Amélioration de la recherche en commerce électronique (Phases 1 et 2)

Le défi

Ce projet applique des technologies génératives et d’apprentissage automatique pour relever des défis majeurs du commerce électronique, tels que les ventes manquées, les faibles taux de conversion et la faible découvrabilité des produits, en améliorant les systèmes de recherche en ligne, de recommandation et d’automatisation des catalogues de produits. En partenariat avec IVADO Labs, plusieurs systèmes d’IA sont en cours de développement et de déploiement afin d’offrir des expériences d’achat plus personnalisées, efficaces et visuellement intuitives. Ces systèmes incluent l’enrichissement automatisé des catalogues produits grâce à l’analyse d’images et de métadonnées, la recherche visuelle de produits similaires, l’amélioration de l’interprétation des requêtes par la détection et la reformulation de l’intention, ainsi que l’augmentation de la pertinence grâce à la recherche sémantique et aux représentations vectorielles des produits. Un modèle d’apprentissage automatique optimisera également dynamiquement le classement des résultats de recherche. Le projet vise à augmenter les conversions et les revenus en ligne tout en améliorant l’expérience de recherche et de découverte de produits pour les consommateurs. Au-delà de ses retombées commerciales immédiates, cette initiative générera des outils d’IA évolutifs pour une adoption plus large dans le secteur du commerce de détail et contribuera à la maturité de l’écosystème de l’IA au Canada.