Proposer le bon produit au bon endroit : le Graal du e-commerce. Pourtant, dans un catalogue de millions de références, un best-seller peut devenir un "bruit" polluant s'il apparaît hors contexte. Si la popularité a longtemps régné sur le ranking, elle atteint aujourd'hui un plafond de verre. Comment passer d'un classement purement statistique à une navigation plus intelligente ?

Au sein de l’équipe AAAI d’ADEO, nous avons fait un constat radical : les signaux comportementaux (clics, ventes) modélisés par le ML classique ne suffisent plus. Ils sont aveugles à la sémantique. Résultat ? Une catégorie peut se retrouver envahie d'accessoires ou autres produits simplement parce qu'ils sont moins chers et plus cliqués, brisant ainsi l'expérience de navigation.

Dans cette session, nous vous plongerons dans les coulisses de notre architecture de ranking hybride. Nous détaillerons comment nous avons intégré la puissance des Transformers au cœur de notre moteur pour réinjecter du contexte là où les algorithmes étaient "sourds" au sens des mots.

Au programme :

• La fin de la dictature du clic : Pourquoi le ML comportemental seul crée des biais de popularité néfastes.

• L’IA sémantique en action : Comment nous utilisons les Transformers pour mapper l’intention de navigation avec la réalité du catalogue.

• L’Architecture Hybride : Comment faire cohabiter la précision d'un Cross-Encoder avec les cappacités de passage à l'échelle d'un modèle de ranking (type XGBoost).

• Résultats & Retours d'expérience : Les gains réels mesurés sur la qualité du ranking, les limites et les leçons apprises lors de la mise en production sur un catalogue massif.

Techniques abordées: Python, ZenML, Modèles Transformers, Statistiques, NDCG, ML

Public cible : Data Scientists, Ingénieurs ML, Product Owners

Niveau : Intermédiaire.