Ce n’est pas une formule. C’est une réalité que j’observe depuis des années à l’intersection du e-commerce, de l’intelligence artificielle et de la psychologie cognitive.
Le paradoxe est saisissant : à l’heure où tout le monde parle de personnalisation, la quasi-totalité des technologies utilisées par les marchands ne font que reproduire des logiques statistiques, agrégées, désincarnées.
Les algorithmes traditionnels travaillent pour la moyenne.
Les moteurs de recommandation du marché – qu’ils soient basés sur du machine learning supervisé, du collaborative filtering ou des arbres de décision – ont tous une même base : chercher ce qui fonctionne en moyenne pour un type d’utilisateur donné.
On modélise des comportements passés.
On extrapole des intentions.
On groupe les utilisateurs en clusters supposément homogènes.
Et on déduit que ce qui a fonctionné pour un segment, fonctionnera pour un individu que l’on a rattaché sur la base de 5 ou 6 critères à ce segment.
Ce raisonnement est propre, rigoureux… mais profondément limité.
Parce que personne n’est exactement comme un autre. Et surtout : personne n’est aujourd’hui comme il était hier.
Le visiteur réel est une situation, pas un profil.
Chaque visite sur un site marchand est une scène unique : un contexte, une émotion, une impulsion.
Une personne, dans un état particulier, à un moment précis.
C’est ce que la statistique échoue à capter.
Les modèles prédictifs reposent sur une hypothèse implicite : la stabilité comportementale.
Mais dans un monde post-cookie, post-crise, mobile-first et multi-device, cette hypothèse ne tient plus.
Vos utilisateurs sont volatils, fragmentés, ultra-contextuels.
Et pourtant, on continue de leur pousser des recommandations issues de modèles établis sur le passé, pour des “profils types”.
Le résultat : une personnalisation de façade.
Elle semble intelligente. Mais elle sonne faux.
Elle propose souvent… ce que l’utilisateur a déjà vu. Ou pire :ce que la majorité a aimé, mais qui ne lui correspond pas.
Ce n’est pas un bug. C’est une limite structurelle du modèle.
Ce que j’ai appris
J’ai eu l’occasion grâce à Jean-Pierre Malle, d'étudier, en parallèle de mon parcours de chef d’entreprise dédiée aux solutions e-commerce, les mécanismes de décision humaine.
Et ce qui distingue l’humain du modèle algorithmique classique, c’est cette capacité à réagir à l’instant sur la base d’une seule expérience déjà vécue. À ajuster son jugement en fonction du moindre indice de situation.
Un bon vendeur en boutique ne cherche pas à classifier son client dans une catégorie. Il capte des signaux faibles. Il s’ajuste. Il improvise.
Il sait que ce client-là, aujourd’hui, n’est pas celui d’hier.
C’est exactement ce que notre IA essaie de reproduire.
Pourquoi nous avons choisi l’induction
Chez Netwave, nous avons fait un choix fort : abandonner les approches déductives, prédictives, probabilistes. Et bâtir une IA inductive.
Notre moteur analyse chaque visite comme une situation unique. Il observe en temps réel 232 marqueurs comportementaux, contextuels et psychologiques. Il identifie ce qui est analogue à cette situation dans sa mémoire récente. Il identifie ce qui a marché dans ces situations analogues dans le passé le plus récent. Et il agit immédiatement, sans modèle pré-entraîné.
Pas de cold start. Pas de cluster. Pas de délai d’apprentissage.
Juste une IA qui comprend ce qui se passe maintenant, et non ce qui aurait dû se passer.
Une approche radicale ? Peut-être.
Mais elle fonctionne. Nous avons constaté jusqu’à +61 % de chiffre d’affaires par visite sur certains clients en A/B test face à des solutions de machine learning du marché.
Parce que l’individu réel, compris dans sa situation réelle, convertit mieux que le “profil moyen”.
Et parce qu’un moteur de recommandation devrait être un vendeur… pas un statisticien.
Si vous êtes CMO, responsable e-merchandising ou directeur de la conversion, je vous invite à vous poser une question simple :
Votre moteur de recommandation comprend-il vos visiteurs… ou vos segments ?
La réponse pourrait changer votre ROI.
📩 Si vous souhaitez en discuter ou tester notre approche inductive sur un cas concret, nous sommes à votre disposition.
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