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Systèmes d'information et gestion des opérations

Intervenant : Santiago Gallino. Titulaire de la chaire « Charles W. Evans Distinguished Faculty Scholar » et professeur associé (département Opérations, Information et Décisions).

Salle : Ramanantsoa – Campus HEC Paris

Résumé :


Les places de marché en ligne mettent en relation clients et produits grâce à des outils de recherche ; toutefois, le système traditionnel de correspondance par mots-clés peut omettre des offres pertinentes lorsque les clients et les vendeurs n'utilisent pas les mêmes termes.
Les grands modèles de langage (LLM) permettent aux places de marché d'exploiter la recherche sémantique, laquelle associe les requêtes aux offres en fonction du sens plutôt que du simple chevauchement de mots-clés. Dans cet article, nous étudions les effets de la recherche sémantique basée sur les LLM au moyen d'une expérience de terrain aléatoire menée sur une grande place de marché en ligne, portant sur environ 1,2 million de sessions de recherche.
L'expérience modifie la manière dont les requêtes des clients sont associées aux produits, sans pour autant changer l'interface utilisateur. Nous constatons que les clients formulent des requêtes plus longues et les reformulent moins souvent, tout en explorant plus en profondeur les résultats de recherche et en consultant un plus grand nombre de produits.
La recherche sémantique oriente également la navigation vers des produits comptant moins d'avis et proposés par des vendeurs moins en vue. Le prix moyen des articles achetés est supérieur de 1,4 à 1,7 %, et le taux de conversion augmente dans les cinq jours suivant la recherche. Nos résultats démontrent que les plateformes peuvent créer de la valeur opérationnelle en modifiant la façon dont elles interprètent les requêtes des clients et les offres existantes, sans pour autant ajouter de nouvelles informations.