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Paris Fashion
Shops

Moteur de recommandation
Paris Fashion Shops par Agence Web Kernix

Client

Paris Fashion Shops

Expertises

Data science
Recommandation
Développement

Technos

Python
Fast API

Année

2021
Dans le cadre du Pack IA, système d'aide à la mise en place d'Intelligence Artificielle au service des PME-ETI franciliennes, Kernix a développé 2 moteurs de recommandation exploitables et efficaces.

Contexte

Paris Fashion Shops est une plateforme Marketplace BtoB qui met en relation grossistes et détaillants du monde entier. Mise en valeur, commercialisation, transaction et distribution, la plateforme permet de gérer de A à Z les approvisionnements en articles de mode femme, homme, enfant, chaussures, maroquinerie, bijouterie…
Ainsi, grâce à cet outil, Paris Fashion Shops met la réactivité et la rapidité, qui étaient jadis l’apanage des grands groupes internationaux, à la portée de tous les acteurs de la mode.
Aujourd’hui, Paris Fashion Shops compte quelque 120 000 boutiques qui peuvent consulter et acheter des millions d’articles auprès de plus de 850 grossistes, et ce sont près de 25 000 colis qu’elle fait transiter sur tout le territoire français et à l’international.

La problématique posée par Paris Fashion Shops
La plateforme a su attirer un grand nombre d’acteurs qui génère des milliers de connexions quotidiennes. La société Paris Fashion Shops aimerait maintenant que ce flux se concrétise par un nombre d’achats plus important encore. C’est donc pour augmenter son taux de conversion qu’elle s’est tournée vers Kernix, avec l’idée de mettre en place un moteur de recommandation.

La collaboration avec Kernix fut une très bonne expérience. J'ai apprécié leur souci de bien faire les choses et leur volonté de trouver la solution qui correspondait le mieux à nos besoins. Ils ont fait preuve de pédagogie et de clarté lors des réunions hebdomadaires, cela nous a permis de bien suivre et comprendre l'évolution du projet. Enfin, leur réactivité et leur soutien technique nous ont permis de mettre rapidement en production le moteur de recommandation.
Arnaud Marguerat, Chief Technical Officer, Paris Fashion Shops
Paris Fashion Shops par Agence Web Kernix

Réalisation

En nous appuyant sur une base de données riches et structurées collectée par Paris Fashion Shops depuis 5 ou 6 ans, nous avons implémenté deux moteurs de recommandation qui interviennent à deux moments différents du parcours “acheteur”.

  • Une première recommandation intervient lorsqu’on clique sur un produit particulier dans une couleur particulière. On renvoie alors des produits similaires, susceptibles d’intéresser l’acheteur. Cette recommandation s’appuie sur un traitement intelligent de la multimodalité et un algorithme des plus proches voisins.
  • Une seconde recommandation intervient au moment de valider le panier. Elle recommande alors d’autres produits achetés par ceux qui ont également acheté le contenu de ce panier. Cette recommandation se construit en constituant une matrice “acheteur produit” pour appliquer un algorithme de filtrage collaboratif.

Microservice

Nous avons réalisé un microservice puis mis en production ces deux types de recommandations :

  • Le microservice expose une interface permettant de réentraîner les modèles sur les nouvelles données à tout moment ;
  • Pour exploiter toutes les ressources matérielles du serveur, plusieurs processus servent la recommandation ;
  • Une documentation interactive a permis aux développeurs de Paris Fashion Shops d’intégrer très rapidement le moteur de recommandation au site marchand 
  • La solution, packagée, est simple à déployer ;
  • La modularité du code et sa documentation permettent d’apporter rapidement de nouvelles évolutions.

Résultats

En à peine trois mois et dans le cadre du dispositif Pack IA,

  • nous avons implémenté plusieurs versions des deux moteurs, dont Paris Fashion Shops a pu tester l’efficacité sur de nombreux exemples,
  • nous avons livré un code optimisé et documenté, ainsi que les APIs qui permettent à Paris Fashion Shops de les intégrer rapidement à leur plateforme,
  • les versions stabilisées ont été mises en production et sont actuellement en fonction sur le site de Paris Fashion Shops,
  • Au bout de deux semaines, environ 1500 euros de CA par jour et plus de 1000 clics quotidiens sur les produits recommandés.
Prochaine réalisation

Dalkia

Modèle d'optimisation

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