Zohar Gilad est le PDG et co-fondateur de Fast Simon, une plateforme d'optimisation alimentée par l'IA de premier plan pour le commerce électronique. Avec un parcours qui relie la technologie et la vente au détail, Zohar a joué un rôle déterminant dans l'évolution de la recherche, du merchandising et de la personnalisation pour les commerçants en ligne. Sous sa direction, Fast Simon est devenu un pionnier dans l'application de l'IA de pointe pour améliorer le parcours d'achat numérique, offrant tout, du commerce conversationnel à la personnalisation en temps réel des acheteurs.

Dans cette interview CityBiz, Zohar partage son point de vue sur le rôle transformateur de l'intelligence artificielle dans le commerce électronique, à quoi ressemble la prochaine vague d'innovation et comment Fast Simon prépare les détaillants pour un avenir de plus en plus personnalisé.

Quelles sont les prochaines grandes tendances en matière d'IA auxquelles les détaillants en ligne devraient prêter attention ?

Nous entrons dans une nouvelle phase où l'IA ne se contente pas d'assister ; elle commence à agir. Les plus grandes tendances que je vois sont centrées sur l'IA agentique, qui permet aux systèmes de raisonner, de planifier et d'agir de manière autonome. Cela signifie que l'IA ne fera pas seulement des recommandations, mais exécutera également des tâches complexes, comme ajuster les stratégies de merchandising ou créer des bundles en temps réel pour les acheteurs en fonction du comportement et de l'intention.

Nous voyons également une forte poussée vers la personnalisation en temps réel et basée sur la session, où les modèles d'IA apprennent et s'adaptent à l'intention actuelle et au comportement passé d'un utilisateur. L'interaction multimodale - combinant voix, image et texte - devient plus populaire. Ensemble, ces avancées rendront les achats en ligne beaucoup plus intuitifs et réactifs.

Comment Fast Simon reste-t-il au top des tendances émergentes ?

Nous misons là où nous pensons que la technologie se dirige. Certains de ces paris sont des jeux pluriannuels - par exemple, nous investissons massivement dans des modèles GenAI hybrides qui combinent la recherche par mots-clés et vectorielle et les embeddings en temps réel qui s'adaptent au comportement de l'acheteur pendant une session. Faire ces paris tôt nous a permis d'offrir une meilleure pertinence, de réduire les cas de "aucun résultat" et d'augmenter les taux de conversion de plus de 30% dans les tests A/B.

Au-delà de cela, nous développons des capacités agentiques qui permettent à l'IA d'opérer dans des garde-fous définis - prenant des décisions de merchandising, identifiant les produits sous-performants et rédigeant de nouvelles collections basées sur les tendances. Nous testons déjà ces fonctionnalités avec des partenaires.

L'IA agentique gagne du terrain - comment pensez-vous qu'elle influencera le comportement des acheteurs ?

Il y a beaucoup d'intérêt pour l'IA agentique orientée consommateur - surtout dans les médias - mais nous ne voyons pas encore d'adoption réelle dans le commerce de détail. L'idée d'agents autonomes qui magasinent en votre nom ou conçoivent des dispositions de magasin sans surveillance est intrigante, mais c'est encore plus conceptuel que pratique aujourd'hui.

Cela dit, nous commençons à voir l'IA agentique s'imposer dans le backend des expériences de commerce électronique. Par exemple, un assistant IA qui aide un marchand à trier les collections en fonction du stock ou de la popularité ou signale les campagnes sous-performantes est un cas d'utilisation contrôlé et limité qui apporte de la valeur. Il est important de séparer le battage médiatique de ce qui est réellement déployable. Nous nous concentrons sur la construction de ce qui fonctionne pour les marchands maintenant tout en gardant un œil sur ce qui vient.

De quelles manières l'IA fait-elle progresser la recherche et la découverte à travers différents canaux de vente et points de contact avec les acheteurs ?

L'IA rend la recherche beaucoup plus intuitive. Avec le support multimodal, les acheteurs peuvent maintenant utiliser la voix, les images ou des phrases flexibles pour trouver ce qu'ils veulent - même s'ils ne connaissent pas le nom exact d'un produit. Notre architecture de recherche hybride nous permet de mieux comprendre l'intention et de fournir des résultats plus pertinents sur mobile, ordinateur de bureau et même les interfaces de chat.

Cela aide également les marchands à unifier l'expérience à travers les canaux. Un acheteur pourrait commencer sur les réseaux sociaux, continuer sur mobile et convertir sur ordinateur de bureau. L'IA aide à maintenir le contexte cohérent tout au long.

Comment l'IA permet-elle aux marques de commerce électronique de passer de stratégies réactives à proactives dans l'engagement client ?

C'est l'un des changements les plus excitants. Avec les embeddings de session d'achat en temps réel, nous pouvons comprendre l'intention et le comportement au fur et à mesure qu'ils se déroulent. Cela permet aux marques d'ajuster dynamiquement les recommandations, le positionnement des produits et les messages sans attendre les analyses post-session.

Au lieu de réagir aux métriques passées, les marques peuvent maintenant engager les acheteurs alors qu'ils sont encore dans l'entonnoir en fonction de ce sur quoi ils cliquent, survolent ou recherchent en ce moment. Ce passage des insights rétrospectifs à l'action dans l'instant est là où l'IA offre un vrai retour sur investissement.

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