A ne pas manquer / Vinitiques #12 : Le machine learning appliqué au monde du vin

Vinitiques #12 : Le machine learning appliqué au monde du vin

A Vinitiques #12, le 22 novembre 2017, Guillaume Forcade et Adrien Todeschini, de Scorelab, nous ont présenté Wine Rec, une solution d’Intelligence Artificielle pour les e-commerçants.

 

Fournir des solutions de recommandation adaptées au e-commerce et au monde du vin

Le vin est un produit très spécifique où les approches classiques de recommandation se révèlent inadaptées, mais aujourd’hui les acteurs historiques de la vente en ligne sont bousculés par des approches originales en matière de recommandation. Vivino est le plus célèbre d’entre eux, ce réseau social créé en 2011 et passé au e-commerce en 2016 a acquis 23 millions d’utilisateurs et référence 15 millions de vins. Son CA en ligne était de 40 millions d’euros dés 2016. Une croissance hors norme qui prouve l’efficacité de l’approche. Cependant ces plates formes de recommandations ne proposent pas de solutions aux e-commerçants.

 

L’approche Wine Rec

Notre approche consiste à combiner les données explicites fournies par l’internaute visiteur (évaluation des produits), les données implicites (navigation, panier d’achat) avec l’ensemble des données sur les produit afin de proposer un modèle prédictif : la connaissance fine des prises de décisions passées de l’internaute doit nous permettre de prédire avec une bonne probabilité une réponse positive à un produit proposéé, grâce au Machine learning.

 

 

 

Le Machine learning : « laisser la machine apprendre par elle même »

Il ne s’agit évidemment pas d’un phénomène magique, mais d’un processus itératif dont le but est de prédire une réaction de l’internaute.

Dans ce but la machine s’appuie sur un modèle mathématique paramétré par un ensemble de coefficients.
1 La machine commence par s’entrainer en analysant l’ensemble des caractéristiques des exemples passés en analysant les rapports entre les coefficients affectés et la pertinence du modèle. Elle cherche à optimiser ses coefficients.
2 Une fois obtenu un modèle performant elle pourra passer à la prédiction et classer les vins par score décroissant pour un internaute client donné.
3 Dès lors elle va pouvoir analyser les retours d’information en temps réel et améliorer en permanence ses coefficients et son modèle.

 

L’exemple de GrandsVins-Prives.com.

La méthode est appliquée depuis quelques mois à ce site de vente de vin en ligne sous la forme d’un e-mailing hebdomadaire proposant 4 vins personnalisés à chaque client. Les résultats sont encourageants et c’est déjà 15 % du Chiffre d’affaires qui est réalisé par ce système Wine Rec.

 

 

Scorelab
Scorelab fournit des solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (Machine learning) afin de résoudre les défis auxquels les entreprises sont confrontées. Elle accompagne celles-ci depuis la phase de R&D jusqu’au déploiement des solutions. Ses data scientists et ingénieurs transforment les données propriétaires en expertise opérationnelle et en précieux atouts commerciaux, dans le vin et dans d’autres secteurs. Scorelab est aussi à l’origine de Globalwinescore.com, système mondial de notation et classement dans le vin par l’agrégation intelligente de notes d’experts.
scorelab.io/

 

 

 

Vinitiques
Les Vinitiques sont nées d’une volonté commune du Pôle Digital Aquitaine, du Cluster Inno’vin et des technopoles Bordeaux Montesquieu et Bordeaux Unitec, d’inventer un lieu convivial et propice aux rencontres et aux échanges d’informations entre les filières du vitivinicole et des technologies numériques, électroniques et informatiques. Lancé en 2012, l’événement Les Vinitiques est un rendez-vous bi-annuel à destination des professionnels.
www.vinitiques.com

 

 

 

Une réponse à “Vinitiques #12 : Le machine learning appliqué au monde du vin”

  1. Netvin dit :

    Avec les progrès techniques, le domaine du vin n’est pas en reste. Le machine learning permet d’améliorer les propositions clients pour être encore plus en adéquation avec les besoin.
    Cela laisse présager des bonnes choses.

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