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Toloka

Toloka utilise l’IA pour optimiser les recommandations de produits

Par : Claire Plassart
16 février 2022
Temps de lecture : 2 min
Chapo

Le commerce électronique consiste à passer du offline au online. Il faut pour cela transformer les données offline en forme digitale, ce que permet l’IA, tout en améliorant l’expérience client. Olga Megorskaya, CEO de Toloka, partage comment l’étiquetage de données permet cette transformation.

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Toloka est une plateforme d'étiquetage de données par le crowdsourcing. En effet, le plus gros effort dans tout pipeline de production d'apprentissage automatique est la collecte et l'étiquetage des données afin d'entraîner les modèles, de développer leur qualité et de mettre constamment à jour leurs ensembles d'entraînement pour s'assurer que les modèles fonctionnent correctement dans la production et se développent en fonction du contexte du monde réel. 

Olga Megorskaya partage 3 cas d'utilisation des solutions Toloka pour le commerce électronique

  1. Qualité des systèmes de recommandation : la précision du système de recommandation est l'un des moteurs de la croissance des plateformes de commerce électronique. Pour entraîner les modèles, il faut collecter des données valides. Toloka fournit l'infrastructure pour construire le pipeline. 
  2. Recommandation de produits inhabituels pour la découverte et la recherche fortuite : Tolota sélectionne un ensemble d'entraînements, choisis parmi les produits ceux pouvant être considérés comme intéressants, avant qu’ils soient recommandés à l'utilisateur.
  3. Solution à la difficulté d'évaluer la qualité réelle de la recherche basée uniquement sur les clics, car elle peut contenir des données non pertinentes : Toloka a ajouté le jugement humain pour savoir si les produits recommandés sont pertinents par rapport à la requête de l'utilisateur. Ainsi, la quantité de données qui peuvent être collectées augmente, ainsi que la vitesse des ensembles d'entraînement. De plus en plus d’acteurs du e-commerce passent d’un système d'entraînement sur des données collectées automatiquement tels que les clics sur les produits, à un système d'entraînement basé sur l’identification par les humains des produits jugés pertinents. Cela permet d’optimiser les algorithmes sur la pertinence de la recherche.

Enfin, Olga Megorskaya conclut en rappelant 3 points à retenir :

  • Le commerce électronique consiste à passer du offline au online. La qualité et la quantité des données sont les clés d'un développement rapide et évolutif de l'IA dans le e-commerce et la vente au détail.
  • Ceux qui savent comment gérer l'étiquetage des données gagnent en expansion de l'entreprise et en optimisation des dépenses.
  • Toloka fournit des solutions de données pour des tâches spécifiques au e-commerce et à la vente au détail pour transformer le secteur.

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Claire
Plassart
Senior Insights Analyst

Diplômée du Master 2 Communication Publique et Corporate de Sciences Po Lille, Claire se passionne pour les sujets innovants qui révolutionnent le monde des entreprises. Elle s’appuie sur son expertise et une veille rigoureuse pour décrypter les nouvelles tendances et anticiper leurs conséquences pour les marques au travers des rapports de tendances HUBREPORTS.