au cœur des données, sans idées préconçues de la part de celui qui réalise l’étude marketing. « Les pure players du Web utilisent ce type de solution pour accroître au moins de 30% leurs ventes. Dans les entreprises plus traditionnelles, il y a du mal à faire admettre que les décisions puissent sortir des mains des experts » constate-t-il.
Eviter le sur-apprentissage …
