L'IA dans le commerce

Google Distributed Cloud (GDC) vous permet de vous connecter à vos magasins. Grâce à cette infrastructure d'IA en périphérie, vous pouvez traiter en temps réel les interactions avec les clients et les données d'inventaire en magasin, ce qui garantit une latence nulle, même si la connexion Internet du magasin est instable. Ces données relatives aux produits vendus en magasin sont ensuite "fédérées" dans un entrepôt BigQuery central qui alimente le moteur d'e-commerce.

Pour ce faire, vous pouvez ingérer les flux vidéo bruts des caméras de vidéosurveillance du magasin directement dans un entrepôt Vision. Contrairement aux anciens systèmes qui nécessitaient un taggage manuel, cette fonctionnalité utilise la recherche en langage naturel dans les vidéos. Il suffit à un responsable de demander au système de l'alerter lorsqu'un rayon de boissons est vide à plus de 20 %. L'IA audite ensuite en continu l'état des rayons par rapport à vos enregistrements d'inventaire numériques. Lorsqu'elle détecte une anomalie, l'IA peut automatiquement alerter un employé en magasin sur son appareil portable en lui envoyant une photo du rayon vide et des indications pour trouver le stock de remplacement.

L'une des façons d'y parvenir est d'améliorer la recherche traditionnelle basée sur les mots clés avec la recherche sémantique, que vous pouvez implémenter à l'aide de Vertex AI Search. Rendez les expériences de découverte sur vos sites ou applications plus pertinentes et axées sur le ROI grâce à des résultats de recherche, des recommandations et des insights personnalisés basés sur votre catalogue de produits. Le traitement du langage naturel, les signaux Web uniques de Google, les Knowledge Graphs et nos LLM adaptés au commerce permettent à votre barre de recherche de comprendre les requêtes basées sur l'intention, comme "Que dois-je porter pour un mariage en extérieur sous la pluie en octobre ?".

De plus, en activant la recherche ou le filtrage conversationnel, l'IA peut poser des questions à l'utilisateur de manière dynamique en fonction de sa requête initiale afin de réduire le nombre d'éléments. Par exemple, l'IA peut vous demander si vous recherchez des vêtements décontractés ou des tenues de soirée, ou une taille spécifique. Cela peut réduire considérablement le temps nécessaire pour trouver un produit spécifique ou de niche.

Avec Gemini Enterprise, vous pouvez créer un agent d'assistance en magasin accessible sur les appareils mobiles. Cet agent s'appuie sur les procédures opérationnelles standards (PON) internes de votre entreprise et sur les données opérationnelles en temps réel. Les collaborateurs peuvent utiliser la fonctionnalité de reconnaissance vocale pour poser des questions complexes comme "Comment traiter un retour pour un article endommagé sans reçu ?" ou "Résume les notes du responsable de ce matin pour le rayon chaussures".

Gérez l'ensemble du parcours, de la découverte au paiement et au-delà, avec un agent Shopping. S'appuyant sur la famille de modèles Gemini, l'agent agit comme un assistant numérique, ancré dans l'intégralité de votre catalogue de produits et dans les données de fidélité de vos clients. Plus qu'un simple chatbot, il se comporte comme un expert capable de comprendre les besoins personnalisés des acheteurs. Grâce à un raisonnement complexe et à des entrées multimodales, il peut, avec l'accord de l'utilisateur, effectuer des actions destinées à simplifier le processus d'achat.

Pour un catalogue à fort volume, vous pouvez configurer un pipeline automatisé à l'aide de Gemini 3 Flash. Vous fournissez au modèle des entrées brutes : des caractéristiques techniques, des images haute résolution et les consignes concernant le ton de votre marque. Pour garantir la qualité à grande échelle, implémentez un workflow d'examen multi-agent. Un agent Gemini rédige la description, un deuxième l'examine à des fins de SEO et un troisième s'assure qu'elle correspond à la fiche technique. Cela permet à un marchand de générer des milliers de descriptions en quelques heures au lieu de plusieurs mois.

Pour ce faire, vous pouvez intégrer l'API Cloud Vision à la barre de recherche de votre application mobile ou de votre site Web. Lorsqu'un client importe une photo de référence, l'IA effectue une localisation d'objets afin d'identifier les différents articles. Le système mappe ensuite ces articles à votre catalogue à l'aide d'embeddings vectoriels. L'IA doit non seulement être capable de trouver l'article, mais aussi de suggérer la bonne taille en fonction de l'historique des achats du client ou d'une analyse 3D.

L'implémentation consiste à acheminer tous les commentaires non structurés des clients vers BigQuery. Vous utilisez ensuite la fonctionnalité Deep Research de Gemini Enterprise pour regrouper des millions d'interactions par thème. L'IA identifie les tendances émergentes avant qu'elles n'apparaissent dans les données de vente. Par exemple, elle peut constater une augmentation de 15 % des demandes de renseignements sur les emballages biodégradables dans les chats d'assistance.

Pour gérer un catalogue impliquant plusieurs fournisseurs, vous pouvez utiliser Vertex AI pour effectuer une mise en correspondance partielle et une résolution d'entités. L'IA utilise la compréhension multimodale pour "voir" que les images et les caractéristiques sont identiques, même lorsque le texte diffère.

L'approche pratique consiste à créer un "enregistrement de référence" pour chaque SKU, dans lequel l'IA analyse tous les flux de données entrants, identifie les doublons et sélectionne l'image de la plus haute qualité et la description la plus précise pour représenter le produit. Cela permet de s'assurer que votre vitrine reste claire et que les niveaux d'inventaire sont agrégés avec précision pour l'ensemble des fournisseurs.

Les marchands qui vendent des produits d'extérieur ou de bricolage (comme des panneaux solaires, des toitures ou des abris de jardin) peuvent intégrer les images aériennes haute résolution de Google Earth Engine. Lorsqu'un client saisit son adresse, l'IA utilise la vision par ordinateur pour mesurer la surface du toit, son inclinaison et l'ombrage des arbres à proximité.

Un agent Vertex AI peut ensuite prendre ces mesures et les croiser avec vos tarifs de main-d'œuvre et vos coûts de matériaux actuels. En quelques secondes, il génère un devis précis avec une visualisation 3D. Les équipes commerciales n'ont plus besoin de se rendre sur place et peuvent se concentrer sur les prospects à forte intention qui ont déjà reçu et approuvé un "devis IA" préliminaire.