L’IA révolutionne la recherche et la découverte produit

Pendant longtemps, rechercher un produit en ligne consistait à taper un mot-clé dans un moteur de recherche, en espérant obtenir un résultat pertinent. Une requête comme “chaussures noires” pouvait suffire, à condition que le catalogue soit bien structuré et à jour.

La découverte de nouveaux produits, elle, était souvent involontaire. Elle dépendait d’un parcours parfois confus à travers les filtres, les catégories ou les pages de résultats. Tomber sur un produit intéressant relevait plus du hasard que d’un parcours guidé.

Aujourd’hui, cette approche n’est plus adaptée. L’intelligence artificielle améliore la façon dont les utilisateurs accèdent aux produits : recommandations, compréhension des requêtes formulées en langage naturel, recherche visuelle ou vocale. Elle permet d’affiner les résultats en fonction de l’intention réelle de l’utilisateur, et non plus seulement des mots-clés saisis.

Les limites de la recherche par mots-clés

La recherche désigne l’action de chercher un produit spécifique, tandis que la découverte correspond aux résultats qui en découlent. Historiquement, la plupart des moteurs de recherche e-commerce ont reposé sur un fonctionnement simple : faire correspondre les mots-clés saisis par l’utilisateur avec ceux présents dans les fiches produits ou les bases de données.

Ce système fonctionnait de manière acceptable à une époque où les catalogues étaient réduits et les attentes des clients limitées. Mais avec l’explosion des références en ligne et l’évolution des comportements d’achat, ses limites sont devenues évidentes. Une faute de frappe, un synonyme ou une description imprécise peuvent suffire à empêcher le moteur de retourner des résultats pertinents. Dire “canapé” au lieu de “sofa”, ou mal orthographier “casque audio”, suffit souvent à obtenir une page vide ou hors sujet.

Autrement dit, la recherche traditionnelle permet de trouver un produit quand on sait exactement ce qu’on cherche, mais elle n’aide pas à explorer.

Qu’est-ce que la recherche via l’IA et pourquoi est-ce important ?

À mesure que les attentes des consommateurs deviennent plus exigeantes, les technologies de recherche évoluent elles aussi. La recherche pilotée par l’intelligence artificielle représente une avancée majeure par rapport aux moteurs traditionnels : elle est plus performante pour comprendre ce que les utilisateurs veulent vraiment.

Contrairement aux systèmes classiques qui traitent chaque requête comme une simple liste de mots à cocher, la recherche par IA s’appuie sur des technologies comme le machine learning et le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour interpréter l’intention, le contexte et le comportement des utilisateurs.

Elle ne se limite plus à suivre des règles prédéfinies ou à analyser des balises produits. Elle apprend en continu à partir des actions des utilisateurs (clics, abandons, affinement des recherches), s’adapte aux évolutions de la demande et propose des résultats alignés avec l’intention réelle, même si les mots utilisés ne correspondent pas exactement aux libellés du catalogue.

Prenons un exemple : un client cherche “meilleures chaussures de trail pour terrain humide”. Un moteur de recherche classique renverra tous les produits associés aux termes “chaussures de trail”, “trail running” ou “humide”, ce qui peut inclure des sacs à dos, des chaussures en mesh ou même des bottes de pluie.

Un moteur de recherche basé sur l’IA, lui, analysera des milliers d’avis clients pour identifier les modèles les plus souvent décrits comme imperméables, croisera ces données avec les paires les plus achetées dans les régions pluvieuses et tiendra compte des taux de retour après une saison humide. Plutôt que de proposer des produits contenant les bons mots-clés, il remontera ceux qui répondent réellement à l’intention d’achat.

L’IA en action : trois cas d’usages concrets dans le retail

Pour mieux comprendre comment l’intelligence artificielle transforme la recherche et la découverte produit, voici quelques exemples concrets. De l’interprétation de requêtes imprécises à la personnalisation poussée, l’IA permet d’offrir des parcours d’achat plus fluides et pertinents.

1. Recherche conversationnelle : Amazon Rufus

Début 2024, Amazon a lancé Rufus, un assistant d’achat intelligent formé sur l’ensemble du catalogue Amazon (et enrichi de sources externes). Les utilisateurs peuvent lui poser des questions en langage naturel telles que : “Quels critères prendre en compte pour des chaussures de course adaptées aux pieds plats ?” ou “Des idées de cadeaux pour un enfant de 5 ans ?”

Rufus fournit des réponses contextualisées, comparaisons de produits et recommandations personnalisées, en s’appuyant sur les avis clients, l’historique de navigation et les tendances d’achat. Il ne se contente plus de renvoyer des résultats : il accompagne l’utilisateur dans sa décision, en particulier pour les recherches complexes ou sans idée précise au départ.

2. Découverte produit personnalisée : Sephora

Chez Sephora, l’IA analyse les comportements d’achat sur plusieurs sessions pour anticiper les besoins de chaque client (parfois même avant qu’il ne les exprime). L’application “Virtual Artist” permet d’essayer virtuellement des produits de maquillage, mais va plus loin : l’algorithme prend en compte la carnation, les achats passés et la navigation pour suggérer des fonds de teint ou soins adaptés, même si l’utilisateur n’a pas formulé de requête explicite.

3. Recherche visuelle et vocale : IKEA et Walmart

La recherche visuelle, proposée par IKEA, permet à un client de prendre en photo un meuble qui lui plaît et de retrouver des produits similaires ou assortis dans l’application. Plus besoin de décrire un objet avec des mots imprécis : une simple image suffit.

La recherche vocale, intégrée chez Walmart via les assistants connectés, autorise les utilisateurs à ajouter des produits au panier à la voix (“ajoute du lait et du café”), sans avoir à manipuler d’écran. Le système comprend l’intention et le contexte, ce qui rend l’expérience plus fluide (notamment pour les achats du quotidien).

Les défis de la recherche pilotée par l’IA

Si l’IA améliore considérablement la recherche et la découverte produit, sa mise en œuvre soulève plusieurs défis importants :

• Dépendance à la qualité des données : les performances de l’IA reposent directement sur la qualité des données produits. Des fiches incomplètes ou mal structurées compromettent la pertinence des résultats.
  
• Peu de données exploitables au démarrage : pour les nouveaux produits ou les premiers achats d’un client, l’IA manque d’historique pour générer des recommandations fiables.
  
• Coût de déploiement élevé : mettre en place un moteur de recherche intelligent demande un investissement technologique conséquent (infrastructure, outils, profils techniques spécialisés).
  
• Manque de transparence des résultats : il peut être difficile de comprendre pourquoi un produit est suggéré, ce qui complique l’analyse et peut créer de la méfiance côté utilisateur ou métier.

IA et PIM : un duo indispensable pour une recherche efficace

L’intelligence artificielle et les solutions de gestion de l’information produit (PIM, Product Information Management) sont complémentaires pour améliorer l’expérience de recherche. Le PIM fournit une base structurée (avec des attributs clairs, des catégories normalisées et des descriptions enrichies) sur laquelle l’IA peut s’appuyer.

Grâce au traitement automatique du langage et à l’apprentissage automatique, l’IA analyse la façon dont les utilisateurs formulent leurs recherches, interprète leurs intentions et adapte les résultats en conséquence. Elle peut aussi contribuer à enrichir automatiquement les données produits pour les rendre plus compréhensibles, plus complètes et mieux alignées avec les attentes des utilisateurs.

En combinant un PIM structuré et une IA performante, les marques peuvent proposer une expérience de recherche plus intuitive, plus pertinente et plus engageante.

La recherche produit entre dans une nouvelle ère

L’IA transforme la recherche produit en allant au-delà des mots-clés pour mieux comprendre l’intention des utilisateurs. Grâce à la recherche visuelle, au langage naturel et aux recommandations personnalisées, elle rend l’exploration plus fluide et plus efficace.

Pour tirer parti de cette évolution, les entreprises doivent s’appuyer sur des données produits claires, cohérentes et bien structurées.

La recherche ne repose plus uniquement sur les mots-clés, mais sur la capacité à comprendre l’intention derrière chaque requête.