Moteur d’IA : documentation CheckoutOS

Le moteur IA des recommandations intelligentes utilise un apprentissage automatique avancé pour analyser les données de votre boutique et générer des suggestions de produits très pertinentes. Ce guide explique le fonctionnement des algorithmes et comment les optimiser pour votre boutique.

Données d’entrée

Le moteur IA traite plusieurs sources de données pour générer des recommandations :

Sources de données

Historique des commandes — Ce que les clients achètent ensemble
Comportement de navigation — Produits consultés, temps passé sur la page, profondeur de défilement
Requêtes de recherche — Ce que les clients recherchent
Ajouts et retraits du panier — Signaux d’intention d’achat
Attributs des produits — Catégories, balises, descriptions
Niveaux de stock — Disponibilité des stocks
Données tarifaires — Niveaux de prix et marges
Segments de clientèle — VIP, nouveaux clients, clients qui reviennent, etc.

Algorithmes de recommandation

Fréquemment achetés ensemble

Identifie les produits souvent achetés dans une même commande :

Fréquemment achetés ensemble

{
  "algorithm": "frequently_bought_together",
  "method": "association_rules",
  "parameters": {
    "min_support": 0.01,
    "min_confidence": 0.3,
    "lookback_days": 90,
    "min_co_occurrences": 5
  },
  "output": {
    "product_pairs": [
      {
        "product_a": "moisturizer",
        "product_b": "cleanser",
        "confidence": 0.65,
        "lift": 2.3
      }
    ]
  }
}

Filtrage collaboratif

Recommande des produits selon le comportement de clients similaires :

Filtrage collaboratif

{
  "algorithm": "collaborative_filtering",
  "method": "matrix_factorization",
  "parameters": {
    "latent_factors": 50,
    "regularization": 0.1,
    "learning_rate": 0.01,
    "iterations": 20
  },
  "similarity_metric": "cosine",
  "min_similarity_threshold": 0.3
}

Filtrage fondé sur le contenu

Trouve des produits similaires selon leurs attributs et descriptions :

Filtrage fondé sur le contenu

{
  "algorithm": "content_based",
  "features": {
    "title_embedding": { "weight": 0.3, "model": "tfidf" },
    "description_embedding": { "weight": 0.2, "model": "tfidf" },
    "category_match": { "weight": 0.25 },
    "tag_overlap": { "weight": 0.15 },
    "price_range": { "weight": 0.1 }
  },
  "similarity_threshold": 0.4
}

Notation en temps réel

Combine des modèles précalculés avec des signaux en temps réel :

Notation en temps réel

{
  "realtime_signals": {
    "current_cart": {
      "weight": 0.4,
      "boost_related_products": true
    },
    "session_views": {
      "weight": 0.25,
      "decay_factor": 0.8
    },
    "search_query": {
      "weight": 0.2,
      "match_type": "semantic"
    },
    "time_context": {
      "weight": 0.15,
      "factors": ["day_of_week", "time_of_day", "season"]
    }
  }
}

Entraînement des modèles

Les modèles sont entraînés et mis à jour automatiquement :

Calendrier d’entraînement

Réentraînement complet du modèle — Chaque dimanche
Mises à jour incrémentales — Chaque jour à minuit
Apprentissage en temps réel — Intégration immédiate des retours
Tests A/B des modèles — Comparaison automatique des modèles

Configuration de l’entraînement

{
  "training": {
    "schedule": {
      "full_retrain": "0 3 * * 0",
      "incremental": "0 1 * * *"
    },
    "data_requirements": {
      "min_orders": 100,
      "min_products": 50,
      "min_customers": 200
    },
    "validation": {
      "holdout_percentage": 0.2,
      "metrics": ["precision@k", "recall@k", "ndcg"]
    }
  }
}

Personnalisation

Le moteur personnalise les recommandations pour chaque client :

Configuration de la personnalisation

{
  "personalization": {
    "enabled": true,
    "user_profile": {
      "build_from": [
        "purchase_history",
        "browse_history",
        "wishlist",
        "reviews_written"
      ],
      "profile_decay": 0.95,
      "max_profile_items": 100
    },
    "cold_start": {
      "strategy": "popularity_based",
      "use_session_data": true,
      "segment_defaults": true
    }
  }
}

Problème du démarrage à froid

Pour les nouveaux visiteurs sans historique, le moteur utilise des recommandations fondées sur la popularité et le comportement durant la session. La personnalisation commence après 3 à 5 interactions.

Optimisation des performances

Le moteur IA est optimisé pour la rapidité :

Fonctionnalités de performance

Recommandations précalculées mises en cache en périphérie du réseau
Notation en temps réel avec une latence inférieure à 50 ms
Précalcul par lots pendant les heures de faible trafic
Recommandations de secours en cas d’absence dans le cache
Calcul adaptatif selon le trafic

Suivi et qualité

Surveillez la qualité des recommandations :

Indicateurs de qualité

{
  "monitoring": {
    "metrics": {
      "precision_at_5": "Relevant items in top 5 / 5",
      "recall_at_10": "Relevant items found / Total relevant",
      "coverage": "Products recommended / Total products",
      "diversity": "Uniqueness of recommendations",
      "novelty": "Long-tail vs popular items"
    },
    "alerts": {
      "ctr_drop": { "threshold": -20, "window": "7d" },
      "coverage_drop": { "threshold": -10, "window": "1d" }
    }
  }
}

Ajuster les paramètres

Réglage des algorithmes

Augmenter la diversité — Réduisez le seuil de similarité et ajoutez une exploration aléatoire
Favoriser les nouveaux produits — Ajoutez un bonus de récence à la notation
Améliorer la pertinence — Augmentez la fréquence d’entraînement du modèle
Gérer les données peu denses — Réduisez les seuils min_support

Sujets associés

Règles manuelles

Remplacer l’IA par des règles personnalisées

Emplacements

Où afficher les recommandations