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CCC-CONNECTION spécial Intelligence artificielle et commerce avec Inria, LumenAI, Brainifight et Maltem Insight
22 novembre 2018
CCC-CONNECTION
#conf #réseau
CLUB
COMMERCE
CONNECTÉ
IA, prédictif, machine learning… et commerce
(une conférence accueillie par l’INRIA Bordeaux)
Laure Aït-Ali, responsable Transfert, Innovation et
Partenariats
3
Notre histoire
Centre Inria Bordeaux :
10 ans en 2018
Inria :
50 ans en 2017
4
Repères
5
Le transfert technologique : repères
Sciences et technologies de l'information et de la communication
6
La science chez Inria
MODÉLISATION
& SIMULATION
OPTIMISATION
& CONTRÔLE
INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE &
ROBOTIQUE &
SYSTÈMES
AUTONOMES
ALGORITHMES &
PROGRAMMATION
INTERACTION
& MULTIMÉDIA
SCIENCE DES
DONNÉES &
INGÉNIERIE DE LA
CONNAISSANCE
ARCHITECTURES,
SYSTÈMES &
RÉSEAUX
SÉCURITÉ &
CONFIDENTIALI
TÉ
Sciences et technologies de l'information et de la communication
7
Domaines d’application
socio-économiques
SANTÉ ÉNERGIE ENVIRONNEMENT CLIMAT
TRANSPORT CULTURE &
DIVERTISSEMENT
ÉCONOMIE FINANCE ALIMENTATION &
AGRICULTURE
SÉCURITÉ
&RÉSILIENCE
Contacts
8
Chaque centre de recherche Inria est doté d'un service
Transfert pour l'Innovation et Partenariats, véritable trait d'union
entre les équipes de recherches et les entreprises.
Inria s’engage dans la recherche partenariale et soutient l’effort
de recherche et d’innovation des entreprises, c’est pourquoi il a
été labellisé Institut Carnot.
Cédric QUINOT
Chargé de partenariats
et de projets d'innovation
Entreprenariat
Tél. : +33 5 24 57 41 23
Cedric.quinot@inria.fr
Sandrine PALCY
Chargée de partenariats
et de projets d'innovation
Europe et Santé
Tél. : +33 5 24 57 40 55
Sandrine.palcy@inria.fr
Laure AÏT-ALI
Responsable du service
Transfert, Innovation &
Partenariats
Stratégie, grands comptes
Tél. : +33 5 24 57 41 44
Laure.Ait-Ali@inria.fr
Emilie Pons
Chargé de partenariats
et de projets d'innovation
Bilatéral PME/ETI/startup
Tél. : +33 5 24 57 41 92
Emilie.Pons@inria.fr
22 novembre 2018
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COMMERCE
CONNECTÉ
IA, prédictif, machine learning… et commerce
(une conférence accueillie par l’INRIA Bordeaux)
Pierre Rebours, Service Delivery & Head of Data
Maîtrise du réseau par l’IA
Maitrise du Réseau
par l’IA – Cas
Pratique
Pierre Rebours
05/07/2018CCC
10
Qu’est-ce que l’IA?
IA
Machine
Learning
Deep Learning
• Reproduit à minima
certains aspects de
l’intelligence humaine
• Réseaux Neuronaux
• Apprentissage
05/07/2018CCC
11
IA : des Processus et des Humains
05/07/2018CCC
12
Contexte
• Supervision des systèmes informatiques
• Les 3V: Volume / Velocity / Variety
• Problème: Difficulté d’interpréter
05/07/2018CCC
13
Principe
• Objectif: Prédire si un site sera
saturée à plus de 90% de sa
capacité
• 1 modèle par site et par
segment horaire
• Données d’entrée: Données
récentes et tendance historique
sur de la consommation de
bande passante mais aussi sur
des signaux moins directs
05/07/2018CCC
14
05/07/2018CCC
15
Evaluation
05/07/2018CCC
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05/07/2018CCC
17
05/07/2018CCC
18
Conclusion
• Machine Learning est une branche de l’IA
• L’exécution de ces algorithmes nécessitent données, des processus, et des
profils variés
• Classification est un exemple de Machine Learning
05/07/2018CCC
19
Pierre Rebours
prebours@maltem.com
07 85 03 91 53
Prédiction
Correcte : Gain
Business
Prédiction
Incorrecte :
Perte Business
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COMMERCE
CONNECTÉ
IA, prédictif, machine learning… et commerce
(une conférence accueillie par l’INRIA Bordeaux)
Pawel Visor, CMO
L’apport de l’IA dans l’animation e-commerce
22 Novembre 2018
L’apport de l’IA dans
l’animation e-commerce
sans piquer le boulot des marketeurs
Pawel Visor CMO - Brainify
22 Novembre 2018
22 Novembre 2018
Comment performer quand on est un
petit ou moyen e-commerce ?
It’s all about organization
22 Novembre 2018
L’IA est un moyen et non une
finalité
Qu’est-ce qu’une animation commerciale efficace ?
1. Elle suscite l’intérêt
2. Elle confirme un besoin
3. Elle lève les freins à l’achat
4. Elle est ciblée sur chaque visiteur
22 Novembre 2018
22 Novembre 2018
Découverte site
Découverte
produit
Découverte offre Panier Achat
Critères explicites
Source du trafic, expression recherchée,
type de page d'atterrissage, temps passé
Critères implicites
Signaux de type mouvement de la
souris => pause, scroll, agitation souris
Fonctionnement de l’IA Brainify
22 Novembre 2018
Susciter l’intérêt avec la
thématique, les marques
ou le contenu associé au
besoin du visiteur
Découverte de site
22 Novembre 2018
Confirmer un besoin avec
les produits pertinents et
la bonne réassurance
Découverte produits
22 Novembre 2018
Lever les freins à l’achat
avec des packs produits
correspondant au parcours
du visiteur
Découverte offre
22 Novembre 2018
Garder le contact
avec un message qui correspond
à la phase d’engagement
Nous avons forcément le bouquet
dont vous avez besoin.
Niveau bas d’engagement
22 Novembre 2018
Garder le contact
avec une ambiance rappelant les
derniers produits visités
Nos roses rouges sont d’une
fraîcheur exceptionnelle et nos
offres aussi.
Intérêt détecté
22 Novembre 2018
Garder le contact
avec une ambiance rappelant les
derniers produits visités
Le bouquet 12 roses rouges, livré
chez vous en 48h et avec 5% de
remise.
Intention d’achat
22 Novembre 2018
Lever une incertitude
22 Novembre 2018
L’IA libère la créativité
des équipes !
Hausse du taux de
conversion :
19,6%
Hausse du Chiffre
d’affaires :
20,4%
Chez Sports Aventure :
Notre conviction :
Hausse du tx de
conversion >
20%
Période neutre sur
évènements
particuliers
Chez France Fleurs :
Les bénéfices de l’IA
22 Novembre 2018
Architecture adoptée
22 Novembre 2018
●Nos efforts se sont portés sur :
○ la détection du comportement
○ La mise en œuvre d’algorithme de recommandations Produit
●Pour apporter toujours plus de puissance à nos e-commerçants :
○ Machine learning pour pousser la stratégie de communication gagnante
○ Travail sur l’adhérence à la saisonnalité
○ Meta-moteur pour activer l’algorithme de recommandation produit le plus pertinent
Perspectives de développement
Pawel Visor - CMO
pawel.visor@brainify.it
Merci pour votre attention !
Without data you’re just another person with an opinion
Présentation du 22 novembre 2018
22 novembre 2018
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(une conférence accueillie par l’INRIA Bordeaux)
Sébastien Loustau, CEO
Real time machine learning
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CCC-CONNECTION spécial Intelligence artificielle et commerce avec Inria, LumenAI, Brainifight et Maltem Insight
Real Time Machine Learning : what is it ?
Real Time Machine Learning : what is it ?
Statistical learning
● We observe a batch of inputs (behaviours, ECG, sensors, exchanges, posts) and
sometimes associated outputs (churn or sale, stress level, gas leak, type of attack,
anomaly).
● We build a model.
● New input arrives. We predict the output thanks to the model.
Real Time Machine Learning : what is it ?
Statistical learning
● We observe a batch of inputs (behaviours, ECG, sensors, exchanges, posts) and
sometimes associated outputs (churn or sale, stress level, gas leak, type of attack,
anomaly).
● We build a model.
● New input arrives. We predict the output thanks to the model.
Online Learning
Data arrives sequentially. We build a model/algorithm to react to each new observation.
Real Time Machine Learning : what is it ?
Statistical learning
● We observe a batch of inputs (behaviours, ECG, sensors, exchanges, posts) and
sometimes associated outputs (churn or sale, stress level, gas leak, type of attack,
anomaly).
● We build a model.
● New input arrives. We predict the output thanks to the model.
Online Learning
Data arrives sequentially. We build a model/algorithm to react to each new observation.
No assumption over the data mechanism.
Example : prediction with expert advices
Example : prediction with expert advices
We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next
outcome thanks to expert advices.
Example : prediction with expert advices
We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next
outcome thanks to expert advices.
round 1 expert advices : 0 0 0 0 1 0 1 0 true outcome 0
Example : prediction with expert advices
We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next
outcome thanks to expert advices.
round 1 expert advices : 0 0 0 0 1 0 1 0 true outcome 0
round 2 expert advices : 1 0 0 0 0 0 1 0 true outcome 0
Example : prediction with expert advices
We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next
outcome thanks to expert advices.
round 1 expert advices : 0 0 0 0 1 0 1 0 true outcome 0
round 2 expert advices : 1 0 0 0 0 0 1 0 true outcome 0
round 3 expert advices : 0 0 0 1 1 1 1 0 true outcome 1
round 4 expert advices : 1 0 0 1 0 0 1 0 true outcome 1
round 5 expert advices : 0 0 0 1 1 1 1 0 true outcome 1
round 6 expert advices : 1 0 0 0 0 0 1 0 true outcome 0
round 7 expert advices : 0 0 0 0 1 0 1 0 true outcome 0
round 8 expert advices : 1 0 0 1 0 1 1 0 true outcome 1
optimal strategy ?
Example : prediction with expert advices
We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next
outcome thanks to expert advices.
round 1 expert advices : 0 0 0 0 1 0 1 0 true outcome 0
round 2 expert advices : 1 0 0 0 0 0 1 0 true outcome 0
round 3 expert advices : 0 0 0 1 1 1 1 0 true outcome 1
round 4 expert advices : 1 0 0 1 0 0 1 0 true outcome 1
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round 6 expert advices : 1 0 0 0 0 0 1 0 true outcome 0
round 7 expert advices : 0 0 0 0 1 0 1 0 true outcome 0
round 8 expert advices : 1 0 0 1 0 1 1 0 true outcome 1
optimal strategy ?
Example : prediction with expert advices
We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next
outcome thanks to expert advices.
Solution: majority vote + Keep or Kill strategies
Example : prediction with expert advices
We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next
outcome thanks to expert advices.
Solution: majority vote + Keep or Kill strategies
Number of mistakes: proportional to log N
Example : prediction with expert advices
We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next
outcome thanks to expert advices.
Solution: majority vote + Keep or Kill strategies
Number of mistakes: proportional to log N
Conclusion : Learning from mistakes
Online Segmentation
Online Segmentation
add to cart
productviews
Online Segmentation
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productviews
Online Segmentation
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productviews
Online Segmentation
add to cart
productviews
Online Segmentation
Online Segmentation
Online Segmentation
Online Segmentation
Online Segmentation to design new offers
Online Segmentation to design new offers
Online Segmentation to design new offers
Online Segmentation - Applications
industry : novelty detection for predictive maintenance
retail : online segmentation, recommendation and AB-test
cyber : embedded ML for anomaly detection
business : auto-adaptive companies
KISS WEBINAR
KEYRUS-LUMENAI
© Copyright 2018 –
Keyrus 77
Transformation
Solutions
Innovation
Boostez votre
transformation
digitale avec
des services
d’Intelligence
Artificielle
LA PLATFORME KISS
Services d’IA agiles qui apportent
valeur et vitesse grâce à l’expertise
Keyrus,
Une proposition de valeur au coeur
des défis les plus pressants de nos
clients
Positionnement
différentiateur
KEYRUS
INTELLIGENT
SPEEDUP
SERVICES
K
I
S
S
Customers
Thank you !
www.lumenai.fr - @Lumen_AI - LinkedIn - Youtube - Newsletters - Summer Campus
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CCC-CONNECTION
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CLUB
COMMERCE
CONNECTÉ
IA, prédictif, machine learning… et commerce
(une conférence accueillie par l’INRIA Bordeaux)
Nicolas Roussel, Directeur du centre de recherche Bordeaux
Enjeux et supports de l’IA
Partenaires et proposition
Etude FEVAD-KPMG
Intelligence
Artificielle
& e-commerce
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CCC-CONNECTION
#conf
#réseau
CLUB
COMMERCE
CONNECTÉ
Les 3stades de l’IA
Temps
OBÉIT
APPREND
RAISONNE
RECONNAISSANCE decaractères,cartographiedes
processus, auto-exécution,scraping
DANS L’E-COMMERCE :logistiquerobotisée01
CONSTRUCTION d’unebase desavoir,capacité
d’apprentissage,travailavec donnéesnonstructurées,
patternrecognition,lectured’écrituresmanuelles,
traitementdulangagenaturel
DANS L’E-COMMERCE :personnalisation
derecommandationsproduit,chatbots
02
APPRENTISSAGEAUTONOME,
traitementdefichiers dedonnées
trèsvolumineux,analysesprédictives,
émission d’hypothèses,
apprentissagefactuel
DANS L’E-COMMERCE :
personnalisationultrasophistiquée
03
Complexitéetautonomie
2018
22 novembre 2018
CCC-CONNECTION
#conf
#réseau
CLUB
COMMERCE
CONNECTÉ
personnalisation du parcours
client sur le site marchand
marketing prédictif et ciblé avec
automatisation du pilotage
Par exemple, les campagnes de promotion marketing ne sont déclenchées que
pour les clients caractérisés comme indécis, pour lesquels l’algorithme prédit
qu’une promotion pourrait déclencher l’acte d’achat. Les dépenses marketing
pour des clients dits « chauds » (qui auraient de toute façon acheté) ou « froids »
(qui ne passeront pas à l’acte d’achat de toute façon) sont ainsi économisées.
Les solutions autour de la personnalisation de l’expérience client
sont les plus répandues, avec plus de 70% des solutions
opérationnelles sur la recommandation produits et le
marketing personnalisé
22 novembre 2018
CCC-CONNECTION
#conf
#réseau
CLUB
COMMERCE
CONNECTÉ click & collect ship-to-store
Par exemple, Cdiscount utilise des robots dans ses entrepôts depuis
décembre 2017. Ces robots ont la particularité de se déplacer en 3D et
sont gérés par un système de contrôle doté d’algorithmes
d’intelligence artificielle.
L’application la plus courante et mature de l’intelligence
artificielle dans l’e-commerce aujourd’hui s’applique à la gestion
de la logistique.
mais aussi: dans un contexte omnicanal, comment trouver le
meilleur point d’expédition pour chaque commande ?
22 novembre 2018
CCC-CONNECTION
#conf
#réseau
CLUB
COMMERCE
CONNECTÉ
Par exemple, L’Oréal analyse les images issues des réseaux sociaux pour
détecter les types de produits et les détails (motifs, couleurs, etc.) en vogue,
afin de permettre aux e-commerçants d’affiner et / ou de compléter leurs
gammes en fonction des tendances.
La reconnaissance de formes et d’images est une
technologie qui devient de plus en plus mature avec des
applications directes dans l’e-commerce.
mais aussi:
• recherche de produits au catalogue via photo sur mobile
• essayage virtuel
22 novembre 2018
CCC-CONNECTION
#conf
#réseau
CLUB
COMMERCE
CONNECTÉ
Les marketplaces ont intégré des solutions basées sur l’IA pour
gérer leurs bases de données et leur complexité (produits,
informations…).
• conformité à la législation et aux normes
• inscription dans les bonnes catégories produits et arborescences
• enrichissement des données produits et critères de recherche
Des marketplaces comme Rakuten France et Cdiscount ont développé leurs
propres solutions, ce qui leur permet d’analyser des volumes d’informations
importants, sans équivalent avec la capacité d’analyse manuelle, et ainsi
d’offrir un plus grand choix de produits et des renouvellements de gammes
plus fréquents
22 novembre 2018
CCC-CONNECTION
#conf
#réseau
CLUB
COMMERCE
CONNECTÉ
De plus en plus d’e-commerçants utilisent un chatbot plus
ou moins évolué sur leur site ou sur les réseaux sociaux (Facebook
Messenger est le plus répandu) pour répondre aux questions
produits et pour le SAV.
Oui SNCF : « OUIbot » Bot Facebook Messenger mis en place en avril 2016
permettant de chercher le prix d’un trajet et d’effectuer des réservations.
En 2017, la Helpbox OUI.sncf a traité plus de
150 000 conversations par mois en France avec un taux de 90% de bonnes
réponses en self-service.
Les chatbots aidés par l’IA sont en
test chez environ la moitié des e-
commerçants
Moins de 10% des e-commerçants
utilisent les solutions autour des
assistants personnels
CCC-CONNECTION spécial Intelligence artificielle et commerce avec Inria, LumenAI, Brainifight et Maltem Insight

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  • 2. 22 novembre 2018 CCC-CONNECTION #conf #réseau CLUB COMMERCE CONNECTÉ IA, prédictif, machine learning… et commerce (une conférence accueillie par l’INRIA Bordeaux) Laure Aït-Ali, responsable Transfert, Innovation et Partenariats
  • 3. 3 Notre histoire Centre Inria Bordeaux : 10 ans en 2018 Inria : 50 ans en 2017
  • 6. Sciences et technologies de l'information et de la communication 6 La science chez Inria MODÉLISATION & SIMULATION OPTIMISATION & CONTRÔLE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE & ROBOTIQUE & SYSTÈMES AUTONOMES ALGORITHMES & PROGRAMMATION INTERACTION & MULTIMÉDIA SCIENCE DES DONNÉES & INGÉNIERIE DE LA CONNAISSANCE ARCHITECTURES, SYSTÈMES & RÉSEAUX SÉCURITÉ & CONFIDENTIALI TÉ
  • 7. Sciences et technologies de l'information et de la communication 7 Domaines d’application socio-économiques SANTÉ ÉNERGIE ENVIRONNEMENT CLIMAT TRANSPORT CULTURE & DIVERTISSEMENT ÉCONOMIE FINANCE ALIMENTATION & AGRICULTURE SÉCURITÉ &RÉSILIENCE
  • 8. Contacts 8 Chaque centre de recherche Inria est doté d'un service Transfert pour l'Innovation et Partenariats, véritable trait d'union entre les équipes de recherches et les entreprises. Inria s’engage dans la recherche partenariale et soutient l’effort de recherche et d’innovation des entreprises, c’est pourquoi il a été labellisé Institut Carnot. Cédric QUINOT Chargé de partenariats et de projets d'innovation Entreprenariat Tél. : +33 5 24 57 41 23 Cedric.quinot@inria.fr Sandrine PALCY Chargée de partenariats et de projets d'innovation Europe et Santé Tél. : +33 5 24 57 40 55 Sandrine.palcy@inria.fr Laure AÏT-ALI Responsable du service Transfert, Innovation & Partenariats Stratégie, grands comptes Tél. : +33 5 24 57 41 44 Laure.Ait-Ali@inria.fr Emilie Pons Chargé de partenariats et de projets d'innovation Bilatéral PME/ETI/startup Tél. : +33 5 24 57 41 92 Emilie.Pons@inria.fr
  • 9. 22 novembre 2018 CCC-CONNECTION #conf #réseau CLUB COMMERCE CONNECTÉ IA, prédictif, machine learning… et commerce (une conférence accueillie par l’INRIA Bordeaux) Pierre Rebours, Service Delivery & Head of Data Maîtrise du réseau par l’IA
  • 10. Maitrise du Réseau par l’IA – Cas Pratique Pierre Rebours 05/07/2018CCC 10
  • 11. Qu’est-ce que l’IA? IA Machine Learning Deep Learning • Reproduit à minima certains aspects de l’intelligence humaine • Réseaux Neuronaux • Apprentissage 05/07/2018CCC 11
  • 12. IA : des Processus et des Humains 05/07/2018CCC 12
  • 13. Contexte • Supervision des systèmes informatiques • Les 3V: Volume / Velocity / Variety • Problème: Difficulté d’interpréter 05/07/2018CCC 13
  • 14. Principe • Objectif: Prédire si un site sera saturée à plus de 90% de sa capacité • 1 modèle par site et par segment horaire • Données d’entrée: Données récentes et tendance historique sur de la consommation de bande passante mais aussi sur des signaux moins directs 05/07/2018CCC 14
  • 19. Conclusion • Machine Learning est une branche de l’IA • L’exécution de ces algorithmes nécessitent données, des processus, et des profils variés • Classification est un exemple de Machine Learning 05/07/2018CCC 19 Pierre Rebours prebours@maltem.com 07 85 03 91 53 Prédiction Correcte : Gain Business Prédiction Incorrecte : Perte Business
  • 20. 22 novembre 2018 CCC-CONNECTION #conf #réseau CLUB COMMERCE CONNECTÉ IA, prédictif, machine learning… et commerce (une conférence accueillie par l’INRIA Bordeaux) Pawel Visor, CMO L’apport de l’IA dans l’animation e-commerce
  • 21. 22 Novembre 2018 L’apport de l’IA dans l’animation e-commerce sans piquer le boulot des marketeurs Pawel Visor CMO - Brainify
  • 23. 22 Novembre 2018 Comment performer quand on est un petit ou moyen e-commerce ? It’s all about organization
  • 24. 22 Novembre 2018 L’IA est un moyen et non une finalité Qu’est-ce qu’une animation commerciale efficace ? 1. Elle suscite l’intérêt 2. Elle confirme un besoin 3. Elle lève les freins à l’achat 4. Elle est ciblée sur chaque visiteur
  • 26. 22 Novembre 2018 Découverte site Découverte produit Découverte offre Panier Achat Critères explicites Source du trafic, expression recherchée, type de page d'atterrissage, temps passé Critères implicites Signaux de type mouvement de la souris => pause, scroll, agitation souris Fonctionnement de l’IA Brainify
  • 27. 22 Novembre 2018 Susciter l’intérêt avec la thématique, les marques ou le contenu associé au besoin du visiteur Découverte de site
  • 28. 22 Novembre 2018 Confirmer un besoin avec les produits pertinents et la bonne réassurance Découverte produits
  • 29. 22 Novembre 2018 Lever les freins à l’achat avec des packs produits correspondant au parcours du visiteur Découverte offre
  • 30. 22 Novembre 2018 Garder le contact avec un message qui correspond à la phase d’engagement Nous avons forcément le bouquet dont vous avez besoin. Niveau bas d’engagement
  • 31. 22 Novembre 2018 Garder le contact avec une ambiance rappelant les derniers produits visités Nos roses rouges sont d’une fraîcheur exceptionnelle et nos offres aussi. Intérêt détecté
  • 32. 22 Novembre 2018 Garder le contact avec une ambiance rappelant les derniers produits visités Le bouquet 12 roses rouges, livré chez vous en 48h et avec 5% de remise. Intention d’achat
  • 33. 22 Novembre 2018 Lever une incertitude
  • 34. 22 Novembre 2018 L’IA libère la créativité des équipes ! Hausse du taux de conversion : 19,6% Hausse du Chiffre d’affaires : 20,4% Chez Sports Aventure : Notre conviction : Hausse du tx de conversion > 20% Période neutre sur évènements particuliers Chez France Fleurs : Les bénéfices de l’IA
  • 36. 22 Novembre 2018 ●Nos efforts se sont portés sur : ○ la détection du comportement ○ La mise en œuvre d’algorithme de recommandations Produit ●Pour apporter toujours plus de puissance à nos e-commerçants : ○ Machine learning pour pousser la stratégie de communication gagnante ○ Travail sur l’adhérence à la saisonnalité ○ Meta-moteur pour activer l’algorithme de recommandation produit le plus pertinent Perspectives de développement
  • 37. Pawel Visor - CMO pawel.visor@brainify.it Merci pour votre attention ! Without data you’re just another person with an opinion Présentation du 22 novembre 2018
  • 38. 22 novembre 2018 CCC-CONNECTION #conf #réseau CLUB COMMERCE CONNECTÉ IA, prédictif, machine learning… et commerce (une conférence accueillie par l’INRIA Bordeaux) Sébastien Loustau, CEO Real time machine learning
  • 40. 1111
  • 41. 11 4
  • 50. Real Time Machine Learning : what is it ?
  • 51. Real Time Machine Learning : what is it ? Statistical learning ● We observe a batch of inputs (behaviours, ECG, sensors, exchanges, posts) and sometimes associated outputs (churn or sale, stress level, gas leak, type of attack, anomaly). ● We build a model. ● New input arrives. We predict the output thanks to the model.
  • 52. Real Time Machine Learning : what is it ? Statistical learning ● We observe a batch of inputs (behaviours, ECG, sensors, exchanges, posts) and sometimes associated outputs (churn or sale, stress level, gas leak, type of attack, anomaly). ● We build a model. ● New input arrives. We predict the output thanks to the model. Online Learning Data arrives sequentially. We build a model/algorithm to react to each new observation.
  • 53. Real Time Machine Learning : what is it ? Statistical learning ● We observe a batch of inputs (behaviours, ECG, sensors, exchanges, posts) and sometimes associated outputs (churn or sale, stress level, gas leak, type of attack, anomaly). ● We build a model. ● New input arrives. We predict the output thanks to the model. Online Learning Data arrives sequentially. We build a model/algorithm to react to each new observation. No assumption over the data mechanism.
  • 54. Example : prediction with expert advices
  • 55. Example : prediction with expert advices We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next outcome thanks to expert advices.
  • 56. Example : prediction with expert advices We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next outcome thanks to expert advices. round 1 expert advices : 0 0 0 0 1 0 1 0 true outcome 0
  • 57. Example : prediction with expert advices We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next outcome thanks to expert advices. round 1 expert advices : 0 0 0 0 1 0 1 0 true outcome 0 round 2 expert advices : 1 0 0 0 0 0 1 0 true outcome 0
  • 58. Example : prediction with expert advices We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next outcome thanks to expert advices. round 1 expert advices : 0 0 0 0 1 0 1 0 true outcome 0 round 2 expert advices : 1 0 0 0 0 0 1 0 true outcome 0 round 3 expert advices : 0 0 0 1 1 1 1 0 true outcome 1 round 4 expert advices : 1 0 0 1 0 0 1 0 true outcome 1 round 5 expert advices : 0 0 0 1 1 1 1 0 true outcome 1 round 6 expert advices : 1 0 0 0 0 0 1 0 true outcome 0 round 7 expert advices : 0 0 0 0 1 0 1 0 true outcome 0 round 8 expert advices : 1 0 0 1 0 1 1 0 true outcome 1 optimal strategy ?
  • 59. Example : prediction with expert advices We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next outcome thanks to expert advices. round 1 expert advices : 0 0 0 0 1 0 1 0 true outcome 0 round 2 expert advices : 1 0 0 0 0 0 1 0 true outcome 0 round 3 expert advices : 0 0 0 1 1 1 1 0 true outcome 1 round 4 expert advices : 1 0 0 1 0 0 1 0 true outcome 1 round 5 expert advices : 0 0 0 1 1 1 1 0 true outcome 1 round 6 expert advices : 1 0 0 0 0 0 1 0 true outcome 0 round 7 expert advices : 0 0 0 0 1 0 1 0 true outcome 0 round 8 expert advices : 1 0 0 1 0 1 1 0 true outcome 1 optimal strategy ?
  • 60. Example : prediction with expert advices We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next outcome thanks to expert advices. Solution: majority vote + Keep or Kill strategies
  • 61. Example : prediction with expert advices We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next outcome thanks to expert advices. Solution: majority vote + Keep or Kill strategies Number of mistakes: proportional to log N
  • 62. Example : prediction with expert advices We consider a sequence of 0-1 observations. At each round, we want to predict the next outcome thanks to expert advices. Solution: majority vote + Keep or Kill strategies Number of mistakes: proportional to log N Conclusion : Learning from mistakes
  • 64. Online Segmentation add to cart productviews
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  • 75. Online Segmentation - Applications industry : novelty detection for predictive maintenance retail : online segmentation, recommendation and AB-test cyber : embedded ML for anomaly detection business : auto-adaptive companies
  • 77. © Copyright 2018 – Keyrus 77 Transformation Solutions Innovation Boostez votre transformation digitale avec des services d’Intelligence Artificielle LA PLATFORME KISS Services d’IA agiles qui apportent valeur et vitesse grâce à l’expertise Keyrus, Une proposition de valeur au coeur des défis les plus pressants de nos clients Positionnement différentiateur KEYRUS INTELLIGENT SPEEDUP SERVICES K I S S
  • 79. Thank you ! www.lumenai.fr - @Lumen_AI - LinkedIn - Youtube - Newsletters - Summer Campus
  • 80. 22 novembre 2018 CCC-CONNECTION #conf #réseau CLUB COMMERCE CONNECTÉ IA, prédictif, machine learning… et commerce (une conférence accueillie par l’INRIA Bordeaux) Nicolas Roussel, Directeur du centre de recherche Bordeaux Enjeux et supports de l’IA
  • 81. Partenaires et proposition Etude FEVAD-KPMG Intelligence Artificielle & e-commerce
  • 82. 22 novembre 2018 CCC-CONNECTION #conf #réseau CLUB COMMERCE CONNECTÉ Les 3stades de l’IA Temps OBÉIT APPREND RAISONNE RECONNAISSANCE decaractères,cartographiedes processus, auto-exécution,scraping DANS L’E-COMMERCE :logistiquerobotisée01 CONSTRUCTION d’unebase desavoir,capacité d’apprentissage,travailavec donnéesnonstructurées, patternrecognition,lectured’écrituresmanuelles, traitementdulangagenaturel DANS L’E-COMMERCE :personnalisation derecommandationsproduit,chatbots 02 APPRENTISSAGEAUTONOME, traitementdefichiers dedonnées trèsvolumineux,analysesprédictives, émission d’hypothèses, apprentissagefactuel DANS L’E-COMMERCE : personnalisationultrasophistiquée 03 Complexitéetautonomie 2018
  • 83. 22 novembre 2018 CCC-CONNECTION #conf #réseau CLUB COMMERCE CONNECTÉ personnalisation du parcours client sur le site marchand marketing prédictif et ciblé avec automatisation du pilotage Par exemple, les campagnes de promotion marketing ne sont déclenchées que pour les clients caractérisés comme indécis, pour lesquels l’algorithme prédit qu’une promotion pourrait déclencher l’acte d’achat. Les dépenses marketing pour des clients dits « chauds » (qui auraient de toute façon acheté) ou « froids » (qui ne passeront pas à l’acte d’achat de toute façon) sont ainsi économisées. Les solutions autour de la personnalisation de l’expérience client sont les plus répandues, avec plus de 70% des solutions opérationnelles sur la recommandation produits et le marketing personnalisé
  • 84. 22 novembre 2018 CCC-CONNECTION #conf #réseau CLUB COMMERCE CONNECTÉ click & collect ship-to-store Par exemple, Cdiscount utilise des robots dans ses entrepôts depuis décembre 2017. Ces robots ont la particularité de se déplacer en 3D et sont gérés par un système de contrôle doté d’algorithmes d’intelligence artificielle. L’application la plus courante et mature de l’intelligence artificielle dans l’e-commerce aujourd’hui s’applique à la gestion de la logistique. mais aussi: dans un contexte omnicanal, comment trouver le meilleur point d’expédition pour chaque commande ?
  • 85. 22 novembre 2018 CCC-CONNECTION #conf #réseau CLUB COMMERCE CONNECTÉ Par exemple, L’Oréal analyse les images issues des réseaux sociaux pour détecter les types de produits et les détails (motifs, couleurs, etc.) en vogue, afin de permettre aux e-commerçants d’affiner et / ou de compléter leurs gammes en fonction des tendances. La reconnaissance de formes et d’images est une technologie qui devient de plus en plus mature avec des applications directes dans l’e-commerce. mais aussi: • recherche de produits au catalogue via photo sur mobile • essayage virtuel
  • 86. 22 novembre 2018 CCC-CONNECTION #conf #réseau CLUB COMMERCE CONNECTÉ Les marketplaces ont intégré des solutions basées sur l’IA pour gérer leurs bases de données et leur complexité (produits, informations…). • conformité à la législation et aux normes • inscription dans les bonnes catégories produits et arborescences • enrichissement des données produits et critères de recherche Des marketplaces comme Rakuten France et Cdiscount ont développé leurs propres solutions, ce qui leur permet d’analyser des volumes d’informations importants, sans équivalent avec la capacité d’analyse manuelle, et ainsi d’offrir un plus grand choix de produits et des renouvellements de gammes plus fréquents
  • 87. 22 novembre 2018 CCC-CONNECTION #conf #réseau CLUB COMMERCE CONNECTÉ De plus en plus d’e-commerçants utilisent un chatbot plus ou moins évolué sur leur site ou sur les réseaux sociaux (Facebook Messenger est le plus répandu) pour répondre aux questions produits et pour le SAV. Oui SNCF : « OUIbot » Bot Facebook Messenger mis en place en avril 2016 permettant de chercher le prix d’un trajet et d’effectuer des réservations. En 2017, la Helpbox OUI.sncf a traité plus de 150 000 conversations par mois en France avec un taux de 90% de bonnes réponses en self-service. Les chatbots aidés par l’IA sont en test chez environ la moitié des e- commerçants Moins de 10% des e-commerçants utilisent les solutions autour des assistants personnels