Nous avons déployé pour Be-Cause.shop un système de recommandation innovant combinant RAG et LLM, permettant d'offrir des suggestions personnalisées. Cette solution cloud optimisée a permis d'améliorer significativement l'expérience utilisateur tout en maintenant des coûts opérationnels maîtrisés.
À PROPOS DU CLIENT
Be-Cause.shop s'impose comme un acteur pionnier de la mode éthique et responsable. La plateforme rassemble une communauté engagée de marques durables et de consommateurs conscients, créant un écosystème unique dans le secteur de la mode en ligne.
DÉFI
Be-Cause.shop fait face à trois défis majeurs dans sa mission d'offrir une expérience d'achat personnalisée :
Connexion aux bases de données
L'intégration et la synchronisation avec de multiples sources de données produits nécessitent une architecture robuste capable de gérer différents formats et structures de données tout en maintenant leur cohérence.
Matching IA pertinent
Le développement d'algorithmes de matching d'IA capables d'analyser efficacement les demandes utilisateurs et de proposer des recommandations vraiment pertinentes constitue un défi technique majeur. L'IA doit comprendre les préférences réelles des utilisateurs et s'adapter à l'évolution de leurs besoins.
Rapidité de traitement
La performance est cruciale : les utilisateurs doivent obtenir instantanément des résultats correspondant à leurs attentes. Cela implique une optimisation poussée des temps de réponse, depuis l'analyse des préférences jusqu'à l'affichage des produits recommandés.
SOLUTION
Notre approche s'articule autour de trois composants principaux :
Système de Recommandation RAG
Calcul de vecteurs/embeddings pour chaque produit
Utilisation de MongoAtlas pour le stockage des embeddings
Indexation intelligente des produits pour un temps de réponse ultra-rapide
Recherche sémantique avancée
Validation LLM
Intégration de GPT-4o Mini pour l'optimisation des coûts
Vérification de la cohérence des recommandations et ajustement
Génération d'explications personnalisées
Infrastructure Cloud
Déploiement sur cloud pour une scalabilité optimale
Optimisation des coûts d'exploitation
Monitoring en temps réel des performances
MÉTHODOLOGIE
Le projet a été réalisé avec une équipe resserrée composée de :
1 expert IA
1 développeur full-stack
1 product owner
Le développement s'est effectué en itérations de deux semaines, avec des phases de tests systématiques et un déploiement progressif en staging puis en production.
EXEMPLE CONCRET
Demande utilisateur :
"Je cherche une tenue décontractée pour aller au bureau, qui soit à la fois élégante et éco-responsable. Je préfère les tons neutres et j'ai un budget d'environ 200€."
Analyse par l'IA :
RAG identifie les critères clés :
Usage : tenue de bureau décontractée
Style : élégant mais casual
Valeurs : éco-responsable
Préférence couleur : tons neutres
Budget : 200€
LLM valide la cohérence et génère une réponse personnalisée :
"Voici une sélection qui correspond à votre style business casual éco-responsable :
Ensemble proposé :
Chemise fluide en Tencel™ beige de la marque EcoWear - 75€ Fabriquée en France à partir de fibres biodégradables
Pantalon droit en coton bio taupe de GreenStyle - 89€ Production certifiée commerce équitable
Accessoire : Ceinture en liège naturel de Cork Fashion - 35€ Alternative végane au cuir
Total : 199€
Ces pièces sont facilement associables entre elles et avec votre garde-robe existante. Le Tencel™ offre un excellent confort pour le bureau tout en étant respectueux de l'environnement. Souhaitez-vous voir d'autres combinaisons dans ces tons ?"
RÉSULTATS
Notre système de recommandation combinant RAG et LLM repousse les limites de la personnalisation e-commerce. En associant la puissance de la recherche sémantique à l'intelligence des modèles de langage, nous offrons aux utilisateurs une expérience d'achat réellement personnalisée :
Performance technique
Temps de réponse rapide grâce à l'optimisation cloud
Système scalable selon le volume de requêtes
Coûts opérationnels maîtrisés grâce à l'utilisation de GPT-4 Mini
Expérience utilisateur
Recommandations plus pertinentes basées sur les demandes spécifiques
Suggestions adaptées aux demandes des utilisateurs
Réponses personnalisées avec explications claires
Impact business
Meilleure visibilité des produits
Mise en avant efficace des engagements des marques
Facilitation de la découverte des produits correspondant aux critères des utilisateurs
PERSPECTIVES
Les perspectives suite au succès de cette première phase ouvrent la voie à plusieurs développements prometteurs : intégration d'analyses prédictives des tendances, prise en compte des achats similaires, amélioration continue du modèle de recommandation et personnalisation approfondie des explications.