Moteur de recommandation IA personnalisé
Développement d'un système de recommandation produits exploitant le comportement utilisateur pour personnaliser l'expérience client en temps réel.
+35%
Taux de conversion
Sur les pages avec recommandations
+22%
Panier moyen
Grâce au cross-selling intelligent
< 50ms
Temps de réponse
Pour une UX fluide
Le Challenge
Personnalisation à grande échelle
Un site e-commerce constate un taux de conversion stagnant et souhaite personnaliser l'expérience utilisateur pour améliorer ses performances commerciales.
Problématiques identifiées
- 1Recommandations statiques basées sur des règles manuelles
- 2Impossibilité de personnaliser à l'échelle de millions d'utilisateurs
- 3Temps de réponse trop lent pour une expérience temps réel
- 4Panier moyen stagnant malgré un trafic croissant
- 5Aucune exploitation des données de navigation
La Solution
Système de recommandation hybride ML
Architecture ML combinant collaborative filtering et content-based pour des recommandations personnalisées en temps réel.
Notre approche
- Analyse exploratoire des données utilisateurs et produits
- Feature engineering à partir du comportement de navigation
- Développement de modèles de collaborative filtering
- Intégration de similarité produits (content-based)
- Mise en place d'une architecture temps réel < 50ms
- A/B testing pour validation et optimisation continue
Mise en œuvre
Data Preparation
Collecte, nettoyage et feature engineering des données.
Livrables
- Feature store
- Pipelines de données
- Analyse exploratoire
Model Development
Développement et entraînement des modèles de recommandation.
Livrables
- Modèle hybride
- Métriques offline
- Baseline models
Production & API
Déploiement en production avec API temps réel.
Livrables
- API REST
- Infrastructure MLOps
- Monitoring
A/B Testing & Optimisation
Tests en conditions réelles et optimisation.
Livrables
- Résultats A/B
- Modèle optimisé
- Documentation
Technologies utilisées
Python
Langage
TensorFlow
ML Framework
AWS SageMaker
MLOps
Redis
Cache
FastAPI
API
Ce que nous avons appris
Un modèle simple bien déployé surpasse un modèle complexe mal intégré
Le feature engineering représente 80% de la valeur ajoutée
L'A/B testing est indispensable pour valider l'impact business réel
Le monitoring des dérives de données est critique en production
Autres études de cas
Plateforme Data unifiée pour chaîne de magasins
Conception et mise en place d'une architecture Data Lakehouse pour centraliser les données de ventes, stocks et comportement client à travers un réseau de magasins.
Migration Cloud & Modernisation applicative
Migration d'une infrastructure on-premise vieillissante vers AWS avec modernisation progressive des applications critiques en architecture microservices.
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